![R y analítica en español con el profe Julio Alonso](/img/default-banner.jpg)
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R y analítica en español con el profe Julio Alonso
Colombia
เข้าร่วมเมื่อ 20 ก.พ. 2020
La necesidad de visualizar los datos
Una breve introducción a por qué es necesario visualizar los datos los datos. El libro "Empezando a visualizar datos con R y ggplot2" te puede ayudar a entender cómo crear visualizaciones en R. Este libro lo puedes descargar y navegar en el siguiente enlace:
www.icesi.edu.co/editorial/empezando-visualizar/
Referencia:
Alonso, J. C. y Largo, M. F. (2022). Empezando a visualizar datos con R y ggplot2. Cali: Editorial Universidad Icesi. DOI: doi.org/10.18046/EUI/bda.h.3
www.icesi.edu.co/editorial/empezando-visualizar/
Referencia:
Alonso, J. C. y Largo, M. F. (2022). Empezando a visualizar datos con R y ggplot2. Cali: Editorial Universidad Icesi. DOI: doi.org/10.18046/EUI/bda.h.3
มุมมอง: 244
วีดีโอ
Transformación de datos (introducción a dplyr)
มุมมอง 141ปีที่แล้ว
Una breve introducción a por qué es necesario transformar los datos y cómo dplyr puede ser útil. El libro "Empezando a transformar bases de datos con R y dplyr" te puede ayudar a entender cómo transformar datos en R. Este libro lo puedes descargar y navegar en el siguiente enlace: www.icesi.edu.co/editorial/empezando-transformar/ Referencia: Alonso, J. C. (2022). Empezando a transformar bases d...
SIMULACIÓN DE REGRESIÓN ESPURIA (EN R)
มุมมอง 300ปีที่แล้ว
Se presentan simulaciones que permiten entender el fenómeno de la regresión espuria. El script con el código puede encontrarse aquí: bit.ly/3tnTG9D
Cointegración Parte 3
มุมมอง 365ปีที่แล้ว
En este video se explica la lógica detrás de la prueba de cointegración de Johansen.
Cointegración Parte 2
มุมมอง 224ปีที่แล้ว
Se presenta rápidamente la prueba de Phillips y Ouliaris (1990).
Cointegración Parte 1
มุมมอง 942ปีที่แล้ว
Se presenta el concepto de cointegración de manera intuitiva y formal. Adicionalmente se presentan el modelo de corrección de errores. Así mismo, se explica cómo funciona la prueba de cointegración de Engle y Granger.
Raíces Unitarias (parte 3)
มุมมอง 104ปีที่แล้ว
Se discuten pruebas de raíces unitarias en presencia de quiebre estructural. Se presenta la prueba de Perron (1989)
Raíces Unitarias (parte 2)
มุมมอง 127ปีที่แล้ว
Continuamos con la discusión de las raíces unitarias. Se presentan las pruebas KPSS y no paramétrica de Breitung (2002).
Raíces Unitarias (parte 1)
มุมมอง 572ปีที่แล้ว
Se presenta el concepto de raíz unitaria. Se muestra las implicaciones de una raíz unitaria en un proceso autorregresivo y se presentan las pruebas ADF y Philips y Perron.
Modelo VAR estructural (SVAR)
มุมมอง 2.7Kปีที่แล้ว
En este video se presentan los elementos de un modelo SVAR. Se explican la notación y las restricciones de corto y largo plazo.
Vectores autoregresivos - Modelos VAR (Parte 1)
มุมมอง 2.9Kปีที่แล้ว
En este video se presentan los elementos de un modelo VAR. Se explican la notación y la condición de estabilidad de un modelo VAR
Vectores autoregresivos - Modelos VAR (Parte 3)
มุมมอง 546ปีที่แล้ว
En este video se continúa explicando los elementos de un modelo VAR. Se explican los conceptos de: descomposición de varianza, pruebas de especificación y modelos ARMA vectorial.
Vectores autoregresivos - Modelos VAR (Parte 2)
มุมมอง 1.5Kปีที่แล้ว
En este video se continúa explicando los elementos de un modelo VAR. Se explican los conceptos de: Causalidad de Granger y Función Impulso respuesta.
Modelo SUR (SEEMINGLY UNRELATED REGRESSIONS)
มุมมอง 290ปีที่แล้ว
Se presenta una introducción teórica al modelo SUR (SEEMINGLY UNRELATED REGRESSIONS)
Introducción a las ecuaciones simultáneas Parte 2
มุมมอง 87ปีที่แล้ว
Este video es la segunda parte de una introducción a los modelo de ecuaciones simultáneas.
Introducción a las ecuaciones simultáneas Parte 1
มุมมอง 378ปีที่แล้ว
Introducción a las ecuaciones simultáneas Parte 1
Interpretación del gráfico de la función ggbetweenstats del paquete ggstatsplot en R
มุมมอง 2K2 ปีที่แล้ว
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Introducción a los diagramas de Violines
มุมมอง 3.8K2 ปีที่แล้ว
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Análisis de Supervivencia - Introducción Rápida
มุมมอง 7K3 ปีที่แล้ว
Análisis de Supervivencia - Introducción Rápida
Guía de buenas prácticas para la mitigación del riesgo de modelo de analítica
มุมมอง 1753 ปีที่แล้ว
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Fuentes de datos en el business analitycs
มุมมอง 1.8K3 ปีที่แล้ว
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Tipos de datos en el mundo de la analítica
มุมมอง 1.7K3 ปีที่แล้ว
Tipos de datos en el mundo de la analítica
Excelente video. Soy estudiante de estadistica. Gracias por el video
Hola, buenas tardes. Muchas gracias por la intruccion, es muy buena y me sirve de mucho. Tengo una consulta: cuando introduzco las restricciones para indentificar un modelo SVAR, tengo dos problemas: 1. me devuelve el cartel con el aviso "La función objetivo VAR estructural no puede evaluarse en los valores iniciales de los parámetros." Eso a que se debe? como puedo corregirlo? y 2. podrias indicarme como hago para introducir una restriccion negativa (que no sea igual a ninguna otra restriccion)? Desde ya las gracias!
Gracias por tu mensaje. Para entender mejor tu problema. Podrías especificar que es software estas empleando para la estimación de tu modelo? Podrías proveer un ejemplo replicable para poder ayudarte?
@@ryanaliticaenespanolconelp342 gracias a ti por responder. Es eviews 12 (tiene la misma estructura que explicas en el video, el cual me permitio ademas entenderlo) Al sofware necesito introducir las dos matrices (la matriz patron A y otra B) espicificando las restricciones . En prime lugar, no se como introducir una restriccion negativa (que no sea igual a las otras), pero aun cuando introduzco esa restriccion como positiva, el sofware me responde: "La función objetivo VAR estructural no puede evaluarse en los valores iniciales de los parámetros". Podras darme una razon y la forma de corregirlo?? Saludos
@@jorgeperez6260 Gracias por proveer mas detalle. SI bien no soy usuario de Eviews, la estructura de las matrices deberían ser similares (tal como tú lo anotas). Usé eview en una vida pasada. Te recomiendo R. No obstante, en general, cuando trabajas con modelos VAR estructurales y deseas imponer restricciones, debes ser cuidadoso con la forma en que las expresas. Para introducir una restricción negativa en la matriz A o B, debes asegurarte de que la restricción se defina de manera adecuada en el contexto del modelo. Una forma común de hacerlo es definiendo explícitamente la restricción en términos del parámetro correspondiente. Por ejemplo, si deseas que un parámetro sea negativo, hasta donde recuerdo, puedes expresar la restricción como Aij<0 en el editor de restricciones de EViews. Por otro lado, el mensaje de error que mensionas típicamente ocurre cuando los valores iniciales que EViews (y cualquier otro software) usa para los parámetros del modelo no son compatibles con las restricciones que has impuesto. Es decir, cuando introduces una restricción (ya sea positiva o negativa), el software intenta ajustar los parámetros iniciales, pero si estos no permiten que la función objetivo sea evaluada, surge este error. Para resolver el problema puedes intentar imponer la restricción de la manera expresada arriba. Otra opción es modificar los valores iniciales. Creo que esto se puede hacer en el editor de restricciones o en la ventana de estimación del VAR estructural. Al modificar los valores iniciales, intenta que sean compatibles con las restricciones impuestas para evitar el error. Finalmente una opción es simplificar las Restricciones. Puedes empezar con restricciones menos restrictivas y luego, una vez que el modelo se ajuste adecuadamente, ir refinando las restricciones. Espero esto sea útil. Saludos
@@ryanaliticaenespanolconelp342 muy amable por tomarte el tiempo de indicarme posibles soluciones, se valora mucho. Pude solucionar ambos problemas. Las restriccion negativa bastaba, con definirla en funcion de otra. Y resppecto al error, efectivamente, el eviews trabaja por defecto en valores iniciales de .1, lo cual se puede modificar para salvar el error. Te reitero el agraeciemiento. me sirvio de mucho. Saludos!!
Hola Profe, ¿tienes idea de como eliminar del gráfico los resultados de las líneas de las parejas? Esto para solo mostrar los gráficos de violín sin las comparasiones...
Hola, usa el argumento "pairwise.display" de la función ggbetweenstats(). Si usas pairwise.display= "none", no se dibujarán las líneas.
Hola, usa el argumento "pairwise.display" de la función ggbetweenstats(). Si usas pairwise.display= "none", no se dibujarán las líneas.
Gracias a ambos funcionó correctamente. Lo mayo era que la descripción de los argumentos no tenía el "none" como una opción. Pura vida. Saludos desde Costa Rica.
Si yo quiero agregar una dummy al modelo var, se consideraría un modelo svar?
Muy interesante el vídeo! Gracias!!
Excelente video
pero explícame más papi
excelente video gracias
Muy didáctico y paso a paso. Me ha costado mucho entender VAR pero con este video se me han aclarado muchas cosas
Buen video, sube por favor como hacer un modelo SVAR en R-studio. y que las pruebas de heterocedasticdad, normalidad y autocorrelación sean favorables. Y pues si se pueden sacar esta matriz de la variable dependiente de forma automatica con codigo(que se estime sola)
Trabajaré en un video al respecto. ¡Gracias por la sugerencia!
Gracias por el video, muy clara la explicación. Saludos desde chile
Pregunta: Que el vehículo tenga o no frenos ABS no podría ser un tipo de dato cuantitativo si se representa con 1 si tiene frenos y 0 si no los tiene?.
Gracias por la pregunta. Tener frenos ABS es una característica del carro que solo puede tomar dos valores: o tiene o no tiene. Nota que ninguno de esos dos valores trae naturalmente un número asignado. Es decir, se puede asignarle el número 1 a tener frenos ABS y cero a no tenerlo. No obstante, también podría ser al contrario. 1 si el carro no tiene ABS y 0 si lo tiene. También podríamos asignarle el cien a tener frenos y menos 100 a no tenerlo. En otras palabra, la asignación del número es totalmente arbitrario y no tiene ningún significado mas allá que la codificación que le estamos dando. Es más, dicha codificación (asignación de un número) es solo para efectos de facilitar el manejo de los datos en algún software (aunque por ejemplo en R no es necesario). Esta variable no tiene un número naturalmente asignado y por eso se considera una variable cualitativa. Espero esto ayude a resolver la duda. Saludos.
Necesito ayuda en un trabajo me pasas tu correo?
Para el análisis de impulso-respuesta, ¿es necesario que el modelo cumpla con el test de normalidad en los residuos?
No. Si vas a emplear inferencia basado en una distribución (distribución t) si requieres ese supuesto. No obstante, puedes emplear intervalos construidos por bootstraping y en ese caso el supuesto no es necesario.
No es que las raíces deben estar dentro del circulo unitario?
Muchas gracias ahora entendi mejor este tipo de graficas ya que las hacia en Rstudio en la facu pero no entendia bien su función, muchas gracias por la explicación 😁
Hola, existe una forma de pre-determinar el orden en el cual mostrar los grupos?, como que se vea facultad luego universidad y finalmente programa por ejemplo?
Hola, si, usa la variable en el eje horizontal como un factor y ordénalo.
En H0 de la prueba de Hausman al ser todos los regresores exogenos no seria preferible emplear OLS?
BUEN BUEN TEMARIO, GRACIAS POR TU APORTACION, ESTOY EMPEZANDO A ESTUDIAR LA CARRERA POR LIBRE YA SE ALGO RRARO PODRIAS DECIRME QUE LIBROS SE UTILIZAN GRACIAS
Muchas gracias por el video, estaría super bien uno sobre SVEC, en YT no hay nada de eso. Saludos!
👏👌🏻 aprendí del mejor! Un abrazo Julio!
Excelente video. Felicitaciones.
Buen video, cuando subirán la simulación en R?
Gracias por la pregunta. Espero que los vídeos sean útiles para ti. Ya está en línea el vídeo de simulaciones de regresiones espurias: th-cam.com/video/TouAzXqeMyY/w-d-xo.html
gracias
cuando sele la parte 2
Ya está disponible.
Genial!!!
Vi como 5 videos intentando de aprender mejor, el uso de estos y hasta que llegue a este video, recien lo entendi. Muy bien explicado. Felicidades.
Excelente, gracias
Me pareció muy útil su vídeo.
Suscrito, no dejes de subir videos gracias