Capítulo 3 Manejo de Variables

7/26/2019 Captulo 3 Manejo de Variables

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Material preparado por: Juan Jos Orellana, Mara Jos Monsalves 1

CAPTULO 3. MANEJO DE VARIABLES.

GEN,REPLACE,ETIQUETAS Y FORMATO DE VARIABLES, FUNCIONES MATEMTICAS,EGEN,ENCODE,

DECODE, DESTRING, TOSTRING, FUNCIONES DE TEXTO, ORDER, DROP, SORT, RENAME, DISPLAY,

RECODE,DRAWNORM.

Los ejemplos y ejercicios son trabajados con la base de datos auto.dta, que contiene las siguientes

variables:

Variable Descripcin

make Make and Modelprice Pricempg Mileage (mpg)rep78 Repair Record 1978headroom Headroom (in.)trunk Trunk space (cu. ft.)weight Weight (lbs.)length Length (in.)turn Turn Circle (ft.)displacement Displacement (cu. in.)gear_ratio Gear Ratioforeign Origen Car type (0:Domestic, 1:Foreign)

Stata provee una gran cantidad de herramientas para la creacin de variables a partir de otras

variables o a partir de funciones (string, matemticas, de probabilidades, entre otras). En esta

seccin se revisarn los comandos bsicos para la generacin de variables ejemplificando y

haciendo ejercicios con la base autos.dta.

Si por ejemplo, deseamos crear la variable rendimiento expresada en kilmetros por hora (kml),debemos proceder con el comando generatey la variable mpg, transformando las millas por

galn en kilmetros por hora.

genkml = mpg*(1.61/3.79) Se genera la nueva variable de acuerdo a:1mi=1,61 km, 1g=3,79 l mi/g = (1,61/3,79)km/l

replacekml=round(kml,0.1) Remplaza la variable recin creada ajustndola a un decimal.label variablekml "Rendimiento km/l" Crea una etiqueta para la variable kmlformat kml %9.2f Cambia el formato general a formato fijo con un decimalsummkml, det Rendimiento km/l

-------------------------------------------------------------

Percentiles Smallest

1% 5,1 5,15% 5,9 5,1

10% 5,9 5,9 Obs 74

25% 7,6 5,9 Sum of Wgt. 74

50% 8,5 Mean 9,033784

Largest Std. Dev. 2,46111

75% 10,6 14,4

90% 12,3 14,9 Variance 6,057062

95% 14,4 14,9 Skewness ,9476942

99% 17,4 17,4 Kurtosis 3,974991


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TALLER. Manejo de variables

1.

Cargue la base autos.dta (webuse auto, clear).2.

Forme grupos de trabajo (puede ser individual).3.

En el encabezado de cada tabla se presenta un comando de Stata. Responda a cada una

de las proposiciones.4.

Los ejercicios con fondo oscuro son opcionales.5.

En cada ejercicio se debe utilizar el men de ayuda, tratando de resolverlo en funcin delcomando general y los ejemplos presentados en la misma ayuda.

egen

Ejercicios Respuesta/ Lnea(s) de comando(s)

1.Caracterice el comando en unas lneas.

2.

Cree una variable llamada PPrecio quecontenga el promedio de precio de cadagrupo de autos segn su historial dereparacin. Liste la marca, historial dereparacin, el precio y PPrecio.

generate / replace


1.

Caracterice los comandos en unas lneas.

2.

Cree una variable llamada peso kg que

contenga el peso de los autos en kilogramos(1 lb=0,45 kg), redondeado a 0 decimal.Asgnele la etiqueta Peso kg. Liste los 10primeros valores de peso kg

3.Reemplace la variable kml a 2 decimales. Listelos 10 primeros valores de kml.

4.

Remplace la variable kml a 0 decimales

5.

Cree una variable dicotmica de texto (string)llamada pesados_s, asignando si a los autos

con pesos sobre el percentil 75 y no al

resto.6.

Cree una variable dicotmica (1/0) llamadapesados_d, asignando 1 a los autos con pesossobre el percentil 75 y 0 al resto.

7.Cree una variable dicotmica (1/0) llamadapesados_i, asignando 1 a los autosimportados/domsticos con pesos sobre elrespectivo percentil 75 y 0 al resto.


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3.

Cree una variable que contenga un ranking deprecios (RP). Liste los cinco primeros autos dedicho ranking.

Encode /decode


1.


2.

Cree una variable numrica llamadapesados_s_enc a partir de la variablepesados_s, respetando las etiquetas de lascategoras de la variable original.Ejecute: descpesados_s pesados_s_enc, comente...

3.

Despliegue la distribucin de frecuencia de la

variable pesados_s_enc mostrando el cdigoy la etiqueta de cada categora de la variable.

destring / tostring /funciones de texto (string fuction)


1.


2.

Explique qu accin realiza cada uno de lossiguientes comandos:genkml_s=string(kml,"%9.1f")list kml kml_s in 1/10replace kml_s=subinstr(kml_s,".",",",1)listkml kml_s in1/10destring kml_s, dpcomma replacelistkml kml_s in1/10

order/drop/sort/rename


1.


2. Ordene las variables de la base de datos,agrupndolas segn similitud.

3.

Elimine todas las variables creadas

4.

Ordene la base de menor a mayor segn lavariable precio. Liste los 10 precios autos de


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menor precio.

5.

Cambie el nombre y etiqueta de la variableweight a castellano.

display


1.

Caracterice el comando en unas lneas.

2.

Calcule 2+2

3.

Calcule logaritmo natural de 5 (lea la ayudade function, math function)

4. Despliegue en la ventana de resultados elpromedio de rendimiento (mpg) usando los

resultados grabados (save results) delcomando summ mpg

recode


1. Caracterice el comando en unas lneas.

2.

Explique la racionalidad del los comandos:recode rep78 (1 2=1 "1-2")(3 4=2 "3-4")(5=5 "5"), gen(resp78_3)tab resp78_3, miss

3.

Recodifique la variable foreign cambiandoel cdigo 1 para domestic y 2 para foreign.Elimine la etiqueta de las categoras de lavariable original y cree nuevas etiquetas.label list

label droporiginrecode foreign 0=1 1=2label defineorigen 1"domestic" 2"foreign"label valueforeign origen

tab foreign4.

Cree una variable mpg_4 que agrupe lavariable rendimiento mpg en 4 grupossegn los cuartiles de precio, incluya lasetiquetas correspondientes.


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Drawnorm


1. Caracterice el comando en una lnea.

2. Crear una base de datos que contenga 1000observaciones generadas aleatoriamente paralas variables X e Y, con las siguientescaractersticas:

X YPromedio 2,0 3,0Desviacin estndar 0,5 2,0Correlacin X Y 0,8

Capítulo 3 Manejo de Variables

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