계량경제학 3주차 [2장 R 연습문제]

*_2-1
*_> GDP.rate<-c(5.2, 5.1, 2.3, 0.3, 6.2, 3.6)

GDP.rate
[1] 5.2 5.1 2.3 0.3 6.2 3.6
names(GDP.rate)<-c(2006:2011)
2006 2007 2008 2009 2010 2011
5.2 5.1 2.3 0.3 6.2 3.6

** 2-2
** > Unem.rate;GDP.rate
2006 2007 2008 2009 2010 2011
3.5 3.2 3.2 3.6 3.7 3.4
2006 2007 2008 2009 2010 2011
5.2 5.1 2.3 0.3 6.2 3.6

*_2-3
*_> WDrate
[1] 1417.59 1285.47 1239.99 1168.81 1144.07 1165.72 1184.63 1133.51 1119.81 1083.56 1083.91 1144.51
names(WDrate)<-paste(rep(2009:2011,each=4),paste(1:4,4,sep="/"),sep=".")

※name 아님, names 임

WDrate
2009.1/4 2009.2/4 2009.3/4 2009.4/4 2010.1/4 2010.2/4 2010.3/4 2010.4/4 2011.1/4 2011.2/4 2011.3/4 2011.4/4
1417.59 1285.47 1239.99 1168.81 1144.07 1165.72 1184.63 1133.51 1119.81 1083.56 1083.91 1144.51

설명: names(WDrate)로 객채 WDrate에 년도, 분기를 입력
rep(2009:2011,each=4)는 2009,2009,2009,2009,2010,2010,2010,2010... 식으로 4번씩 반복하여 2011까지 감 (총 16개 나옴)

paste(1:4,4,sep="/")에서는 1/4, 2/4, 3/4, 4/4를 4번 반복하여 16번 나옴
그 뒤의 sep="."는 년도와 분기를 구분하는 점 (예:2009.1/4)

2-4
(1) 조사된 자료를 식별문자 'coffee'에 할당, 범주형 자료로 변환하여 객체 coffee.fct에 새롭게 할당한 결과를 출력 (A, B, C는 각각 Amer, Latte, Cappu로 변환)

풀이: 일단 60가지의 데이터를 coffee<-c(C,B,C....)로 할당
coffee<-c("C","B","C","B","C","C","A","B","A","B","A","B","B","A","B","C","A","B","B","A","A","B","B","A","B","C","B","A","A","B","B","C","B","A","B","C","A","A","C","A","A","C","B","B","C","A","C","B","B","B","B","B","A","C","C","B","A","C","A","B")

※범주형 자료: factor로 level 지정

coffee.fct<-factor(coffee,levels=c("A","B","C"),labels=c("Amer","Latte","Cappu"))
coffee.fct
[1] Cappu Latte Cappu Latte Cappu Cappu Amer Latte Amer Latte Amer Latte Latte Amer Latte Cappu Amer Latte Latte Amer Amer Latte Latte Amer Latte Cappu Latte Amer Amer Latte Latte Cappu Latte Amer Latte Cappu Amer Amer
[39] Cappu Amer Amer Cappu Latte Latte Cappu Amer Cappu Latte Latte Latte Latte Latte Amer Cappu Cappu Latte Amer Cappu Amer Latte
Levels: Amer Latte Cappu

마지막에 범주도 나옴

(2) 조사된 자료 중, Latte의 판매 비율은 얼마인가?
먼저 커피자료 중 Latte 원소들을 추출한다

Latte.vector<-coffee.fct[coffee.fct=="Latte"]
Latte.vector
[1] Latte Latte Latte Latte Latte Latte Latte Latte Latte Latte Latte Latte Latte Latte Latte Latte Latte Latte Latte Latte Latte Latte Latte Latte Latte Latte
Levels: Amer Latte Cappu

벡터형 자료니까 벡터로 하는군

length(Latte.vector)/length(coffee.fct)*100
[1] 43.33333
전체 판매량 중 약 43.33333%를 차지한다.

2-6 시장모형 행렬
(1) 행렬(Matrix) 구조로 데이터를 정의하자

이렇게 행렬을 구한 후,

해서 데이터를 넣은 뒤 행렬로 만들어서 혼내주자!

그럴싸한 행렬이 완성되었다. (매번 해설 안 보고는 못만듬)

행렬의 속성을 확인해보라

**2-6 빅맥 지수 자료
(1) 첫 번째 차원을 '국가', 두 번째 차원을 '변수', 세 번째 차원을 '연도'로 하는 3차원의 형태로 배열 (빅맥 가격은 달러 환산 가격, 환율은 구매력 평가 환율임)

이렇게 예쁘게 만드는 건 매번 해설 보고 해야함
근데 이게 왜 3차원인지는 모르겠음...

(2)
가격 평균: mean (엑셀에서는 average였음)

또한, 3개 국가 빅맥의 현지 통화 가격을 계산하여 새로운 배열 만들기
여기서 Value가 -14라는 말은, 달러 대 비 평가 수준이 낮아졌다는 말이므로 2011년 한국 빅맥가격 3.50dp (1-0.14)를 곱한 값을 현지 통화 가격으로 계산하라는 뜻

P

기하평균:prod(데이터)^(1/n)

통화량 증가률 (Mdot)이 물가상승률과 실질경제성장률의 합보다 큰 해는 2006년부터 2009년까지이므로, 이 기간이 물가상승 압력이 작용했을 것.

set.seed(1734) 명령어를 입력한 뒤 난수를 생성하니, 예제 해답과 동일한 난수들이 나온다.
마치 XCOM의 세이브/로드 반복시에도 같은 결과값이 나오는 것과 유사하다.

데이터를 모두 더한 값은

데이터의 범위는

데이터를 내림차순으로 정렬하기

sort(NAME,decreasing=T/F)

평균

중앙값

표준편차

20%, 40%, 60%, 80% 분위수

quantile(NAME,prob=c(확률들,확률들)
요약 통계량

종료 시점이 2013년이고, 관측 주기가 1개월인 시계열 자료

시차 지연함수 -> 1년의 시차 지연 효과