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options(scipen = 5) # para evitar notação científica
install.packages('wooldridge')
install.packages('readxl')
install.packages('tidyverse')
install.packages('clipr')
install.packages( "stargazer")
install.packages('lmtest')
install.packages('sandwich')
install.packages('coeftest')
install.packages("ggplot2")
library(wooldridge)
library(readxl)
library(tidyverse)
library(clipr)
library(stargazer)
library('coeftest')
library(wooldridge)
library(lmtest)
library(sandwich)
library(stargazer)
library(ggplot2)
#####################################################################
#Diretório
setwd("C:/Users/cante/Downloads")
cbo_mg_sp <- read.csv2("cbo_mg_sp2.csv")
# transformando em numeric caso as variáveis tenham ido em character
rais_cbo_final$mulher <- as.numeric(gsub("\\.", "", rais_cbo_final$mulher))
rais_cbo_final$cor <- as.numeric(gsub("\\.", "", rais_cbo_final$cor))
rais_cbo_final$log_Sal <- as.numeric(gsub(",", ".", rais_cbo_final$log_Sal))
# tirando o NA e colocando 0
rais_cbo_final[is.na(rais_cbo_final)] = 0
#####################################################################
#Calculando medias, medianas e máximos
#Media
cbo_mg_sp %>%
group_by(mulher)%>% #### o %>% indica que vamos fazer mudan?as
summarize(Media_sexo=mean(valor_remuneracao_dezembro))#media_sexo
cbo_mg_sp %>%
group_by(raca_cor)%>%
summarize(Media=mean(valor_remuneracao_dezembro))#media_cor
cbo_mg_sp %>%
group_by(mulher,raca_cor)%>%
summarize(Media=mean(valor_remuneracao_dezembro))#media_sexo_cor
#MEDIANA
cbo_mg_sp %>%
group_by(mulher)%>%
summarize(mediana=median(valor_remuneracao_dezembro))#mediana_sexo
cbo_mg_sp %>%
group_by(raca_cor)%>%
summarize(mediana=median(valor_remuneracao_dezembro))#mediana_cor
cbo_mg_sp %>%
group_by(mulher,raca_cor)%>%
summarize(mediana=median(valor_remuneracao_dezembro))#mediana_sexo_cor
#Máximo
cbo_mg_sp %>%
group_by(mulher)%>%
summarize(valor_max=max(valor_remuneracao_dezembro))#valor_max_sexo
cbo_mg_sp %>%
group_by(raca_cor)%>%
summarize(valor_max=max(valor_remuneracao_dezembro))#valor_max_cor
cbo_mg_sp %>%
group_by(mulher,cor)%>%
summarize(valor_max=max(valor_remuneracao_dezembro))#valor_max_sexo_cor
#Por totais
mean(cbo_mg_sp$log_Sal)# media salarios total, mas em log --> TROCAR PRA REMUNERA??O
median(cbo_mg_sp$valor_remuneracao_dezembro)#mediana rem total
max(cbo_mg_sp$valor_remuneracao_dezembro)#maximo rem total
# Para os estados
cbo_mg_sp %>%
group_by(sp)%>%
summarize(Media_estado=mean(valor_remuneracao_dezembro))
cbo_mg_sp %>%
group_by(mulher,sp)%>%
summarize(Media_estado_sexo=mean(valor_remuneracao_dezembro))
cbo_mg_sp %>%
group_by(mulher,raca_cor,sp)%>%
summarize(Media_estado_sexo_raca=mean(valor_remuneracao_dezembro))
cbo_mg_sp %>%
group_by(sp)%>%
summarize(Mediana_estado=median(valor_remuneracao_dezembro))
cbo_mg_sp %>%
group_by(mulher,sp)%>%
summarize(Mediana_estado_sexo=median(valor_remuneracao_dezembro))
cbo_mg_sp %>%
group_by(mulher,raca_cor,sp)%>%
summarize(Mediana_estado_sexo_raca=median(valor_remuneracao_dezembro))
cbo_mg_sp %>%
group_by(sp)%>%
summarize(valor_max_estado=max(valor_remuneracao_dezembro))
cbo_mg_sp %>%
group_by(mulher,sp)%>%
summarize(valor_max_estado_sexo=max(valor_remuneracao_dezembro))
cbo_mg_sp %>%
group_by(mulher,raca_cor,sp)%>%
summarize(valor_max_estado_sexo_raca=max(valor_remuneracao_dezembro))
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# Gráficos
Media_Salarial_GenRaca <- data.frame(
Genero_e_raca =c(1="Homem Branco",2="Mulher Branca",3="Homem Preto",4="Mulher Preta") ,
Media_salarial =c(11.914,8.151,7.507,4.988))
print(Media_Salarial_GenRaca)
ggplot(Media_Salarial_GenRaca, aes(x=Genero_e_raca, y=Media_salarial, fill= Genero_e_raca)) +
geom_bar(stat = "identity", width=0.4)
#####################################################################
# Preparando para a regressão
# Fazendo novas dummies a partir das que já temos na tebela anteriormente tratada
cbo_mg_sp["SEXO_UF"] <- paste(cbo_mg_sp$mulher, cbo_mg_sp$raca_cor,cbo_mg_sp$sp)
view(cbo_mg_sp)
cbo_mg_sp["homem_branco_sp"] <- case_when(cbo_mg_sp["SEXO_UF"] == '0 0 1' ~ 1, TRUE ~ 0)
cbo_mg_sp["homem_preto_sp"] <- case_when(cbo_mg_sp["SEXO_UF"] == '0 1 1' ~ 1, TRUE ~ 0)
cbo_mg_sp["mulher_branca_sp"] <- case_when(cbo_mg_sp["SEXO_UF"] == '1 0 1' ~ 1, TRUE ~ 0)
cbo_mg_sp["mulher_preta_sp"] <- case_when(cbo_mg_sp["SEXO_UF"] == '1 1 1' ~ 1, TRUE ~ 0)
cbo_mg_sp["homem_branco_mg"] <- case_when(cbo_mg_sp["SEXO_UF"] == '0 0 0' ~ 1, TRUE ~ 0)
cbo_mg_sp["homem_preto_mg"] <- case_when(cbo_mg_sp["SEXO_UF"] == '0 1 0' ~ 1, TRUE ~ 0)
cbo_mg_sp["mulher_branca_mg"] <- case_when(cbo_mg_sp["SEXO_UF"] == '1 0 0' ~ 1, TRUE ~ 0)
cbo_mg_sp["mulher_preta_mg"] <- case_when(cbo_mg_sp["SEXO_UF"] == '1 1 0' ~ 1, TRUE ~ 0)
# Incluindo coluna Grau de intrução e fazendo uma dummy
cbo_mg_sp["Grau_instrucao"]<- paste (cbo_mg_sp$graduacao, cbo_mg_sp$mestrado , cbo_mg_sp$doutorado)
cbo_mg_sp["grau_instrucao"] <- case_when(cbo_mg_sp["Grau_instrucao"] == '1 0 0' ~ 0, TRUE ~ 1)
#####################################################################
# Regressões
Salarios_economistas <- lm(log_Sal ~ mulher_preta_sp+homem_preto_mg+mulher_branca_sp+
homem_branco_sp+mulher_branca_mg+mulher_preta_mg+
idade+idade2+tempo_emprego+Tempo_emprego2+grau_instrucao
+capital, data = cbo_mg_sp)
summary(Salarios_economistas)
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# Stargazer -> criando uma tabela
reg1 <- lm(log_Sal~mulher_preta_sp+homem_preto_mg+mulher_branca_sp+
homem_branco_sp+mulher_branca_mg+mulher_preta_mg,data= cbo_mg_sp)
reg2 <- lm(log_Sal~mulher_preta_sp+homem_preto_mg+mulher_branca_sp+
homem_branco_sp+mulher_branca_mg+mulher_preta_mg+
idade+idade2,data=cbo_mg_sp)
reg3 <- lm(log_Sal~mulher_preta_sp+homem_preto_mg+mulher_branca_sp+
homem_branco_sp+mulher_branca_mg+mulher_preta_mg+
idade+idade2+tempo_emprego+Tempo_emprego2, data = cbo_mg_sp)
reg4 <- lm(log_Sal~mulher_preta_sp+homem_preto_mg+mulher_branca_sp+
homem_branco_sp+mulher_branca_mg+mulher_preta_mg+
idade+idade2+tempo_emprego+Tempo_emprego2+grau_instrucao, data = cbo_mg_sp)
Salario_economistas <- lm(log_Sal~mulher_preta_sp+homem_preto_mg+mulher_branca_sp+
homem_branco_sp+mulher_branca_mg+mulher_preta_mg+
idade+idade2+tempo_emprego+Tempo_emprego2+grau_instrucao+capital, data= cbo_mg_sp)
summary(Salario_economistas)
stargazer(reg1, reg2,reg3,reg4,Salario_economistas,
digits = 1,
type = "text",
out = "stargazer1.cvs",
header = TRUE,
title = "Resultado das regressões",
align=FALSE,
covariate.labels = c("Mulher preta de SP","Homem preto de MG", "Mulher branca de SP",
"Homem branco de SP","Mulher branca de MG",
"Mulher preta de MG", "Idade", "Idade²", "Tempo de emprego", "Tempo de emprego²","Grau de instrucão", "Capital"))
#####################################################################
# testes
# teste t robusto
coeftest(regressao, vcov=vcovHC(regressao, type = "HC0")) #test t robusto
#estatistica f usual
#regressao restrita, sem grau_instrucao e idade
regressao_sem_idade_intrucao <- lm(log_Sal ~ mulher_preta_sp+homem_preto_mg+mulher_branca_sp+
homem_branco_sp+mulher_branca_mg+homem_preto_mg+mulher_preta_mg+idade2+tempo_emprego+Tempo_emprego2, data = cbo_mg_sp)
anova(regressao,regressao_sem_idade_intrucao) #p-valor super baixo, rej a hip. nula de que eles conj. n sao importantes
# agora sem idade² e tempo_emprego²
regressao_sem_idade2_tempo2<- lm(log_Sal ~ mulher_preta_sp+homem_preto_mg+mulher_branca_sp+
homem_branco_sp+mulher_branca_mg+homem_preto_mg+mulher_preta_mg+
idade+tempo_emprego+grau_instrucao, data = cbo_mg_sp)
anova(regressao,regressao_sem_idade2_tempo2) # mesma coisa
#estatistica f robusta
waldtest(regressao, regressao_sem_idade_intrucao,
vcov = vcovHC(regressao, type = "HC0"))
waldtest(regressao, regressao_sem_idade2_tempo2,
vcov = vcovHC(regressao, type = "HC0"))
######teste bp
#pegando o resíduo² da eq. 1
res_eq1 <- (summary(regressao)$residual)^2
#usando o residuo contra as var. explicativas do mod. da eq. estrutural.
lm_eq1_cont <- lm(res_eq1~mulher_preta_sp+homem_preto_mg+mulher_branca_sp+
homem_branco_sp+mulher_branca_mg+homem_preto_mg+mulher_preta_mg+
idade+idade2+tempo_emprego+Tempo_emprego2+grau_instrucao,data = cbo_mg_sp)
summary(lm_eq1_cont)