Preface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . v
1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1 An Introductory R Session . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Getting Started . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.3 Working with R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.4 Getting Help . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.5 The Development Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.6 A Brief History of R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2 Basics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.1 R as a Calculator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.2 Matrix Operations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.3 R as a Programming Language . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.4 Formulas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
2.5 Data Management in R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
2.6 Object Orientation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
2.7 R Graphics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
2.8 Exploratory Data Analysis with R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
2.9 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
3 Linear Regression. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.1 Simple Linear Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
3.2 Multiple Linear Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
3.3 Partially Linear Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
3.4 Factors, Interactions, and Weights . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
3.5 Linear Regression with Time Series Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
3.6 Linear Regression with Panel Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
3.7 Systems of Linear Equations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
3.8 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
4 Diagnostics and Alternative Methods of Regression . . . . . . . . 93
4.1 Regression Diagnostics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
4.2 Diagnostic Tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
4.3 Robust Standard Errors and Tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
4.4 Resistant Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
4.5 Quantile Regression. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
4.6 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
5 Models of Microeconometrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
5.1 Generalized Linear Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
5.2 Binary Dependent Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
5.3 Regression Models for Count Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
5.4 Censored Dependent Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
5.5 Extensions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
5.6 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150
6 Time Series . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
6.1 Infrastructure and “Naive”Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
6.2 Classical Model-Based Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158
6.3 Stationarity, Unit Roots, and Cointegration . . . . . . . . . . . . . . . . . 164
6.4 Time Series Regression and Structural Change . . . . . . . . . . . . . . 169
6.5 Extensions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176
6.6 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180
7 Programming Your Own Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183
7.1 Simulations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
7.2 Bootstrapping a Linear Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189
7.3 Maximizing a Likelihood . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191
7.4 Reproducible Econometrics Using Sweave() . . . . . . . . . . . . . . . . 194
7.5 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201
Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213