Appendix A — Introdución a R

A.1 Ventajas de R

• Open Source (gratuito)

• Usado por muchos desarrolladores y en muchos trabajos, especialmente aquellos intensivos en “data analysis”

• Sustituto perfecto de Stata aunque es menos amigable

• Visualización más flexible que Stata

• Es más eficiente en algunas funcionalidades como uso de datos geográficos

A.2 DataCamp

• DataCamp es una plataforma que contiene cursos y contenido para aprender R y otros softwares de Data Analysis (ej. Python)

• Recibirán una invitación a su correo del ITAM. Tendrán acceso a los cursos por 6 meses. El uso de DataCamp es opcional para el curso.

• Al usar DataCamp podrán practicar como programar en R y el sistema les da feedback inmediato

• Para usarlo no es necesario instalar R en su computadora, aunque para las Tareas sí lo necesitarán

A.3 Instalando R

1. Entrar a CRAN e instalar R siguiendo el link relevante del cuadro que indica Download and install R

   • Windows: seguir los links Download R for Windows y Download R 4.0.2 for Windows. Una vez instalado, regresar a la página Download R for Windows y elige el link que dice Rtools. En la nueva página elige Rtools40.exe e instala.

   • Mac: seguir los links Download R for macOS y R-4.0.2.pkg (notarized and signed).

2. Entrar a RStudio. Seleccionar la pestaña Products>RStudio, ir a la sección de RStudio Desktop y descargar la versión Open Source Edition

En DataCamp hay un tutorial para instalar R y RStudio también

A.3.1 R y RStudio

• R es un lenguaje de programación con enfoque estadístico y matricial. R ejecuta todas las operaciones que le indicaremos.

• RStudio es una interfaz que nos da flexibilidad al realizar distintas tareas. Podemos integrar todo nuestro proceso de trabajo en el mismo ambiente.

• Para utilizar RStudio es necesario descargar primero R.

A.3.2 R Packages

• A diferencia de Stata, R no tiene los comandos en menús y su uso si requiere del conocimiento del nombre de los comandos relevantes

• Los packages representan un conjunto de funciones, datos y comandos de R.

• Para instalar un nuevo package se utiliza el comando install.packages(‘nombre_package’)

• Para utilizar las funciones que incluye dicho package hay que cargarlos en la sesión utilizando el comando library(package)

• Se recomienda que se carguen todos los packages que se utilizaran en la sesión al inicio del script de R

A.3.3 Abriendo bases de datos

• Utilizar el comando setwd para indicar el directorio de trabajo donde pondrán la base de datos por abrir (ojo con la dirección de las diagonales “/”)

  • Ej. setwd("C:/Users/aaeag/Microeconometria_aplicada/Bases Stata")

• Para abrir bases en formato:

  • Stata: Utilizamos de library(haven) el comando read_dta(“nombre_archivo”)

  • CSV: Utilizamos el comando read.csv(“nombre_archivo”)

  • Excel: Utilizamos de library(gdata) el comando read.xlsx(“nombre_archivo”)

En el script de ejemplo se muestra como abrimos una base de Stata

Otra alternativa consiste en utilizar la ventana superior derecha, pestaña Environment, botón Import Dataset