Hoy el premarket del NASDAQ pinta rojo. Pero bueno, que le quiten lo bailao...Mañana voy a empezar a escribir el manual de R con calma.He decidido empezar por R porque es gratis y software libre. Stata es de pago, y GRETL demasiado simple para mi gusto, y aunque puede ser bueno para hacer cositas, la verdad es que a quienes nos gusta la estadística nos deja con ganas de más.R es código, son comandos. Pero no os asustéis..., hay scripts para casi todo. Generalmente, cuando se te ocurre algo, con todos los millones de personas que hay en el mundo, a otro se le ha ocurrido antes.De hecho, he visto muchos manuales de R por internet, pero me gustaría darle un enfoque práctico y aplicado a lo nuestro. La inferencia causal para muestras pequeñas..., pues nos la pela, la verdad. De momento vamos a la modelación, estadística y regresiones lineales. Facilito.Otra cosa es que hay muchos datasets preparados, y si no en el propio INE, hay muchos microdatos.Los que escribís por aquí, ¿sois economistas y/o ingenieros?, ¿u os gustaría una breve introducción a la estadística previo a R y a la interpretación de posibles resultados?Quiero decir, seguro que todos conocemos lo que es la media, la desv. típica, la varianza..., pero quizá estaría bien una explicación de que hay que asumir la normalidad de la distribución, hablar de que como no podemos asumir homocedasticidad, utilizamos mínimos cuadrados ordinarios generalizados factibles, que pierden un poco de eficiencia con respecto de MCO a secas, pero los resultados siempre serán robustos (y explicar de paso qué es todo esto).
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