Índice de contenido

1. Obtención de R y descarga de paquetes

• Antecedentes e instalación
  • ¿Dónde puedo conseguir R?
• Primeros pasos: una primera sesión en R
• Ahorro de entrada y salida
• Gestión de sesiones de trabajo
• Recursos
• Problemas de práctica

2. Carga y manipulación de datos

• Lectura de datos
  • Lectura de datos de otros programas
  • Tramas de datos en R
  • Escritura de datos
• Visualización de atributos de los datos
• Declaraciones lógicas y generación de variables
• Datos de limpieza
  • Subconjuntos de datos
  • Recodificación de variables
• Fusionar y remodelar datos
• Problemas de práctica

3. Visualización de datos

• Gráficos univariados en el paquete base
  • Gráficos de barras
• La función de la trama
  • Gráficos lineales con gráfico
  • Figura Construcción con parcela: Detalles adicionales
  • Funciones complementarias
• Usando gráficos de celosía en R
• Salida gráfica
• Problemas de práctica

4. Estadísticas descriptivas

• Medidas de tendencia central
  • Tablas de frecuencia
• Medidas de dispersión
  • Cuantiles y percentiles
• Problemas de práctica

5. Inferencias básicas y asociación bivariante

• Pruebas de significancia para medias
  • Prueba de diferencia de medias de dos muestras, muestras independientes
  • Comparación de medias con muestras dependientes
• Tabulaciones cruzadas
• Coeficientes de correlación
• Problemas de práctica

6. Modelos lineales y diagnósticos de regresión

• Estimación con mínimos cuadrados ordinarios
• Diagnóstico de regresión
  • Forma funcional
  • Heteroscedasticidad
  • Normalidad
  • Multicolinealidad
  • Valores atípicos, apalancamiento y puntos de datos influyentes
• Problemas de práctica

7. Modelos lineales generalizados

• Resultados binarios
  • Modelos Logit
  • Modelos Probit
  • Interpretación de resultados logit y probit
• Resultados ordinales
• Recuentos de eventos
  • Regresión de Poisson
  • Regresión binomial negativa
  • Trazado de recuentos previstos
• Problemas de práctica

8. Uso de paquetes para aplicar modelos avanzados

• Modelos multinivel con lme4
  • Regresión lineal multinivel
  • Regresión logística multinivel
• Métodos bayesianos con MCMCpack
  • Regresión lineal bayesiana
  • Regresión logística bayesiana
• Inferencia causal con cem
  • Desequilibrio de covariables, implementación de CEM y ATT
  • Explorando diferentes soluciones CEM
• Análisis de nominaciones legislativas con wnominate
• Problemas de práctica

9. Análisis de series de tiempo

• El método Box-Jenkins
  • Funciones de transferencia frente a modelos estáticos
• Extensiones a modelos de regresión lineal por mínimos cuadrados
• Autorregresión vectorial
• Más información sobre el análisis de series de tiempo
• Código de serie temporal alternativo
• Problemas de práctica

10. Álgebra lineal con aplicaciones de programación

• Creación de vectores y matrices
  • Creando Matrices
  • Conversión de matrices y marcos de datos
  • Suscripción
• Comandos vectoriales y matriciales
  • Álgebra de matrices
• Ejemplo aplicado: Programación de regresión OLS
  • Cálculo de OLS a mano
  • Escribir un estimador de MCO en R
  • Otras aplicaciones
• Problemas de práctica

11. Herramientas de programación adicionales

• Distribuciones de probabilidad
• funciones
• Bucles
• Ramificación
• Optimización y estimación de máxima verosimilitud
• Programación orientada a objetos
  • Simular un juego
• Análisis de Monte Carlo: un ejemplo aplicado
  • Función log-verosimilitud de disuasión estratégica
  • Evaluación del estimador
• Problemas de práctica

Referencias bibliográficas