2_graficosV2.Rmd

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title: "Regresiones V2"
author: "Bryan Castillo"
date: "24 de agosto de 2021"
output: html_document
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```{r setup, include=FALSE}
load("output/graphicV2.RData")
```



## 1. Análisis exploratorio-gráfico de algunas variables

A continuación pueden ver el análisis exploratorio gráfico de algunas variables con la huella de carbono per-cápita por hogar, las variables independientes en este caso son:

- Grupo Socio Económico (GSE)
- Tenencia de auto 
- Anda más en bicicleta
- Conoce la calidad del aire de su ciudad
- Ha bajado el ingreso promedio del hogar
- Densidad del barrio
- Distancia (network) al cenetro
- Huella de carbono y ciudad
- Viaja a comprar alimentos

```{r echo=FALSE, message=F, warning=FALSE,error=F, fig.show="hold", out.width="50%"}
g1_v2 
g2_v2
g4_v2 
g5_v2
g6_v2
g7_v2
g8_v2
g3_v2
g9_v2
```

## 2. Corriendo modelos lineales

Se corren modelos lineales con 19 variables independientes en cada contexto temporal (T0-T1-T2). El resultado de cada modelo consta de cuatro columnas que resumen los siguientes valores por cada coeficiente o variable independiente: *Coefficients, Estimate, Std. Error, t value, Pr(>|t|)*. El nombre de las variables independientes categóricas puede ser visto, al igual que las numéricas, en la columna *Coefficients* pero esta vez precedido por *as.factor(*, ya que son variables factores o categóricas.

La cantidad de asteríscos '\*' indica el nivel de significancia de cada variable en el modelo, tal como se resume a continuación:

**Si significancia:**  

- 0 = \*\*\*
- 0.001= \*\* 
- 0.01= \*
- 0.05= . 
- 0.1= ' '  

Por último cada cuadro muestra algunos estadísticos del modelo, tales como:

- Residual standard error
- Multiple R-squared
- Adjusted R-squared
- F-statistic
- p-value


#### Modelo lineal en T0:

```{r echo=FALSE, message=F,  warning=FALSE, error=F}
t0_trV2
```

#### Modelo lineal en T1:
```{r echo=FALSE, message=F,  warning=FALSE, error=F}
t1_trV2
```

#### Modelo lineal en T2:
```{r echo=FALSE, message=F,  warning=FALSE, error=F}
t2_trV2
```