"Fossies" - the Fresh Open Source Software Archive

Member "gretl-2020b/share/gretl_cli_fnref.es" (11 Apr 2020, 288719 Bytes) of package /linux/misc/gretl-2020b.tar.xz:


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    1 ## Accessors
    2 # $ahat
    3 Resultado:     serie
    4 
    5 Debe ejecutarse después de que el último modelo se haya estimado con datos
    6 de panel de efectos fijos o de efectos aleatorios. Devuelve una serie que
    7 contiene las estimaciones de los efectos individuales.
    8 
    9 # $aic
   10 Resultado:     escalar
   11 
   12 Si puede calcularse, devuelve un escalar con el valor del Criterio de
   13 Información de Akaike (AIC) del último modelo estimado. Más detalles
   14 sobre el cálculo en El manual de gretl (Capítulo 26).
   15 
   16 # $bic
   17 Resultado:     escalar
   18 
   19 Si puede calcularse, devuelve un escalar con el valor del Criterio de
   20 Información Bayesiano (BIC) de Schwarz del último modelo estimado. Más
   21 detalles sobre el cálculo en El manual de gretl (Capítulo 26).
   22 
   23 # $chisq
   24 Resultado:     escalar
   25 
   26 Si puede calcularse, devuelve un escalar con el valor del estadístico
   27 chi-cuadrado global del contraste de Razón de Verosimilitudes del último
   28 modelo estimado.
   29 
   30 # $coeff
   31 Resultado:     matriz o escalar
   32 Argumento:  nombre (nombre de coeficiente, opcional)
   33 
   34 Sin argumentos $coeff devuelve un vector columna que contiene los
   35 coeficientes del último modelo estimado. Con el argumento opcional de texto
   36 (nombre de un regresor) la función devuelve un escalar con el valor del
   37 parámetro estimado de ese regresor. Ver también "$stderr", "$vcv".
   38 
   39 Ejemplo:
   40 
   41 	  open bjg
   42 	  arima 0 1 1 ; 0 1 1 ; lg
   43 	  b = $coeff               # Devuelve un vector
   44 	  macoef = $coeff(theta_1) # Devuelve un escalar
   45 
   46 Si el "modelo" en cuestión es un sistema de ecuaciones, el resultado
   47 depende de las características de este; para VARs y VECMs el resultado
   48 devuelto es una matriz con una columna por cada ecuación; de lo contario,
   49 es un vector columna que contiene los coeficientes de la primera ecuación
   50 seguidos por los coeficientes de la segunda ecuación y así sucesivamente.
   51 
   52 # $command
   53 Resultado:     cadena
   54 
   55 Debe ejecutarse tras estimar un modelo, y devuelve la cadena con los
   56 caracteres de la instrucción utilizada (ejemplo: ols o probit).
   57 
   58 # $compan
   59 Resultado:     matriz
   60 
   61 Debe ejecutarse después de la estimación de un VAR o de un VECM, y
   62 devuelve la matriz compañera.
   63 
   64 # $datatype
   65 Resultado:     escalar
   66 
   67 Devuelve un escalar entero que representa el tipo de datos que se están
   68 utilizando en ese momento: 0 = sin datos; 1 = datos de corte transversal; 2
   69 = datos de series temporales; 3 = datos de panel.
   70 
   71 # $depvar
   72 Resultado:     cadena
   73 
   74 Debe ejecutarse después de la estimación de un modelo con una única
   75 ecuación, y devuelve una cadena de texto con el nombre de la variable
   76 dependiente.
   77 
   78 # $df
   79 Resultado:     escalar
   80 
   81 Devuelve un escalar con los grados de libertad del último modelo estimado.
   82 Si este consiste en un sistema de ecuaciones, el valor devuelto es el
   83 número de grados de libertad por cada ecuación. Si los grados de libertad
   84 de las diferentes ecuaciones no son los mismos en todas ellas, entonces el
   85 valor devuelto se calcula restando el número de observaciones menos la
   86 media del número de coeficientes de las ecuaciones (esta media se redondea
   87 al valor entero inmediatamente superior).
   88 
   89 # $diagpval
   90 Resultado:     escalar
   91 
   92 Debe ejecutarse después de la estimación de un sistema de ecuaciones, y
   93 devuelve un escalar con la probabilidad asociada al valor del estadístico
   94 "$diagtest".
   95 
   96 # $diagtest
   97 Resultado:     escalar
   98 
   99 Debe ejecutarse después de la estimación de un sistema de ecuaciones.
  100 Devuelve un escalar con el valor del estadístico utilizado para contrastar
  101 la hipótesis nula de que la matriz de varianzas-covarianzas de las
  102 perturbaciones de las ecuaciones del sistema, es diagonal. Este es el
  103 contraste de Breusch-Pagan, excepto cuando el estimador es el de un SUR
  104 iterado (sin restricciones), pues en ese caso es un contraste de Razón de
  105 Verosimilitudes. Para obtener más detalles, véase El manual de gretl
  106 (Capítulo 32) (también "$diagpval").
  107 
  108 # $dw
  109 Resultado:     escalar
  110 
  111 Devuelve (si es posible) un escalar con el valor del estadístico de
  112 Durbin-Watson para contrastar autocorrelación de primer orden en el último
  113 modelo estimado.
  114 
  115 # $dwpval
  116 Resultado:     escalar
  117 
  118 Si puede calcularse, devuelve un escalar con la probabilidad asociada al
  119 valor del estadístico de Durbin-Watson del último modelo estimado. Se
  120 calcula utilizando el método Imhof.
  121 
  122 Debido a la limitada precisión de la aritmética de las computadoras, el
  123 resultado del cálculo de la integral del método Imhof puede volverse
  124 negativo cuando el estadístico de Durbin-Watson está próximo a su límite
  125 inferior; por eso este acceso devuelve NA en esa situación. Dado que
  126 cualquier otra modalidad de fallo tiene como resultado un error que se
  127 señaliza, posiblemente sea seguro asumir que un resultado NA indica que la
  128 verdadera probabilidad asociada es "muy pequeña", aunque no sea posible
  129 cuantificarla.
  130 
  131 # $ec
  132 Resultado:     matriz
  133 
  134 Debe ejecutarse después de la estimación de un VECM, y devuelve una matriz
  135 que contiene los términos de Corrección de Errores. El número de filas es
  136 igual al número de observaciones utilizadas, y el número de columnas es
  137 igual al orden de cointegración del sistema.
  138 
  139 # $error
  140 Resultado:     escalar
  141 
  142 Devuelve un escalar con uno de los códigos internos de fallo del programa.
  143 Ese código es un valor no nulo cuando ocurre un fallo pero es capturado
  144 usando la función "catch". Ten en cuenta que, al utilizar este acceso, el
  145 código interno de fallo se vuelve nuevamente cero. Si deseas obtener el
  146 mensaje de fallo asociado a un $error en concreto, es preciso guardar su
  147 valor en una variable provisional, por ejemplo utilizando el código:
  148 
  149 	  err = $error
  150 	  if (err)
  151 	      printf "Se obtuvo el fallo %d (%s)\n", err, errmsg(err);
  152 	  endif
  153 
  154 Ver también "catch", "errmsg".
  155 
  156 # $ess
  157 Resultado:     escalar
  158 
  159 Si puede calcularse, devuelve un escalar con la suma de los cuadrados de los
  160 errores del último modelo estimado.
  161 
  162 # $evals
  163 Resultado:     matriz
  164 
  165 Debe ejecutarse después de la estimación de un VECM, y devuelve un vector
  166 que contiene los autovalores que se utilizan en el cálculo del contraste de
  167 la traza para verificar si existe cointegración.
  168 
  169 # $fcast
  170 Resultado:     matriz
  171 
  172 Debe ejecutarse después de la instrucción de predicción "fcast", y
  173 devuelve una matriz con los valores previstos. Si el modelo que se utiliza
  174 para hacer las predicciones es un sistema de ecuaciones, la matriz está
  175 formada por una columna para cada ecuación; en caso contrario, es un vector
  176 columna.
  177 
  178 # $fcse
  179 Resultado:     matriz
  180 
  181 Si puede calcularse, debe ejecutarse después de procesar la instrucción
  182 "fcast" y devuelve una matriz con las desviaciones típicas de las
  183 predicciones. Si el modelo que se utiliza para hacer las predicciones es un
  184 sistema de ecuaciones, la matriz está formada por una columna para cada
  185 ecuación; en caso contrario, es un vector columna.
  186 
  187 # $fevd
  188 Resultado:     matriz
  189 
  190 Debe ejecutarse después de la estimación de un VAR, y devuelve una matriz
  191 que contiene la descomposición de la varianza de los errores de predicción
  192 (FEVD, siglas en inglés). Esa matriz tiene h filas que indican el número
  193 de períodos del horizonte de predicción, lo que puede escogerse de forma
  194 manual por medio de set horizon o de forma automática en base a la
  195 frecuencia de los datos.
  196 
  197 Para un VAR con p variables, la matriz tiene p ^2 columnas: las primeras p
  198 columnas contienen la FEVD para la primera variable del VAR; las p columnas
  199 siguientes contienen la FEVD para la segunda variable del VAR y así
  200 sucesivamente. La fracción (decimal) del error de predicción de la
  201 variable i causada por una innovación en la variable j va a encontrarse
  202 entonces inspeccionando la columna (i - 1) p + j.
  203 
  204 Para una variante más flexible de esta funcionalidad, consulta la función
  205 "fevd".
  206 
  207 # $Fstat
  208 Resultado:     escalar
  209 
  210 Si puede calcularse, devuelve un escalar con el estadístico F del contraste
  211 de validez global del último modelo estimado.
  212 
  213 # $gmmcrit
  214 Resultado:     escalar
  215 
  216 Debe ejecutarse después de un bloque gmm (del Método Generalizado de los
  217 Momentos), y devuelve un escalar con el mínimo de la función objetivo.
  218 
  219 # $h
  220 Resultado:     serie
  221 
  222 Debe ejecutarse después de la instrucción garch, y devuelve una serie con
  223 las varianzas condicionales estimadas.
  224 
  225 # $hausman
  226 Resultado:     vector fila
  227 
  228 Debe ejecutarse después de estimar un modelo por medio de tsls o panel con
  229 la opción de efectos aleatorios, y devuelve un vector fila 1 x 3 que
  230 contiene en este orden: el valor del estadístico del contraste de Hausman,
  231 los grados de libertad que corresponden y la probabilidad asociada al valor
  232 del estadístico.
  233 
  234 # $hqc
  235 Resultado:     escalar
  236 
  237 Si puede calcularse, devuelve un escalar con el valor del Criterio de
  238 Información de Hannan-Quinn para el último modelo estimado. Para detalles
  239 sobre el cálculo, consulta El manual de gretl (Capítulo 26).
  240 
  241 # $huge
  242 Resultado:     escalar
  243 
  244 Devuelve un escalar con un número positivo muy grande. Por defecto es igual
  245 a 1.0E100, pero puede cambiarse con la instrucción "set".
  246 
  247 # $jalpha
  248 Resultado:     matriz
  249 
  250 Debe ejecutarse después de estimar un VECM, y devuelve la matriz de carga.
  251 El número de filas de esa matriz es igual al número de variables del VECM,
  252 y el número de columnas es igual al rango de cointegración.
  253 
  254 # $jbeta
  255 Resultado:     matriz
  256 
  257 Debe ejecutarse después de estimar un VECM, y devuelve la matriz de
  258 cointegración. Su número de filas es igual al número de variables del
  259 VECM (más el número de variables exógenas que se restringen al espacio de
  260 cointegración, si hay alguna); y su número de columnas es igual al rango
  261 de cointegración.
  262 
  263 # $jvbeta
  264 Resultado:     matriz cuadradax
  265 
  266 Debe ejecutarse después de estimar un VECM, y devuelve la matriz estimada
  267 de varianzas-covarianzas de los elementos de los vectores de cointegración.
  268 
  269 En caso de tratarse de una estimación sin restricciones, el número de
  270 filas de esa matriz es igual al número de elementos no restringidos del
  271 espacio de cointegración, después de la normalización de Phillips. Por el
  272 contrario, si se trata de la estimación de un sistema restringido por medio
  273 de la instrucción restrict con la opción --full, se obtiene una matriz
  274 singular con (n+m)r filas (donde n es el número de variables endógenas, m
  275 el número de variables exógenas restringidas al espacio de cointegración
  276 y r el rango de cointegración).
  277 
  278 Ejemplo: el código...
  279 
  280 	  open denmark.gdt
  281 	  vecm 2 1 LRM LRY IBO IDE --rc --seasonals -q
  282 	  s0 = $jvbeta
  283 
  284 	  restrict --full
  285 	    b[1,1] = 1
  286 	    b[1,2] = -1
  287 	    b[1,3] + b[1,4] = 0
  288 	  end restrict
  289 	  s1 = $jvbeta
  290 
  291 	  print s0
  292 	  print s1
  293 
  294 ... origina el siguiente resultado:
  295 
  296 	  s0 (4 x 4)
  297 
  298           0.019751     0.029816  -0.00044837   -0.12227
  299           0.029816     0.31005   -0.45823      -0.18526
  300          -0.00044837  -0.45823    1.2169       -0.035437
  301          -0.12227     -0.18526   -0.035437      0.76062
  302 
  303 	  s1 (5 x 5)
  304 
  305 	  0.0000       0.0000       0.0000       0.0000       0.0000
  306 	  0.0000       0.0000       0.0000       0.0000       0.0000
  307 	  0.0000       0.0000      0.27398     -0.27398    -0.019059
  308 	  0.0000       0.0000     -0.27398      0.27398     0.019059
  309 	  0.0000       0.0000    -0.019059     0.019059    0.0014180
  310 
  311 # $lang
  312 Resultado:     cadena
  313 
  314 Devuelve una cadena de texto que representa el idioma que se está usando
  315 (si este puede determinarse). La cadena de texto está compuesta por dos
  316 letras del código de lenguaje ISO 639-1 (por ejemplo, en para el idioma
  317 inglés, jp para el japonés, el para el griego) seguidas de un guion bajo
  318 más otras dos letras del código de país ISO 3166-1. Así, por ejemplo, el
  319 idioma portugués de Portugal se representa por pt_PT mientras que el idioma
  320 portugués de Brasil se representa por pt_BR.
  321 
  322 Si no es posible determinar el idioma vigente, se devuelve el texto
  323 "unknown".
  324 
  325 # $llt
  326 Resultado:     serie
  327 
  328 Para una selección de modelos que se estiman por el método de Máxima
  329 Verosimilitud, la función devuelve una serie con los valores del logaritmo
  330 de la verosimilitud para cada observación. Por el momento esa función solo
  331 está disponible para logit y probit binarios, tobit y heckit.
  332 
  333 # $lnl
  334 Resultado:     escalar
  335 
  336 Devuelve un escalar con el logaritmo de la verosimilitud del último modelo
  337 estimado (si fuese aplicable).
  338 
  339 # $macheps
  340 Resultado:     escalar
  341 
  342 Devuelve un escalar con el valor de la "épsilon de la máquina", lo que
  343 proporciona un límite superior para el error relativo debido al redondeo en
  344 la aritmética de punto flotante con doble precisión.
  345 
  346 # $mnlprobs
  347 Resultado:     matriz
  348 
  349 Debe ejecutarse tras estimar un modelo logit multinomial (únicamente), y
  350 devuelve una matriz con las probabilidades estimadas de cada resultado
  351 posible, en cada observación de la muestra utilizada en la estimación del
  352 modelo. Cada línea representa una observación y cada columna un resultado.
  353 
  354 # $model
  355 Resultado:     bundle
  356 
  357 Debe ejecutarse después de estimar modelos con una única ecuación, y
  358 devuelve un "bundle" que contiene varias unidades de datos pertenecientes al
  359 modelo. Se incluyen todos los accesores habituales de los modelos, que son
  360 designados mediante claves iguales a los nombres de esos accesores
  361 habituales, sin el signo dólar inicial. Por ejemplo, los errores aparecen
  362 bajo la clave uhat y la suma de cuadrados de los errores bajo ess.
  363 
  364 Dependiendo del estimador, puedes disponer de información adicional. Las
  365 claves para tal información es de esperar que sean explicativas por sí
  366 mismas. Para ver lo que está disponible, puedes guardar una copia del
  367 'bundle' y mostrar su contenido, como por ejemplo con el código:
  368 
  369 	  ols y 0 x
  370 	  bundle b = $model
  371 	  print b
  372 
  373 # $mpirank
  374 Resultado:     entero
  375 
  376 Cuando se prepara Gretl con soporte MPI, y el programa está funcionando en
  377 modo MPI, devuelve la "jerarquía" en base 0 o número ID del proceso
  378 vigente. En caso contrario, devuelve -1.
  379 
  380 # $mpisize
  381 Resultado:     entero
  382 
  383 Cuando se prepara Gretl con soporte MPI, y el programa está funcionando en
  384 modo MPI, devuelve el número de procesos MPI que están funcionando en ese
  385 momento. En caso contrario, devuelve 0.
  386 
  387 # $ncoeff
  388 Resultado:     entero
  389 
  390 Devuelve un número entero con la cantidad de coeficientes estimados en el
  391 último modelo.
  392 
  393 # $nobs
  394 Resultado:     entero
  395 
  396 Devuelve un número entero con la cantidad total de observaciones que están
  397 seleccionadas en la muestra vigente. Relacionado: "dtmax".
  398 
  399 # $now
  400 Resultado:     vector
  401 
  402 Devuelve un vector con 2 elementos: el primero indica el número de segundos
  403 transcurridos desde el 01-01-1970 00:00:00 +0000 (UTC, ou Tempo Universal
  404 Coordinado), lo que se utiliza ampliamente en el mundo de la informática
  405 para representar el tiempo vigente; y el segundo indica la fecha vigente en
  406 formato "básico" ISO 8601, YYYYMMDD. Puedes utilizar la función "strftime"
  407 para procesar el primer elemento, y la función "epochday" para procesar el
  408 segundo elemento.
  409 
  410 # $nvars
  411 Resultado:     entero
  412 
  413 Devuelve un número entero con la cantidad de variables incluidas en el
  414 conjunto vigente de datos (contando con la constante).
  415 
  416 # $obsdate
  417 Resultado:     serie
  418 
  419 Puede ejecutarse cuando el conjunto vigente de datos está formado por
  420 series temporales con frecuencia decenal, anual, trimestral, mensual,
  421 fechadas semanalmente o fechadas diariamente. También puede utilizarse con
  422 datos de panel si la información temporal está ajustada correctamente
  423 (consulta la instrucción "setobs"). Devuelve una serie formada por números
  424 con 8 dígitos con el patrón YYYYMMDD (el formato de datos "básico" del
  425 ISO 8601), que corresponden al día de la observación, o al primer día de
  426 la observación en caso de una frecuencia temporal menor que la diaria.
  427 
  428 Estas series pueden resultar de utilidad cuando se emplea la instrucción
  429 "join".
  430 
  431 # $obsmajor
  432 Resultado:     serie
  433 
  434 Puede ejecutarse cuando las observaciones del conjunto vigente de datos
  435 tienen una estructura mayor:menor, como en series temporales trimestrales
  436 (año:trimestre), en series temporales mensuales (año:mes), datos de horas
  437 (día:hora) y datos de panel (individuo:período). Devuelve una serie que
  438 mantiene la componente mayor (de menor frecuencia), de cada observación
  439 (por ejemplo, el año).
  440 
  441 Ver también "$obsminor", "$obsmicro".
  442 
  443 # $obsmicro
  444 Resultado:     serie
  445 
  446 Puede ejecutarse cuando las observaciones del conjunto vigente de datos
  447 tienen una estructura mayor:menor:micro, como en las series temporales
  448 fechadas diariamente (año:mes:día). Devuelve una serie que contiene la
  449 componente micro (de mayor frecuencia) de cada observación (por ejemplo, el
  450 día).
  451 
  452 Ver también "$obsmajor", "$obsminor".
  453 
  454 # $obsminor
  455 Resultado:     serie
  456 
  457 Puede ejecutarse cuando las observaciones del conjunto vigente de datos
  458 tienen una estructura mayor:menor, como en series temporales trimestrales
  459 (año:trimestre), series temporales mensuales (año:mes), datos de horas
  460 (día:hora) y datos de panel (individuo:período). Devuelve una serie que
  461 contiene la componente menor (de mayor frecuencia) de cada observación (por
  462 ejemplo, el mes).
  463 
  464 En caso de datos fechados diariamente, $obsminor devuelve una serie con el
  465 mes de cada observación.
  466 
  467 Ver también "$obsmajor", "$obsmicro".
  468 
  469 # $parnames
  470 Resultado:     array de cadenas
  471 
  472 Después de la estimación de un modelo uniecuacional, devuelve un 'array'
  473 de cadenas de texto que contienen los nombres de los parámetros del modelo.
  474 El número de nombres coincide con el número de elementos que tiene el
  475 vector "$coeff".
  476 
  477 Para los modelos especificados mediante una lista de regresores, el
  478 resultado va a ser el mismo que el de
  479 
  480 	  varnames($xlist)
  481 
  482 (consulta la función"varnames") pero la función $parnames es más general;
  483 pues también funciona para los modelos que no tienen una lista de
  484 regresores ("nls", "mle", "gmm").
  485 
  486 # $pd
  487 Resultado:     entero
  488 
  489 Devuelve un número entero con la frecuencia o periodicidad de los datos
  490 (por ejemplo: 4 para datos trimestrales). En caso de datos de panel, el
  491 valor devuelto es la cantidad de períodos de tiempo del conjunto de datos.
  492 
  493 # $pi
  494 Resultado:     escalar
  495 
  496 Devuelve un escalar con el valor de pi con doble precisión.
  497 
  498 # $pvalue
  499 Resultado:     escalar o matriz
  500 
  501 Devuelve la probabilidad asociada al valor del estadístico de prueba que
  502 fue generado por la última instrucción explícita de contraste de
  503 hipótesis (por ejemplo: chow). Consulta El manual de gretl (Capítulo 9)
  504 para obtener más detalles.
  505 
  506 Generalmente devuelve un escalar, pero en algunos casos devuelve una matriz
  507 (por ejemplo, esto ocurre con las probabilidades asociadas a los valores de
  508 los estadísticos de la traza y del máximo-lambda del contraste de
  509 cointegración de Johansen). En este caso, los valores están dispuestos en
  510 la matriz del mismo modo que en los resultados presentados.
  511 
  512 Ver también "$test".
  513 
  514 # $qlrbreak
  515 Resultado:     escalar
  516 
  517 Debe ejecutarse después de la instrucción "qlrtest" (que permite hacer el
  518 contraste QLR para el cambio estructural en un punto desconocido). Devuelve
  519 un escalar con el número entero positivo que indexa la observación en la
  520 que se maximiza el valor del estadístico de contraste.
  521 
  522 # $result
  523 Resultado:     matriz o bundle
  524 
  525 Proporciona información reservada, a continuación de algunas instrucciones
  526 que no tienen accesorios específicos. Las instrucciones en cuestión
  527 incluyen "corr", "freq", "summary", "xtab", "vif" y "bkw" (en cuyos casos,
  528 el resultado es una matriz), además de "pkg" (en cuyo caso, se guarda
  529 opcionalmente un 'bundle').
  530 
  531 # $rho
  532 Resultado:     escalar
  533 Argumento:  n (escalar, opcional)
  534 
  535 Sin argumentos, este acceso devuelve el coeficiente de autocorrelación de
  536 primer orden para los errores del último modelo estimado. Ahora bien, con
  537 la sintaxis $rho(n) después de la estimación de un modelo por medio de la
  538 instrucción ar, devuelve el valor estimado correspondiente al coeficiente
  539 rho(n).
  540 
  541 # $rsq
  542 Resultado:     escalar
  543 
  544 Si puede calcularse, devuelve un escalar con el valor del coeficiente R^2 no
  545 corregido del último modelo estimado.
  546 
  547 # $sample
  548 Resultado:     serie
  549 
  550 Debe ejecutarse después de estimar un modelo de una sola ecuación.
  551 Devuelve una serie con una variable ficticia que tiene valores iguales a: 1
  552 en las observaciones utilizadas en la estimación, 0 en las observaciones de
  553 la muestra vigente no utilizadas en la estimación (posiblemente debido a
  554 valores ausentes), y NA en las observaciones fuera de la muestra vigente
  555 seleccionada.
  556 
  557 Si deseas calcular estadísticos basados en la muestra que se utiliza para
  558 un modelo dado, puede hacerse, por ejemplo con el código:
  559 
  560 	  ols y 0 xlist
  561 	  series sdum = $sample
  562 	  smpl sdum --dummy
  563 
  564 # $sargan
  565 Resultado:     vector fila
  566 
  567 Debe ejecutarse después de la instrucción tsls. Devuelve un vector fila 1
  568 x 3 que contiene, en este orden: el valor del estadístico del contraste de
  569 Sobreidentificación de Sargan, los correspondientes grados de libertad y la
  570 probabilidad asociada al valor del estadístico. Si el modelo está
  571 exactamente identificado, el estadístico no se puede calcular y tratar de
  572 hacerlo provoca un fallo.
  573 
  574 # $sigma
  575 Resultado:     escalar o matriz
  576 
  577 Si el último modelo estimado fue uniecuacional, devuelve un escalar con la
  578 Desviación Típica de la regresión (S, o en otras palabras, la desviación
  579 típica de los errores del modelo con la oportuna corrección de los grados
  580 de libertad). Si el último modelo estimado fue un sistema de ecuaciones,
  581 devuelve una matriz con las varianzas-covarianzas de los errores de las
  582 ecuaciones del sistema.
  583 
  584 # $stderr
  585 Resultado:     matriz o escalar
  586 Argumento:  nombre (nombre de coeficiente, opcional)
  587 
  588 Cuando se utiliza sin argumentos, $stderr devuelve un vector columna que
  589 contiene las desviaciones típicas de los coeficientes del último modelo
  590 estimado. Con el argumento opcional (nombre de un regresor) devuelve un
  591 escalar con el valor del parámetro estimado de ese regresor s.
  592 
  593 Si el "modelo" es un sistema de ecuaciones, el resultado depende de las
  594 características de este: para VARs y VECMs, el valor devuelto es una matriz
  595 que contiene una columna por cada ecuación; en otro caso, es un vector
  596 columna que contiene los coeficientes de la primera ecuación seguidos por
  597 los coeficientes de la segunda ecuación y así sucesivamente.
  598 
  599 Ver también "$coeff", "$vcv".
  600 
  601 # $stopwatch
  602 Resultado:     escalar
  603 
  604 Debe ejecutarse después de la instrucción set stopwatch que activa la
  605 medición de tiempo de la CPU. Al usar este acceso por primera vez se
  606 obtiene un escalar con la cantidad de segundos de CPU que pasaron desde la
  607 instrucción set stopwatch. Con cada acceso, se reinicia el reloj, por lo
  608 que las sucesivas utilizaciones de $stopwatch generan cada vez un escalar
  609 indicativo de los segundos de CPU desde el acceso previo.
  610 
  611 # $sysA
  612 Resultado:     matriz
  613 
  614 Debe ejecutarse después de estimar un sistema de ecuaciones simultáneas.
  615 Devuelve la matriz con los coeficientes de las variables endógenas
  616 retardadas (en caso de que existan), en la forma estructural del sistema.
  617 Consulta también la instrucción "system".
  618 
  619 # $sysB
  620 Resultado:     matriz
  621 
  622 Debe ejecutarse después de estimar un sistema de ecuaciones simultáneas.
  623 Devuelve una matriz con los coeficientes de las variables exógenas, en la
  624 forma estructural del sistema. Consulta la instrucción "system".
  625 
  626 # $sysGamma
  627 Resultado:     matriz
  628 
  629 Debe ejecutarse después de estimar un sistema de ecuaciones simultáneas.
  630 Devuelve una matriz con los coeficientes de las variables endógenas
  631 contemporáneas, en la forma estructural del sistema. Consulta la
  632 instrucción "system".
  633 
  634 # $sysinfo
  635 Resultado:     bundle
  636 
  637 Devuelve un "bundle" que contiene información de las capacidades de Gretl y
  638 del sistema operativo en el que se está ejecutando. Los elementos del
  639 'bundle' se indican a continuación:
  640 
  641   mpi: número entero igual a 1 si el sistema admite MPI (Message Passing
  642   Interface), y 0 en caso contrario.
  643 
  644   omp: número entero igual a 1 si Gretl se compiló con soporte para Open
  645   MP, y 0 en caso contrario.
  646 
  647   ncores: número entero que indica el número de núcleos físicos de
  648   procesador disponibles.
  649 
  650   nproc: número entero que indica el número de procesadores disponibles, y
  651   que será mayor que ncores si está habilitado el Hyper-threading.
  652 
  653   mpimax: número entero que indica el máximo número de procesos MPI que
  654   pueden ejecutarse en paralelo. Es igual a cero si no se admite MPI; en
  655   caso contrario, es igual al valor de nproc local, excepto que se
  656   especifique un archivo de hosts MPI, caso en el que es igual a la suma del
  657   número de procesadores o "slots" a lo largo de todas las máquinas a las
  658   que se hace referencia en el archivo.
  659 
  660   wordlen: número entero igual a 32 o a 64 en sistemas de 32 bit y 64 bit,
  661   respectivamente.
  662 
  663   os: cadena de texto que representa el sistema operativo, bien linux, osx,
  664   windows o other.
  665 
  666   hostname: cadena de texto con el nombre de la máquina (o "host") en la
  667   que se está ejecutando el proceso vigente de Gretl. Si no es posible
  668   determinar el nombre, se produce una vuelta atrás del localhost.
  669 
  670 Fíjate en que puedes acceder a elementos individuales del 'bundle' mediante
  671 la notación del"punto", sin necesidad de copiar el 'bundle' entero con un
  672 nombre de usuario específico. Por ejemplo con el código:
  673 
  674 	  if $sysinfo.os == "linux"
  675 	      # Haga algo que sea propio del Linux
  676 	  endif
  677 
  678 # $system
  679 Resultado:     bundle
  680 
  681 Debe seguir a la estimación de un sistema de ecuaciones, realizada con la
  682 instrucción "system", con "var" o con "vecm"; y devuelve un 'bundle' que
  683 contiene muchos apartados de datos que se refieren al sistema. Se incluyen
  684 todos los accesores importantes y habituales del sistema, que se nombran
  685 mediante símbolos clave que son idénticos a los nombres habituales de los
  686 accesores, menos el símbolo de dólar inicial. Así, por ejemplo, los
  687 errores aparecen bajo la clave uhat y los coeficientes bajo coeff. Las
  688 claves para obtener información adicional se espera que debieran explicarse
  689 suficientemente por si mismas. Para comprobar lo que tienes a tu
  690 disposición, puedes obtener una copia del 'bundle' y representar su
  691 contenido, como en
  692 
  693 	  var 4 y1 y2 y2
  694 	  bundle b = $system
  695 	  print b
  696 
  697 Puedes pasar un 'bundle' obtenido de este modo como argumento final
  698 (opcional) de las funciones "fevd" e "irf".
  699 
  700 # $T
  701 Resultado:     entero
  702 
  703 Devuelve un número entero con el número de observaciones utilizadas en la
  704 estimación del último modelo.
  705 
  706 # $t1
  707 Resultado:     entero
  708 
  709 Devuelve un entero positivo con el número que indexa la primera
  710 observación de la muestra vigente seleccionada.
  711 
  712 # $t2
  713 Resultado:     entero
  714 
  715 Devuelve un entero positivo con el número que indexa la última
  716 observación de la muestra vigente seleccionada.
  717 
  718 # $test
  719 Resultado:     escalar o matriz
  720 
  721 Devuelve el valor del estadístico de prueba que fue generado por la última
  722 instrucción explícita para un contraste de hipótesis (por ejemplo: chow).
  723 Consulta El manual de gretl (Capítulo 9) para obtener más detalles.
  724 
  725 Generalmente devuelve un escalar, pero en algunos casos devuelve una matriz
  726 (por ejemplo, eso ocurre con los estadísticos de la traza y del
  727 máximo-lambda del contraste de cointegración de Johansen). En este caso,
  728 los valores están dispuestos en la matriz del mismo modo que en los
  729 resultados presentados.
  730 
  731 Ver también "dpvalue".
  732 
  733 # $tmax
  734 Resultado:     entero
  735 
  736 Devuelve un entero con el máximo valor válido establecido para indicar el
  737 final del rango de la muestra mediante la instrucción "smpl". En la
  738 mayoría de los casos, esto va a ser igual al número de observaciones del
  739 conjunto de datos; pero en una función de Hansl, el valor $tmax podría ser
  740 menor, puesto que el acceso habitual a los datos dentro de las funciones, se
  741 limita al rango muestral establecido por el solicitante.
  742 
  743 Ten en cuenta que, en general, $tmax no es igual a "dnobs", que proporciona
  744 el número de observaciones del rango de la muestra vigente.
  745 
  746 # $trsq
  747 Resultado:     escalar
  748 
  749 Devuelve el escalar TR^2 (el tamaño de la muestra multiplicado por el
  750 R-cuadrado del último modelo), si está disponible.
  751 
  752 # $uhat
  753 Resultado:     serie
  754 
  755 Devuelve una serie con los errores del último modelo estimado. Esto puede
  756 tener diferentes significados dependiendo de los estimadores utilizados. Por
  757 ejemplo, después de la estimación de un modelo ARMA, $uhat contiene los
  758 errores de la predicción adelantados 1 paso; después de la estimación de
  759 un probit, contiene los errores generalizados.
  760 
  761 Cuando el "modelo" vigente en cuestión es un sistema de ecuaciones (un VAR,
  762 un VECM o un sistema de ecuaciones simultáneas), el $uhat genera una matriz
  763 con los errores de estimación de cada ecuación, ordenados por columnas.
  764 
  765 # $unit
  766 Resultado:     serie
  767 
  768 Solo es válido para datos de panel. Devuelve una serie con valor igual a 1
  769 en todas las observaciones en la primera unidad o grupo, 2 en todas las
  770 observaciones en la segunda unidad o grupo, y así sucesivamente.
  771 
  772 # $vcv
  773 Resultado:     matriz o escalar
  774 Argumentos: nombre1 (nombre de coeficiente, opcional)
  775             nombre2 (nombre de coeficiente, opcional)
  776 
  777 Cuando se utiliza sin argumentos, $vcv devuelve una matriz cuadrada que
  778 contiene las varianzas-covarianzas estimadas de los coeficientes del último
  779 modelo estimado. Si este último era uniecuacional, se pueden indicar los
  780 nombres de dos regresores entre paréntesis, para así obtener un escalar
  781 con la covarianza estimada entre nombre1 y nombre2. Ver también "$coeff",
  782 "$stderr".
  783 
  784 Este acceso no está disponible para VARs o VECMs. Para modelos de ese tipo
  785 "$sigma" y "$xtxinv".
  786 
  787 # $vecGamma
  788 Resultado:     matriz
  789 
  790 Debe ejecutarse después de estimar un VECM y devuelve una matriz en la que
  791 las matrices Gamma (con los coeficientes de las diferencias retardadas de
  792 las variables cointegradas) se agrupan unas al lado de las otras. Cada fila
  793 indica una ecuación; para un VECM con nivel de retardo p existen p - 1
  794 submatrices.
  795 
  796 # $version
  797 Resultado:     escalar
  798 
  799 Devuelve un escalar con un valor entero que designa la versión de Gretl. La
  800 versión actual de Gretl está formada por una cadena de texto que indica el
  801 año con formato de 4 dígitos seguido de una letra desde a hasta j, que
  802 representa las sucesivas actualizaciones dentro de cada año (por ejemplo,
  803 2015d). El valor devuelto por este acceso está calculado multiplicando el
  804 año por 10, y sumándole un número que representa a la letra, en el orden
  805 léxico en base cero. Así, 2015d se representa mediante 20153.
  806 
  807 En versiones anteriores al Gretl 2015d, el identificador tenía el siguiente
  808 formato: x.y.z (tres números enteros separados por puntos); en ese caso, el
  809 valor de la función se calculaba con 10000*x + 100*y + z. Por ejemplo, la
  810 última versión con el formato antiguo (1.10.2) se transcribía mediante
  811 11002. De este modo el orden numérico de $version fue preservado aún
  812 después de cambiar el esquema de las versiones.
  813 
  814 # $vma
  815 Resultado:     matriz
  816 
  817 Debe ejecutarse después de estimar un VAR o un VECM, y devuelve una matriz
  818 que contiene la representación VMA hasta el orden especificado por medio de
  819 la instrucción set horizon. Para tener más detalles, consulta El manual de
  820 gretl (Capítulo 30).
  821 
  822 # $windows
  823 Resultado:     entero
  824 
  825 Devuelve un número entero con el valor 1 si Gretl se está ejecutando en
  826 Windows, y 0 en caso contrario. Poniendo como condición uno de estos
  827 valores, puedes escribir instrucciones "shell " que puedan ejecutarse en
  828 diferentes sistemas operativos.
  829 
  830 Consulta también la instrucción "shell".
  831 
  832 # $xlist
  833 Resultado:     lista
  834 
  835 Si el último modelo estimado era uniecuacional, el acceso devuelve una
  836 lista con sus regresores. Si el último modelo era un sistema de ecuaciones,
  837 devuelve una lista "global" con las variables exógenas y predeterminadas
  838 (en el mismo orden en el que aparecen con el acceso "$sysB"). Si el último
  839 modelo era un VAR, devuelve una lista con los regresores exógenos, si hay
  840 alguno.
  841 
  842 # $xtxinv
  843 Resultado:     matriz
  844 
  845 Debe ejecutarse después de la estimación de un VAR o VECM (únicamente), y
  846 devuelve la matriz X'X^-1, donde X es la matriz habitual con los regresores
  847 utilizados en cada ecuación. Este acceso no está disponible para un VECM
  848 estimado con restricciones impuestas sobre la matriz de cargas (α).
  849 
  850 # $yhat
  851 Resultado:     serie
  852 
  853 Devuelve una serie con los valores estimados de la variable explicada de la
  854 última regresión.
  855 
  856 # $ylist
  857 Resultado:     lista
  858 
  859 Si el último modelo estimado fue un VAR, un VECM o un sistema de ecuaciones
  860 simultáneas, el acceso devuelve una lista con las variables endógenas. Si
  861 el último modelo estimado fue uniecuacional, el acceso devuelve una lista
  862 con un único elemento, la variable dependiente. En el caso especial del
  863 modelo biprobit, la lista contiene dos elementos.
  864 
  865 ## Functions proper
  866 # abs
  867 Resultado:     mismo tipo que introducido
  868 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
  869 
  870 Devuelve un resultado (del tipo del argumento) con el valor absoluto de x.
  871 
  872 # acos
  873 Resultado:     mismo tipo que introducido
  874 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
  875 
  876 Devuelve un resultado (del tipo del argumento) con los radianes del arco
  877 coseno de x; es decir, proporciona el arco cuyo coseno es x (el argumento
  878 debe estar entre -1 y 1).
  879 
  880 # acosh
  881 Resultado:     mismo tipo que introducido
  882 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
  883 
  884 Devuelve un resultado (del tipo del argumento) con el coseno hiperbólico
  885 inverso de x (solución positiva). Este último debe ser mayor que 1, pues
  886 de lo contrario la función devolverá NA. Ver también "cosh".
  887 
  888 # aggregate
  889 Resultado:     matriz
  890 Argumentos: x (serie o lista)
  891             segunvar (serie o lista)
  892             nombrefunc (cadena, opcional)
  893 
  894 En la forma más simple de uso de esta función, x se establece igual a
  895 null, segunvar es una serie individual y el tercer argumento se omite. En
  896 ese caso, se devuelve una matriz con dos columnas que contiene: los
  897 distintos valores de segunvar ordenados de forma creciente en la primera
  898 columna, y el número de observaciones en las que segunvar toma cada uno de
  899 esos valores. Por ejemplo...
  900 
  901 	  open data4-1
  902 	  eval aggregate(null, bedrms)
  903 
  904 ... mostrará que la serie bedrms tiene los valores 3 (en total 5 veces) y 4
  905 (en total 9 veces).
  906 
  907 Si x y segunvar son ambas series individuales, e indicas el tercer argumento
  908 de esta función, el valor que se devuelve es una matriz con tres columnas
  909 que va a contener respectivamente: los distintos valores de segunvar
  910 ordenados de forma creciente, el número de observaciones en las que
  911 segunvar toma cada uno de esos valores, y los valores del estadístico que
  912 especifica la función nombrefunc, calculado para la serie x, pero usando
  913 tan solo aquellas observaciones en las que segunvar toma el mismo valor que
  914 se especifica en la primera columna de la matriz.
  915 
  916 De modo más general, si segunvar es una lista con n elementos, entonces las
  917 n columnas a la izquierda contienen las combinaciones de los distintos
  918 valores de cada una de las n series, y la columna de recuento contiene el
  919 número de observaciones en las que se produce cada combinación. Si x es
  920 una lista con m elementos, entonces las m columnas más a la derecha
  921 contienen los valores del estadístico especificado, para cada una de las
  922 variables de x, nuevamente calculadas en la submuestra indicada en la(s)
  923 primera(s) columna(s).
  924 
  925 Las siguientes opciones de nombrefunc se mantienen de forma "original":
  926 "sum", "sumall", "mean", "sd", "var", "sst", "skewness", "kurtosis", "min",
  927 "max", "median", "nobs" y "gini". Cada una de estas funciones utiliza a su
  928 vez una serie como argumento y devuelve un valor escalar; por eso, en este
  929 sentido, puede decirse que de algún modo "agregan" la serie. Puedes
  930 utilizar una función definida por el usuario como "agregador"; en ese caso,
  931 del mismo modo que las funciones originales, esa función debe tener como
  932 argumento únicamente una serie, y devolver un valor escalar.
  933 
  934 Ten en cuenta que, a pesar de que aggregate hace el recuento de casos de
  935 forma automática, la opción nobs, no es redundante como función
  936 "agregadora", puesto que proporciona el número de observaciones válidas
  937 (no ausentes) de x en cada combinación de segunvar.
  938 
  939 Como ejemplo sencillo, supón que con region se definen unos códigos para
  940 representar una distribución geográfica por regiones, utilizándose para
  941 ello enteros desde 1 hasta n, y que con renta se representa la renta de los
  942 hogares. Entonces el código indicado a continuación debe producir una
  943 matriz de orden n x 3 que contiene los códigos de las regiones, el recuento
  944 de observaciones de cada una, y la renta media de los hogares en cada una:
  945 
  946 	  matrix m = aggregate(renta, region, mean)
  947 
  948 Como ejemplo de utilización con listas de variables, sea genero una
  949 variable binaria hombre/mujer, sea raza una variable categórica con tres
  950 valores, y considera el siguiente código:
  951 
  952 	  list BY = genero raza
  953 	  list X = renta edad
  954 	  matrix m = aggregate(X, BY, sd)
  955 
  956 Invocar la función aggregate producirá una matriz de orden 6 x 5. En las
  957 dos primeras columnas se expresan las 6 distintas combinaciones de los
  958 valores de 'genero' y 'raza'; la columna del medio contiene el recuento del
  959 número de casos para cada una de esas combinaciones; y las dos columnas
  960 más a la derecha contienen las desviaciones típicas muestrales de renta y
  961 edad.
  962 
  963 Observa que si segunvar es una lista de variables, algunas combinaciones de
  964 los valores de segunvar pueden no estar presentes en los datos
  965 (produciéndose un recuento igual a cero). En ese caso, los valores de los
  966 estadísticos para x se registran como NaN (es decir, no son números). Si
  967 quieres ignorar esos casos, puedes usar la función "selifr" para escoger
  968 solo aquellas filas que no tengan recuento igual a cero. La columna a
  969 comprobar estará una posición a la derecha de la indicada por el número
  970 de variables de segunvar, por lo que puede usarse el código:
  971 
  972 	  matrix m = aggregate(X, BY, sd)
  973 	  scalar c = nelem(BY)
  974 	  m = selifr(m, m[,c+1])
  975 
  976 # argname
  977 Resultado:     cadena
  978 Argumentos: s (cadena)
  979             pordefecto (cadena, opcional)
  980 
  981 Si s es el nombre de un parámetro hacia una función definida previamente
  982 por el usuario, devuelve una cadena de texto con el nombre del argumento
  983 correspondente (si este tiene un nombre a nivel de la llamada). Si el
  984 argumento es anónimo, se devuelve una cadena vacía excepto que indiques el
  985 argumento opcional pordefecto, en cuyo caso se utiliza su valor como
  986 alternativa.
  987 
  988 # array
  989 Resultado:     mira más abajo
  990 Argumento:  n (entero)
  991 
  992 Esta es la función "generadora" básica de una nueva variable de tipo
  993 "array". Al usar esta función es necesario que especifiques un tipo (en
  994 forma plural) para el 'array': strings, matrices, bundles o lists. Devuelve
  995 un 'array' del tipo especificado con n elementos "vacíos" (por ejemplo, una
  996 cadena de texto ("string") vacía o una matriz nula). Ejemplos de
  997 utilización:
  998 
  999 	  strings S = array(5)
 1000 	  matrices M = array(3)
 1001 
 1002 Consulta también "defarray".
 1003 
 1004 # asin
 1005 Resultado:     mismo tipo que introducido
 1006 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
 1007 
 1008 Devuelve un resultado (del tipo del argumento) con los radianes del arco
 1009 seno de x; es decir, proporciona el arco cuyo seno es x (el argumento debe
 1010 estar entre -1 y 1).
 1011 
 1012 # asinh
 1013 Resultado:     mismo tipo que introducido
 1014 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
 1015 
 1016 Devuelve un resultado (del tipo del argumento) con el seno hiperbólico
 1017 inverso de x. Ver también "sinh".
 1018 
 1019 # atan
 1020 Resultado:     mismo tipo que introducido
 1021 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
 1022 
 1023 Devuelve un resultado (del tipo del argumento) con los radianes del arco
 1024 tangente de x; es decir, devuelve el arco cuya tangente es x.
 1025 
 1026 Ver también "tan", "atan2".
 1027 
 1028 # atan2
 1029 Resultado:     mismo tipo que introducido
 1030 Argumentos: y (escalar, serie o matriz)
 1031             x (escalar, serie o matriz)
 1032 
 1033 Devuelve un resultado (del tipo del argumento) con el valor principal de la
 1034 arco tanxente de y/x, utilizando los signos de los dos argumentos indicados
 1035 para determinar el cuadrante del resultado. El valor que se devuelve está
 1036 en radianes, dentro del rango [-pi, pi].
 1037 
 1038 Si los dos argumentos son de tipos difirentes, el tipo del resultado es el
 1039 mismo que el del "mayor" de los dos, donde la jerarquía es matriz > serie >
 1040 escalar. Por ejemplo, si y es un escalar, y x es un vector de dimensión n
 1041 (o viceversa), el resultado es un vector de dimensión n. Ten en cuenta que
 1042 los argumentos de una matriz deben ser vectores; y que, si ningún argumento
 1043 es un escalar, los dos argumentos deben ser de la misma longitud.
 1044 
 1045 Ver también "tan", "tanh".
 1046 
 1047 # atanh
 1048 Resultado:     mismo tipo que introducido
 1049 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
 1050 
 1051 Devuelve un resultado (del tipo del argumento) con la tangente hiperbólica
 1052 inversa de x. Ver también "tanh".
 1053 
 1054 # atof
 1055 Resultado:     escalar
 1056 Argumento:  s (cadena)
 1057 
 1058 Función muy relacionada con la del lenguaje de programación C con el mismo
 1059 nombre. Devuelve un escalar con el resultado de convertir la cadena de texto
 1060 s (o su trozo relevante después de descartar cualquier espacio inicial en
 1061 blanco) en un número de punto flotante. A diferencia de lo que ocurre en el
 1062 lenguaje C, la función atof siempre asume que el carácter decimal es el
 1063 "." (por cuestiones de portabilidad). Se ignoran todos los caracteres que
 1064 siguen después de la parte de s que se convierte en número de punto
 1065 flotante.
 1066 
 1067 Si, bajo el supuesto establecido, no pudiera convertirse ninguno de los
 1068 caracteres de s que queden después de descartar los espacios en blanco, la
 1069 función devuelve NA.
 1070 
 1071 	  # Ejemplos:
 1072 	  x = atof("1.234") # Devuelve x = 1.234
 1073 	  x = atof("1,234") # Devuelve x = 1
 1074 	  x = atof("1.2y")  # Devuelve x = 1.2
 1075 	  x = atof("y")     # Devuelve x = NA
 1076 	  x = atof(",234")  # Devuelve x = NA
 1077 
 1078 Consulta también "sscanf" si quieres tener mayor flexibilidad en las
 1079 conversiones de cadenas de texto en números.
 1080 
 1081 # bessel
 1082 Resultado:     mismo tipo que introducido
 1083 Argumentos: tipo (carácter)
 1084             v (escalar)
 1085             x (escalar, serie o matriz)
 1086 
 1087 Permite calcular una de las variantes de la función de Bessel de clase v
 1088 con argumento x. El valor que devuelve es del mismo tipo que este x. La
 1089 clase de la función se escoge con el primer argumento que debe ser J, Y, I
 1090 o K. Una buena discusión sobre las funciones de Bessel puede encontrarse en
 1091 la Wikipedia, pero aquí se ofrecen unos breves comentarios.
 1092 
 1093 Caso J: función de Bessel de primera clase que se parece a una onda
 1094 sinusoidal amortiguada. Se define para v real y x; pero si x fuese negativo,
 1095 entonces v debe ser un número entero.
 1096 
 1097 Caso Y: función de Bessel de segunda clase. Se define para v real y x, pero
 1098 con una singularidad en x = 0.
 1099 
 1100 Caso I: función de Bessel modificada de primera clase que presenta un
 1101 crecimiento exponencial. Los argumentos que pueden usarse con ella son los
 1102 mismos que en el caso J.
 1103 
 1104 Caso K: función de Bessel modificada de segunda clase que presenta un
 1105 decrecimiento exponencial. Diverge en x = 0, no está definida para valores
 1106 negativos de x, y es simétrica en torno a v = 0.
 1107 
 1108 # BFGSmax
 1109 Resultado:     escalar
 1110 Argumentos: &b (referencia a matriz)
 1111             f (llamada a función)
 1112             g (llamada a función, opcional)
 1113 
 1114 Devuelve un escalar con el resultado de una maximización numérica hecha
 1115 con el método de Broyden, Fletcher, Goldfarb y Shanno. El argumento
 1116 vectorial b debe contener los valores iniciales de un conjunto de
 1117 parámetros, y el argumento f debe especificar una llamada a la función que
 1118 va a calcular el criterio objetivo (escalar) que se quiere maximizar, dados
 1119 los valores vigentes de los parámetros, así como cualesquiera otros datos
 1120 que sean relevantes. Si lo que pretendes es en realidad minimizar el
 1121 criterio objetivo, esta función devuelve el valor negativo de ese criterio
 1122 objetivo. Cuando se completa con éxito su ejecución, BFGSmax devuelve el
 1123 valor maximizado del criterio objetivo, y b contiene finalmente los valores
 1124 de los parámetros que proporcionan el máximo de ese criterio.
 1125 
 1126 El tercer argumento (opcional) establece una manera de proporcionar
 1127 derivadas analíticas (en otro caso, el gradiente se computa
 1128 numéricamente). La llamada g a la función gradiente debe tener como primer
 1129 argumento a una matriz definida previamente que tenga el tamaño adecuado
 1130 para poder almacenar el gradiente, indicado en forma de puntero. Así mismo,
 1131 también necesita tener como argumento (en forma de puntero o no) al vector
 1132 de parámetros. Otros argumentos son opcionales.
 1133 
 1134 Para más detalles y ejemplos, consulta El manual de gretl (Capítulo 35).
 1135 Ver también "BFGScmax", "NRmax", "fdjac", "simann".
 1136 
 1137 # BFGSmin
 1138 Resultado:     escalar
 1139 
 1140 Un alias de "BFGSmax". Si invocas la función bajo este nombre, se ejecuta
 1141 haciendo una minimización.
 1142 
 1143 # BFGScmax
 1144 Resultado:     escalar
 1145 Argumentos: &b (referencia a matriz)
 1146             limites (matriz)
 1147             f (llamada a función)
 1148             g (llamada a función, opcional)
 1149 
 1150 Devuelve un escalar con el resultado de una maximización con restricciones
 1151 por medio del método L-BFGS-B (BFGS con memoria limitada, consulta Byrd,
 1152 Lu, Nocedal y Zhu, 1995). El argumento vectorial b debe contener los valores
 1153 iniciales de un conjunto de parámetros, el argumento limites debe contener
 1154 las restricciones aplicadas a los valores de los parámetros (consulta más
 1155 abajo), y el argumento f debe especificar una llamada a la función que va a
 1156 calcular el criterio objetivo (escalar) que se quiere maximizar, dados los
 1157 valores vigentes de los parámetros así como cualesquiera otros datos que
 1158 sean relevantes. Si lo que pretendes realmente es minimizar el criterio
 1159 objetivo, esta función debe devolver el valor negativo de ese criterio. Al
 1160 completar con éxito su ejecución, BFGScmax devuelve el valor máximo del
 1161 criterio objetivo, dadas las restricciones de limites, y b contiene
 1162 finalmente los valores de los parámetros que maximizan el criterio.
 1163 
 1164 La matriz limites debe tener 3 columnas, y un número de filas igual al
 1165 número de elementos restringidos en el vector de parámetros. El primer
 1166 elemento de una fila dada es el entero positivo que indexa el parámetro
 1167 restringido; el segundo y el tercer elementos son los límites inferior y
 1168 superior, respectivamente. Los valores -$huge y $huge deben usarse para
 1169 indicar que el parámetro no posee restricciones inferiores o superiores,
 1170 respectivamente. Por ejemplo, la siguiente expresión es la forma de
 1171 especificar que el segundo elemento del vector de parámetros debe ser no
 1172 negativo:
 1173 
 1174 	  matrix limites = {2, 0, $huge}
 1175 
 1176 El cuarto argumento (opcional) establece una manera de proporcionar
 1177 derivadas analíticas (en otro caso, el gradiente se calcula
 1178 numéricamente). La llamada g a la función gradiente debe tener como primer
 1179 argumento a una matriz definida previamente que tenga el tamaño adecuado
 1180 para poder almacenar el gradiente, indicado en forma de puntero. Así mismo,
 1181 también necesita tener como argumento (en forma de puntero o no) al vector
 1182 de parámetros. Otros argumentos son opcionales.
 1183 
 1184 Para más detalles y ejemplos, consulta El manual de gretl (Capítulo 35).
 1185 Ver también "BFGSmax", "NRmax", "fdjac", "simann".
 1186 
 1187 # BFGScmin
 1188 Resultado:     escalar
 1189 
 1190 Un alias de "BFGScmax". Si invocas la función bajo este nombre, se ejecuta
 1191 haciendo una minimización.
 1192 
 1193 # bkfilt
 1194 Resultado:     serie
 1195 Argumentos: y (serie)
 1196             f1 (entero, opcional)
 1197             f2 (entero, opcional)
 1198             k (entero, opcional)
 1199 
 1200 Devuelve una serie con el resultado de la aplicación del filtro paso-banda
 1201 de Baxter-King a una serie y. Los parámetros opcionales f1 y f2
 1202 representan, respectivamente, los límites inferior y superior del rango de
 1203 frecuencias que se va a extraer, mientras que k representa el orden de
 1204 aproximación que se va a utilizar.
 1205 
 1206 Si no se proporcionan esos argumentos, entonces los valores por defecto van
 1207 a depender de la periodicidad del conjunto de datos. Para datos anuales los
 1208 valores por defecto para f1, f2 y k son 2, 8 y 3 respectivamente; para datos
 1209 trimestrales son 6, 32 y 12; y para datos mensuales son 18, 96 y 36. Esos
 1210 valores se escogen para coincidir con la elección más común entre los
 1211 usuarios, que consiste en la utilización de este filtro para extraer la
 1212 componente de frecuencia del "ciclo de negocios". Esto, a su vez, se define
 1213 habitualmente comprendido entre 18 meses y 8 años. El filtro abarca 3 años
 1214 de datos, en la elección por defecto.
 1215 
 1216 Si f2 es mayor o igual al número de observaciones disponibles, entonces se
 1217 ejecuta la versión "paso-bajo" del filtro, y la serie resultante debe
 1218 considerarse como una estimación de la componente de tendencia, más que de
 1219 la componente del ciclo. Ver también "bwfilt", "hpfilt".
 1220 
 1221 # bkw
 1222 Resultado:     matriz
 1223 Argumentos: V (matriz)
 1224             nombrespar (array de cadenas, opcional)
 1225             detallado (booleano, opcional)
 1226 
 1227 Ejecuta pruebas BKW de diagnóstico de multicolinealidad (consulta Belsley,
 1228 Kuh e Welsch (1980)) dada una matriz de covarianzas de las estimaciones de
 1229 los parámetros, V. El segundo argumento (opcional), puede ser una
 1230 formación (array) de cadenas de texto o una cadena que contenga nombres
 1231 separados por comas, y se usa para etiquetar las columnas que muestran las
 1232 proporciones de varianza; el número de nombres debe coincidir con la
 1233 dimensión de V. Después de estimar un modelo en Gretl, puedes obtener
 1234 argumentos adecuados para indicar en esta función por medio de los
 1235 accesores "$vcv" y "$parnames".
 1236 
 1237 Por defecto, esta función opera silenciosamente, devolviendo tan solo la
 1238 tabla BKW en forma de matriz, pero si indicas como tercer argumento un valor
 1239 no nulo, la tabla se presenta junto con algunos análisis.
 1240 
 1241 También dispones de esta funcionalidad con formato de instrucción mediante
 1242 "bkw", y se va a referir automáticamente al último modelo, sin requerir
 1243 ningún argumento.
 1244 
 1245 # boxcox
 1246 Resultado:     mismo tipo que introducido
 1247 Argumentos: y (serie o matriz)
 1248             d (escalar)
 1249 
 1250 Devuelve el resultado de la transformación de Box-Cox con parámetro d de
 1251 una serie positiva y (o de las columnas de una matriz y).
 1252 
 1253 El resultado es (y^d - 1)/d para d distinto de cero, o log(y) para d = 0.
 1254 
 1255 # bread
 1256 Resultado:     bundle
 1257 Argumentos: nombrearchivo (cadena)
 1258             importar (booleano, opcional)
 1259 
 1260 Devuelve la lectura de un "bundle" a partir de un archivo de texto. La
 1261 cadena de texto debe contener el nombre del archivo del cual se lee el
 1262 'bundle'. Si ese nombre tiene la extensión ".gz", se asume que se aplicó
 1263 la compresión gzip cuando se guardó ese archivo.
 1264 
 1265 El archivo en cuestión debe ser un archivo XML definido apropiadamente:
 1266 debe contener un elemento gretl-bundle, que se use para almacenar cero o
 1267 más elementos bundled-item. Por ejemplo:
 1268 
 1269 	  <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
 1270 	  <gretl-bundle name="temp">
 1271           <bundled-item key="s" type="string">moo</bundled-item>
 1272           <bundled-item key="x" type="scalar">3</bundled-item>
 1273 	  </gretl-bundle>
 1274 
 1275 Como cabría esperar, estos archivos los genera automáticamente la función
 1276 asociada "bwrite".
 1277 
 1278 Si el nombre del archivo no contiene la especificación completa de la ruta
 1279 al directorio que lo contiene, entonces va a buscarse en varias
 1280 localizaciones "probables", comenzando en lo establecido como "workdir"
 1281 vigente. Ahora bien, cuando se proporciona un valor no nulo para el
 1282 argumento opcional importar, el archivo va a buscarse en el directorio
 1283 "punto" del usuario. En este caso, el argumento nombrearchivo deberá ser un
 1284 nombre simple de archivo, sin la inclusión de la ruta al directorio.
 1285 
 1286 Si ocurre algún fallo (por ejemplo que el archivo esté mal formateado o
 1287 sea inaccesible), se devuelve el fallo por medio del acceso "$error".
 1288 
 1289 Ver también "mread", "bwrite".
 1290 
 1291 # brename
 1292 Resultado:     escalar
 1293 Argumentos: B (bundle)
 1294             antiguaclave (cadena)
 1295             nuevaclave (cadena)
 1296 
 1297 Si el 'bundle' B contiene un elemento que tenga la clave antiguaclave, esa
 1298 clave se cambia por nuevaclave; en caso contrario, se muestra un fallo. La
 1299 función devuelve un 0 cuando se hace correctamente el cambio de nombre.
 1300 
 1301 Cambiar la clave de un elemento de un 'bundle' no es una tarea habitual,
 1302 pero puede surgir esa necesidad en el contexto de funciones que operan con
 1303 'bundles', y brename resulta ser una herramienta eficiente para ese trabajo.
 1304 Ejemplo:
 1305 
 1306 	  # Establecer un 'bundle' que contiene una matriz grande
 1307 	  bundle b
 1308 	  b.X = mnormal(1000, 1000)
 1309 	  if 0
 1310 	      # 'Cambiar la clave manualmente'
 1311 	      Xcopy = b.X
 1312 	      delete b.X
 1313 	      b.Y = Xcopy
 1314 	      delete Xcopy
 1315 	  else
 1316 	      # frente a 'Cambiarla de forma eficiente'
 1317 	      brename(b, "X", "Y")
 1318 	  endif
 1319 
 1320 El primer método exige que se copie esa gran matriz dos veces: primero
 1321 fuera del 'bundle', y luego de nuevo dentro de él bajo una clave diferente.
 1322 El método eficiente cambia la clave directamente.
 1323 
 1324 # bwfilt
 1325 Resultado:     serie
 1326 Argumentos: y (serie)
 1327             n (entero)
 1328             omega (escalar)
 1329 
 1330 Devuelve una serie con lo que resulta al aplicar un filtro paso-bajo de
 1331 Butterworth de orden n y frecuencia de corte omega, en la serie y. El corte
 1332 se expresa en grados y debe ser mayor o igual a cero, y menor que 180. Los
 1333 valores de corte más pequeños van a restringir el paso-banda a menores
 1334 frecuencias, y así producen una tendencia más suave. Los valores mayores
 1335 de n producen un corte más agudo, pero con el coste de poder tener
 1336 inestabilidad numérica.
 1337 
 1338 La inspección preliminar del periodograma de la serie de interés es muy
 1339 útil cuando se desea aplicar esta función. Para obtener más detalles,
 1340 consulta El manual de gretl (Capítulo 28). Ver también "bkfilt", "hpfilt".
 1341 
 1342 # bwrite
 1343 Resultado:     entero
 1344 Argumentos: B (bundle)
 1345             nombrearchivo (cadena)
 1346             exportar (booleano, opcional)
 1347 
 1348 Escribe el "bundle" B en un archivo XML con nombre nombrearchivo. Si ya
 1349 existe un archivo denominado nombrearchivo, va a sobrescribirse. Para una
 1350 descripción concisa de su formato, consulta "bread". Esta función devuelve
 1351 el valor 0 en caso de que concluya con éxito; si ocurren fallos, tales como
 1352 la imposibilidad de sobrescribir el archivo, la función devuelve un valor
 1353 no nulo.
 1354 
 1355 El archivo de salida se guarda en el directorio "workdir" vigente, excepto
 1356 que la cadena nombrearchivo contenga la ruta completa con el directorio en
 1357 el que va a guardarse. Ahora bien, cuando se indica un valor no nulo para el
 1358 argumento exportar, el archivo de salida se va a guardar en el directorio
 1359 "punto" del usuario. En este caso, el argumento nombrearchivo deberá ser un
 1360 nombre simple de archivo, sin la inclusión de la ruta al directorio.
 1361 
 1362 Por defecto, el archivo XML se guarda sin comprimir, pero si nombrearchivo
 1363 contiene la extensión .gz entonces se aplica la compresión gzip.
 1364 
 1365 Ver también "bread", "mwrite".
 1366 
 1367 # carg
 1368 Resultado:     matriz
 1369 Argumento:  C (matriz compleja)
 1370 
 1371 Devuelve una matriz real de dimensión m x n que contiene el "argumento"
 1372 complejo de cada elemento de la matriz compleja C de dimensión m x n. El
 1373 argumento del número complejo z = x + yi también puede calcularse mediante
 1374 atan2(y, x).
 1375 
 1376 Ver también "cmod", "atan2".
 1377 
 1378 # cdemean
 1379 Resultado:     matriz
 1380 Argumentos: X (matriz)
 1381             tipificar (booleano, opcional)
 1382 
 1383 Centra las columnas de la matriz X respecto a sus medias. Si el segundo
 1384 argumento (opcional) tiene un valor no nulo, entonces los valores centrados
 1385 se dividen además por las desviaciones típicas de cada columna (que se
 1386 caculan utilizando n - 1 como divisor, en el que n es el número de filas de
 1387 X).
 1388 
 1389 Ten en cuenta que "stdize" proporciona una funcionalidad más flexible.
 1390 
 1391 # cdf
 1392 Resultado:     mismo tipo que introducido
 1393 Argumentos: d (cadena)
 1394             ... (mira más abajo)
 1395             x (escalar, serie o matriz)
 1396 Ejemplos:   p1 = cdf(N, -2.5)
 1397             p2 = cdf(X, 3, 5.67)
 1398             p3 = cdf(D, 0.25, -1, 1)
 1399 
 1400 Calcula el valor de la función de distribución acumulativa, y devuelve un
 1401 resultado (del mismo tipo que el argumento) con la probabilidad P(X <= x),
 1402 donde la distribución de X se especifica mediante la letra d. Entre los
 1403 argumentos d y x puede necesitarse algún argumento adicional escalar para
 1404 especificar los parámetros de la distribución, tal y como se indica a
 1405 continuación (pero observa que la distribución Normal tiene su propia
 1406 función, por conveniencia, "cnorm"):
 1407 
 1408   Normal estándar (d = z, n o N): sin argumentos extras
 1409 
 1410   Normal bivariante (D): coeficiente de correlación
 1411 
 1412   Logística (lgt o s): sin más argumentos
 1413 
 1414   t de Student (t): grados de libertad
 1415 
 1416   Chi-cuadrado (c, x o X): grados de libertad
 1417 
 1418   F de Snedecor (f o F): grados de libertad (num.), grados de libertad
 1419   (den.)
 1420 
 1421   Gamma (g o G): forma, escala
 1422 
 1423   Beta (beta): 2 parámetros de forma
 1424 
 1425   Binomial (b o B): probabilidad, cantidad de ensayos
 1426 
 1427   Poisson (p o P): media
 1428 
 1429   Exponencial (exp): escala
 1430 
 1431   Weibull (w o W): forma, escala
 1432 
 1433   Laplace (l o L): media; escala
 1434 
 1435   Error Generalizado (E): forma
 1436 
 1437   Chi-cuadrado no central (ncX): grados de libertad, parámetro de no
 1438   centralidad
 1439 
 1440   F no central (ncF): grados de libertad (num.), grados de libertad (den.),
 1441   parámetro de no centralidad
 1442 
 1443   t no central (nct): grados de libertad, parámetro de no centralidad
 1444 
 1445 Ten en cuenta que, en la mayoría de los casos, existen alias para ayudar a
 1446 memorizar los códigos. El caso de la Normal bivariante es especial: la la
 1447 sintaxis es x = cdf(D, rho, z1, z2) donde rho es el coeficiente de
 1448 correlación entre las variables z1 y z2.
 1449 
 1450 Ver también "pdf", "critical", "invcdf", "pvalue".
 1451 
 1452 # cdiv
 1453 Resultado:     matriz
 1454 Argumentos: X (matriz)
 1455             Y (matriz)
 1456 
 1457 Esta es una función heredada, anterior al soporte original de Gretl para
 1458 matrices complejas.
 1459 
 1460 Devuelve una matriz con el resultado de dividir números complejos. Los dos
 1461 argumentos deben componerse del mismo número de filas, n, y de una o dos
 1462 columnas. La primera columna contiene la parte real, y la segunda (si
 1463 existe) contiene la parte imaginaria. El resultado que se devuelve es una
 1464 matriz de orden n x 2 o, en caso de no existir la parte imaginaria, un
 1465 vector con n filas. Ver también "cmult".
 1466 
 1467 # cdummify
 1468 Resultado:     lista
 1469 Argumento:  L (lista)
 1470 
 1471 Esta función devuelve una lista en la que cada serie del argumento L que
 1472 tenga el atributo "codificado", se substituye por un conjunto de variables
 1473 ficticias que representan cada uno de sus valores codificados, pero
 1474 omitiendo el valor más pequeño. Si el argumento L no contiene ninguna
 1475 serie codificada, el valor que se devuelve va a ser idéntico a L.
 1476 
 1477 En caso de que se generen, las variables ficticias se nombran con el patrón
 1478 Dvarname_vi, en el que vi indica el i^-ésimo valor representado de la
 1479 variable que se codifica. En caso de que algunos de los valores sean
 1480 negativos, se va a insertar "m" antes del valor (absoluto) de vi.
 1481 
 1482 Por ejemplo, supón que L contiene una serie codificada llamada C1 con los
 1483 valores -9, -7, 0, 1 y 2. Entonces, las variables ficticias generadas van a
 1484 ser DC1_m7 (que codifica cuando C1 = -7), DC1_0 (que codifica cuando C1 =
 1485 0), etcétera.
 1486 
 1487 Ver también "dummify", "getinfo".
 1488 
 1489 # ceil
 1490 Resultado:     mismo tipo que introducido
 1491 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
 1492 
 1493 Función tope: devuelve un resultado (del tipo del argumento) con el menor
 1494 entero que sea mayor o igual a x. Ver también "floor", "int".
 1495 
 1496 # cholesky
 1497 Resultado:     matriz cuadradax
 1498 Argumento:  A (matriz definida positiva)
 1499 
 1500 Realiza la descomposición de Cholesky de A. Cuando A sea una matriz real,
 1501 deberá ser simétrica y definida positiva; en ese caso, el resultado será
 1502 una matriz triangular inferior L que verificará A = LL'. Cuando A sea
 1503 compleja, deberá ser Hermítica y definida positiva; y el resultado será
 1504 una matriz compleja triangular inferior de forma que A = LL^H.
 1505 
 1506 Para el caso real, consulta también "psdroot" y "Lsolve".
 1507 
 1508 # chowlin
 1509 Resultado:     matriz
 1510 Argumentos: Y (matriz)
 1511             factorx (entero)
 1512             X (matriz, opcional)
 1513 
 1514 Devuelve una matriz como resultado de expandir los datos de entrada, Y, a
 1515 una frecuencia mayor, con el método de Chow y Lin (1971). Se asume que las
 1516 columnas de Y representan series de datos. La matriz que se devuelve tiene
 1517 el mismo número de columnas que Y y factorx veces su número de filas.
 1518 
 1519 El segundo argumento representa el factor de expansión: debe ser igual a 3
 1520 para expandir datos trimestrales a mensuales, o igual a 4 para hacerlo de
 1521 datos anuales a trimestrales (estos son los únicos factores admitidos
 1522 actualmente). El tercer argumento (opcional) puede usarse para proveer una
 1523 matriz de covariables con mayor frecuencia objetivo.
 1524 
 1525 Los regresores que se utilizan por defecto son una constante y una tendencia
 1526 cuadrada. Cuando se proporciona X, sus columnas se utilizan como regresores
 1527 adicionales. La función devuelve un fallo si el número de filas de X no es
 1528 igual a factorx veces el número de filas de Y.
 1529 
 1530 # cmod
 1531 Resultado:     matriz
 1532 Argumento:  C (matriz compleja)
 1533 
 1534 Devuelve una matriz real de dimensión m x n que contiene el módulo
 1535 complejo de cada elemento de la matriz compleja C de dimensión m x n. El
 1536 módulo del número complejo z = x + yi es igual a la raíz cuadrada de x^2
 1537 + y^2.
 1538 
 1539 Ver también "carg".
 1540 
 1541 # cmult
 1542 Resultado:     matriz
 1543 Argumentos: X (matriz)
 1544             Y (matriz)
 1545 
 1546 Esta es una función heredada, anterior al soporte original de Gretl para
 1547 matrices complejas.
 1548 
 1549 Devuelve una matriz con el resultado de multiplicar números complejos. Los
 1550 dos argumentos deben componerse del mismo número de filas, n, y de una o
 1551 dos columnas. La primera columna contiene la parte real y la segunda (si
 1552 existe) contiene la parte imaginaria. El resultado que se devuelve es una
 1553 matriz de orden n x 2 o, en caso de no existir la parte imaginaria, un
 1554 vector con n filas. Ver también "cdiv".
 1555 
 1556 # cnorm
 1557 Resultado:     mismo tipo que introducido
 1558 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
 1559 
 1560 Devuelve la función de distribución acumulativa para una Normal estándar.
 1561 Ver también "dnorm", "qnorm".
 1562 
 1563 # cnumber
 1564 Resultado:     escalar
 1565 Argumento:  X (matriz)
 1566 
 1567 Devuelve un escalar con el número de condición de una matriz X de orden n
 1568 x k, conforme se define en Belsley, Kuh y Welsch (1980). Si las columnas de
 1569 X son mutuamente ortogonales, el número de condición de X es la unidad.
 1570 Por el contrario, un valor grande del número de condición se entiende como
 1571 un indicio de alto grado de multicolinealidad; habitualmente se considera
 1572 que el valor es "grande" si es mayor o igual a 50 (o, algunas veces, a 30).
 1573 
 1574 Los pasos para hacer los cálculos son: (1) formar una matriz Z cuyas
 1575 columnas sean el resultado de dividir cada columna de X por su respectiva
 1576 norma euclidiana; (2) construir la matriz Z'Z y obtener sus autovalores; y
 1577 (3) calcular la raíz cuadrada de la razón entre el mayor y el menor
 1578 autovalor.
 1579 
 1580 Ver también "rcond".
 1581 
 1582 # cnameget
 1583 Resultado:     cadena o array de cadenas
 1584 Argumentos: M (matriz)
 1585             col (entero, opcional)
 1586 
 1587 Si indicas el argumento col, devuelve una cadena de texto con el nombre de
 1588 la columna col de la matriz M. Si las columnas de M no tienen nombre,
 1589 entonces se devuelve una cadena vacía; y si col está fuera de los límites
 1590 del número de columnas de esta matriz, se muestra un fallo.
 1591 
 1592 Si no indicas el segundo argumento, devuelve un 'array' de cadenas de texto
 1593 que contiene los nombres de las columnas de M, o un 'array' vacío si M no
 1594 tiene asignados nombres de columnas.
 1595 
 1596 Ejemplo:
 1597 
 1598 	  matrix A = { 11, 23, 13 ; 54, 15, 46 }
 1599 	  cnameset(A, "Col_A Col_B Col_C")
 1600 	  string name = cnameget(A, 3)
 1601 	  print name
 1602 
 1603 Ver también "cnameset".
 1604 
 1605 # cnameset
 1606 Resultado:     escalar
 1607 Argumentos: M (matriz)
 1608             S (array de cadenas o lista)
 1609 
 1610 Añade nombres a las columnas de la matriz de orden T x k, M. Cuando S es
 1611 una lista, los nombres son los de las series listadas (es necesario que esa
 1612 lista tenga kelementos). Cuando S es un 'array' de cadenas de texto, deberá
 1613 tener k elementos. Para mantener la compatibilidad con versiones anteriores
 1614 de Gretl, puedes también utilizar una única cadena de texto como segundo
 1615 argumento. En ese caso, esta cadena necesita tener k subcadenas separadas
 1616 por espacios.
 1617 
 1618 Devuelve el valor 0 si las columnas son nombradas con éxito; en caso
 1619 contrario, devuelve un valor no nulo. Consulta también "rnameset".
 1620 
 1621 Ejemplo:
 1622 
 1623 	  matrix M = {1, 2; 2, 1; 4, 1}
 1624 	  strings S = array(2)
 1625 	  S[1] = "Col1"
 1626 	  S[2] = "Col2"
 1627 	  cnameset(M, S)
 1628 	  print M
 1629 
 1630 # cols
 1631 Resultado:     entero
 1632 Argumento:  X (matriz)
 1633 
 1634 Devuelve un entero con el número de columnas de la matriz X. Ver también
 1635 "mshape", "rows", "unvech", "vec", "vech".
 1636 
 1637 # complex
 1638 Resultado:     matriz compleja
 1639 Argumentos: A (escalar o matriz)
 1640             B (escalar o matriz, opcional)
 1641 
 1642 Devuelve una matriz compleja, en la que se toma A para ofrecer la parte real
 1643 y B para la parte imaginaria. Si A es de dimensión m x n y B es un escalar,
 1644 el resultado es una matriz m x n con una parte imaginaria constante (y de
 1645 forma similar en el caso recíproco, pero con una parte real constante). Si
 1646 ambos argumentos son matrices, deben tener las mismas dimensiones. Si omites
 1647 el segundo argumento, la parte imaginaria se establece por defecto como
 1648 cero. Ver también "cswitch".
 1649 
 1650 # conj
 1651 Resultado:     matriz compleja
 1652 Argumento:  C (matriz compleja)
 1653 
 1654 Devuelve una matriz compleja de dimensión m x n que contiene el conjugado
 1655 complejo de cada elemento de la matriz compleja C de dimensión m x n. El
 1656 conjugado de un número complejo z = x + yi es igual a x - yi.
 1657 
 1658 Ver también "carg", "cmod".
 1659 
 1660 # conv2d
 1661 Resultado:     matriz
 1662 Argumentos: A (matriz)
 1663             B (matriz)
 1664 
 1665 Devuelve una matriz con el cálculo de la convolución bidimensional (2D) de
 1666 dos matrices A y B. Si A es de orden r x c y B es de orden m x n, entonces
 1667 la matriz que se devuelve tendrá r+m-1 filas y c+n-1 columnas.
 1668 
 1669 Ver también "fft", "filter".
 1670 
 1671 # corr
 1672 Resultado:     escalar
 1673 Argumentos: y1 (serie o vector)
 1674             y2 (serie o vector)
 1675 
 1676 Devuelve un escalar con el valor del coeficiente de correlación entre y1 e
 1677 y2. Los argumentos deben ser dos series o dos vectores del mismo tamaño.
 1678 Ver también "cov", "mcov", "mcorr", "npcorr".
 1679 
 1680 # corrgm
 1681 Resultado:     matriz
 1682 Argumentos: x (serie, matriz o lista)
 1683             p (entero)
 1684             y (serie o vector, opcional)
 1685 
 1686 Cuando se proporcionan solo los dos primeros argumentos, la función
 1687 devuelve una matriz con el correlograma de x para los retardos desde 1 hasta
 1688 p. Si k es el número de elementos de x (igual a 1 si x es una serie, igual
 1689 al número de columnas si x es una matriz, o igual al número de elementos
 1690 si x es una lista), el valor que se devuelve es una matriz con p filas y 2k
 1691 columnas, en la que las k primeras columnas contienen las respectivas
 1692 autocorrelaciones, y las restantes contienen las respectivas
 1693 autocorrelaciones parciales.
 1694 
 1695 Cuando se indica el tercer argumento, esta función calcula el correlograma
 1696 cruzado desde +p hasta -p para cada uno de los k elementos de x e y. La
 1697 matriz que se devuelve se compone de 2p + 1 filas y k columnas. Si x es una
 1698 serie o una lista, e y es un vector, este último es necesario que tenga
 1699 tantas filas como el número total de observaciones que hay en la muestra
 1700 seleccionada en vigor.
 1701 
 1702 # cos
 1703 Resultado:     mismo tipo que introducido
 1704 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
 1705 
 1706 Devuelve un resultado (del tipo del argumento) con el coseno de x. Ver
 1707 también "sin", "tan", "atan".
 1708 
 1709 # cosh
 1710 Resultado:     mismo tipo que introducido
 1711 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
 1712 
 1713 Devuelve un resultado (del tipo del argumento) con el coseno hiperbólico de
 1714 x.
 1715 
 1716 Ver también "acosh", "sinh", "tanh".
 1717 
 1718 # cov
 1719 Resultado:     escalar
 1720 Argumentos: y1 (serie o vector)
 1721             y2 (serie o vector)
 1722 
 1723 Devuelve un escalar con la covarianza entre y1 e y2. Los argumentos deben
 1724 ser dos series, o bien dos vectores de la misma longitud. Ver también
 1725 "corr", "mcov", "mcorr".
 1726 
 1727 # critical
 1728 Resultado:     mismo tipo que introducido
 1729 Argumentos: c (carácter)
 1730             ... (mira más abajo)
 1731             p (escalar, serie o matriz)
 1732 Ejemplos:   c1 = critical(t, 20, 0.025)
 1733             c2 = critical(F, 4, 48, 0.05)
 1734 
 1735 Permite calcular valores críticos, y devuelve un resultado del mismo tipo
 1736 que el introducido. El valor x que se devuelve va a cumplir P(X > x) = p,
 1737 donde la distribución de X se determina por la letra c. Entre los
 1738 argumentos d y x, puede necesitarse algún otro adicional (escalar) para
 1739 indicar los parámetros de la distribución. Esto se hace de este modo:
 1740 
 1741   Normal estándar (c = z, n o N): sin argumentos extras
 1742 
 1743   t de Student (t): grados de libertad
 1744 
 1745   Chi-cuadrado (c, x o X): grados de libertad
 1746 
 1747   F de Snedecor (f o F): grados de libertad (num.), grados de libertad
 1748   (den.)
 1749 
 1750   Binomial (b o B): probabilidad, cantidad de ensayos
 1751 
 1752   Poisson (p o P): media
 1753 
 1754   Laplace (l o L): media; escala
 1755 
 1756   Error Generalizado (E): forma
 1757 
 1758 Ver también "cdf", "invcdf", "pvalue".
 1759 
 1760 # cswitch
 1761 Resultado:     matriz
 1762 Argumentos: A (matriz)
 1763             modo (escalar)
 1764 
 1765 Reinterpreta una matriz real como si contuviese valores complejos, o
 1766 viceversa. La acción concreta depende de modo (que deberá tener un valor
 1767 de 1, 2, 3 o 4), como se explica a continuación:
 1768 
 1769 Modo 1: El argumento A debe ser una matriz real con un número par de
 1770 columnas. La función devuelve una matriz con la mitad de las columnas, con
 1771 valores complejos formados usando las columnas impares de A para las partes
 1772 reales, y las columnas pares para las partes imaginarias.
 1773 
 1774 Modo 2: Permite realizar la operación inversa a la del modo 1. El argumento
 1775 A debe ser una matriz compleja, y el resultado que se devuelve es una matriz
 1776 real que tendrá el doble de columnas que las de A.
 1777 
 1778 Modo 3: El argumento A debe ser una matriz real con un número par de filas.
 1779 La función devuelve una matriz con la mitad de las filas, con valores
 1780 complejos formados usando las filas impares de A para las partes reales, y
 1781 las filas pares para las partes imaginarias.
 1782 
 1783 Modo 4: Permite realizar la operación inversa a la del modo 3. El argumento
 1784 A debe ser una matriz compleja, y el resultado que se devuelve es una matriz
 1785 real que tendrá el doble de filas que las de A.
 1786 
 1787 Ver también "complex".
 1788 
 1789 # ctrans
 1790 Resultado:     matriz compleja
 1791 Argumento:  C (matriz compleja)
 1792 
 1793 Devuelve una matriz compleja de dimensión n x m que contiene la traspuesta
 1794 conjugada de la matriz compleja C de dimensión m x n. El operador '
 1795 (trasponer) realiza también la trasposición conjugada de matrices
 1796 complejas. Puedes utilizar la función "transp" con matrices complejas, pero
 1797 esto va a hacer la trasposición "directa" (no la conjugada).
 1798 
 1799 # cum
 1800 Resultado:     mismo tipo que introducido
 1801 Argumento:  x (serie o matriz)
 1802 
 1803 Acumula x (es decir, crea una suma móvil). Cuando x es una serie, produce
 1804 una serie y en la que cada uno de sus elementos es igual a la suma de los
 1805 valores de x hasta la observación correspondiente. El punto de partida para
 1806 la acumulación es la primera observación no ausente de la muestra vigente
 1807 seleccionada. Cuando x es una matriz, sus elementos se acumulan por
 1808 columnas.
 1809 
 1810 Ver también "diff".
 1811 
 1812 # curl
 1813 Resultado:     escalar
 1814 Argumento:  &b (referencia a bundle)
 1815 
 1816 Ofrece un medio bastante flexible de obtener un "buffer" de texto que
 1817 contiene datos de un servidor de internet, utilizando la biblioteca
 1818 'libcurl'. Al escribirla, el argumento de tipo 'bundle' b, debe contener una
 1819 cadena de texto llamada URL que indica la dirección completa del recurso en
 1820 el 'host' de destino. Otros elementos opcionales se presentan a
 1821 continuación:
 1822 
 1823   "header": una cadena de texto que especifica un 'header' HTTP que va a
 1824   enviarse al 'host'.
 1825 
 1826   "postdata": una cadena de texto que contiene los datos que van a enviarse
 1827   al 'host'.
 1828 
 1829 Los campos header y postdata se destinan para usarse con una solicitud HTTP
 1830 de tipo POST. Si está presente postdata, va implícito el método POST; en
 1831 caso contrario, va implícito el método GET. (Pero observa que para
 1832 sencillas solicitudes GET, la función "readfile" ofrece una interface más
 1833 simple.)
 1834 
 1835 Se reconoce otro elemento opcional del 'bundle': si está presente un
 1836 escalar llamado include y tiene un valor no nulo, esto se entiende como una
 1837 solicitud para incluir el 'header' recibido del 'host', en el cuerpo del
 1838 resultado.
 1839 
 1840 Al completarse la solicitud, el texto recibido del servidor se añade al
 1841 'bundle' con la clave "output".
 1842 
 1843 La función va a fallar si hay una equivocación al formular la solicitud
 1844 (por ejemplo, si no existe una URL en la entrada); en caso contrario, va a
 1845 devolver el valor 0 si la solicitud prospera, o un valor no nulo si no lo
 1846 hace. En este último caso, se añade el mensaje de fallo de la biblioteca
 1847 'curl' al 'bundle', con el identificador "errmsg". Ten en cuenta, sin
 1848 embargo, que "éxito" en este sentido no significa necesariamente que
 1849 obtienes los datos que deseabas; en realidad significa tan solo que se
 1850 recibió alguna respuesta del servidor. Debes comprobar el contenido del
 1851 "buffer" de salida (que de hecho puede ser un mensaje tal como "Página no
 1852 encontrada").
 1853 
 1854 Aquí tenemos un ejemplo de cómo utilizar esta función: para bajar algunos
 1855 datos de la web de la US Bureau of Labor Statistics, que requiere el envío
 1856 de una consulta JSON. Observa el uso de "sprintf" para insertar comillas en
 1857 los datos POST.
 1858 
 1859 	  bundle req
 1860 	  req.URL = "http://api.bls.gov/publicAPI/v1/timeseries/data/"
 1861 	  req.include = 1
 1862 	  req.header = "Content-Type: application/json"
 1863 	  string s = sprintf("{\"seriesid\":[\"LEU0254555900\"]}")
 1864 	  req.postdata = s
 1865 	  err = curl(&req)
 1866 	  if err == 0
 1867 	      s = req.output
 1868 	      string line
 1869 	      loop while getline(s, line) --quiet
 1870 	          printf "%s\n", line
 1871 	      endloop
 1872 	  endif
 1873 
 1874 Consulta también las funciones "jsonget" y "xmlget" para ver modos de
 1875 procesamiento de datos recibidos en formato JSON y XML, respectivamente.
 1876 
 1877 # dayspan
 1878 Resultado:     entero
 1879 Argumentos: d1 (entero)
 1880             d2 (entero)
 1881             duracsemana (entero)
 1882 
 1883 Devuelve un número entero con el número de días (relevantes) entre los
 1884 días de época d1 y d2, ambos incluidos, considerando la duración de
 1885 semana indicada por el argumento duracsemana. Este debe ser igual a 5, 6 o 7
 1886 (indicando el valor 6 que no se cuentan los domingos, y el 5 que no se
 1887 cuentan ni los sábados ni los domingos).
 1888 
 1889 Para obtener los días de época en el formato más familiar de las fechas,
 1890 consulta "epochday". Relacionado con esto, consulta "smplspan".
 1891 
 1892 # defarray
 1893 Resultado:     mira más abajo
 1894 Argumento:  ... (mira más abajo)
 1895 
 1896 Permite definir detalladamente una variable de tipo "array", proporcionando
 1897 uno o más elementos. Al utilizar esta función debes especificar el tipo de
 1898 'array' (en forma plural): strings, matrices, bundles o lists. Cada uno de
 1899 los argumentos debe ser un objeto del mismo tipo que el tipo especificado en
 1900 la definición del 'array'. En caso de completarse con éxito, la función
 1901 devuelve como resultado un 'array' con n elementos, donde n es igual al
 1902 número de argumentos.
 1903 
 1904 	  strings S = defarray("foo", "bar", "baz")
 1905 	  matrices M = defarray(I(3), X'X, A*B, P[1:])
 1906 
 1907 Consulta también "array".
 1908 
 1909 # defbundle
 1910 Resultado:     bundle
 1911 Argumento:  ... (mira más abajo)
 1912 
 1913 Te permite la carga inicial de una variable de tipo 'bundle' extensamente,
 1914 proporcionando cero o más parejas con el formato clave, elemento. Si
 1915 contamos los argumentos desde 1, cada argumento numerado impar debe evaluar
 1916 una cadena de texto (clave), y cada argumento numerado par debe evaluar un
 1917 objeto de un tipo que pueda incluirse en un 'bundle'.
 1918 
 1919 Un par de ejemplos sencillos:
 1920 
 1921 	  bundle b1 = defbundle("s", "Sample string", "m", I(3))
 1922 	  bundle b2 = defbundle("yn", normal(), "x", 5)
 1923 
 1924 El primer ejemplo genera un 'bundle' cuyos elementos son una cadena de texto
 1925 y una matriz; el segundo, un 'bundle' con un elemento que es una serie y
 1926 otro que es escalar. Ten en cuenta que no puedes especificar un tipo para
 1927 cada argumento cuando utilizas esta función, entonces debes aceptar el tipo
 1928 "natural" de argumento en cuestión. Si quieres añadir una serie con un
 1929 valor constante de 5 a un 'bundle' llamado b1 sería necesario hacer algo
 1930 como lo siguiente (después de definir b1):
 1931 
 1932 	  series b1.s5 = 5
 1933 
 1934 Si no indicas ningún argumento para esta función, eso equivale a generar
 1935 un 'bundle' vacío (o a vaciar un 'bundle' existente de su contenido), como
 1936 podrías hacer mediante
 1937 
 1938 	  bundle b = null
 1939 
 1940 # deflist
 1941 Resultado:     lista
 1942 Argumento:  ... (mira más abajo)
 1943 
 1944 Genera una lista (de series ya definidas) dados uno o más argumentos
 1945 apropiados. Cada argumento debe ser, una serie ya definida (indicada por su
 1946 nombre o el número entero ID), una lista ya definida, o una expresión que
 1947 se corresponda con una lista (incluyendo un vector que pueda interpretarse
 1948 como un conjunto de números ID de series).
 1949 
 1950 Un aspecto a tener en cuenta es que esta función simplemente encadena sus
 1951 argumentos para producir la lista que devuelve. Cuando se pretende que el
 1952 valor que devuelva no contenga duplicados (que no se refiera a ninguna serie
 1953 más de una vez), depende del solicitante asegurarse de que se satisfaga ese
 1954 requerimiento.
 1955 
 1956 # deseas
 1957 Resultado:     serie
 1958 Argumentos: x (serie)
 1959             c (carácter, opcional)
 1960 
 1961 Precisa que estén instalados el TRAMO/SEATS y/o X-12-ARIMA. Devuelve una
 1962 versión desestacionalizada (ajustada estacionalmente) de la serie x, que
 1963 debe ser una serie temporal mensual o trimestral. Para utilizar el
 1964 X-12-ARIMA indica X como segundo argumento; y para usar el TRAMO/SEATS
 1965 indica T. Si omites el segundo argumento, Gretl utiliza el X-12-ARIMA.
 1966 
 1967 Observa que, cuando la serie de entrada no tiene una componente estacional
 1968 detectable, la ejecución de la función va a fallar. Ten en cuenta también
 1969 que tanto el TRAMO/SEATS como el X-12-ARIMA ofrecen un gran número de
 1970 opciones; ahora bien, la función deseas las utiliza con todas sus opciones
 1971 en sus valores por defecto. En ambos programas, los factores estacionales se
 1972 calculan basados en un modelo ARIMA seleccionado automáticamente. Una de
 1973 las diferencias entre los dos que puede llevar a resultados bastante
 1974 distintos, es que el TRAMO/SEATS realiza un ajuste previo de las
 1975 observaciones con valores atípicos, mientras que el X-12-ARIMA no lo hace.
 1976 
 1977 # det
 1978 Resultado:     escalar
 1979 Argumento:  A (matriz cuadradax)
 1980 
 1981 Devuelve un escalar con el valor del determinante de A, calculado mediante
 1982 la descomposición LU. Ver también "ldet", "rcond", "cnumber".
 1983 
 1984 # diag
 1985 Resultado:     matriz
 1986 Argumento:  X (matriz)
 1987 
 1988 Devuelve un vector columna con los valores de la diagonal principal de X.
 1989 Observa que si X es una matriz de orden m x n, el número de elementos del
 1990 vector resultante es igual a min(m, n). Ver también "tr".
 1991 
 1992 # diagcat
 1993 Resultado:     matriz
 1994 Argumentos: A (matriz)
 1995             B (matriz)
 1996 
 1997 Devuelve una matriz con la suma directa de A y B; es decir, una matriz que
 1998 abarca a A en la esquina superior izquierda y a B en la esquina inferior
 1999 derecha. Si A y B son ambas cuadradas, la matriz resultante es diagonal por
 2000 bloques.
 2001 
 2002 # diff
 2003 Resultado:     mismo tipo que introducido
 2004 Argumento:  y (serie, matriz o lista)
 2005 
 2006 Devuelve un resultado (del mismo tipo que el argumento) con las primeras
 2007 diferencias. Si y es una serie o una lista de series, los valores iniciales
 2008 son NA; si y es una matriz, la diferenciación se hace por columnas y los
 2009 valores iniciales son 0.
 2010 
 2011 Cuando esta función devuelve una lista, cada una de las variables de la
 2012 misma se nombra de modo automático conforme al patrón d_varname, donde
 2013 varname se substituye por el nombre de la serie original. De ser necesario,
 2014 el nombre se va a truncar; e incluso se ajustará en caso de que el conjunto
 2015 de nombres que se construye así, dé lugar a que alguno de ellos no sea
 2016 único.
 2017 
 2018 Ver también "cum", "ldiff", "sdiff".
 2019 
 2020 # digamma
 2021 Resultado:     mismo tipo que introducido
 2022 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
 2023 
 2024 Devuelve un resultado (del tipo del argumento) con el valor de la función
 2025 digamma (o Psi) de x, es decir, la derivada del logaritmo de la función
 2026 Gamma.
 2027 
 2028 # dnorm
 2029 Resultado:     mismo tipo que introducido
 2030 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
 2031 
 2032 Devuelve un resultado (del mismo tipo que el argumento) con el valor de la
 2033 densidad de la distribución de probabilidad Normal estándar en x. Para
 2034 obtener la densidad de una distribución Normal no estándar en x,
 2035 transforma tipificando x en z, aplícale a esto la función dnorm y
 2036 multiplica el resultado por el Jacobiano de la transformación z, es decir ,
 2037 1/sigma, conforme se ilustra a continuación:
 2038 
 2039 	  mu = 100
 2040 	  sigma = 5
 2041 	  x = 109
 2042 	  fx = (1/sigma) * dnorm((x-mu)/sigma)
 2043 
 2044 Ver también "cnorm", "qnorm".
 2045 
 2046 # dropcoll
 2047 Resultado:     lista
 2048 Argumentos: X (lista)
 2049             epsilon (escalar, opcional)
 2050 
 2051 Devuelve una lista con los mismos elementos que X, pero excluyendo las
 2052 series que causan multicolinealidad perfecta. En consecuencia, si todas las
 2053 series que hay en X son linealmente independientes, la lista que resulta es
 2054 simplemente una copia de X.
 2055 
 2056 El algoritmo usa la descomposición QR (transformación de Householder), por
 2057 lo que está sujeto a error de precisión finita. Con el objeto de calibrar
 2058 la sensibilidad del algoritmo, puedes especificar un segundo parámetro
 2059 (opcional) epsilon para hacer el contraste de multicolinealidad más o menos
 2060 estricto, según desees. Por defecto, el valor para epsilon es 1.0e-8, pero
 2061 ajustando epsilon dándole valores mayores, se eleva la probabilidad de que
 2062 se descarte una de las series.
 2063 
 2064 El ejemplo
 2065 
 2066 	  nulldata 20
 2067 	  set seed 9876
 2068 	  series foo = normal()
 2069 	  series bar = normal()
 2070 	  series foobar = foo + bar
 2071 	  list X = foo bar foobar
 2072 	  list Y = dropcoll(X)
 2073 	  list print X
 2074 	  list print Y
 2075 	  # Indica un épsilon con un valor muy pequeño
 2076 	  list Y = dropcoll(X, 1.0e-30)
 2077 	  list print Y
 2078 
 2079 produce
 2080 
 2081 	  ? list print X
 2082 	  foo bar foobar
 2083 	  ? list print Y
 2084 	  foo bar
 2085 	  ? list Y = dropcoll(X, 1.0e-30)
 2086 	  Se ha reemplazado la lista Y
 2087 	  ? list print Y
 2088 	  foo bar foobar
 2089 
 2090 # dsort
 2091 Resultado:     mismo tipo que introducido
 2092 Argumento:  x (serie, vector o array de cadenas)
 2093 
 2094 Ordena x de forma decreciente, descartando observaciones con valores
 2095 ausentes cuando x es una serie. Ver también "sort", "values".
 2096 
 2097 # dummify
 2098 Resultado:     lista
 2099 Argumentos: x (serie)
 2100             omitval (escalar, opcional)
 2101 
 2102 El argumento x debe ser una serie discreta. Esta función devuelve una lista
 2103 con un conjunto de variables ficticias, una para cada uno de los diferentes
 2104 valores de la serie. Por defecto, el menor valor se trata como la categoría
 2105 omitida y no va a representarse explícitamente.
 2106 
 2107 El segundo argumento (opcional) indica el valor de x que debe ser tratado
 2108 como categoría omitida. Cuando se indica un único argumento, el efecto es
 2109 equivalente al de utilizar la instrucción: dummify(x, min(x)). Para
 2110 producir un conjunto completo de variables ficticias, es decir, sin omitir
 2111 ninguna categoría, puedes usar dummify(x, NA).
 2112 
 2113 Las variables que se generan se nombran automáticamente de acuerdo con el
 2114 siguiente patrón: Dnombrevariable_i donde nombrevariable indica el nombre
 2115 de la serie original e i es un índice entero positivo. De ser necesario, la
 2116 porción original del nombre se va a truncar, e incluso se ajustará en caso
 2117 de que el conjunto de nombres que se construye así, dé lugar a que alguno
 2118 de ellos no sea único.
 2119 
 2120 # easterday
 2121 Resultado:     mismo tipo que introducido
 2122 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
 2123 
 2124 Poniendo un año como argumento x, devuelve un resultado del mismo tipo que
 2125 este, con la fecha del domingo de Pascua de ese año en el calendario
 2126 gregoriano, con el formato mes + día/100. Con esta convención, observa que
 2127 el 10 de abril es 4,1; de ahí que 4,2 represente el día 20 de abril y no
 2128 el día 2 de abril (que es 4,02). Ejemplo:
 2129 
 2130 	  scalar e = easterday(2014)
 2131 	  scalar m = floor(e)
 2132 	  scalar d = 100*(e-m)
 2133 
 2134 # ecdf
 2135 Resultado:     matriz
 2136 Argumento:  y (serie o vector)
 2137 
 2138 Calcula la función de distribución acumulativa (CDF) empírica de y. El
 2139 resultado se devuelve en formato de matriz con dos columnas: la primera
 2140 contiene los valores únicos ordenados de y; y la segunda contiene la
 2141 frecuencia relativa acumulada, es decir el número de casos en los que su
 2142 valor es menor o igual al valor correspondiente de la primera columna,
 2143 dividido por el número total de observaciones.
 2144 
 2145 # eigen
 2146 Resultado:     matriz
 2147 Argumentos: A (matriz cuadradax)
 2148             &V (referencia a matriz, o null)
 2149             &W (referencia a matriz, o null)
 2150 
 2151 Calcula los autovalores (y opcionalmente los autovectores derechos y/o
 2152 izquierdos) de la matriz A de dimensión n x n, que puede ser real o
 2153 compleja. Los autovalores se devuelven en un vector columna complejo.
 2154 
 2155 Si quieres recuperar los autovectores derechos (como en el caso de una
 2156 matriz compleja de dimensión n x n), indica el nombre de una matriz ya
 2157 existente, precedido por & para indicar la "dirección" de la matriz en
 2158 cuestión, como segundo argumento. De otro modo, puedes omitir este
 2159 argumento.
 2160 
 2161 Para recuperar los autovectores izquierdos (otra vez, como en una matriz
 2162 compleja), indica la dirección de una matriz como tercer argumento. Ten en
 2163 cuenta que, si quieres los autovectores izquierdos pero no los derechos,
 2164 debes usar la palabra clave null como marcador para el segundo argumento.
 2165 
 2166 Ver también "eigensym", "eigsolve", "svd".
 2167 
 2168 # eigengen
 2169 Resultado:     matriz
 2170 Argumentos: A (matriz cuadradax)
 2171             &U (referencia a matriz, o null)
 2172 
 2173 Esta es una función heredada, anterior al soporte original de Gretl para
 2174 matrices complejas. No debes usarla en los guiones nuevos que escribas en
 2175 lenguaje 'hansl'. Utiliza "eigen" en su lugar.
 2176 
 2177 Calcula los autovalores y, opcionalmente, los autovectores de la matriz A de
 2178 orden n x n. Cuando todos los autovalores son reales, se devuelve una matriz
 2179 n x 1. En caso contrario, el resultado es una matriz n x 2, con una primera
 2180 columna que contiene los elementos reales, y una segunda columna con los
 2181 elementos imaginarios. No se garantiza que los autovalores se vayan a
 2182 clasificar en ningún orden en particular.
 2183 
 2184 Hay dos opciones para el segundo argumento: que se trate del nombre de una
 2185 matriz ya existente precedida por & (para indicar la "dirección" de la
 2186 matriz en cuestión), en cuyo caso en esta matriz se guarda un resultado
 2187 auxiliar; o que se trate de la palabra clave null, en cuyo caso no se
 2188 produce el resultado auxiliar.
 2189 
 2190 Cuando el segundo argumento no es nulo, se va a sobrescribir la matriz
 2191 especificada con el resultado auxiliar (y no es necesario que la matriz
 2192 existente tenga la dimensión adecuada para recibir el resultado). El
 2193 resultado en la matriz U se organiza del siguiente modo:
 2194 
 2195   Si el i-ésimo autovalor es real, la i-ésima columna de U va a contener
 2196   el autovector correspondiente;
 2197 
 2198   Si el i-ésimo autovalor es complejo, la i-ésima columna de U va a
 2199   contener la parte real del autovector correspondiente, y la siguiente
 2200   columna la parte imaginaria. El autovector del autovalor conjugado es el
 2201   conjugado del autovector.
 2202 
 2203 En otras palabras, los autovectores se guardan en el mismo orden que los
 2204 autovalores; ahora bien, los autovectores reales ocupan una columna,
 2205 mientras que los autovectores complejos ocupan dos (y la parte real se
 2206 guarda primero). Aún así, el número total de columnas es n, pues el
 2207 autovector conjugado se ignora.
 2208 
 2209 Ver también "eigensym", "eigsolve", "qrdecomp", "svd".
 2210 
 2211 # eigensym
 2212 Resultado:     matriz
 2213 Argumentos: A (matriz simétrica)
 2214             &U (referencia a matriz, o null)
 2215 
 2216 Funciona del mismo modo que la función "eigen", excepto que el argumento A
 2217 debe ser simétrico (por lo que, en este caso, se pueden acortar los
 2218 cálculos), y los autovalores se devuelven en orden ascendente. Si deseas
 2219 obtener los autovalores en orden descendente (y tener los autovectores
 2220 reordenados en consecuencia), puedes hacer lo siguiente:
 2221 
 2222 	  matrix U
 2223 	  e = eigensym(A, &U)
 2224 	  Tmp = msortby((-e' | U)',1)'
 2225 	  e = -Tmp[1,]'
 2226 	  U = Tmp[2:,]
 2227 	  # Ahora los autovalores de mayor a menor
 2228 	  print e U
 2229 
 2230 Aviso: Si lo que te interesa es la descomposición espectral de una matriz
 2231 de la forma X'X, es preferible calcular el argumento mediante el operador
 2232 X'X, en lugar de utilizar la sintaxis más general X'*X. La primera
 2233 expresión utiliza un algoritmo especializado que ofrece mayor eficiencia
 2234 desde el punto de vista del cómputo, y garantiza que el resultado va a ser
 2235 exactamente simétrico.
 2236 
 2237 # eigsolve
 2238 Resultado:     matriz
 2239 Argumentos: A (matriz simétrica)
 2240             B (matriz simétrica)
 2241             &U (referencia a matriz, o null)
 2242 
 2243 Resuelve el problema del autovalor generalizado de tipo |A - lambdaB| = 0,
 2244 donde ambas A y B son matrices simétricas, y B se define positiva. Se
 2245 devuelve directamente una matriz con los autovalores ordenados de forma
 2246 ascendente. Cuando utilizas el tercer argumento (opcional), este debe ser el
 2247 nombre de una matriz ya existente, precedida por &. En este caso, los
 2248 autovectores generalizados se escriben en esta matriz que se indica.
 2249 
 2250 # epochday
 2251 Resultado:     escalar o serie
 2252 Argumentos: año (escalar o serie)
 2253             mes (escalar o serie)
 2254             día (escalar o serie)
 2255 
 2256 Devuelve un escalar o una serie, con el número del día especificado por el
 2257 año, mes y día, en ese orden, en la época actual. El número del día es
 2258 igual a 1 para el día 1 de enero del año 1 después de Cristo, en el
 2259 proléptico calendario Gregoriano, y a 733786 para la fecha 01-01-2010. Si
 2260 alguno de los argumentos es una serie, el valor que se devuelve también
 2261 tendrá la forma de una serie; en caso contrario, se devuelve un escalar.
 2262 
 2263 Por defecto, los valores de los argumentos año, mes y día se presupone que
 2264 se están indicando de acuerdo con calendario Gregoriano, pero si el año
 2265 tiene un valor negativo, la interpretación cambia a la del calendario
 2266 Juliano.
 2267 
 2268 También se admite una petición alternativa: si indicas un único
 2269 argumento, se va a considerar que es una fecha (o una serie de fechas) en
 2270 formato numérico ISO 8601 "básico", YYYYMMDD. De esta forma, las dos
 2271 siguientes peticiones producen el mismo resultado, concretamente 700115.
 2272 
 2273 	  eval epochday(1917, 11, 7)
 2274 	  eval epochday(19171107)
 2275 
 2276 Para la inversa de esta función consulta "isodate", y también "juldate"
 2277 (para el calendario Juliano).
 2278 
 2279 # errmsg
 2280 Resultado:     cadena
 2281 Argumento:  errno (entero)
 2282 
 2283 Devuelve una cadena de texto con el mensaje de fallo de Gretl asociada a
 2284 errno, que debe ser un número entero. Consulta también "$error".
 2285 
 2286 # errorif
 2287 Resultado:     escalar
 2288 Argumentos: condicion (booleano)
 2289             mensaje (cadena)
 2290 
 2291 Esta función solo se aplica en el contexto de una función definida por el
 2292 usuario. Si la condicion se valora como no nula, ello implica que la
 2293 ejecución de la función vigente finalice con la presentación de un
 2294 mensaje condicionado a que se produzca un fallo; entonces el argumento
 2295 mensaje se presentará como parte del mensaje de fallo que se muestra al
 2296 llamar a la función.
 2297 
 2298 El valor que se devuelve con esta función (1) es simplemente nominal.
 2299 
 2300 # exists
 2301 Resultado:     entero
 2302 Argumento:  nombre (cadena)
 2303 
 2304 Devuelve un escalar no nulo si nombre es el nombre que identifica un objeto
 2305 que ya se definió, sea un escalar, una serie, una matriz, una lista, una
 2306 cadena de texto, un 'bundle' o un 'array'. En otro caso devuelve 0. Consulta
 2307 también "typeof".
 2308 
 2309 # exp
 2310 Resultado:     mismo tipo que introducido
 2311 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
 2312 
 2313 Devuelve un resultado (del tipo del argumento) con e^x. Ten en cuenta que,
 2314 con argumento matricial, se aplica elemento a elemento. Para la función
 2315 exponencial matricial consulta "mexp".
 2316 
 2317 # fcstats
 2318 Resultado:     matriz
 2319 Argumentos: y (serie o vector)
 2320             f (serie, lista o matriz)
 2321 
 2322 Genera una matriz que contiene varios estadísticos que sirven para evaluar
 2323 f como predicción de los datos observados y.
 2324 
 2325 Cuando f es una serie o un vector, el resultado es un vector columna. Cuando
 2326 f es una lista con k elementos o una matriz de dimensión T x k, el
 2327 resultado tiene k columnas en las que cada una contiene los estadísticos
 2328 del término correspondiente (serie de la lista o columna de la matriz) como
 2329 predicción de y.
 2330 
 2331 En todo caso, la dimensión "vertical" de los datos introducidos (la
 2332 longitud de la muestra vigente para una serie o lista, y el número de filas
 2333 para una matriz) debe coincidir entre los dos argumentos.
 2334 
 2335 Las filas de la matriz que se devuelven son como se indica a continuación:
 2336 
 2337 	  1  Error medio
 2338 	  2  Raíz del Error cuadrático medio
 2339 	  3  Error absoluto medio
 2340 	  4  Porcentaje de error medio
 2341 	  5  Porcentaje de error absoluto medio
 2342 	  6  U de Theil
 2343 	  7  Proporción de sesgo, UM
 2344 	  8  Proporción de regresión, UR
 2345 	  9  Proporción de perturbación, UD
 2346 
 2347 Para obtener más detalles sobre el cálculo de esos estadísticos y de la
 2348 interpretación de los valores de U, consulta El manual de gretl (Capítulo
 2349 33).
 2350 
 2351 # fdjac
 2352 Resultado:     matriz
 2353 Argumentos: b (vector columna)
 2354             llamaf (llamada a función)
 2355             h (escalar, opcional)
 2356 
 2357 Permite calcular una aproximación numérica al Jacobiano asociado al
 2358 n-vector b, así como la función de transformación especificada por el
 2359 argumento llamaf. Al apelar a esta función debes utilizar b como primer
 2360 argumento de la misma (bien directamente o en forma de puntero), seguido de
 2361 cualquier argumento adicional que pueda necesitarse; y como resultado se
 2362 debiera producir una matriz m x 1. Cuando se ejecuta con éxito, fdjac va a
 2363 devolver una matriz m x n que contiene el Jacobiano.
 2364 
 2365 Puedes utilizar el tercer argumento (opcional) para determinar el tamaño de
 2366 la medida h que se usa en el mecanismo de aproximación (mira más abajo).
 2367 Cuando omites este argumento, el tamaño de la medida se determina
 2368 automáticamente.
 2369 
 2370 Aquí tienes un ejemplo de su uso:
 2371 
 2372 	  matrix J = fdjac(theta, mifunc(&theta, X))
 2373 
 2374 La función puede utilizar tres métodos distintos: diferencia simple hacia
 2375 adelante, diferencia bilateral o extrapolación de 4-nodos de Richardson.
 2376 Estas se corresponden respectivamente con:
 2377 
 2378 J_0 = (f(x+h) - f(x))/h
 2379 
 2380 J_1 = (f(x+h) - f(x-h))/2h
 2381 
 2382 J_2 = [8(f(x+h) - f(x-h)) - (f(x+2h) - f(x-2h))] /12h
 2383 
 2384 Estas tres alternativas generalmente proporcionan una conciliación entre
 2385 precisión y velocidad. Puedes elegir entre los distintos métodos mediante
 2386 la instrucción "set": especifica el valor 0, 1 o 2 para la variable
 2387 fdjac_quality. El valor por defecto es 0.
 2388 
 2389 Para más detalles y ejemplos, consulta El manual de gretl (Capítulo 35).
 2390 
 2391 Ver también "BFGSmax", "numhess", "set".
 2392 
 2393 # feval
 2394 Resultado:     mira más abajo
 2395 Argumentos: nombrefuncion (cadena)
 2396             ... (mira más abajo)
 2397 
 2398 Principalmente útil para los creadores de funciones. El primer argumento
 2399 debe ser el nombre de una función, y los restantes argumentos (uno o
 2400 varios) deben ser los argumentos a los que se le aplica la función en
 2401 cuestión. Esto permite tratar la propia función identificada mediante
 2402 nombrefuncion como una variable. El valor que se devuelve es cualquier cosa
 2403 que produzca la función indicada, dados los argumentos especificados.
 2404 
 2405 El ejemplo de abajo, ilustra algunos de sus posibles usos.
 2406 
 2407 	  function scalar utilidad (scalar c, scalar sigma)
 2408 	      return (c^(1-sigma)-1)/(1-sigma)
 2409 	  end function
 2410 
 2411 	  strings S = defarray("log", "utilidad")
 2412 
 2413 	  # Llamada a una función integrada de 1 argumento
 2414 	  x = feval(S[1], 2.5)
 2415 	  # Llamada a una función definida por el usuario
 2416 	  x = feval(S[2], 5, 0.5)
 2417 	  # Llamada a una función integrada de 2 argumentos
 2418 	  func = "zeros"
 2419 	  m = feval(func, 5-2, sqrt(4))
 2420 	  print m
 2421 	  # Llamada a una función integrada de 3 argumentos
 2422 	  x = feval("monthlen", 12, 1980, 5)
 2423 
 2424 Existe una frágil analogía entre la función feval y "genseries": ambas
 2425 funciones convierten en variable un elemento sintáctico que habitualmente
 2426 se fija al tiempo en el que se redacta un guion.
 2427 
 2428 # fevd
 2429 Resultado:     matriz
 2430 Argumentos: efecto (entero)
 2431             motivo (entero)
 2432             sys (bundle, opcional)
 2433 
 2434 Esta función proporciona una alternativa más flexible que el acceso
 2435 "$fevd" para obtener una matriz de descomposición de la varianza del error
 2436 de predicción (FEVD), después de estimar un VAR o un VECM. Si el argumento
 2437 final (opcional), solo está disponible cuando el último modelo estimado
 2438 fue un VAR o un VECM. Como alternativa, puedes guardar en un 'bundle' la
 2439 información sobre estos tipos de sistemas, mediante el acceso "$system", y
 2440 posteriormente pasarle la función fevd.
 2441 
 2442 Los argumentos de la función, efecto e motivo, tienen la forma de índices
 2443 enteros positivos de las variables endógenas del sistema, tomando el 0 para
 2444 representar "todas". El siguiente fragmento de código, ilustra su uso. En
 2445 el primer ejemplo, la matriz fe1 contiene las partes de la FEVD para y1
 2446 debidas a cada parte de y1, y2 e y3 (por lo tanto, las filas suman 1 en
 2447 total). En el segundo, fe2 contiene la contribución de y2 a la varianza del
 2448 error de predicción de las tres variables (entonces, las filas no suman 1
 2449 en total). En el tercer caso, lo que se devuelve es un vector columna que
 2450 muestra la "parte propia" de la FEVD de y1.
 2451 
 2452 	  var 4 y1 y2 y3
 2453 	  bundle vb = $system
 2454 	  matrix fe1 = fevd(1, 0, vb)
 2455 	  matrix fe2 = fevd(0, 2, vb)
 2456 	  matrix fe3 = fevd(1, 1, vb)
 2457 
 2458 El número de períodos (filas) sobre los que se traza la descomposición,
 2459 se determina automáticamente en base a la frecuencia de los datos, pero
 2460 puedes ignorar esto mediante el argumento horizon de la instrucción "set",
 2461 como en set horizon 10.
 2462 
 2463 Ver también "irf".
 2464 
 2465 # fft
 2466 Resultado:     matriz
 2467 Argumento:  X (matriz)
 2468 
 2469 Esta es una función heredada, anterior al soporte original de Gretl para
 2470 matrices complejas. No debes usarla en los guiones nuevos que escribas en
 2471 lenguaje 'hansl'. Utiliza "fft2" en su lugar.
 2472 
 2473 Devuelve una matriz con la transformación de Fourier real discreta. Si la
 2474 matriz X del argumento tiene n columnas, la que se devuelve tiene 2n
 2475 columnas, donde las partes reales se guardan en las columnas impares y las
 2476 partes complejas en las pares.
 2477 
 2478 Cuando necesites aplicar la transformación de Fourier sobre varios vectores
 2479 con el mismo número de elementos, resulta numéricamente más eficiente
 2480 agrupar los vectores en una matriz que ejecutar fft para cada uno por
 2481 separado. Ver también "ffti".
 2482 
 2483 # fft2
 2484 Resultado:     matriz
 2485 Argumento:  X (matriz)
 2486 
 2487 Devuelve una matriz con el resultado de la transformación discreta de
 2488 Fourier. La matriz X del argumento puede ser real o compleja. El resultado
 2489 es una matriz compleja que tiene la misma dimensión que X.
 2490 
 2491 Si fuese necesario calcular la transformación de Fourier sobre varios
 2492 vectores con el mismo número de elementos, es numéricamente más eficiente
 2493 agruparlos en una matriz, en lugar de ejecutar fft2 para cada vector por
 2494 separado. Ver también "ffti".
 2495 
 2496 # ffti
 2497 Resultado:     matriz
 2498 Argumento:  X (matriz)
 2499 
 2500 Devuelve una matriz con n columnas, con el resultado de la transformación
 2501 inversa de Fourier discreta. Se asume que la matriz X consta de n vectores
 2502 columna complejos. Por compatibilidad anterior, el argumento puedes
 2503 indicarlo como una matriz real con 2n columnas, en las que las columnas
 2504 impares contienen la parte real, y las pares contienen la parte imaginaria.
 2505 
 2506 Cuando necesites aplicar la transformación inversa de Fourier sobre varios
 2507 vectores con el mismo número de elementos, resulta numéricamente más
 2508 eficiente agrupar los vectores en una matriz que ejecutar ffti para cada uno
 2509 por separado. Ver también "fft2".
 2510 
 2511 # filter
 2512 Resultado:     mira más abajo
 2513 Argumentos: x (serie o matriz)
 2514             a (escalar o vector, opcional)
 2515             b (escalar o vector, opcional)
 2516             y0 (escalar, opcional)
 2517             x0 (escalar o vector, opcional)
 2518 
 2519 Devuelve el resultado de aplicar un filtro parecido a un ARMA, al argumento
 2520 x. La transformación puede escribirse como
 2521 
 2522 y_t = a_0 x_t + a_1 x_t-1 + ... a_q x_t-q + b_1 y_t-1 + ... b_py_t-p
 2523 
 2524 Si el argumento x es una serie, el resultado que se devuelve también es una
 2525 serie. En caso contrario, si x es una matriz con T filas y k columnas, lo
 2526 que se devuelve es la matriz del mismo tamaño que resulta de aplicar el
 2527 filtro columna por columna.
 2528 
 2529 Los argumentos a y b son opcionales. Pueden ser escalares, vectores o la
 2530 palabra clave null.
 2531 
 2532 Cuando a es un escalar, se va a utilizar como a_0 y eso implicará que q=0.
 2533 Cuando es un vector con q+1 elementos, va a contener los coeficientes desde
 2534 a_0 hasta a_q. Cuando a es null o se omite, esto es equivalente a definir
 2535 a_0 =1 y q=0.
 2536 
 2537 Cuando b es un escalar, se va a utilizar como b_1 e implicará que p=1.
 2538 Cuando es un vector con p elementos, va a contener los coeficientes desde
 2539 b_1 hasta b_p. Cuando b es null o se omite, esto es equivalente a definir
 2540 B(L)=1.
 2541 
 2542 El argumento escalar opcional y0 se utiliza para representar todos los
 2543 valores de y anteriores al inicio de la muestra (se usa solo cuando p > 0).
 2544 Cuando se omite, se entiende que es igual a 0. Similarmente, puedes usar el
 2545 argumento opcional x0 para especificar uno o más valores de x anteriores al
 2546 inicio de la muestra (información solo relevante cuando q > 0). En caso
 2547 contario, se asume que los valores de x anteriores al inicio de la muestra
 2548 son 0.
 2549 
 2550 Ver también "bkfilt", "bwfilt", "fracdiff", "hpfilt", "movavg", "varsimul".
 2551 
 2552 Ejemplo:
 2553 
 2554 	  nulldata 5
 2555 	  y = filter(index, 0.5, -0.9, 1)
 2556 	  print index y --byobs
 2557 	  x = seq(1,5)' ~ (1 | zeros(4,1))
 2558 	  w = filter(x, 0.5, -0.9, 1)
 2559 	  print x w
 2560 
 2561 produce
 2562 
 2563           index            y
 2564 
 2565           1            1     -0.40000
 2566           2            2      1.36000
 2567           3            3      0.27600
 2568           4            4      1.75160
 2569           5            5      0.92356
 2570 
 2571           x (5 x 2)
 2572 
 2573           1   1
 2574           2   0
 2575           3   0
 2576           4   0
 2577           5   0
 2578 
 2579           w (5 x 2)
 2580 
 2581           -0.40000     -0.40000
 2582            1.3600       0.36000
 2583            0.27600     -0.32400
 2584            1.7516       0.29160
 2585            0.92356     -0.26244
 2586 
 2587 # firstobs
 2588 Resultado:     entero
 2589 Argumentos: y (serie)
 2590             enmuestra (booleano, opcional)
 2591 
 2592 Devuelve el número entero positivo que indexa la primera observación no
 2593 ausente de la serie y. Por defecto, se analiza todo el rango de la muestra,
 2594 de forma que, si está activa alguna forma de submuestreo, el valor que se
 2595 devuelve puede ser menor que el valor devuelto por el accesor "$t1". Pero si
 2596 indicas un valor no nulo en enmuestra, solo se va a tener en cuenta el rango
 2597 de la muestra vigente. Ver también "lastobs".
 2598 
 2599 # fixname
 2600 Resultado:     cadena
 2601 Argumentos: nombresobrio (cadena)
 2602             underscore (booleano, opcional)
 2603 
 2604 En principio, esta función está ideada para utilizarse en conjunto con la
 2605 instrucción "join". Devuelve una cadena con el resultado de la conversión
 2606 de nombresobrio en un identificador válido de Gretl; debe iniciarse con una
 2607 letra, debe contener solo letras ASCII, dígitos y/o guion bajo, y no debe
 2608 tener más de 31 caracteres. Las reglas que se utilizan en la conversión
 2609 son:
 2610 
 2611 1. Quitar, del principio del nombre, cualquier carácter que no sea una
 2612 letra.
 2613 
 2614 2. Hasta que se alcanza el límite de los 31 caracteres o hasta que se agota
 2615 lo indicado en el argumento: transcribe los caracteres "legales", substituye
 2616 uno o varios espacios consecutivos por un guion bajo (excepto que el
 2617 carácter anterior transcrito sea un guion bajo, pues entonces se elimina el
 2618 espacio), y omite los otros tipos de caracteres "ilegales".
 2619 
 2620 Si estás convencido de que la entrada no es demasiado larga (entonces
 2621 susceptible de ser truncada), puedes querer substituir secuencias de uno o
 2622 más caracteres ilícitos mediante un guion bajo (en lugar de solo
 2623 eliminarlos) pues esto podría generar un identificador más legible. Para
 2624 lograr este efecto, proporciona un valor no nulo para el segundo argumento
 2625 (opcional). Pero esto no es recomendable en el contexto de la instrucción
 2626 "join", puesto que el nombre "fijado" automáticamente no va a utilizar
 2627 guiones bajos de esta manera.
 2628 
 2629 # flatten
 2630 Resultado:     mira más abajo
 2631 Argumentos: A (array de matrices o cadenas)
 2632             alt (booleano, opcional)
 2633 
 2634 "Allana" bien una formación de matrices en una única matriz, o bien una
 2635 formación de cadenas de texto en una única cadena.
 2636 
 2637 Los argumentos se indican entre paréntesis. Con matrices, por defecto, se
 2638 concatenan horizontalmente las matrices de A; pero cuando indicas un valor
 2639 no nulo para alt, la concatenación se hace verticalmente. En cualquier
 2640 caso, se muestra un fallo si las matrices no son conformables para realizar
 2641 esta operación. Consulta "msplitby" para la operación inversa.
 2642 
 2643 En caso de cadenas de texto, el resultado por defecto mantiene las cadenas
 2644 de A, ordenadas una en cada línea. Si indicas un valor no nulo para alt,
 2645 las cadenas se separan mediante espacios en lugar de nuevas líneas.
 2646 
 2647 # floor
 2648 Resultado:     mismo tipo que introducido
 2649 Argumento:  y (escalar, serie o matriz)
 2650 
 2651 Devuelve un resultado (del tipo del argumento) con el valor del mayor entero
 2652 que es menor o igual que x. Ten en cuenta que "int" y floor tienen efectos
 2653 distintos con argumentos negativos:int(-3.5) genera -3, mientras que
 2654 floor(-3.5) genera -4.
 2655 
 2656 # fracdiff
 2657 Resultado:     serie
 2658 Argumentos: y (serie)
 2659             d (escalar)
 2660 
 2661 Devuelve una serie con la diferencia fraccionaria de orden d de la serie y.
 2662 
 2663 Observa que, en teoría, la diferenciación fraccionaria supone un filtro
 2664 infinitamente largo. Los valores de y_t anteriores a la muestra, en la
 2665 práctica se asume que son iguales a cero.
 2666 
 2667 Puedes utilizar valores negativos para d, y en ese caso la función realiza
 2668 la integración fraccionaria.
 2669 
 2670 # fzero
 2671 Resultado:     escalar
 2672 Argumentos: fcall (llamada a función)
 2673             inicio (escalar o vector, opcional)
 2674             toler (escalar, opcional)
 2675 
 2676 Trata de encontrar una raíz simple de una función continua f (normalmente
 2677 no lineal) -- es decir, un valor de la variable escalar x que hace que f(x)
 2678 = 0. El argumento fcall debe proporcionar una llamada a la función en
 2679 cuestión. fcall puede incluir un número arbitrario de argumentos, pero el
 2680 primero debe ser un escalar que represente el papel de x. Cuando se complete
 2681 la función con éxito, se va a devolver el valor de la raíz.
 2682 
 2683 El método utilizado es el de Ridders (1979). Esto requiere un intervalo
 2684 inicial {x_0, x_1} tal que ambos valores x pertenezcan al dominio de la
 2685 función, y que los respectivos valores de la función sean de signo
 2686 contrario. Probablemente, vas a obtener mejores resultados si eres capaz de
 2687 proporcionar, mediante el segundo argumento, un vector bidimensional que
 2688 contenga puntos finales adecuados para el intervalo. Si esto falla, puedes
 2689 proporcionar un único valor escalar, y fzero tratará de encontrar una
 2690 pareja. Si omites el segundo argumento, el valor de x_0 se inicia con un
 2691 pequeño número positivo, y luego se va a buscar un valor adecuado para
 2692 x_1.
 2693 
 2694 Puedes usar el argumento toler (opcional) para ajustar la máxima diferencia
 2695 absoluta que resulte aceptable entre f(x) y cero, siendo esta igual a
 2696 1.0e-14 por defecto.
 2697 
 2698 Por defecto, esta función opera silenciosamente, pero puedes mostrar la
 2699 evolución del método iterativo ejecutando la instrucción "set max_verbose
 2700 on" antes de llamar a fzero.
 2701 
 2702 A continuación se indican algunos ejemplos sencillos:
 2703 
 2704 	  # Aproximar 'pi' encontrando el valor que anula la
 2705 	  # función sin() en el intervalo de 2.8 a 3.2
 2706 	  x = fzero(sin(x), {2.8, 3.2})
 2707 	  printf "\nx = %.12f vs pi = %.12f\n\n", x, $pi
 2708 
 2709 	  # Aproximar la 'constante Omega' comezando en x = 0.5
 2710 	  function scalar f(scalar x)
 2711 	      return log(x) + x
 2712 	  end function
 2713 	  x = fzero(f(x), 0.5)
 2714 	  printf "x = %.12f f(x) = %.15f\n", x, f(x)
 2715 
 2716 # gammafun
 2717 Resultado:     mismo tipo que introducido
 2718 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
 2719 
 2720 Devuelve un resultado (del tipo del argumento) con el valor de la función
 2721 Gamma de x.
 2722 
 2723 # genseries
 2724 Resultado:     escalar
 2725 Argumentos: nombrevar (cadena)
 2726             rhs (serie)
 2727 
 2728 Le proporciona al guionista un procedimiento adecuado para generar series
 2729 cuyos nombres no se conocen a priori; y/o de crear series y añadirlas a una
 2730 lista por medio de una única operación (devuelve un escalar).
 2731 
 2732 El primer argumento proporciona el nombre de la serie que se va a crear (o
 2733 modificar); y puede ser un texto literal, una cadena de texto o una
 2734 expresión cuyo resultado sea una cadena de texto. El segundo argumento, rhs
 2735 ("lado derecho" en inglés), define la serie original: esto puede ser el
 2736 nombre de una serie existente o una expresión cuyo resultado sea una serie,
 2737 en el modo en que aparece habitualmente al lado derecho del símbolo de
 2738 igualdad cuando se definen series.
 2739 
 2740 El valor que devuelve esta función es un escalar con el número ID de la
 2741 serie en el conjunto de datos, que es adecuado para incluir la serie en una
 2742 lista (o -1 en caso de fallar la ejecución de la función).
 2743 
 2744 Por ejemplo, supón que quieres añadir n series aleatorias con
 2745 distribución de probabilidad Normal al conjunto de datos, y colocarlas en
 2746 una lista. El siguiente código hace eso:
 2747 
 2748 	  list Normales = null
 2749 	  loop i=1..n --quiet
 2750 	      Normales += genseries(sprintf("norm%d", i), normal())
 2751 	  endloop
 2752 
 2753 Al finalizar la ejecución, la lista Normales va a contener las series
 2754 norm1, norm2 y así sucesivamente.
 2755 
 2756 A aquellos que encontréis útil la función genseries, quizás os interese
 2757 explorar la función "feval".
 2758 
 2759 # getenv
 2760 Resultado:     cadena
 2761 Argumento:  s (cadena)
 2762 
 2763 Cuando ya está definida una variable de entorno con el nombre del argumento
 2764 s, la función devuelve el valor de esa variable como cadena de texto; en
 2765 caso contrario, devuelve una cadena de texto vacía. Consulta también
 2766 "ngetenv".
 2767 
 2768 # getinfo
 2769 Resultado:     bundle
 2770 Argumento:  y (serie)
 2771 
 2772 Devuelve información sobre la serie especificada, la cual puedes indicar
 2773 mediante su nombre o su número ID. El 'bundle' que se devuelve contiene
 2774 todos los atributos que se pueden establecer por medio de la instrucción
 2775 "setinfo". Y también contiene información adicional relevante para series
 2776 que se generaron como transformaciones de datos primarios (mediante
 2777 retardos, logaritmos, etc.); esto incluye la palabra de la instrucción de
 2778 Gretl para la transformación con la clave "transform", y el nombre de la
 2779 serie asociada primaria con la clave "parent". Para las series retardadas,
 2780 puedes encontrar el número específico de retardos bajo la clave "lag".
 2781 
 2782 Aquí tienes un ejemplo de su uso:
 2783 
 2784 	  open data9-7
 2785 	  lags QNC
 2786 	  bundle b = getinfo(QNC_2)
 2787 	  print b
 2788 
 2789 Al ejecutar lo anterior, podemos ver:
 2790 
 2791 	  has_string_table = 0
 2792 	  lag = 2
 2793 	  parent = QNC
 2794 	  name = QNC_2
 2795 	  graph_name =
 2796 	  coded = 0
 2797 	  discrete = 0
 2798 	  transform = lags
 2799 	  description = = QNC(t - 2)
 2800 
 2801 Para comprobar si la serie 5 de un conjunto de datos es un término
 2802 retardado, puedes hacer este tipo de cosas:
 2803 
 2804 	  if getinfo(5).lag != 0
 2805 	     printf "La serie 5 es un retardo de %s\n", getinfo(5).parent
 2806 	  endif
 2807 
 2808 Ten en cuenta que puedes utilizar la notación con el punto para acceder a
 2809 los elementos de un 'bundle', incluso cuando el 'bundle' es "anónimo" (no
 2810 guardado con su propio nombre).
 2811 
 2812 # getkeys
 2813 Resultado:     array de cadenas
 2814 Argumento:  b (bundle)
 2815 
 2816 Devuelve un 'array' de las cadenas de texto que contienen las claves que
 2817 identifican el contenido de b. Si el 'bundle' está vacío, se devuelve un
 2818 'array' vacío.
 2819 
 2820 # getline
 2821 Resultado:     escalar
 2822 Argumentos: origen (cadena)
 2823             destino (cadena)
 2824 
 2825 Esta función lee filas consecutivas de origen, que debe ser una cadena de
 2826 texto ya definida. Con cada llamada a la función se escribe una línea de
 2827 texto en destino (que también debe ser una cadena de texto) sin el
 2828 carácter de línea nueva. El valor que se devuelve es un escalar igual a 1,
 2829 cuando existe algo por leer (incluidas filas en blanco), o igual a 0 si
 2830 todas las filas de origen ya se leyeron.
 2831 
 2832 A continuación se presenta un ejemplo en el que el contenido de un archivo
 2833 de texto se divide en filas:
 2834 
 2835 	  string s = readfile("data.txt")
 2836 	  string line
 2837 	  scalar i = 1
 2838 	  loop while getline(s, line)
 2839 	      printf "line %d = '%s'\n", i++, line
 2840 	  endloop
 2841 
 2842 En el ejemplo se puede asegurar que, cuando finalice el bucle, el texto de
 2843 origen ya está agotado. Si no deseas agotarlo todo, puedes hacer una
 2844 llamada normal a getline, seguida de una nueva llamada de "limpieza",
 2845 cambiando el argumento destino por null (o dejarlo en blanco), con lo que se
 2846 reinicia la lectura de origen, como en
 2847 
 2848 	  getline(s, line) # Obtiene una única fila
 2849 	  getline(s, null) # Reinicia la lectura
 2850 
 2851 Ten en cuenta que, aunque avanza la posición de lectura cada vez que se
 2852 ejecuta getline, el argumento origen no se altera con esa función; solo
 2853 cambia destino.
 2854 
 2855 # ghk
 2856 Resultado:     matriz
 2857 Argumentos: C (matriz)
 2858             A (matriz)
 2859             B (matriz)
 2860             U (matriz)
 2861             &dP (referencia a matriz, o null)
 2862 
 2863 Calcula la aproximación GHK (Geweke, Hajivassiliou, Keane) a la función de
 2864 distribución Normal multivariante; puedes consultar, por ejemplo, Geweke
 2865 (1991). El valor que se devuelve es un vector n x 1 de probabilidades.
 2866 
 2867 El argumento matricial C (m x m) debe aportar el factor de Cholesky (matriz
 2868 triangular inferior) de la matriz de covarianzas de m variables Normales.
 2869 Los argumentos matriciales A y B deben ser ambos n x m; e indicar
 2870 respectivamente los límites inferior y superior que se aplican a las
 2871 variables en cada una de las n observaciones. Donde las variables no tengan
 2872 límites, eso se debe indicar usando la constante "$huge" o su negativo.
 2873 
 2874 La matriz U debe ser m x r, donde r indica el número de extracciones
 2875 pseudoaleatorias de una distribución Uniforme. Para crear U son adecuadas
 2876 las funciones "muniform" y "halton".
 2877 
 2878 Debajo se ilustra esto con un ejemplo relativamente simple, en el que las
 2879 probabilidades multivariantes pueden calcularse analíticamente. Las series
 2880 P y Q deben ser numéricamente muy semejantes una a la otra, denotando como
 2881 P a la probabilidad "verdadera" y como Q a su aproximación GHK:
 2882 
 2883 	  nulldata 20
 2884 	  series inf1 = -2*uniform()
 2885 	  series sup1 = 2*uniform()
 2886 	  series inf2 = -2*uniform()
 2887 	  series sup2 = 2*uniform()
 2888 
 2889 	  scalar rho = 0.25
 2890 	  matrix V = {1, rho; rho, 1}
 2891 
 2892 	  series P = cdf(D, rho, inf1, inf2) - cdf(D, rho, sup1, inf2) \
 2893 	  - cdf(D, rho, inf1, sup2) + cdf(D, rho, sup1, sup2)
 2894 
 2895 	  C = cholesky(V)
 2896 	  U = halton(2, 100)
 2897 
 2898 	  series Q = ghk(C, {inf1, inf2}, {sup1, sup2}, U)
 2899 
 2900 El argumento opcional dP se usa para obtener la matriz n x k de derivadas
 2901 analíticas de las probabilidades, donde k equivale a 2m + m(m + 1)/2. Las
 2902 primeras m columnas van a contener las derivadas con respecto a los límites
 2903 inferiores; las m siguientes van a recoger las derivadas con respecto a los
 2904 límites superiores; y las restantes columnas van a recoger las derivadas
 2905 con respecto a los elementos singulares de la matriz C, en el orden que
 2906 sigue la semivectorización "vech" de una matriz simétrica.
 2907 
 2908 # gini
 2909 Resultado:     escalar
 2910 Argumento:  y (serie o vector)
 2911 
 2912 Devuelve un escalar con el índice de desigualdad de Gini para la serie o
 2913 vector (no negativos) y. Un valor de Gini igual a cero indica igualdad
 2914 perfecta. El máximo valor de Gini para una serie con n elementos es (n -
 2915 1)/n, lo que sucede cuando únicamente un elemento tiene un valor positivo;
 2916 por lo tanto, un valor de Gini igual a 1.0 es el límite que se alcanza
 2917 cuando una serie muy larga tiene máxima desigualdad.
 2918 
 2919 # ginv
 2920 Resultado:     matriz
 2921 Argumento:  A (matriz)
 2922 
 2923 Devuelve la matriz A^+, la matriz pseudoinversa de Moore-Penrose o inversa
 2924 generalizada de A, calculada mediante la descomposición en valores
 2925 singulares.
 2926 
 2927 Esta matriz posee las siguientes propiedades: A A^+ A = A y A^+ A A^+ = A^+.
 2928 Además de eso, los productos A A^+ y A^+ A son simétricos por
 2929 construcción.
 2930 
 2931 Ver también "inv", "svd".
 2932 
 2933 # GSSmax
 2934 Resultado:     escalar
 2935 Argumentos: &b (referencia a matriz)
 2936             f (llamada a función)
 2937             toler (escalar, opcional)
 2938 
 2939 Maximización unidimensional mediante el método Golden Section Search
 2940 (GSS). La matriz b del argumento debe ser un vector de 3 elementos. Al
 2941 definirla, el primer elemento se ignora, mientras que el segundo y tercer
 2942 elementos establecen los límites inferior y superior de la búsqueda. El
 2943 argumento fncall deberá especificar una llamada a la función que devuelve
 2944 el valor del concepto a maximizar; el término 1 de b (que deberá contener
 2945 el valor vigente del parámetro que se ajusta cuando se invoca la función)
 2946 debe indicarse como primer argumento; cualquier otro argumento requerido
 2947 puede ir entonces a continuación. La función en cuestión deberá ser
 2948 unimodal (no debe tener otro máximo local que no sea el máximo global) en
 2949 el rango estipulado, pues de lo contrario no se asegura que GSS encuentre el
 2950 máximo.
 2951 
 2952 Al completarse con éxito, GSSmax devolverá el valor óptimo del concepto
 2953 que se quiere maximizar, mientras que b contendrá el valor óptimo del
 2954 parámetro junto con los límites de su ventana de valores.
 2955 
 2956 El tercer argumento (opcional) puede utilizarse para establecer la
 2957 tolerancia para alcanzar la convergencia; es decir, la amplitud máxima
 2958 admisible de la ventana final de valores del parámetro. Si no indicas este
 2959 argumento, se utiliza el valor 0.0001.
 2960 
 2961 Si tu objetivo realmente es alcanzar un mínimo, puedes bien cambiar la
 2962 función considerando el negativo del criterio, o bien, alternativamente,
 2963 puedes invocar la función GSSmaxbajo el alias GSSmin.
 2964 
 2965 Aquí tienes un ejemplo sencillo de utilización:
 2966 
 2967 	  function scalar trigfunc (scalar theta)
 2968 	      return 4 * sin(theta) * (1 + cos(theta))
 2969 	  end function
 2970 
 2971 	  matrix m = {0, 0, $pi/2}
 2972 	  eval GSSmax(&m, trigfunc(m[1]))
 2973 	  printf "\n%10.7f", m
 2974 
 2975 # GSSmin
 2976 Resultado:     escalar
 2977 
 2978 Un alias de "GSSmax". Si invocas la función bajo este nombre, se ejecuta
 2979 haciendo una minimización.
 2980 
 2981 # halton
 2982 Resultado:     matriz
 2983 Argumentos: m (entero)
 2984             r (entero)
 2985             desfase (entero, opcional)
 2986 
 2987 Devuelve una matriz m x r que contiene m secuencias de Halton de longitud r,
 2988 donde el valor de m está limitado a un máximo de 40. Las secuencias se
 2989 construyen utilizando los primeros m números primos. Por defecto, se
 2990 descartan los primeros 10 elementos de cada una de las secuencias, aunque
 2991 puedes ajustar esto por medio del argumento opcional desfase, que debe ser
 2992 un número entero no negativo. Para obtener más detalles puedes consultar
 2993 Halton y Smith (1964).
 2994 
 2995 # hdprod
 2996 Resultado:     matriz
 2997 Argumentos: X (matriz)
 2998             Y (matriz)
 2999 
 3000 Devuelve la matriz que resulta del producto directo horizontal de dos
 3001 matrices. Los dos argumentos deben tener el mismo número de filas, r. El
 3002 valor que se devuelve es una matriz que tiene r filas, y en la que la
 3003 i-ésima fila es el producto de Kronecker de las respectivas filas de las
 3004 matrices X e Y.
 3005 
 3006 Esta operación se llama "producto directo horizontal" de acuerdo con la
 3007 forma en la que se pone en funcionamiento, y se aplica en el lenguaje de
 3008 programación GAUSS. Su equivalente en el álgebra matricial estándar
 3009 podría denominarse producto horizontal (row-wise) de Khatri-Rao.
 3010 
 3011 Ejemplo: el código...
 3012 
 3013 	  A = {1,2,3; 4,5,6}
 3014 	  B = {0,1; -1,1}
 3015 	  C = hdprod(A, B)
 3016 
 3017 produce la siguiente matriz:
 3018 
 3019           0    1    0    2    0    3
 3020          -4    4   -5    5   -6    6
 3021 
 3022 # hfdiff
 3023 Resultado:     lista
 3024 Argumentos: hfvars (lista)
 3025             multiplicador (escalar)
 3026 
 3027 Dada una "MIDAS list", la función devuelve otra lista de la misma longitud
 3028 que contiene las primeras diferencias de alta frecuencia. El segundo
 3029 argumento es opcional y, por defecto, igual a 1: puedes utilizarlo para
 3030 multiplicar las diferencias por alguna constante.
 3031 
 3032 # hfldiff
 3033 Resultado:     lista
 3034 Argumentos: hfvars (lista)
 3035             multiplicador (escalar)
 3036 
 3037 Dada una "MIDAS list", la función devuelve otra lista de la misma longitud
 3038 que contiene las diferencias logarítmicas de alta frecuencia. El segundo
 3039 argumento es opcional y, por defecto, igual a 1: puede utilizarse para
 3040 multiplicar las diferencias por alguna constante; por ejemplo, podrías
 3041 darle el valor 100 para obtener aproximadamente las variaciones
 3042 porcentuales.
 3043 
 3044 # hflags
 3045 Resultado:     lista
 3046 Argumentos: retardomin (entero)
 3047             retardomax (entero)
 3048             hfvars (lista)
 3049 
 3050 Dada una "MIDAS list", hfvars, la función devuelve otra lista con los
 3051 retardos de alta frecuencia desde retardomin hasta retardomax. Debes
 3052 utilizar valores positivos para indicar los retardos, y negativos para
 3053 indicar los adelantos. Por ejemplo, si retardomin es -3, y retardomax es 5,
 3054 entonces la lista que se va a devolver contendrá 9 series: 3 adelantos, el
 3055 valor actual y 5 retardos.
 3056 
 3057 Ten en cuenta que el retardo 0 de alta frecuencia se corresponde con el
 3058 primer período de alta frecuencia, dentro de un período de baja
 3059 frecuencia; por ejemplo, correspondería con el primer mes dentro de un
 3060 trimestre o con el primer día dentro de un mes.
 3061 
 3062 # hflist
 3063 Resultado:     lista
 3064 Argumentos: x (vector)
 3065             m (entero)
 3066             prefijo (cadena)
 3067 
 3068 Produce una "MIDAS list" de m series a partir del vector x, donde m indica
 3069 la razón entre la frecuencia (mayor) de las observaciones de la variable x
 3070 y la frecuencia base (menor) del conjunto vigente de datos. El valor de m
 3071 debe ser mayor o igual a 3, y el tamaño de x debe ser igual a m veces el
 3072 tamaño del rango de la muestra vigente.
 3073 
 3074 Los nombres de las series de la lista que se devuelve, se construyen a
 3075 partir del prefijo indicado (que debe ser una cadena de texto, de una
 3076 longitud máxima de 24 caracteres ASCII, y válida como identificador de
 3077 Gretl), a la que se añade uno o más dígitos que representan el
 3078 subperíodo de la observación. Si alguno de esos nombres repite el de
 3079 algún objeto ya existente, se muestra un fallo.
 3080 
 3081 # hpfilt
 3082 Resultado:     serie
 3083 Argumentos: y (serie)
 3084             lambda (escalar, opcional)
 3085             una-parte (booleano, opcional)
 3086 
 3087 Devuelve una serie que recoge la componente cíclica del filtro de
 3088 Hodrick-Prescott aplicado a la serie y. Si no se indica el parámetro de
 3089 suavizado lambda, Gretl usa valores por defecto basados en la periodicidad
 3090 de los datos; en concreto, el parámetro es igual a 100 veces el cuadrado de
 3091 la periodicidad (100 para datos anuales, 1600 para datos trimestrales, etc).
 3092 
 3093 Por defecto, el filtro es el de la habitual versión de dos partes (pasado y
 3094 futuro), pero si indicas el tercer argumento (opcional) mediante un valor no
 3095 nulo, se calcula la variante de una sola parte (sin mirada hacia adelante)
 3096 del modo que se indica en Stock y Watson (1999).
 3097 
 3098 El uso más habitual del filtro HP es para la eliminación de la tendencia,
 3099 pero si estás interesado en la propia tendencia, es fácil obtenerla
 3100 mediante substracción, como en el ejemplo siguiente:
 3101 
 3102 	  series hptrend = y - hfilt(y)
 3103 
 3104 Ver también "bkfilt", "bwfilt".
 3105 
 3106 # hyp2f1
 3107 Resultado:     escalar o matriz
 3108 Argumentos: a (escalar)
 3109             b (escalar)
 3110             c (escalar)
 3111             x (escalar o matriz)
 3112 
 3113 Devuelve el valor de la función hipergeométrica de Gauss para el argumento
 3114 real x.
 3115 
 3116 Cuando x es un escalar, el valor que se devuelve va a ser un escalar; en
 3117 caso contrario, va a ser una matriz con la misma dimensión que x.
 3118 
 3119 # I
 3120 Resultado:     matriz
 3121 Argumentos: n (entero)
 3122             m (entero, opcional)
 3123 
 3124 Si omites m, devuelve una matriz identidad de orden n. En caso contrario,
 3125 devuelve una matriz n x m que tiene unos en la diagonal principal y ceros en
 3126 el resto de la matriz.
 3127 
 3128 # Im
 3129 Resultado:     matriz
 3130 Argumento:  C (matriz compleja)
 3131 
 3132 Devuelve una matriz real con la misma dimensión que C, que contiene la
 3133 parte imaginaria de la matriz del argumento. Consulta también "Re".
 3134 
 3135 # imaxc
 3136 Resultado:     vector fila
 3137 Argumento:  X (matriz)
 3138 
 3139 Devuelve un vector fila que indica, para cada columna de la matriz X, cual
 3140 es la fila que tiene el valor más grande.
 3141 
 3142 Ver también "imaxr", "iminc", "maxc".
 3143 
 3144 # imaxr
 3145 Resultado:     vector columna
 3146 Argumento:  X (matriz)
 3147 
 3148 Devuelve un vector columna que indica, para cada fila de la matriz X, cual
 3149 es la columna que tiene el valor más grande.
 3150 
 3151 Ver también "imaxc", "iminr", "maxr".
 3152 
 3153 # imhof
 3154 Resultado:     escalar
 3155 Argumentos: M (matriz)
 3156             x (escalar)
 3157 
 3158 Calcula la Prob(u'Au < x) para una forma cuadrática de variables Normales
 3159 estándar, u, usando el procedimiento desarrollado por Imhof (1961).
 3160 
 3161 Si el primer argumento M es una matriz cuadrada, se toma para que represente
 3162 a A. Si es un vector columna, se toman sus elementos como si fuesen los
 3163 autovalores calculados previamente de A, y en otro caso se presenta un
 3164 fallo.
 3165 
 3166 Ver también "pvalue".
 3167 
 3168 # iminc
 3169 Resultado:     vector fila
 3170 Argumento:  X (matriz)
 3171 
 3172 Devuelve un vector fila que indica, para cada columna de la matriz X, cual
 3173 es la fila que tiene el valor más pequeño.
 3174 
 3175 Ver también "iminr", "imaxc", "minc".
 3176 
 3177 # iminr
 3178 Resultado:     vector columna
 3179 Argumento:  X (matriz)
 3180 
 3181 Devuelve un vector columna que indica, para cada fila de la matriz X, cual
 3182 es la columna que tiene el valor más pequeño.
 3183 
 3184 Ver también "iminc", "imaxr", "minr".
 3185 
 3186 # inbundle
 3187 Resultado:     entero
 3188 Argumentos: b (bundle)
 3189             llave (cadena)
 3190 
 3191 Comprueba si el 'bundle' b contiene un elemento con el nombre llave.
 3192 Devuelve un entero con el código del tipo de elemento: 0 en caso de no
 3193 encontrarlo y, en caso de hacerlo, 1 para un escalar, 2 para una serie, 3
 3194 para una matriz, 4 para una cadena de texto, 5 para un 'bundle', 6 para un
 3195 'array' y 7 para una lista. En base al valor de su código, la función
 3196 "typestr" se puede usar para obtener la cadena de texto que expresa el tipo
 3197 de elemento que es.
 3198 
 3199 # infnorm
 3200 Resultado:     escalar
 3201 Argumento:  X (matriz)
 3202 
 3203 Devuelve un escalar con la norma-infinito de la matriz X, es decir, el
 3204 máximo valor que se obtiene al sumar los valores absolutos de los elementos
 3205 de la matriz X que hay en cada fila.
 3206 
 3207 Ver también "onenorm".
 3208 
 3209 # inlist
 3210 Resultado:     entero
 3211 Argumentos: L (lista)
 3212             y (serie)
 3213 
 3214 Devuelve un entero positivo con la posición de y en la lista L, o 0 si y no
 3215 está presente en L.
 3216 
 3217 El segundo argumento puedes indicarlo tanto con el nombre de la serie como
 3218 con el entero positivo que identifica la serie (ID). Cuando sabes que existe
 3219 una serie con un nombre concreto (por ejemplo, foo), puedes ejecutar esta
 3220 función de la siguiente forma:
 3221 
 3222 	  pos = inlist(L, foo)
 3223 
 3224 Con la expresión anterior estás pidiendo: "Indícame con un entero la
 3225 posición de la serie foo en la lista L (o 0 si no está incluida en esa
 3226 lista)". De cualquier modo, si no tienes certeza de que exista una serie con
 3227 un nombre concreto, debes indicar ese nombre entre comillas de esta forma:
 3228 
 3229 	  pos = inlist(L, "foo")
 3230 
 3231 En este caso, lo que estás solicitando es: "Si existe una serie llamada foo
 3232 en la lista L, indícame su posición; en caso de que no exista, devuelve un
 3233 0."
 3234 
 3235 # instring
 3236 Resultado:     entero
 3237 Argumentos: s1 (cadena)
 3238             s2 (cadena)
 3239 
 3240 Este es un booleano relativo de "strstr": devuelve 1 si s1 contiene s2, y 0
 3241 en caso contrario. De este modo, la expresión condicional
 3242 
 3243 	  if instring("gatada", "gata")
 3244 
 3245 es equivalente lógicamente (pero más eficiente) que
 3246 
 3247 	  if strlen(strstr("gatada", "gata")) > 0
 3248 
 3249 # instrings
 3250 Resultado:     matriz
 3251 Argumentos: S (array de cadenas)
 3252             cotejo (cadena)
 3253 
 3254 Comprueba si los elementos del 'array' de cadenas de texto S son iguales a
 3255 cotejo. Devuelve un vector columna de longitud igual al número de
 3256 coincidencias que se producen, y que contiene la posición que ocupa cada
 3257 coincidencia dentro del 'array' (o bien una matriz vacía en caso de no
 3258 haber coincidencias).
 3259 
 3260 Ejemplo:
 3261 
 3262 	  strings S = defarray("A", "B", "C", "B")
 3263 	  eval instrings(S, "B")
 3264 	  2
 3265 	  4
 3266 
 3267 # int
 3268 Resultado:     mismo tipo que introducido
 3269 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
 3270 
 3271 Devuelve un resultado (del tipo del argumento) con la parte entera de x,
 3272 truncando la parte decimal. Ten en cuenta que int y "floor" producen
 3273 distintos efectos con argumentos negativos: int(-3.5) genera -3, mientras
 3274 que floor(-3.5) genera -4. Ver también "ceil".
 3275 
 3276 # inv
 3277 Resultado:     matriz
 3278 Argumento:  A (matriz cuadradax)
 3279 
 3280 Devuelve la matriz inversa de A. Cuando esta última es una matriz singular
 3281 o no cuadrada, se produce un mensaje de fallo y no se devuelve nada. Ten en
 3282 cuenta que Gretl comprueba automáticamente la estructura de A, y utiliza el
 3283 procedimiento numérico más eficiente para realizar la inversión.
 3284 
 3285 Los tipos de matriz que Gretl comprueba automáticamente son: identidad,
 3286 diagonal, simétrica definida positiva, simétrica definida no positiva, y
 3287 triangular.
 3288 
 3289 Nota: En buena lógica, solo debes utilizar esta función cuando tratas de
 3290 aplicar la inversa de A más de una vez. Cuando únicamente necesitas
 3291 calcular, por ejemplo, una expresión de la forma A^-1B, es preferible que
 3292 utilices los operadores de "división": \ y /. Para obtener más detalles,
 3293 puedes consultar El manual de gretl (Capítulo 16).
 3294 
 3295 Ver también "ginv", "invpd".
 3296 
 3297 # invcdf
 3298 Resultado:     mismo tipo que introducido
 3299 Argumentos: d (cadena)
 3300             ... (mira más abajo)
 3301             u (escalar, serie o matriz)
 3302 
 3303 Calcula la inversa de la función de distribución acumulativa. Para una
 3304 distribución continua devuelve un resultado (del tipo del argumento) con el
 3305 valor de x que cumple P(X <= x) = u, con u dentro del intervalo entre 0 y 1.
 3306 Para una distribución discreta (Binomial o Poisson), devuelve el valor más
 3307 pequeño de x para el que se cumple P(X <= x) >= u.
 3308 
 3309 La distribución de X se especifica mediante la letra d. Entre los
 3310 argumentos d y u, puedes necesitar algún argumento escalar adicional para
 3311 especificar los parámetros de la distribución de que se trate. Esto se
 3312 hace del modo que se indica a continuación:
 3313 
 3314   Normal estándar (c = z, n o N): sin argumentos extras
 3315 
 3316   Gamma (g o G): forma, escala
 3317 
 3318   t de Student (t): grados de libertad
 3319 
 3320   Chi-cuadrado (c, x o X): grados de libertad
 3321 
 3322   F de Snedecor (f o F): grados de libertad (num.), grados de libertad
 3323   (den.)
 3324 
 3325   Binomial (b o B): probabilidad, cantidad de ensayos
 3326 
 3327   Poisson (p o P): media
 3328 
 3329   Laplace (l o L): media, escala
 3330 
 3331   Error Generalizado (E): forma
 3332 
 3333   Chi-cuadrado no central (ncX): grados de libertad, parámetro de no
 3334   centralidad
 3335 
 3336   F no central (ncF): grados de libertad (num.), grados de libertad (den.),
 3337   parámetro de no centralidad
 3338 
 3339   t no central (nct): grados de libertad, parámetro de no centralidad
 3340 
 3341 Ver también "cdf", "critical", "pvalue".
 3342 
 3343 # invmills
 3344 Resultado:     mismo tipo que introducido
 3345 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
 3346 
 3347 Devuelve un resultado (del tipo del argumento) con la razón inversa de
 3348 Mills en x, es decir, la razón entre la densidad Normal estándar y el
 3349 complementario de la función de distribución Normal estándar, ambas
 3350 evaluadas en x.
 3351 
 3352 Esta función utiliza un algoritmo adecuado que proporciona una precisión
 3353 mucho mejor que la que se alcanza haciendo los cálculos con "dnorm" y
 3354 "cnorm"; ahora bien, la diferencia entre los dos métodos es considerable
 3355 solo para valores muy negativos de x.
 3356 
 3357 Ver también "cdf", "cnorm", "dnorm".
 3358 
 3359 # invpd
 3360 Resultado:     matriz cuadradax
 3361 Argumento:  A (matriz definida positiva)
 3362 
 3363 Devuelve la matriz cuadrada resultante de invertir la matriz simétrica
 3364 definida positiva A. Para matrices muy grandes, esta función es ligeramente
 3365 más rápida que "inv" puesto que con ella no se comprueba si la matriz es
 3366 simétrica. Por esta razón, la función debe utilizarse con prudencia.
 3367 
 3368 Nota: Si pretendes invertir una matriz de la forma X'X, donde X es una
 3369 matriz muy grande, es preferible que la calcules mediante el operador
 3370 principal X'X en lugar de usar la sintaxis más general X'*X. La primera
 3371 expresión utiliza un algoritmo especializado que tiene una doble ventaja:
 3372 resulta más eficiente desde el punto de vista del cómputo; y va a
 3373 garantizar que la matriz resultante esté libre, por construcción, de los
 3374 artefactos de precisión de máquina que pudieran convertirla en
 3375 numéricamente no simétrica.
 3376 
 3377 # irf
 3378 Resultado:     matriz
 3379 Argumentos: efecto (entero)
 3380             motivo (entero)
 3381             alpha (escalar entre 0 y 1, opcional)
 3382             sys (bundle, opcional)
 3383 
 3384 Sin el argumento final (opcional), esta función solo está disponible
 3385 cuando el último modelo estimado fue un VAR o un VECM. Como alternativa,
 3386 puedes guardar en un 'bundle' la información sobre un VAR o un VECM con el
 3387 acceso "$system", y posteriormente pasarle la función irf.
 3388 
 3389 Como resultado, devuelve una matriz que contiene la respuesta estimada de la
 3390 variable efecto ante un impulso en la variable motivo de magnitud igual a su
 3391 desviación típica. Estas dos variables se identifican teniendo en cuenta
 3392 sus posiciones en la especificación del modelo: por ejemplo, cuando indicas
 3393 los argumentos efecto y motivo con los valores 1 y 3, respectivamente, la
 3394 matriz que se devuelve proporciona la respuesta de la primera variable del
 3395 sistema, ante un impulso de la tercera variable.
 3396 
 3397 Si indicas el tercer argumento alpha (opcional), la matriz que te devuelve
 3398 la función tiene tres columnas: la primera con la estimación por punto de
 3399 las respuestas, y las otras con los límites inferior y superior del
 3400 intervalo con confianza (1 - α) para las mismas, obtenidas mediante
 3401 autosuficiencia ("bootstrapping"). Si alpha = 0.1, la confianza será del 90
 3402 por ciento. Cuando alpha se omite o se iguala a cero, tan solo se
 3403 proporciona la estimación por punto.
 3404 
 3405 El número de períodos (filas) sobre los que se traza la respuesta se
 3406 determina automáticamente dependiendo de la frecuencia de los datos; pero
 3407 eso puede ajustarse por medio de la instrucción "set", como por ejemplo con
 3408 set horizon 10.
 3409 
 3410 Ver también "fevd".
 3411 
 3412 # irr
 3413 Resultado:     escalar
 3414 Argumento:  x (serie o vector)
 3415 
 3416 Devuelve un escalar con la Tasa Interna de Rendimiento (TIR) para x,
 3417 considerada como una secuencia de pagos (negativos) e ingresos (positivos).
 3418 Ver también "npv".
 3419 
 3420 # iscomplex
 3421 Resultado:     escalar
 3422 Argumento:  nombre (cadena)
 3423 
 3424 Devuelve 1 cuando nombre es la denominación de una matriz compleja, 0 si es
 3425 la denominación de una matriz real, o NA en otro caso.
 3426 
 3427 # isconst
 3428 Resultado:     entero
 3429 Argumentos: y (serie o vector)
 3430             codigo-panel (entero, opcional)
 3431 
 3432 Sin el segundo argumento (opcional), devuelve el número entero igual a 1
 3433 cuando y tenga un valor constante a lo largo de la muestra vigente
 3434 seleccionada (o a lo largo de toda su extensión si y es un vector); en otro
 3435 caso, devuelve el entero 0.
 3436 
 3437 El segundo argumento solo se acepta cuando y es una serie, y el conjunto
 3438 vigente de datos es un panel. En este caso, un valor de codigo-panel igual a
 3439 0 solicita que la función verifique si la serie no varía con el paso del
 3440 tiempo; y un valor igual a 1 hace que la función verifique si la serie no
 3441 varía transversalmente (es decir, si el valor de y en cada período de
 3442 tiempo, es el mismo para todos los grupos).
 3443 
 3444 Si y es una serie, las observaciones con valores ausentes se ignoran durante
 3445 la verificación de la invariabilidad de la serie.
 3446 
 3447 # isdiscrete
 3448 Resultado:     entero
 3449 Argumento:  nombre (cadena)
 3450 
 3451 Si nombre es una cadena que identifica una serie ya definida, y si está
 3452 marcada como de tipo discreto, la función devuelve un entero igual a1; en
 3453 caso contrario, devuelve 0. Si nombre no identifica una serie, la función
 3454 devuelve NA.
 3455 
 3456 # isdummy
 3457 Resultado:     entero
 3458 Argumento:  x (serie o vector)
 3459 
 3460 Si todos los valores contenidos en x son iguales a 0 o a 1 (o ausentes),
 3461 devuelve un entero con el recuento de unos; si no, devuelve 0.
 3462 
 3463 # isnan
 3464 Resultado:     mismo tipo que introducido
 3465 Argumento:  x (escalar o matriz)
 3466 
 3467 Dado un argumento escalar, devuelve 1 si x no es un número, "Not a Number"
 3468 (NaN); en caso contrario, devuelve 0. Dada una matriz como argumento,
 3469 devuelve otra matriz de la misma dimensión que contiene valores iguales a 1
 3470 en las posiciones en las que los elementos que les corresponden de la matriz
 3471 de entrada son NaN, y 0 en las demás posiciones.
 3472 
 3473 # isoconv
 3474 Resultado:     escalar
 3475 Argumentos: fecha (serie)
 3476             &año (referencia a serie)
 3477             &mes (referencia a serie)
 3478             &día (referencia a serie, opcional)
 3479 
 3480 Dada la serie fecha que contiene fechas en el formato ISO 8601 "básico"
 3481 (YYYYMMDD), esta función convierte las componentes de año, mes y
 3482 (opcionalmente) día en nuevas series designadas por el segundo y siguientes
 3483 argumentos. Un ejemplo de su aplicación, asumiendo que la serie fechas
 3484 contiene valores adecuados de 8 dígitos, sería:
 3485 
 3486 	  series y, m, d
 3487 	  isoconv(fechas, &y, &m, &d)
 3488 
 3489 Esta función devuelve el escalar 0 en caso de completarse con éxito, y un
 3490 escalar no nulo en caso de fallo.
 3491 
 3492 # isocountry
 3493 Resultado:     mismo tipo que introducido
 3494 Argumentos: origen (cadena o array de cadenas)
 3495             resultado (entero, opcional)
 3496 
 3497 Esta función está relacionada con las cuatro notaciones para países que
 3498 están incluídas en el estándar ISO 3166; concretamente
 3499 
 3500 1. Nombre de país
 3501 
 3502 2. Código alfa-2 (dos letras mayúsculas)
 3503 
 3504 3. Código alfa-3 (tres letras mayúsculas)
 3505 
 3506 4. Código numérico (3 dígitos)
 3507 
 3508 Cuando indicas un país con alguna de esas formas, el resultado es su
 3509 representación en la forma (de 1 a 4) que elijas mediante el argumento
 3510 opcional resultado. Si omites ese argumento, la conversión por defecto se
 3511 hace del siguiente modo: cuando el argumento origen es un nome de un país,
 3512 el resultado es el código de 2 letras del país; en caso contrario, el
 3513 resultado es el nombre del país. Debajo se ilustran varias solicitudes
 3514 válidas con formato interactivo.
 3515 
 3516 	  ? eval isocountry("Bolivia")
 3517 	  BO
 3518 	  ? eval isocountry("Bolivia", 3)
 3519 	  BOL
 3520 	  ? eval isocountry("GB")
 3521 	  United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
 3522 	  ? eval isocountry("GB", 3)
 3523 	  GBR
 3524 	  ? strings S = defarray("ES", "DE", "SD")
 3525 	  ? strings C = isocountry(S)
 3526 	  ? print C
 3527 	  Array de strings, longitud 3
 3528 	  [1] "Spain"
 3529 	  [2] "Germany"
 3530 	  [3] "Sudan"
 3531 	  ? matrix m = {4, 840}
 3532 	  ? C = isocountry(m)
 3533 	  ? print C
 3534 	  Array de strings, longitud 2
 3535 	  [1] "Afghanistan"
 3536 	  [2] "United States of America"
 3537 
 3538 Cuando origen tiene la forma 4 (código numérico), esto puede indicarse
 3539 mediante una cadena de texto o un 'array' de cadenas (por ejemplo, "032"
 3540 para Argentina) o con formato numérico. En este último caso, origen puede
 3541 indicarse como una serie o como un vector, pero se va a mostrar un fallo si
 3542 alguno de los números está fuera del rango de 0 a 999.
 3543 
 3544 En todos los casos (incluso cuando elijas el formato 4 de resultados) se
 3545 devuelve una cadena de texto o un 'array' de cadenas; si necesitas los
 3546 valores numéricos, puedes obtenerlos usando la función "atof". Cuando
 3547 origen no coincide con ninguna entrada de la tabla ISO 3166, el resultado es
 3548 una cadena vacía, y en ese caso se muestra una advertencia.
 3549 
 3550 # isodate
 3551 Resultado:     mira más abajo
 3552 Argumentos: ed (escalar o serie)
 3553             como-cadena (booleano, opcional)
 3554 
 3555 El argumento ed se interpreta como un día de época (que tomará el valor 1
 3556 para el primer día de enero del año 1 después de Cristo, en el
 3557 proléptico calendario Gregoriano). El valor que se devuelve por defecto es
 3558 un número de 8 dígitos del mismo tipo que ed, o una serie compuesta por
 3559 números de esa clase. Se sigue el patrón YYYYMMDD (formato ISO 8601
 3560 "básico") para proporcionar la fecha en el calendario Gregoriano que se
 3561 corresponde al día en la época actual.
 3562 
 3563 Cuando ed es únicamente un escalar y el segundo argumento como-cadena
 3564 (opcional) es no nulo, la función no devuelve un valor numérico sino una
 3565 cadena de texto que sigue el patrón YYYY-MM-DD (formato ISO 8601
 3566 "extendido").
 3567 
 3568 En relación a la función inversa consulta "epochday". Consulta también
 3569 "juldate".
 3570 
 3571 # isoweek
 3572 Resultado:     mira más abajo
 3573 Argumentos: año (escalar o serie)
 3574             mes (escalar o serie)
 3575             dia (escalar o serie)
 3576 
 3577 Devuelve el número de semana (en formato ISO 8601) que se corresponde con
 3578 la(s) fecha(s) especificada(s) por los tres argumentos, o NA si la fecha no
 3579 es válida. Ten en cuenta que los tres argumentos deben ser todos del mismo
 3580 tipo, bien escalares (enteros) o bien series.
 3581 
 3582 Las semanas en formato ISO se numeran de 01 a 53. La mayoría de los años
 3583 teñen 52 semanas, pero una media de 71 de 400 años tienen 53 semanas. La
 3584 semana 01, según la definición ISO 8601, es la semana que contiene el
 3585 primer jueves del año en el calendario Gregoriano. Para obtener una
 3586 explicación completa, consulta https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_week_date.
 3587 
 3588 # iwishart
 3589 Resultado:     matriz
 3590 Argumentos: S (matriz simétrica)
 3591             v (entero)
 3592 
 3593 Dada S (una matriz de orden p x p definida positiva), esta función devuelve
 3594 una matriz generada a partir de una realización de la distribución Inversa
 3595 de Wishart con v grados de libertad. El resultado que se devuelve también
 3596 es una matriz p x p. Se utiliza el algoritmo de Odell y Feiveson (1966).
 3597 
 3598 # jsonget
 3599 Resultado:     cadena
 3600 Argumentos: buf (cadena)
 3601             ruta (cadena)
 3602             nleer (referencia a escalar, opcional)
 3603 
 3604 Como argumento buf deberás utilizar un buffer JSON, tal como puede
 3605 recuperarse de un sitio web adecuado mediante la función "curl"; y como
 3606 argumento ruta deberás usar una especificación de tipo JsonPath.
 3607 
 3608 Esta función devuelve una cadena de texto que representa los datos que se
 3609 encuentran en el buffer en la ruta especificada. Se admiten los tipos de
 3610 datos "double" (punto flotante), "int" (entero) y cadena de texto. En caso
 3611 de enteros o de puntos flotantes, se devuelve su representación como
 3612 cadenas de texto (usando para los segundos, "C" local). Si el objeto al que
 3613 se refiere la ruta es un 'array', sus elementos se imprimen en la cadena de
 3614 texto devuelta, uno por cada fila.
 3615 
 3616 Por defecto, se muestra un fallo si ruta no coincide en el buffer JSON; pero
 3617 este comportamiento se modifica si indicas el tercer argumento (opcional)
 3618 pues, en este caso, el argumento recupera un recuento de las coincidencias,
 3619 devolviéndose una cadena vacía si no hay ninguna. Llamada de ejemplo:
 3620 
 3621 	  ngot = 0
 3622 	  ret = jsonget(jbuf, "$.some.thing", &ngot)
 3623 
 3624 Ahora bien, todavía se va a mostrar un fallo en caso de hacer una solicitud
 3625 mal configurada.
 3626 
 3627 Puedes encontrar una exposición fidedigna de la sintaxis JsonPath en
 3628 http://goessner.net/articles/JsonPath/. De cualquier modo, observa que el
 3629 soporte de jsonget lo proporciona json-glib, que no necesariamente soporta
 3630 todos los elementos de JsonPath. Y además, la funcionalidad concreta que
 3631 desarrolla json-glib puede ser muy diferente, dependiendo de la versión que
 3632 tengas en tu sistema. Puedes consultar http://developer.gnome.org/json-glib/
 3633 si necesitas tener más detalles.
 3634 
 3635 Dicho esto, los siguientes operadores debieran de estar disponibles para
 3636 jsonget:
 3637 
 3638   nodo raíz, por medio del carácter $
 3639 
 3640   operador descendente recursivo: ..
 3641 
 3642   operador comodín: *
 3643 
 3644   operador subíndice: []
 3645 
 3646   operador de notación de conjunto, por ejemplo [i,j]
 3647 
 3648   operador de truncado: [principio:fin:paso]
 3649 
 3650 # jsongetb
 3651 Resultado:     bundle
 3652 Argumentos: buf (cadena)
 3653             ruta (cadena, opcional)
 3654 
 3655 Como argumento buf deberás utilizar un buffer JSON, tal como puede
 3656 recuperarse de un sitio web adecuado mediante la función "curl". La
 3657 especificación y el efecto del argumento opcional ruta se describe más
 3658 abajo.
 3659 
 3660 Lo que se devuelve es un 'bundle' cuya estructura básicamente refleja la de
 3661 la entrada: los objetos JSON se convierten en 'bundles' de Gretl, y los
 3662 'arrays' JSON se convierten en 'arrays' de Gretl; cada uno de ellos puede
 3663 contener cadenas de texto, 'bundles' o 'arrays'. Los nodos de "valor" JSON
 3664 se convierten en componentes de 'bundles' o elementos de 'arrays'; en el
 3665 último caso, los valores numéricos se convierten en cadenas de texto
 3666 utilizando sprintf. Ten en cuenta que, aunque la especificación JSON
 3667 permite 'arrays' de tipo mixto, estos no se poden manejar mediante jsongetb
 3668 puesto que los 'arrays' de Gretl deben ser de tipo único.
 3669 
 3670 Puedes usar el argumento ruta para limitar los elementos JSON incluidos en
 3671 el 'bundle' que se devuelve. Ten en cuenta que esto no es un "JsonPath" tal
 3672 como se describe en la ayuda para "jsonget"; esto es una sencilla
 3673 composición sujeta a la siguiente especificación:
 3674 
 3675   ruta es una formación de elementos separados por una barra, donde esta
 3676   barra ("/") indica el desplazamiento a un nivel "más bajo" en el árbol
 3677   JSON representado por buf. Se permite una barra inicial pero no es
 3678   necesaria, pues implícitamente la ruta siempre comienza en la raíz. No
 3679   debes incluir caracteres extraños para espacios en blanco.
 3680 
 3681   Cada elemento que se separa con una barra debe tener una de las siguientes
 3682   formas: (a) un nombre únicamente, en cuyo caso solo se va a incluir un
 3683   elemento JSON cuyo nombre coincida en el nivel estructural indicado; o (b)
 3684   "*" (asterisco), en cuyo caso se van a incluir todos aquellos elementos
 3685   del nivel indicado; o (c) un 'array' de nombres separados con comas y
 3686   delimitados por llaves ("{" y "}"), en cuyo caso solo se van a incluir los
 3687   elementos JSON cuyos nombres coincidan con uno de los nombres indicados.
 3688 
 3689 Consulta también la función orientada a cadenas "jsonget"; pues,
 3690 dependiendo de tu intención, una de estas funciones puede serte de más
 3691 ayuda que la otra.
 3692 
 3693 # juldate
 3694 Resultado:     mira más abajo
 3695 Argumentos: ed (escalar o serie)
 3696             como-cadena (booleano, opcional)
 3697 
 3698 El argumento ed se interpreta como un día de época (que tomará el valor 1
 3699 para el primer día de enero del año 1 después de Cristo, en el
 3700 proléptico calendario Gregoriano). El valor que se devuelve por defecto es
 3701 un número de 8 dígitos del mismo tipo que ed, o una serie compuesta por
 3702 números de esa clase. Se sigue el patrón YYYYMMDD (formato ISO 8601
 3703 "básico") para proporcionar la fecha en el calendario Juliano que se
 3704 corresponde con el día en la época actual.
 3705 
 3706 Cuando ed es únicamente un escalar, y el segundo argumento como-cadena
 3707 (opcional) es no nulo, la función no devuelve un valor numérico sino una
 3708 cadena de texto que sigue el patrón YYYY-MM-DD (formato ISO 8601
 3709 "extendido").
 3710 
 3711 Consulta también "isodate".
 3712 
 3713 # kdensity
 3714 Resultado:     matriz
 3715 Argumentos: x (serie o vector)
 3716             escala (escalar, opcional)
 3717             control (booleano, opcional)
 3718 
 3719 Calcula una estimación de la densidad kernel de la serie o vector x. La
 3720 matriz que se devuelve tiene dos columnas: la primera incluye un conjunto de
 3721 abscisas equidistantes, y la segunda la densidad estimada correspondiente a
 3722 cada una de ellas.
 3723 
 3724 El parámetro escala (opcional) puedes usarlo para ajustar el grado de
 3725 suavizado en relación al valor por defecto que es 1.0 (valores mayores
 3726 producen un resultado más suave). El parámetro control (opcional) actúa
 3727 como un booleano: 0 (valor por defecto) significa que se utiliza el kernel
 3728 gaussiano; un valor no nulo cambia al kernel de Epanechnikov.
 3729 
 3730 Puedes obtener un gráfico de los resultados utilizando la instrucción
 3731 "gnuplot", como en
 3732 
 3733 	  matrix d = kdensity(x)
 3734 	  gnuplot 2 1 --matrix=d --with-lines --fit=none
 3735 
 3736 # kdsmooth
 3737 Resultado:     escalar
 3738 Argumentos: &Mod (referencia a bundle)
 3739             MSE (booleano, opcional)
 3740 
 3741 Realiza el suavizado de las perturbaciones de un 'bundle' de Kalman,
 3742 configurado previamente mediante la instrucción "ksetup"; y devuelve el
 3743 escalar 0 cuando se completa con éxito, o el escalar 1 cuando se encuentran
 3744 problemas numéricos.
 3745 
 3746 Cuando se completa con éxito la operación, las perturbaciones suavizadas
 3747 van a estar disponibles como Mod.smdist.
 3748 
 3749 El argumento MSE (opcional) determina el contenido de la clave
 3750 Mod.smdisterr. Cuando es 0 o se omite, esta matriz va a estar compuesta por
 3751 las desviaciones típicas incondicionales de las perturbaciones suavizadas,
 3752 que habitualmente se utilizan para calcular los denominados errores
 3753 auxiliares. Pero, en caso contrario, Mod.smdisterr va a contener las raíces
 3754 de las desviaciones cuadradas medias entre los errores auxiliares y sus
 3755 valores verdaderos.
 3756 
 3757 Para obtener más detalles, consulta El manual de gretl (Capítulo 34).
 3758 
 3759 Ver también "ksetup", "kfilter", "ksmooth", "ksimul".
 3760 
 3761 # kfilter
 3762 Resultado:     escalar
 3763 Argumento:  &Mod (referencia a bundle)
 3764 
 3765 Realiza el filtrado hacia adelante de un 'bundle' de Kalman configurado
 3766 previamente mediante la instrucción "ksetup", y devuelve el escalar 0
 3767 cuando se completa con éxito, o el escalar 1 cuando se encuentran problemas
 3768 numéricos.
 3769 
 3770 Cuando se completa con éxito, los errores de predicción adelantados un
 3771 paso van a estar disponibles como Mod.prederr, y la secuencia de sus
 3772 matrices de covarianzas como Mod.pevar. Por otro lado, Mod.llt permitirá
 3773 que tengas acceso a un T-vector que va a contener el logaritmo de la
 3774 verosimilitud de cada observación.
 3775 
 3776 Para obtener más detalles, consulta El manual de gretl (Capítulo 34).
 3777 
 3778 Ver también "kdsmooth", "ksetup", "ksmooth", "ksimul".
 3779 
 3780 # kmeier
 3781 Resultado:     matriz
 3782 Argumentos: d (serie o vector)
 3783             cens (serie o vector, opcional)
 3784 
 3785 Devuelve una matriz con el cálculo del estimador no paramétrico de
 3786 Kaplan-Meier de la función de supervivencia (Kaplan y Meier, 1958), dada
 3787 una muestra d de datos de duración, posiblemente acompañada de un registro
 3788 de estado de censura, cens. La matriz que se devuelve tiene tres columnas
 3789 que contienen, respectivamente: los valores únicos ordenados en d, la
 3790 estimación de la función de supervivencia que se corresponde con los
 3791 valores de duración de la columna 1, y la desviación típica (para
 3792 muestras grandes) del estimador, calculados mediante el método de Greenwood
 3793 (1926).
 3794 
 3795 Cuando indicas la serie cens, se utiliza el valor 0 para señalar que una
 3796 observación no está censurada, mientras que el valor 1 indica que una
 3797 observación está censurada del lado derecho (es decir, el período de
 3798 observación del individuo en cuestión concluyó antes de la duración, o
 3799 el período se registró como finalizado). Cuando no indicas cens, se asume
 3800 que todas las observaciones son no censuradas. (Aviso: la semántica de cens
 3801 puede extenderse en algún punto para cubrir otros tipos de censura.)
 3802 
 3803 Ver también "naalen".
 3804 
 3805 # kpsscrit
 3806 Resultado:     matriz
 3807 Argumentos: T (escalar)
 3808             tendenc (booleano)
 3809 
 3810 Devuelve un vector fila que contiene los valores críticos a los niveles de
 3811 10, 5 y 1 por ciento del contraste KPSS para la estacionariedad de una serie
 3812 temporal. El argumento T debe indicar el número de observaciones, y el
 3813 argumento tendenc debe ser igual a 1 si el contraste incluye una constante
 3814 (o 0 en caso contrario).
 3815 
 3816 Los valores críticos que se ofrecen están basados en superficies de
 3817 respuesta estimadas del modo que está establecido por Sephton (Economics
 3818 Letters,1995). Consulta también la instrucción "kps".
 3819 
 3820 # ksetup
 3821 Resultado:     bundle
 3822 Argumentos: Y (serie, matriz o lista)
 3823             H (escalar o matriz)
 3824             F (escalar o matriz)
 3825             Q (escalar o matriz)
 3826             C (matriz, opcional)
 3827 
 3828 Configura un 'bundle' de Kalman, es decir, un objeto que contiene toda la
 3829 información necesaria para definir un modelo de espacio de los estados
 3830 lineal, de la forma
 3831 
 3832   y(t) = H'a(t)
 3833 
 3834 y con la ecuación de transición de estado
 3835 
 3836   a(t+1) = F a(t) + u(t)
 3837 
 3838 en la que Var(u) = Q.
 3839 
 3840 Los objetos que creas mediante esta función puedes utilizalos más
 3841 adelante, con la intervención de las siguientes funciones específicas:
 3842 "kfilter" para hacer filtrado, "ksmooth" y "kdsmooth" para suavizado, y
 3843 "ksimul" para hacer simulaciones.
 3844 
 3845 En realidad, el tipo de modelos que Gretl puede manejar es mucho más amplio
 3846 que el implicado en la anterior representación: es posible disponer de
 3847 modelos variantes en el tiempo, de modelos con precedentes difusos y con
 3848 variable exógena en la ecuación de medida, y de modelos con innovaciones
 3849 con correlaciones cruzadas. Para obtener más detalles, consulta El manual
 3850 de gretl (Capítulo 34).
 3851 
 3852 Ver también "kdsmooth", "kfilter", "ksmooth", "ksimul".
 3853 
 3854 # ksimul
 3855 Resultado:     escalar
 3856 Argumento:  &Mod (referencia a bundle)
 3857 
 3858 Devuelve un escalar. Utiliza un 'bundle' de tipo Kalman previamente definido
 3859 con la función "ksetup" para simular datos.
 3860 
 3861 Para obtener más detalles, consulta El manual de gretl (Capítulo 34).
 3862 
 3863 Ver también "ksetup", "kfilter", "ksmooth".
 3864 
 3865 # ksmooth
 3866 Resultado:     matriz
 3867 Argumento:  &Mod (referencia a bundle)
 3868 
 3869 Realiza un suavizado de punto fijo (hacia atrás) de un 'bundle' de Kalman
 3870 previamente configurado mediante "ksetup"; y devuelve un 0 cuando se ejecuta
 3871 con éxito, o un 1 cuando se encuentran problemas de tipo numérico.
 3872 
 3873 Cuando se completa con éxito, vas a tener a tu disposición el estado ya
 3874 suavizado como Mod.state, y la secuencia de sus matrices de
 3875 varianzas-covarianzas como Mod.stvar. Para obtener más detalles, consulta
 3876 El manual de gretl (Capítulo 34).
 3877 
 3878 Ver también "ksetup", "kdsmooth", "kfilter", "ksimul".
 3879 
 3880 # kurtosis
 3881 Resultado:     escalar
 3882 Argumento:  x (serie)
 3883 
 3884 Devuelve el exceso de curtosis de la serie x, descartando cualquier
 3885 observación ausente.
 3886 
 3887 # lags
 3888 Resultado:     lista o matriz
 3889 Argumentos: p (escalar o vector)
 3890             y (serie, lista o matriz)
 3891             xretardo (booleano, opcional)
 3892 
 3893 Cuando el primer argumento es un escalar, genera los retardos del 1 al p de
 3894 la serie y. Cuando y es una lista, genera esos retardos para todas las
 3895 series que contiene esa lista. Cuando y es una matriz, genera esos retardos
 3896 para todas las columnas de la matriz. En caso de que p = 0, e y sea una
 3897 serie o una lista, el retardo máximo toma por defecto la periodicidad de
 3898 los datos; aparte de eso p deberá ser positivo.
 3899 
 3900 Cuando el primer argumento es un vector, los retardos generados son los que
 3901 están especificados en ese vector. En este caso, un uso habitual podría
 3902 ser el de poner, por ejemplo, p como seq(3,7), omitiendo entonces el primer
 3903 y segundo retardos. Así y todo, también es correcto indicar un vector con
 3904 saltos como en {3,5,7}, aunque los retardos deberán indicarse siempre en
 3905 orden ascendente.
 3906 
 3907 En caso de que el resultado sea una lista, se nombran automáticamente las
 3908 variables generadas con el patrón nombrevar_i, en el que nombrevar estará
 3909 indicando el nombre de la serie original, e i expresará el retardo concreto
 3910 de cada caso. La parte original del nombre se va a truncar cuando así
 3911 resulte necesario, e incluso podrá ajustarse oportunamente para garantizar
 3912 que resulte único dentro del conjunto de nombres que así se vayan a
 3913 construir.
 3914 
 3915 Cuando el segundo argumento y es una lista o una matriz con más de una
 3916 columna, y el nivel de retardo es mayor que 1, la disposición por defecto
 3917 de los elementos en la lista que se devuelve es por orden de variable:
 3918 primero se devuelven todos los retardos de la primera serie o columna
 3919 contenida en ese argumento, seguidos de todos los de la segunda, y así
 3920 sucesivamente. El tercer argumento (opcional) puedes usarlo para cambiar
 3921 esto: si xretardo es no nulo, entonces los elementos se ordenan por retardo:
 3922 el primer retardo de todas las series o columnas, después el segundo
 3923 retardo de todas las series o columnas, etc.
 3924 
 3925 Consulta también "mlag" para la utilización con matrices.
 3926 
 3927 # lastobs
 3928 Resultado:     entero
 3929 Argumentos: y (serie)
 3930             enmuestra (booleano, opcional)
 3931 
 3932 Devuelve el número entero positivo que indexa la última observación no
 3933 ausente de la serie y. Por defecto, se analiza todo el rango de la muestra,
 3934 de forma que, si está activa alguna forma de submuestreo, el valor que se
 3935 devuelve puede ser mayor que el valor devuelto por el accesor "$t2". Pero si
 3936 indicas un valor no nulo en enmuestra, solo se va a tener en cuenta el rango
 3937 de la muestra vigente. Ver también "firstobs".
 3938 
 3939 # ldet
 3940 Resultado:     escalar
 3941 Argumento:  A (matriz cuadradax)
 3942 
 3943 Devuelve un escalar con el logaritmo natural del determinante de A,
 3944 calculado mediante la descomposición LU. Ver también "det", "rcond",
 3945 "cnumber".
 3946 
 3947 # ldiff
 3948 Resultado:     mismo tipo que introducido
 3949 Argumento:  y (serie o lista)
 3950 
 3951 Devuelve un resultado (del tipo del argumento) con las primeras diferencias
 3952 del logaritmo de este; los valores iniciales se consideran NA.
 3953 
 3954 Cuando se devuelve una lista, las variables individuales se nombran de forma
 3955 automática siguiendo el patrón ld_varname, en el que varname indica el
 3956 nombre de la serie original. La parte original del nombre se va a truncar
 3957 cuando así resulte necesario, e incluso podrá ajustarse para garantizar
 3958 que sea único dentro del conjunto de nombres que así se vayan a construir.
 3959 
 3960 Ver también "diff", "sdiff".
 3961 
 3962 # lincomb
 3963 Resultado:     serie
 3964 Argumentos: L (lista)
 3965             b (vector)
 3966 
 3967 Devuelve una nueva serie calculada como una combinación lineal de las
 3968 series de la lista L. Los coeficientes vienen dados por el vector b, cuyo
 3969 tamaño debe ser igual al número de series que hay en L.
 3970 
 3971 Ver también "wmean".
 3972 
 3973 # linearize
 3974 Resultado:     serie
 3975 Argumento:  x (serie)
 3976 
 3977 Para ejecutarlo es preciso tener instalado el TRAMO. Devuelve una serie que
 3978 es una versión "linealizada" del argumento; es decir, una serie en la que
 3979 cualquier valor ausente se substituye por valores interpolados, y en la que
 3980 las observaciones anómalas se ajustan. Para eso se utiliza un mecanismo
 3981 completamente automático del TRAMO. Para obtener más detalles, consulta la
 3982 documentación del TRAMO.
 3983 
 3984 Ten en cuenta que, si la serie del argumento no posee valores ausentes ni
 3985 observaciones que el TRAMO considere anómalas, esta función devuelve una
 3986 copia de la serie original.
 3987 
 3988 # ljungbox
 3989 Resultado:     escalar
 3990 Argumentos: y (serie)
 3991             p (entero)
 3992 
 3993 Devuelve un escalar con el cálculo del estadístico Q de Ljung-Box para la
 3994 serie y, utilizando el nivel de retardo p, a lo largo de la muestra
 3995 seleccionada en ese momento. El nivel de retardo debe ser mayor o igual a 1,
 3996 y menor que el número de observaciones disponibles.
 3997 
 3998 Ese valor del estadístico puedes cotejarlo con la distribución
 3999 Chi-cuadrado con p grados de libertad, para verificar la hipótesis nula de
 4000 que la serie y no tiene autocorrelación. Ver también "pvalue".
 4001 
 4002 # lngamma
 4003 Resultado:     mismo tipo que introducido
 4004 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
 4005 
 4006 Devuelve un resultado (del tipo del argumento) con el logaritmo de la
 4007 función Gamma de x.
 4008 
 4009 # loess
 4010 Resultado:     serie
 4011 Argumentos: y (serie)
 4012             x (serie)
 4013             d (entero, opcional)
 4014             q (escalar, opcional)
 4015             robusta (booleano, opcional)
 4016 
 4017 Realiza una regresión polinómica ponderada localmente, y devuelve una
 4018 serie que contiene los valores previstos de y para cada valor no ausente de
 4019 x. El método que se utiliza es del tipo que está descrito por William
 4020 Cleveland (1979).
 4021 
 4022 Los argumentos d y q (opcionales) permiten especificar: el grado del
 4023 polinomio de x y que proporción de los puntos de datos se van a utilizar en
 4024 la estimación local, respectivamente. Los valores que se les suponen por
 4025 defecto son d = 1 y q = 0.5; y otros valores admisibles para d son 0 y 2.
 4026 Cuando establezcas d = 0, vas a reducir la regresión local a una forma de
 4027 media móvil. El valor de q debe de ser mayor que 0, y no puede ser mayor
 4028 que 1; los valores más grandes producen un resultado final más suavizado.
 4029 
 4030 Cuando se especifica un valor no nulo para el argumento robusta, las
 4031 regresiones locales se reiteran dos veces, con modificaciones en las
 4032 ponderaciones en base a los errores de la iteración previa, y de modo que
 4033 tengan menos influencia las observaciones anómalas.
 4034 
 4035 Revisa también la función "nadarwat" y, por añadido, consulta El manual
 4036 de gretl (Capítulo 38) para obtener más detalles sobre métodos no
 4037 paramétricos.
 4038 
 4039 # log
 4040 Resultado:     mismo tipo que introducido
 4041 Argumento:  x (escalar, serie, matriz o lista)
 4042 
 4043 Devuelve un resultado (del tipo del argumento) con el logaritmo natural de
 4044 x, generando NA si este no es positivo. Aviso: ln es un seudónimo admisible
 4045 para log.
 4046 
 4047 Cuando se devuelve una lista, las variables individuales se nombran de forma
 4048 automática siguiendo el patrón l_varname, en el que varname indica el
 4049 nombre de la serie original. La parte original del nombre va a truncarse
 4050 cuando así resulte necesario, e incluso podrá ajustarse para garantizar
 4051 que sea único dentro del conjunto de nombres que así se vayan a construir.
 4052 
 4053 Observa que, en caso de que el argumento sea una matriz, la función opera
 4054 elemento a elemento. Para la función logarítmica matricial, consulta
 4055 "mlog".
 4056 
 4057 # log10
 4058 Resultado:     mismo tipo que introducido
 4059 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
 4060 
 4061 Devuelve un resultado (del tipo del argumento) con el logaritmo en base 10
 4062 de x, generando NA si este no es positivo.
 4063 
 4064 # log2
 4065 Resultado:     mismo tipo que introducido
 4066 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
 4067 
 4068 Devuelve un resultado (del tipo del argumento) con el logaritmo en base 2 de
 4069 x, generando NA si este no es positivo.
 4070 
 4071 # logistic
 4072 Resultado:     mismo tipo que introducido
 4073 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
 4074 
 4075 Devuelve un resultado (del mismo tipo que el argumento x) con la función
 4076 FDA logística de este; es decir, 1/(1+e^-x). Si x es una matriz, la
 4077 función se aplica a cada elemento.
 4078 
 4079 # lower
 4080 Resultado:     matriz cuadradax
 4081 Argumento:  A (matriz)
 4082 
 4083 Devuelve una matriz triangular inferior de orden n x n: los elementos de la
 4084 diagonal principal y de debajo de esta son iguales a los elementos
 4085 correspondientes de A, y los demás son iguales a cero.
 4086 
 4087 Ver también "upper".
 4088 
 4089 # lrcovar
 4090 Resultado:     matriz
 4091 Argumentos: A (matriz)
 4092             sinmedia (booleano, opcional)
 4093 
 4094 Devuelve una matriz con las varianzas y covarianzas de largo plazo de las
 4095 columnas de la matriz A. Primero, a los datos se les resta la media, excepto
 4096 que se asigne un cero al segundo argumento (opcional). Puedes escoger el
 4097 tipo de kernel y el parámetro de truncado del retardo (el tamaño de la
 4098 ventana), antes de llamar a esta función mediante las opciones relacionadas
 4099 con el HAC que ofrece la instrucción "set", tales como hac_kernel, hac_lag,
 4100 o hac_prewhiten. Consulta también la sección sobre datos de series de
 4101 tiempo y matrices de covarianzas HAC en El manual de gretl (Capítulo 20).
 4102 
 4103 Ver también "lrvar".
 4104 
 4105 # lrvar
 4106 Resultado:     escalar
 4107 Argumentos: y (serie o vector)
 4108             k (entero, opcional)
 4109             mu (escalar, opcional)
 4110 
 4111 Devuelve un escalar con la varianza de largo plazo del argumento y,
 4112 calculada usando un núcleo ("kernel") de Bartlett con tamaño de ventana
 4113 igual a k. Si omites el segundo argumento (o le asignas un valor negativo),
 4114 el tamaño de la ventana se establece por defecto igual a la parte entera de
 4115 la raíz cúbica del tamaño de la muestra.
 4116 
 4117 Para el cálculo de la varianza, la serie y se centra con respecto al
 4118 parámetro opcional mu; y cando este se omite o es NA, se utiliza la media
 4119 muestral.
 4120 
 4121 Para una contrapartida multivariante, consulta "lrcovar".
 4122 
 4123 # Lsolve
 4124 Resultado:     matriz
 4125 Argumentos: L (matriz)
 4126             b (matriz)
 4127 
 4128 Soluciona x en Ax = b, donde L es el factor de Cholesky triangular inferior
 4129 de la matriz definida positiva A, que cumple LL' = A. Puedes obtener un L
 4130 apropiado utilizando la función "cholesky" con A como argumento.
 4131 
 4132 Los siguientes dos cálculos deberían producir el mismo resultado
 4133 (dependiendo de la precisión de la máquina), pero la primera variante
 4134 permite la reutilización de un factor de Cholesky calculado previamente, y
 4135 por lo tanto debería ser substancialmente más rápido si estás
 4136 solucionando de forma repetida para una misma A, y distintos valores de b.
 4137 El aumento de velocidad será mayor, cuanto mayor sea la dimensión de
 4138 columnas de A.
 4139 
 4140 	  # Variante 1
 4141 	  matrix L = cholesky(A)
 4142 	  matrix x = Lsolve(L, b)
 4143 	  # Variante 2
 4144 	  matrix x = A \ b
 4145 
 4146 # max
 4147 Resultado:     escalar o serie
 4148 Argumento:  y (serie o lista)
 4149 
 4150 Si el argumento y es una serie, la función devuelve un escalar con el valor
 4151 máximo de esa serie (en las observaciones no ausentes). Si el argumento es
 4152 una lista, devuelve una serie en la que cada uno de sus valores indica el
 4153 máximo de entre las series listadas, para cada observación.
 4154 
 4155 Ver también "min", "xmax", "xmin".
 4156 
 4157 # maxc
 4158 Resultado:     vector fila
 4159 Argumento:  X (matriz)
 4160 
 4161 Devuelve un vector fila que contiene los valores máximos de cada columna de
 4162 la matriz X.
 4163 
 4164 Ver también "imaxc", "maxr", "minc".
 4165 
 4166 # maxr
 4167 Resultado:     vector columna
 4168 Argumento:  X (matriz)
 4169 
 4170 Devuelve un vector columna que contiene los valores máximos de cada fila de
 4171 la matriz X.
 4172 
 4173 Ver también "imaxc", "maxc", "minr".
 4174 
 4175 # mcorr
 4176 Resultado:     matriz
 4177 Argumento:  X (matriz)
 4178 
 4179 Calcula una matriz de correlaciones (de Pearson), tratando cada columna de
 4180 la matriz argumento X como si fuese una variable. Ver también "corr",
 4181 "cov", "mcov".
 4182 
 4183 # mcov
 4184 Resultado:     matriz
 4185 Argumentos: X (matriz)
 4186             dfcorr (entero, opcional)
 4187 
 4188 Calcula una matriz de varianzas-covarianzas, tratando cada columna de la
 4189 matriz argumento X como si fuese una variable. El divisor es n - 1, en el
 4190 que n es el número de filas de X; excepto que el argumento dfcorr
 4191 (opcional) sea 0, en cuyo caso se utiliza n.
 4192 
 4193 Ver también "corr", "cov", "mcorr".
 4194 
 4195 # mcovg
 4196 Resultado:     matriz
 4197 Argumentos: X (matriz)
 4198             u (vector, opcional)
 4199             w (vector, opcional)
 4200             p (entero)
 4201 
 4202 Devuelve la matriz covariograma para otra matriz X de orden T x k (que
 4203 generalmente contiene regresores), un vector u de orden T (opcional, que
 4204 suele contener los errores), un vector w de orden p+1 (opcional, que
 4205 contiene unas ponderaciones), y un número entero p que indica el nivel de
 4206 retardo y debe ser mayor o igual a 0.
 4207 
 4208 La matriz que se devuelve es la suma para j desde -p hasta p de w(|j|) *
 4209 X(t)X(t-j)' * u(t)u(t-j), donde X(t)' es la t-ésima fila de X.
 4210 
 4211 Si u viene indicado como nulo, los términos u se omiten, y si w viene
 4212 indicado como nulo, todas las ponderaciones se asume que son 1.0.
 4213 
 4214 Por ejemplo, el siguiente trozo de código
 4215 
 4216 	  set seed 123
 4217 	  X    = mnormal(6,2)
 4218 	  Retardo  = mlag(X,1)
 4219 	  Adelanto = mlag(X,-1)
 4220 	  print X Retardo Adelanto
 4221 	  eval X'X
 4222 	  eval mcovg(X, , , 0)
 4223 	  eval X'(X + Retardo + Adelanto)
 4224 	  eval mcovg(X, , , 1)
 4225 
 4226 produce este resultado:
 4227 
 4228 	  ? print X Retardo Adelanto
 4229 	  X (6 x 2)
 4230 
 4231 	    -0.76587      -1.0600
 4232 	    -0.43188      0.30687
 4233 	    -0.82656      0.40681
 4234 	     0.39246      0.75479
 4235 	     0.36875       2.5498
 4236 	     0.28855     -0.55251
 4237 
 4238 	  Retardo (6 x 2)
 4239 
 4240 	      0.0000       0.0000
 4241 	    -0.76587      -1.0600
 4242 	    -0.43188      0.30687
 4243 	    -0.82656      0.40681
 4244 	     0.39246      0.75479
 4245 	     0.36875       2.5498
 4246 
 4247 	  Adelanto (6 x 2)
 4248 
 4249 	    -0.43188      0.30687
 4250 	    -0.82656      0.40681
 4251 	     0.39246      0.75479
 4252 	     0.36875       2.5498
 4253 	     0.28855     -0.55251
 4254 	      0.0000       0.0000
 4255 
 4256 	  ? eval X'X
 4257 	      1.8295       1.4201
 4258 	      1.4201       8.7596
 4259 
 4260 	  ? eval mcovg(X,,, 0)
 4261 	      1.8295       1.4201
 4262 	      1.4201       8.7596
 4263 
 4264 	  ? eval X'(X + Retardo + Adelanto)
 4265 	      3.0585       2.5603
 4266 	      2.5603       10.004
 4267 
 4268 	  ? eval mcovg(X,,, 1)
 4269 	      3.0585       2.5603
 4270 	      2.5603       10.004
 4271 
 4272 # mean
 4273 Resultado:     escalar o serie
 4274 Argumento:  x (serie o lista)
 4275 
 4276 Si x es una serie, la función devuelve un escalar con su media muestral,
 4277 ignorando cualquier observación ausente.
 4278 
 4279 Si x es una lista, la función devuelve una serie y tal que y_t indica la
 4280 media de los valores de las variables de esa lista en la observación t, o
 4281 NA en caso de que exista algún valor ausente en t.
 4282 
 4283 # meanc
 4284 Resultado:     vector fila
 4285 Argumento:  X (matriz)
 4286 
 4287 Devuelve un vector fila con la media de cada columna de X. Ver también
 4288 "meanr", "sumc", "sdc".
 4289 
 4290 # meanr
 4291 Resultado:     vector columna
 4292 Argumento:  X (matriz)
 4293 
 4294 Devuelve un vector columna con la media de cada fila de X. Ver también
 4295 "meanc", "sumr".
 4296 
 4297 # median
 4298 Resultado:     escalar o serie
 4299 Argumento:  x (serie o lista)
 4300 
 4301 Si x es una serie, la función devuelve un escalar con su mediana muestral,
 4302 ignorando cualquier observación ausente.
 4303 
 4304 Si x es una lista, la función devuelve una serie y tal que y_t indica la
 4305 mediana de los valores de las variables de esa lista en la observación t, o
 4306 NA en caso de que exista algún valor ausente en t.
 4307 
 4308 # mexp
 4309 Resultado:     matriz cuadradax
 4310 Argumento:  A (matriz cuadradax)
 4311 
 4312 Calcula la matriz exponencial de una matriz cuadrada A. Si A es una matriz
 4313 real, se utiliza para ello el algoritmo 11.3.1 de Golub y Van Loan (1996).
 4314 Si A es una matriz compleja, el algoritmo utiliza la descomposición en
 4315 autovalores y A debe ser diagonalizable.
 4316 
 4317 Consulta también "mlog".
 4318 
 4319 # mgradient
 4320 Resultado:     matriz
 4321 Argumentos: p (entero)
 4322             theta (vector)
 4323             tipo (entero o cadena)
 4324 
 4325 Derivadas analíticas para las ponderaciones de un MIDAS. Denotando como k
 4326 al número de elementos que componen el vector theta de hiperparámetros,
 4327 esta función devuelve una matriz de orden p x k, que contiene el gradiente
 4328 del vector de ponderaciones (tal como lo calcula la función "mweights") con
 4329 respecto a los elementos de theta. El primer argumento representa el nivel
 4330 de retardo deseado, y el último argumento especifica el tipo de
 4331 disposición de parámetros. Consulta la función mweights para tener una
 4332 relación de los valores admisibles para tipo.
 4333 
 4334 Ver también "mweights", "mlincomb".
 4335 
 4336 # min
 4337 Resultado:     escalar o serie
 4338 Argumento:  y (serie o lista)
 4339 
 4340 Cuando el argumento y es una serie, devuelve un escalar con el valor mínimo
 4341 de las observaciones no ausentes de la serie. Cuando el argumento es una
 4342 lista, devuelve una serie en la que cada elemento es el valor mínimo de
 4343 entre las series listadas, en cada observación.
 4344 
 4345 Ver también "max", "xmax", "xmin".
 4346 
 4347 # minc
 4348 Resultado:     vector fila
 4349 Argumento:  X (matriz)
 4350 
 4351 Devuelve un vector fila con el valor mínimo de cada columna de X.
 4352 
 4353 Ver también "iminc", "maxc", "minr".
 4354 
 4355 # minr
 4356 Resultado:     vector columna
 4357 Argumento:  X (matriz)
 4358 
 4359 Devuelve un vector columna con el valor mínimo de cada fila de X.
 4360 
 4361 Ver también "iminr", "maxr", "minc".
 4362 
 4363 # missing
 4364 Resultado:     mismo tipo que introducido
 4365 Argumento:  x (escalar, serie o lista)
 4366 
 4367 Devuelve una variable binaria (del mismo tipo que el argumento) que toma el
 4368 valor 1 cuando x es NA. Cuando x es una serie, se hace la comprobación para
 4369 cada elemento. Cuando x es una lista de series, devuelve una serie que toma
 4370 el valor 1 en las observaciones en las que al menos una de las series
 4371 presenta un valor ausente, y el valor 0 en otro caso.
 4372 
 4373 Ver también "misszero", "ok", "zeromiss".
 4374 
 4375 # misszero
 4376 Resultado:     mismo tipo que introducido
 4377 Argumento:  x (escalar o serie)
 4378 
 4379 Devuelve un resultado del tipo del argumento, cambiando los NAs por ceros.
 4380 Si x es una serie, se cambia cada elemento. Ver también "missing", "ok",
 4381 "zeromiss".
 4382 
 4383 # mlag
 4384 Resultado:     matriz
 4385 Argumentos: X (matriz)
 4386             p (escalar o vector)
 4387             m (escalar, opcional)
 4388 
 4389 Mueve hacia arriba o abajo las filas de la matriz X. Cuando p es un escalar
 4390 positivo, la función devuelve una matriz semejante a X, pero con los
 4391 valores de cada columna desplazados p filas hacia abajo, y con las primeras
 4392 p filas cubiertas con el valor m. Cuando p es un número negativo, la matriz
 4393 que se devuelve se parece a X, pero con los valores de cada columna
 4394 desplazados hacia arriba, y las últimas filas cubiertas con el valor m. Si
 4395 omites m, se entiende que es igual a cero.
 4396 
 4397 Si p es un vector, la operación indicada en el párrafo anterior se realiza
 4398 con cada uno de los elementos de p, juntando horizontalmente las matrices
 4399 resultantes.
 4400 
 4401 Consulta también "lags".
 4402 
 4403 # mlincomb
 4404 Resultado:     serie
 4405 Argumentos: hfvars (lista)
 4406             theta (vector)
 4407             tipo (entero o cadena)
 4408 
 4409 Esta es una función MIDAS muy oportuna que combina las funciones "lincomb"
 4410 y "mweights". Dada la lista hfvars, elabora una serie que es una suma
 4411 ponderada de los elementos de esa lista. Las ponderaciones se basan en el
 4412 vector theta de hiperparámetros y en el tipo de disposición de
 4413 parámetros: consulta la función mweights para obtener más detalles. Ten
 4414 en cuenta que "hflags" generalmente es el mejor modo de crear una lista
 4415 apropiada para que sea el primer argumento de esta función.
 4416 
 4417 Para ser más explícitos, la expresión
 4418 
 4419 	  series s = mlincomb(hfvars, theta, 2)
 4420 
 4421 es equivalente a
 4422 
 4423 	  matrix w = mweights(nelem(hfvars), theta, 2)
 4424 	  series s = lincomb(hfvars, w)
 4425 
 4426 pero utilizar la función mlincomb, permite economizar algo al teclear y
 4427 también en algunos ciclos de uso de CPU.
 4428 
 4429 # mlog
 4430 Resultado:     matriz cuadradax
 4431 Argumento:  A (matriz cuadradax)
 4432 
 4433 Devuelve una matriz con el logaritmo matricial de A. El algoritmo que se usa
 4434 se basa en la descomposición en autovalores, por lo que necesita que la
 4435 matriz A sea diagonalizable. Consulta también "mexp".
 4436 
 4437 # mnormal
 4438 Resultado:     matriz
 4439 Argumentos: r (entero)
 4440             c (entero, opcional)
 4441 
 4442 Devuelve una matriz formada con valores generados de forma pseudoaleatoria
 4443 mediante variables con distribución Normal estándar, y que va a tener r
 4444 filas y c columnas. Si lo omites, el número de columnas se establece en 1
 4445 (vector columna) por defecto. Ver también "normal", "muniform".
 4446 
 4447 # mols
 4448 Resultado:     matriz
 4449 Argumentos: Y (matriz)
 4450             X (matriz)
 4451             &U (referencia a matriz, o null)
 4452             &V (referencia a matriz, o null)
 4453 
 4454 Devuelve una matriz k x n de estimaciones de parámetros obtenidos mediante
 4455 la regresión de Mínimos Cuadrados Ordinarios de la matriz Y de orden T x n
 4456 sobre la matriz X de orden T x k.
 4457 
 4458 Cuando se indica el tercer argumento, y no es null, la función va a generar
 4459 una nueva matriz U de orden T x n, que contiene los errores. Cuando se
 4460 indica el último argumento, y no es null, la matriz V que se genera va a
 4461 ser de orden k x k, y contiene (a) la matriz de covarianzas de los
 4462 estimadores de los parámetros, si Y tiene solo una columna, o (b) la matriz
 4463 X'X^-1 si Y tiene varias columnas.
 4464 
 4465 Por defecto, las estimaciones se obtienen por medio de la descomposición de
 4466 Cholesky, con un último recurso a la descomposición QR si las columnas de
 4467 X tienen alto grado de multicolinealidad. Puedes forzar el uso de la
 4468 descomposición SVD mediante la instrucción set svd on.
 4469 
 4470 Ver también "mpols", "mrls".
 4471 
 4472 # monthlen
 4473 Resultado:     entero
 4474 Argumentos: mes (escalar o serie)
 4475             año (escalar o serie)
 4476             duracsemana (entero)
 4477 
 4478 Devuelve un número entero que expresa cuantos días (relevantes) tiene un
 4479 mes de un año (en el proléptico calendario Gregoriano), especificados en
 4480 los dos primeros argumentos y considerando la duración de semana indicada
 4481 por duracsemana. Este debe ser igual a 5, 6 o 7 (indicando el valor 6 que no
 4482 se cuentan los domingos, y 5 que no se cuentan ni los sábados ni los
 4483 domingos).
 4484 
 4485 Por ejemplo, si tienes abierto un conjunto de datos mensuales, la expresión
 4486 
 4487 	  series wd = monthlen($obsminor, $obsmajor, 5)
 4488 
 4489 devolverá una serie que va contener el número de días laborables de cada
 4490 uno de los meses de la muestra.
 4491 
 4492 # movavg
 4493 Resultado:     serie
 4494 Argumentos: x (serie)
 4495             p (escalar)
 4496             control (entero, opcional)
 4497             y0 (escalar, opcional)
 4498 
 4499 Devuelve una serie que es una media móvil de x y, dependiendo del valor del
 4500 parámetro p, resultará una media móvil simple o ponderada
 4501 exponencialmente.
 4502 
 4503 Cuando p > 1, la función calcula una media móvil simple de p elementos; es
 4504 decir, calcula la media aritmética de x desde el período t hasta el
 4505 período t-p+1. Cuando indicas un valor no nulo para el argumento control
 4506 (opcional), la media móvil "se centra"; en caso contrario, "se retarda". El
 4507 otro argumento y0 no se va a tener en cuenta.
 4508 
 4509 Cuando p es un fracción decimal entre 0 y 1, la función calcula una media
 4510 móvil exponencial:
 4511 
 4512 y(t) = p*x(t) + (1-p)*y(t-1)
 4513 
 4514 Por defecto, la serie y que se devuelve, se inicia utilizando el primer
 4515 valor válido de x. Pero puedes utilizar el parámetro control para
 4516 especificar un número de observaciones iniciales, de forma que su media se
 4517 tomará como y(0); un valor de cero para control indica que deben tomarse
 4518 todas las observaciones para calcular ese valor. Otra posibilidad consiste
 4519 en que puedes especificar el valor inicial utilizando el argumento opcional
 4520 y0; en ese caso, el argumento control no va a tenerse en cuenta.
 4521 
 4522 # mpiallred
 4523 Resultado:     entero
 4524 Argumentos: &object (referencia a objeto)
 4525             op (cadena)
 4526 
 4527 Solo disponible cuando Gretl está en modo MPI (consulta gretl + MPI);
 4528 deberán invocarlo todos los procesos. Esta función opera igual que
 4529 "mpireduce" excepto por el hecho de que todos los procesos (no solo el
 4530 proceso principal) reciben una copia del objeto "reducido" en lugar del
 4531 original. Por lo tanto, esto es equivalente a lo que hace la función
 4532 mpireduce seguida por una llamada a la función "mpibcast", pero más
 4533 eficiente.
 4534 
 4535 # mpibarrier
 4536 Resultado:     entero
 4537 
 4538 Solo disponible cuando Gretl está en modo MPI (consulta gretl + MPI); no
 4539 requiere argumentos. Fuerza la sincronización de los procesos MPI: ningún
 4540 proceso puede continuar más allá de la barrera hasta que la alcancen todos
 4541 ellos.
 4542 
 4543 	  # Ninguno pasa hasta que todos lleguen aquí
 4544 	  mpibarrier()
 4545 
 4546 # mpibcast
 4547 Resultado:     entero
 4548 Argumentos: &objeto (referencia a objeto)
 4549             raíz (entero, opcional)
 4550 
 4551 Solo disponible cuando Gretl está en modo MPI (consulta gretl + MPI);
 4552 deberán invocarlo todos los procesos. Difunde el argumento objeto, que
 4553 deberás indicar en forma puntero, a todos los procesos. El objeto en
 4554 cuestión deberá ser una matriz, un 'bundle', un 'array' o un escalar ya
 4555 definidos, expresados en todos los procesos anteriores a la difusión.
 4556 Ningún proceso puede continuar después de una llamada a mpibcast hasta que
 4557 todos los procesos lo consigan ejecutar con éxito.
 4558 
 4559 Por defecto, se entiende que la "raíz" u origen de la difusión es el
 4560 proceso MPI con rango 0; pero puedes ajustar esto mediante el segundo
 4561 argumento (opcional), que deberá ser un número entero entre 0 y el número
 4562 de procesos MPI menos 1.
 4563 
 4564 A continuación, tenemos un ejemplo sencillo. Cuando se complete con éxito,
 4565 cada proceso va a tener una copia de la matriz X definida en el rango 0.
 4566 
 4567 	  matrix X
 4568 	  if $mpirank == 0
 4569 	      X = mnormal(T, k)
 4570 	  endif
 4571 	  mpibcast(&X)
 4572 
 4573 # mpirecv
 4574 Resultado:     objeto
 4575 Argumento:  src (entero)
 4576 
 4577 Solo disponible cuando Gretl está en modo MPI (consulta gretl + MPI). Para
 4578 mayor aclaración, mira la función "mpisend", con la que mpirecv deberá
 4579 siempre emparejarse. El argumento src especifica la jerarquía del proceso
 4580 del que se va a recibir el objeto, en el rango que va desde 0 hasta el
 4581 número de procesos MPI menos 1.
 4582 
 4583 # mpireduce
 4584 Resultado:     entero
 4585 Argumentos: &objeto (referencia a objeto)
 4586             op (cadena)
 4587             raíz (entero, opcional)
 4588 
 4589 Solo disponible cuando Gretl está en modo MPI (consulta gretl + MPI);
 4590 deberán invocarlo todos los procesos. Esta función reúne objetos (solo
 4591 escalares o matrices) con un nombre específico e indicados en forma de
 4592 puntero, de todos los procesos; y los "reduce" a un único objeto en el nodo
 4593 raíz.
 4594 
 4595 El argumento op especifica la operación o método de reducción. Los
 4596 métodos admitidos para los escalares son sum (suma), prod (producto), max
 4597 (máximo) y min (mínimo). Para las matrices, los métodos son sum, prod
 4598 (producto de Hadamard), hcat (concatenación horizontal) y vcat
 4599 (concatenación vertical).
 4600 
 4601 Por defecto, se entiende que la "raíz" o meta de la reducción es el
 4602 proceso MPI con rango 0; pero puedes ajustar esto mediante el tercer
 4603 argumento (opcional), que deberá ser un entero entre 0 y el número de
 4604 procesos MPI menos 1.
 4605 
 4606 A continuación, tenemos un ejemplo. Cuando se complete con éxito lo dicho
 4607 antes, el proceso raíz va a tener una matriz X que será la suma de las
 4608 matrices X de todos los procesos.
 4609 
 4610 	  matrix X
 4611 	  X = mnormal(T, k)
 4612 	  mpireduce(&X, sum)
 4613 
 4614 # mpiscatter
 4615 Resultado:     entero
 4616 Argumentos: &M (referencia a matriz)
 4617             op (cadena)
 4618             raíz (entero, opcional)
 4619 
 4620 Solo disponible cuando Gretl está en modo MPI (consulta gretl + MPI);
 4621 deberán invocarlo todos los procesos. Esta función distribuye trozos de
 4622 una matriz del proceso raíz, a todos los procesos. Debes anunciar la matriz
 4623 en todos los procesos que preceden a invocar a mpiscatter, y debes indicarlo
 4624 en forma de puntero.
 4625 
 4626 El argumento op debe ser byrows o bien bycols. Denotemos con q al cociente
 4627 entre el número de filas de la matriz que se va a dispersar, y el número
 4628 de procesos. En el caso byrows, el proceso raíz va a enviar las primeras q
 4629 filas al proceso 0; las siguientes q al proceso 1, etcétera. Si queda un
 4630 remanente del reparto de filas, se añade a la última asignación. El caso
 4631 bycols es exactamente análogo pero el reparto de la matriz se hace por
 4632 columnas.
 4633 
 4634 A continuación, tenemos un ejemplo. Si tenemos 4 procesos, cada uno
 4635 (incluido el raíz) va a tener una porción 2500 x 10 de la X original, tal
 4636 como se encontraba en el proceso raíz. Si quisieras mantener la matriz
 4637 completa en el proceso raíz, es necesario que hagas una copia de la misma
 4638 antes de invocar a mpiscatter.
 4639 
 4640 	  matrix X
 4641 	  if $mpirank == 0
 4642 	      X = mnormal(10000, 10)
 4643 	  endif
 4644 	  mpiscatter(&X, byrows)
 4645 
 4646 # mpisend
 4647 Resultado:     entero
 4648 Argumentos: objeto (objeto)
 4649             destino (entero)
 4650 
 4651 Solo disponible cuando Gretl está en modo MPI (consulta gretl + MPI).
 4652 Envía el objeto indicado (que deberá ser una matriz, un 'bundle', un
 4653 'array' o un escalar) desde el proceso vigente hasta el identificado por el
 4654 entero destino (desde 0 hasta el número de procesos MPI menos 1).
 4655 
 4656 Una llamada a esta función debe siempre estar emparejada con una llamada a
 4657 "mpirecv" en el proceso destino, como en el siguiente ejemplo en el que se
 4658 envía una matriz desde el rango 2 hasta el rango 3.
 4659 
 4660 	  if $mpirank == 2
 4661 	      matrix C = cholesky(A)
 4662 	      mpisend(C, 3)
 4663 	  elif $mpirank == 3
 4664 	      matrix C = mpirecv(2)
 4665 	  endif
 4666 
 4667 # mpols
 4668 Resultado:     matriz
 4669 Argumentos: Y (matriz)
 4670             X (matriz)
 4671             &U (referencia a matriz, o null)
 4672 
 4673 Funciona igual que "mols", devolviendo una matriz, salvo que los cálculos
 4674 se hacen con alta precisión utilizando la biblioteca GMP.
 4675 
 4676 Por defecto, GMP utiliza 256 bits para cada número de punto flotante, pero
 4677 puedes ajustar esto utilizando la variable de contexto GRETL_MP_BITS; por
 4678 ejemplo, GRETL_MP_BITS=1024.
 4679 
 4680 # mrandgen
 4681 Resultado:     matriz
 4682 Argumentos: d (cadena)
 4683             p1 (escalar o matriz)
 4684             p2 (escalar o matriz, condicional)
 4685             p3 (escalar, condicional)
 4686             filas (entero)
 4687             columnas (entero)
 4688 Ejemplos:   matrix mx = mrandgen(u, 0, 100, 50, 1)
 4689             matrix mt14 = mrandgen(t, 14, 20, 20)
 4690 
 4691 Funciona de la misma forma que la función "randgen" excepto por el hecho de
 4692 que devuelve una matriz en lugar de una serie. Los argumentos iniciales
 4693 (cuyo número depende de la distribución escogida) para esta función ya se
 4694 describen para randgen, pero deben estar seguidos por dos números enteros
 4695 para especificar el número de filas y de columnas que va a tener la matriz
 4696 aleatoria deseada. Si indicas p1 o p2 en forma matricial, deben tener un
 4697 número de elementos que sea igual al producto de filas por columnas.
 4698 
 4699 El primero de los ejemplos precedentes crea un vector columna con 50
 4700 elementos, a partir de una distribución Uniforme. El segundo ejemplo crea
 4701 una matriz aleatoria de orden 20 x 20, con valores generados de la
 4702 distribución t con 14 grados de libertad.
 4703 
 4704 Ver también "mnormal", "muniform".
 4705 
 4706 # mread
 4707 Resultado:     matriz
 4708 Argumentos: nombrearchivo (cadena)
 4709             importar (booleano, opcional)
 4710 
 4711 Lee una matriz guardada en el archivo llamado nombrearchivo. Esto está
 4712 pensado principalmente para leer archivos con un formato específico, como
 4713 se describe más abajo; pero también puedes usarlo con archivos genéricos
 4714 de texto delimitado. Para este último tipo de uso, consulta más abajo la
 4715 sección titulada "Archivos con texto delimitado".
 4716 
 4717 Si el archivo posee la extensión ".gz" se asume que se aplicó la
 4718 compresión gzip al guardar los datos. Si tiene la extensión ".bin" se
 4719 asume que el archivo está en formato binario (consulta la función "mwrite"
 4720 para tener más detalles). En caso contrario, si el nombre del archivo
 4721 incluye el sufijo ".mat", se asume que el archivo tiene un formato de texto
 4722 simple, de acuerdo con las siguientes especificaciones:
 4723 
 4724   El archivo comienza con ningún o con un número cualquiera de
 4725   comentarios, definidos por líneas que comienzan con el carácter numeral,
 4726   #; estas líneas se ignoran.
 4727 
 4728   La primera línea que no sea un comentario debe contiene dos enteros,
 4729   separados por un carácter de tabulación, para indicar el número de
 4730   filas y de columnas, respectivamente.
 4731 
 4732   Las columnas se separan por medio de tabulaciones.
 4733 
 4734   El separador decimal es el carácter punto, ".".
 4735 
 4736 Si en el primer argumento no está especificada la ruta completa hasta el
 4737 archivo, se va a buscar en algunas localizaciones que se consideren
 4738 "probables", empezando por el directorio de trabajo establecido en ese
 4739 momento en "workdir". No obstante, cuando se indica un valor no nulo para el
 4740 segundo argumento importar (opcional) de la función, el archivo se busca en
 4741 el directorio "punto" del usuario. Esto tiene la intención de que se use
 4742 esta función junto con las que exportan matrices, y que se ofrecen en el
 4743 contexto de la instrucción "foreign". En ese caso, el argumento
 4744 nombrearchivo debe ser un nombre de archivo simple, sin indicar la ruta
 4745 hasta el archivo.
 4746 
 4747 Archivos con texto delimitado
 4748 
 4749 Si el nombre del archivo que se va a leer tiene la extensión ".csv", las
 4750 reglas que administran la lectura del archivo según su formato son
 4751 diferentes, y más laxas. En este caso, el conjunto de datos presentes no
 4752 debe estar precedido por una línea que especifique el número de filas y de
 4753 columnas. Gretl tratará de determinar el delimitador utilizado (coma,
 4754 espacio, o punto y coma), y hará lo que pueda para importar la matriz,
 4755 admitiendo el uso de la coma como separador decimal, si es necesario. Ten en
 4756 cuenta que el delimitador no debe ser el carácter de tabulación, dado el
 4757 riesgo de confundir ese tipo de archivos con los que tienen el formato
 4758 "original" de Gretl.
 4759 
 4760 Ver también "bread", "mwrite".
 4761 
 4762 # mreverse
 4763 Resultado:     matriz
 4764 Argumentos: X (matriz)
 4765             porcolumna (booleano, opcional)
 4766 
 4767 Devuelve una matriz que contiene las filas de X en orden inverso; o las
 4768 columnas en orden inverso si el segundo argumento tiene un valor no nulo.
 4769 
 4770 # mrls
 4771 Resultado:     matriz
 4772 Argumentos: Y (matriz)
 4773             X (matriz)
 4774             R (matriz)
 4775             q (vector columna)
 4776             &U (referencia a matriz, o null)
 4777             &V (referencia a matriz, o null)
 4778 
 4779 Mínimos cuadrados restringidos: Genera la matriz de orden k x n con los
 4780 parámetros estimados mediante la regresión de mínimos cuadrados de la
 4781 matriz Y de orden T x n, sobre la matriz X de orden T x k, sujeta al
 4782 conjunto de restricciones lineales de los parámetros RB = q, donde B
 4783 representa el vector que formarían los parámetros apilados unos sobre los
 4784 otros. R debe tener kn columnas, y cada línea de ella indica los
 4785 coeficientes de una de las restricciones lineales. El número de filas de q
 4786 debe coincidir con el número de filas de R.
 4787 
 4788 Si el quinto argumento de la función no es null, entonces la matriz U de
 4789 orden T x n va a contener los errores. Cuando proporcionas un argumento
 4790 final que no es null, entonces la matriz V de orden k x k va a guardar la
 4791 contrapartida restringida de la matriz X'X^-1. Puedes construir la matriz de
 4792 varianzas-covarianzas de los estimadores de la ecuación i multiplicando la
 4793 submatriz apropiada de V por una estimación de la varianza de la
 4794 perturbación de esa ecuación.
 4795 
 4796 # mshape
 4797 Resultado:     matriz
 4798 Argumentos: X (matriz)
 4799             r (entero)
 4800             c (entero)
 4801 
 4802 Reordena los elementos de la matriz X en una nueva matriz que tiene r filas
 4803 y c columnas. Los elementos se leen y se guardan comenzando por el de las
 4804 primeras columna y fila de X, y siguiendo con los de las siguientes filas
 4805 hasta acabar con los de esa columna; y luego con las demás columnas. Si X
 4806 tiene menos elementos que k= rc, estos se van a repetir de forma cíclica.
 4807 En otro caso, si X tiene más elementos, solo se utilizan los primeros k
 4808 elementos.
 4809 
 4810 Ver también "cols", "rows", "unvech", "vec", "vech".
 4811 
 4812 # msortby
 4813 Resultado:     matriz
 4814 Argumentos: X (matriz)
 4815             j (entero)
 4816 
 4817 Devuelve una matriz con las mismas filas de la matriz del argumento X
 4818 reordenadas de forma creciente de acuerdo con los elementos de la columna j.
 4819 Este orden es estable: las filas que comparten el mismo valor en la columna
 4820 j no se intercambian.
 4821 
 4822 # msplitby
 4823 Resultado:     array de matrices
 4824 Argumentos: X (matriz)
 4825             v (vector)
 4826 
 4827 Devuelve una formación de matrices, como resultado de separar las filas de
 4828 X verticalmente, bajo el control del vector v. Este vector debe ser de
 4829 longitud igual a la dimensión en filas de X, y debe constar de valores
 4830 enteros con 1 como valor mínimo, y un máximo igual al número de matrices
 4831 que tendrá la formación deseada. Cada elemento de v indica a qué fila de
 4832 la formación de matrices se debe asignar cada fila de la matriz X.
 4833 
 4834 En el siguiente ejemplo se separan las filas de una matriz 3 x 3 en una
 4835 formación de tres matrices: las dos primeras filas se asignan a la primera
 4836 matriz; la segunda matriz se deja vacía; y la tercera matriz incluye la
 4837 tercera fila de X.
 4838 
 4839 	  matrix X = {1,2,3; 4,5,6; 7,8,9}
 4840 	  matrices M = msplitby(X,{1,1,3})
 4841 	  print M
 4842 
 4843 La orden de impresión depara
 4844 
 4845 	  Array de matrices, longitud 3
 4846 	  [1] 2 x 3
 4847 	  [2] null
 4848 	  [3] 1 x 3
 4849 
 4850 Consulta la función "flatten" para la operación inversa.
 4851 
 4852 # muniform
 4853 Resultado:     matriz
 4854 Argumentos: r (entero)
 4855             c (entero, opcional)
 4856 
 4857 Devuelve una matriz formada con números generados de forma pseudoaleatoria
 4858 mediante variables con distribución Uniforme (0,1), y que va a tener r
 4859 filas y c columnas. Si lo omites, el número de columnas se establece en 1
 4860 (vector columna), por defecto. Aviso: El método predilecto para generar
 4861 números pseudoaleatorios con distribución Uniforme es el que usa la
 4862 función "randgen1".
 4863 
 4864 Ver también "mnormal", "uniform".
 4865 
 4866 # mweights
 4867 Resultado:     matriz
 4868 Argumentos: p (entero)
 4869             theta (vector)
 4870             tipo (entero o cadena)
 4871 
 4872 Devuelve un vector de orden p con las ponderaciones MIDAS que se aplican a
 4873 los p retardos de una serie de alta frecuencia, basado en el vector theta de
 4874 hiperparámetros.
 4875 
 4876 El argumento tipo identifica el tipo de disposición de parámetros que va a
 4877 regular el número k de elementos que se solicitan para theta: 1 = para
 4878 Almon exponencial normalizada (k debe ser cuando menos igual a1,
 4879 habitualmente 2); 2 = para Beta normalizada con el retardo final nulo (k =
 4880 2); 3 = para Beta normalizada con el retardo final no nulo (k = 3); y 4 =
 4881 para Almon polinómico (k debe ser cuando menos igual a 1). Ten en cuenta
 4882 que, en el caso de Beta normalizada, los dos primeros elementos de theta
 4883 deben ser positivos.
 4884 
 4885 Puedes indicar el tipo como un código entero, tal y como se muestra más
 4886 abajo, o mediante una de las siguientes cadenas de texto (respectivamente):
 4887 nealmon, beta0, betan o almonp. Si utilizas una cadena de texto, esta
 4888 deberá estar situada entre comillas. Por ejemplo, las dos siguientes
 4889 expresiones son equivalentes:
 4890 
 4891 	  W = mweights(8, theta, 2)
 4892 	  W = mweights(8, theta, "beta0")
 4893 
 4894 Ver también "mgradient", "mlincomb".
 4895 
 4896 # mwrite
 4897 Resultado:     entero
 4898 Argumentos: X (matriz)
 4899             nombrearchivo (cadena)
 4900             exportar (booleano, opcional)
 4901 
 4902 Escribe la matriz del argumento X en un archivo con el nombre nombrearchivo.
 4903 Por defecto, este archivo va a ser de texto plano y, en la primera línea,
 4904 va a contener dos números enteros que representan el número de filas y de
 4905 columnas separados (respectivamente) por un carácter de tabulación. En las
 4906 siguientes filas, los elementos de la matriz se muestran con notación
 4907 científica, separados por tabulaciones (una línea por fila). Para evitar
 4908 confusiones al leerlos, los archivos que se escriban en este formato deben
 4909 ser denominados con el sufijo ".mat". Para formatos alternativos, mira más
 4910 abajo.
 4911 
 4912 Cuando ya existe un archivo llamado nombrearchivo, se va a sobrescribir. La
 4913 ejecución de la función devuelve un entero igual a 0 si no se completa con
 4914 éxito; y devuelve un entero que no es cero cuando sucede un fallo (por
 4915 ejemplo si no se puede sobrescribir el archivo).
 4916 
 4917 El archivo con los resultados va a escribirse en el directorio establecido
 4918 como vigente, "workdir", excepto que la cadena de texto del argumento
 4919 nombrearchivo especifique el directorio con la ruta completa. No obstante,
 4920 si indicas un valor no nulo para el argumento exportar, el archivo con los
 4921 resultados va a escribirse en el directorio "punto" del usuario, donde
 4922 estará accesible por defecto mediante las funciones para cargar matrices
 4923 que se ofrecen en el contexto de la instrucción "foreign". En este caso,
 4924 debes indicar un simple nombre de archivo para el segundo argumento, sin la
 4925 parte que expresa la ruta al directorio.
 4926 
 4927 Las matrices guardadas mediante la forma que tiene por defecto la función
 4928 mwrite, pueden leerse fácilmente con otros programas. Consulta El manual de
 4929 gretl (Capítulo 16) para obtener más detalles.
 4930 
 4931 Tres matizaciones, que se excluyen mutuamente, de esta función están
 4932 disponibles como se indica a continuación:
 4933 
 4934   Si el argumento nombrearchivo tiene la extensión ".gz", entonces el
 4935   archivo se guarda con el formato descrito más arriba, pero usando la
 4936   compresión gzip.
 4937 
 4938   Si el argumento nombrearchivo tiene la extensión ".bin", entonces la
 4939   matriz se guarda con formato binario. En este caso, los primeros 19 bytes
 4940   contienen los caracteres gretl_binary_matrix; los siguientes 8 bytes
 4941   contienen dos enteros de 32 bits que proporcionan el número de filas y de
 4942   columnas; y lo que resta del archivo contiene los elementos de la matriz
 4943   ordenados por columnas, en formato "little-endian doubles". Cuando
 4944   ejecutas Gretl en un sistema "big-endian", los valores binarios se
 4945   convierten a "little-endian" al escribirlos, y a "big-endian" al leerlos.
 4946 
 4947   Si el argumento nombrearchivo tiene la extensión ".csv", entonces la
 4948   matriz se guarda con formato de separación con comas, sin la línea de
 4949   encabezamiento que indique el número de filas y de columnas que la
 4950   siguen. Esto podría hacer más sencillo el tratamiento con programas de
 4951   terceros, pero no es recomendable cuando se pretende leer el archivo con
 4952   los elementos de la matriz mediante Gretl.
 4953 
 4954 Ten en cuenta que, si vas a leer el archivo con la matriz utilizando otro
 4955 software ajeno, no resulta aconsejable que utilices las opciones gzip ni
 4956 binario. Pero si lo quieres para que lo lea Gretl, estos dos formatos
 4957 alternativos permiten ahorrar espacio; y con el formato binario logras una
 4958 lectura más rápida de matrices grandes. El formato gzip no es recomendable
 4959 para matrices muy grandes porque la descompresión puede ser bastante lenta.
 4960 
 4961 Ver también "mread". Para escribir una matriz en un archivo, como conjunto
 4962 de datos, consulta "store".
 4963 
 4964 # mxtab
 4965 Resultado:     matriz
 4966 Argumentos: x (serie o vector)
 4967             y (serie o vector)
 4968 
 4969 Devuelve una matriz que incluye la tabulación cruzada de los valores
 4970 contenidos en x (por filas) e y (por columnas). Los dos argumentos de esta
 4971 función deben ser del mismo tipo (ambas series o ambos vectores columna) y,
 4972 a causa de la utilización típica de esta función, se asume que contiene
 4973 únicamente valores enteros.
 4974 
 4975 Ver también "values".
 4976 
 4977 # naalen
 4978 Resultado:     matriz
 4979 Argumentos: d (serie o vector)
 4980             cens (serie o vector, opcional)
 4981 
 4982 Devuelve el cálculo del estimador no paramétrico de Nelson-Aalen de la
 4983 función de riesgo (Nelson, 1972; Aalen, 1978), dada una muestra d de datos
 4984 de duración, que posiblemente esté acompañada de un registro de estado de
 4985 censura, cens. La matriz que devuelve la función tiene tres columnas que
 4986 contienen, respectivamente: los valores únicos ordenados en d, la
 4987 estimación de la función de riesgo acumulado que se corresponde con los
 4988 valores de duración de la columna 1, y la desviación típica del
 4989 estimador.
 4990 
 4991 Cuando indicas la serie cens, se utiliza el valor 0 para señalar que una
 4992 observación no está censurada, mientras que el valor 1 indica que una
 4993 observación está censurada del lado derecho (es decir, el período de
 4994 observación del individuo en cuestión concluyó antes de la duración o el
 4995 período se registró como finalizado). Cuando no indicas cens, se asume que
 4996 todas las observaciones son no censuradas. (Aviso: la semántica de cens
 4997 puede extenderse en algún punto para cubrir otros tipos de censura.)
 4998 
 4999 Ver también "kmeier".
 5000 
 5001 # nadarwat
 5002 Resultado:     serie
 5003 Argumentos: y (serie)
 5004             x (serie)
 5005             h (escalar, opcional)
 5006             LOO (booleano, opcional)
 5007             recorte (escalar, opcional)
 5008 
 5009 Calcula una serie con la estimación no paramétrica de la media condicional
 5010 de y dado x, de Nadaraya-Watson. La serie que devuelve la función, contiene
 5011 m(x_i), los valores de las estimaciones de E(y_i|x_i) para cada uno de los
 5012 elementos no ausentes de la serie x.
 5013 
 5014 La función núcleo (kernel) empleada por este estimador viene dada por K =
 5015 exp(-x^2/2h) cuando |x|<T, y es igual a cero en otro caso. (T = Parámetro
 5016 de recorte.)
 5017 
 5018 Los tres argumentos opcionales modulan el comportamiento del estimador tal
 5019 como se describe más abajo.
 5020 
 5021 Ancho de banda
 5022 
 5023 Puedes usar el argumento h para controlar el ancho de banda ("bandwidth"),
 5024 mediante un número real positivo. Habitualmente este es un número
 5025 pequeño, pues valores más grandes de h hacen que m(x) sea más suave. Una
 5026 elección popular es hacer que h sea proporcional a n^-0.2. Si omites h o lo
 5027 igualas a cero, el ancho de banda se establece por defecto con un valor
 5028 determinado por los datos, utilizando la proporcionalidad que se acaba de
 5029 mencionar, pero introduciendo la dispersión de los datos de x tal como la
 5030 mide el rango inter-cuartil o la desviación estándar; consulta El manual
 5031 de gretl (Capítulo 38) para obtener más detalles.
 5032 
 5033 Dejar-una-fuera
 5034 
 5035 "Dejar-una-fuera" es una variante del algoritmo, que omite la observación
 5036 i-ésima cando se evalúa m(x_i). Esto hace que el estimador de
 5037 Nadaraya-Watson sea numéricamente más robusto, y por eso se recomienda
 5038 habitualmente utilizarlo cuando el estimador se calcula con intención de
 5039 hacer inferencias. Esta variante no está permitida por defecto, pero se
 5040 activa cuando se indica un valor no nulo para el argumento LOO.
 5041 
 5042 Recorte
 5043 
 5044 Puedes usar el argumento recorte para controlar el grao de "recorte" que se
 5045 impone para prevenir problemas numéricos, cuando la función 'kernel' se
 5046 está evaluando demasiado lejos de cero. Este parámetro se expresa como un
 5047 múltiplo de h, siendo 4 el valor por defecto. En algunos casos, puede ser
 5048 preferible utilizar un valor mayor que 4. De nuevo, consulta El manual de
 5049 gretl (Capítulo 38) para obtener más detalles.
 5050 
 5051 Consulta también "loess".
 5052 
 5053 # nelem
 5054 Resultado:     entero
 5055 Argumento:  L (lista, matriz, bundle o array)
 5056 
 5057 Devuelve un entero con el número de elementos que hay en el argumento; este
 5058 puede ser una lista, una matriz, un 'bundle' o un 'array' (pero no una
 5059 serie).
 5060 
 5061 # ngetenv
 5062 Resultado:     escalar
 5063 Argumento:  s (cadena)
 5064 
 5065 Devuelve un escalar con el valor numérico de una variable de contexto que
 5066 tiene el nombre del argumento s, se esa variable está definida y se tiene
 5067 un valor numérico; en otro caso devuelve NA. Consulta también "getenv".
 5068 
 5069 # nlines
 5070 Resultado:     escalar
 5071 Argumento:  buf (cadena)
 5072 
 5073 Devuelve un escalar con la cantidad de filas completas (es decir, filas que
 5074 rematan con el carácter de nueva línea) en buf.
 5075 
 5076 Ejemplo:
 5077 
 5078         string web_page = readfile("http://gretl.sourceforge.net/")
 5079         scalar number = nlines(web_page)
 5080         print number
 5081 
 5082 # NMmax
 5083 Resultado:     escalar
 5084 Argumentos: &b (referencia a matriz)
 5085             f (llamada a función)
 5086             maxevalfunc (entero, opcional)
 5087 
 5088 Devuelve un escalar con el resultado de una maximización numérica hecha
 5089 con el método del simplex sin derivadas de Nelder-Mead. El argumento b debe
 5090 contener los valores iniciales de un conjunto de parámetros, y el argumento
 5091 f debe especificar una llamada a la función que va a calcular el criterio
 5092 objetivo (escalar) que se quiere maximizar, dados los valores vigentes de
 5093 los parámetros, así como cualesquiera otros datos que sean relevantes.
 5094 Cuando se completa con éxito su ejecución, NMmax devuelve el valor
 5095 maximizado del criterio objetivo, y b contiene finalmente los valores de los
 5096 parámetros que producen el máximo.
 5097 
 5098 Puedes utilizar el tercer argumento (opcional) para indicar el número
 5099 máximo de evaluaciones de la función; si lo omites o lo estableces igual a
 5100 cero, el máximo se toma por defecto igual a 2000. Como indicación especial
 5101 para esta función, puedes poner un valor negativo para o argumento
 5102 maxevalfunc. En ese caso, se toma su valor absoluto y NMmax muestra un fallo
 5103 si el mejor valor encontrado para la función objetivo después de realizar
 5104 el máximo número de evaluaciones de la función, no es un óptimo local.
 5105 Por otra parte, en este sentido la no convergencia no se trata como un
 5106 fallo.
 5107 
 5108 Si tu objetivo realmente es alcanzar un mínimo, puedes bien cambiar la
 5109 función considerando el negativo del criterio, o bien, alternativamente,
 5110 puedes invocar la función NMmaxbajo el alias NMmin..
 5111 
 5112 Para más detalles y ejemplos, consulta El manual de gretl (Capítulo 35).
 5113 Ver también "simann".
 5114 
 5115 # NMmin
 5116 Resultado:     escalar
 5117 
 5118 Un alias de "NMmax". Si invocas la función bajo este nombre, se ejecuta
 5119 haciendo una minimización.
 5120 
 5121 # nobs
 5122 Resultado:     entero
 5123 Argumento:  y (serie)
 5124 
 5125 Devuelve el número de observaciones no ausentes de la variable y en la
 5126 muestra vigente seleccionada.
 5127 
 5128 # normal
 5129 Resultado:     serie
 5130 Argumentos: mu (escalar)
 5131             sigma (escalar)
 5132 
 5133 Devuelve una serie generada con una variable pseudoaleatoria gaussiana de
 5134 media mu y desviación típica sigma. Si no indicas ningún argumento, los
 5135 valores que se devuelven son los de una variable con distribución de
 5136 probabilidad Normal estándar, N(0,1). Los valores se producen utilizando el
 5137 método Ziggurat (Marsaglia y Tsang, 2000).
 5138 
 5139 Ver también "randgen", "mnormal", "muniform".
 5140 
 5141 # normtest
 5142 Resultado:     matriz
 5143 Argumentos: y (serie o vector)
 5144             método (cadena, opcional)
 5145 
 5146 Devuelve un vector fila con los resultados de realizar un contraste de
 5147 Normalidad sobre y. La función realiza por defecto el contraste de
 5148 Doornik-Hansen, pero puedes utilizar el argumento método (opcional) para
 5149 escoger una alternativa. Indica: swilk para ejecutar el contraste de
 5150 Shapiro-Wilk, jbera para realizar el contraste de Jarque-Bera, o lillie para
 5151 efectuar el contraste de Lilliefors.
 5152 
 5153 Puedes indicar el segundo argumento con formato entre comillas o sin ellas.
 5154 En este último caso, también puedes indicar una cadena de texto cuyo valor
 5155 sea el nombre de uno de los métodos, por el que se va a substituir cuando
 5156 se ejecuta. A continuación se muestran tres modos aceptables de ejecutar el
 5157 contraste de Shapiro-Wilk:
 5158 
 5159 	  matrix nt = normtest(y, swilk)
 5160 	  matrix nt = normtest(y, "swilk")
 5161 	  string testtype = "swilk"
 5162 	  matrix nt = normtest(y, testtype)
 5163 
 5164 El vector fila que se devuelve es de orden 1 x 2; contiene el valor del
 5165 estadístico de contraste solicitado y la probabilidad asociada a ese valor.
 5166 Consulta también la instrucción "normtest".
 5167 
 5168 # npcorr
 5169 Resultado:     matriz
 5170 Argumentos: x (serie o vector)
 5171             y (serie o vector)
 5172             método (cadena, opcional)
 5173 
 5174 Devuelve un vector fila con los cálculos de una medida de correlación
 5175 entre x e y, utilizando un método no paramétrico. Si indicas el tercer
 5176 argumento, este debe ser kendall (para el método por defecto, el tau de
 5177 Kendall, versión b) o bien spearman (para el rho de Spearman).
 5178 
 5179 El resultado que se devuelve es un vector fila con 3 valores que indican: la
 5180 medición de la correlación, el valor del estadístico de contraste de la
 5181 hipótesis nula de incorrelación, y la probabilidad asociada a ese valor.
 5182 Observa que, si el tamaño de la muestra es muy pequeño, el estadístico de
 5183 contraste y/o la probabilidad puede ser NaN (no es número, o ausente).
 5184 
 5185 Consulta también "corr" para la correlación de Pearson.
 5186 
 5187 # npv
 5188 Resultado:     escalar
 5189 Argumentos: x (serie o vector)
 5190             r (escalar)
 5191 
 5192 Devuelve un escalar con el Valor Actual Neto de x, considerado este como una
 5193 secuencia de pagos (negativos) e ingresos (positivos), evaluados a una tasa
 5194 de descuento anual que debes indicar en el argumento r como fracción
 5195 decimal entre 0 y 1, no como porcentaje (por ejemplo 0.05, y no 5%). El
 5196 primer valor de la serie/vector del primer argumento se considera que está
 5197 fechado "ahora", y no se descuenta. Para imitar una función VAN en la que
 5198 se descuente el primer valor, añade un cero al principio de la serie/vector
 5199 del primer argumento.
 5200 
 5201 El tipo de frecuencia de los datos que admite esta función puede ser anual,
 5202 trimestral, mensual y sin fecha (este tipo se trata como si fuera anual).
 5203 
 5204 Ver también "irr".
 5205 
 5206 # NRmax
 5207 Resultado:     escalar
 5208 Argumentos: &b (referencia a matriz)
 5209             f (llamada a función)
 5210             g (llamada a función, opcional)
 5211             h (llamada a función, opcional)
 5212 
 5213 Devuelve un escalar con el resultado de una maximización numérica hecha
 5214 con el método de Newton-Raphson. El argumento b debe contener los valores
 5215 iniciales del conjunto de parámetros, y el argumento f debe indicar una
 5216 llamada a la función que va a calcular el criterio objetivo (escalar) que
 5217 quieres maximizar, dados los valores vigentes de los parámetros, así como
 5218 cualquier otro dato relevante. Si lo que quieres realmente es minimizar el
 5219 criterio objetivo, esta función debería devolver el valor negativo del
 5220 mismo. Cuando se completa con éxito su ejecución, NRmax devuelve el valor
 5221 maximizado del criterio objetivo, y b va a contener los valores de los
 5222 parámetros que proporcionan el máximo de ese criterio.
 5223 
 5224 El tercer y cuarto argumentos (opcionales) proporcionan modos de indicar,
 5225 respectivamente, las derivadas analíticas y una matriz hessiana analítica
 5226 (negativa). Las funciones a las que se refieren estos argumentos g y h deben
 5227 tener, como primer elemento, una matriz definida con anterioridad que sea
 5228 del rango correcto para poder contener el vector gradiente o la matriz
 5229 hessiana, indicados en forma de puntero. Además, otro de sus elementos,
 5230 debe ser el vector de parámetros (en forma de puntero o no). Otro tipo de
 5231 elementos son opcionales. Si omites cualquiera de los argumentos opcionales
 5232 (o los dos), se utiliza una aproximación numérica.
 5233 
 5234 Para más detalles y ejemplos, consulta El manual de gretl (Capítulo 35).
 5235 Ver también "BFGSmax", "fdjac".
 5236 
 5237 # NRmin
 5238 Resultado:     escalar
 5239 
 5240 Un alias de "NRmax". Si invocas la función bajo este nombre, se ejecuta
 5241 haciendo una minimización.
 5242 
 5243 # nullspace
 5244 Resultado:     matriz
 5245 Argumento:  A (matriz)
 5246 
 5247 Devuelve una matriz con el cálculo del espacio nulo a la derecha
 5248 correspondiente a la matriz A, hecho mediante la descomposición en valores
 5249 singulares: el resultado es una matriz B que hace que el producto AB sea una
 5250 matriz nula. Como excepción, si la matriz A tiene rango completo por
 5251 columnas, el resultado que se devuelve es una matriz vacía. Por otro lado,
 5252 si A es de orden m x n, entonces B va a ser n por (n - r), donde r es el
 5253 rango de A.
 5254 
 5255 Si A no tiene rango completo por columnas, entonces al concatenar
 5256 verticalmente la matriz A y la matriz traspuesta de B, se genera una matriz
 5257 con rango completo.
 5258 
 5259 Ejemplo:
 5260 
 5261       A = mshape(seq(1,6),2,3)
 5262       B = nullspace(A)
 5263       C = A | B'
 5264 
 5265       print A B C
 5266 
 5267       eval A*B
 5268       eval rank(C)
 5269 
 5270 produce...
 5271 
 5272       ? print A B C
 5273       A (2 x 3)
 5274 
 5275       1   3   5
 5276       2   4   6
 5277 
 5278       B (3 x 1)
 5279 
 5280       -0.5
 5281          1
 5282       -0.5
 5283 
 5284       C (3 x 3)
 5285 
 5286          1      3      5
 5287          2      4      6
 5288       -0.5      1   -0.5
 5289 
 5290       ? eval A*B
 5291       -4.4409e-16
 5292       -4.4409e-16
 5293 
 5294       ? eval rank(C)
 5295       3
 5296 
 5297 Ver también "rank", "svd".
 5298 
 5299 # numhess
 5300 Resultado:     matriz
 5301 Argumentos: b (vector columna)
 5302             fcall (llamada a función)
 5303             d (escalar, opcional)
 5304 
 5305 Calcula una aproximación numérica a la matriz hessiana asociada al vector
 5306 n-dimensional b, y a la función objetivo que se especifique mediante el
 5307 argumento fcall. La llamada a la función debe tener b como primer argumento
 5308 (bien directamente o bien en forma de puntero), seguido de cualquier
 5309 argumento adicional que pueda ser necesario, y debe devolver como resultado
 5310 un escalar. Al completarse con éxito numhess devuelve una matriz n x n que
 5311 contiene la hessiana, y que es exactamente simétrica por construcción.
 5312 
 5313 El método utiliza la extrapolación de Richardson, con cuatro pasos. Puedes
 5314 usar el tercer argumento (opcional) para establecer la fracción d del valor
 5315 del parámetro que se utiliza para determinar el tamaño del paso inicial.
 5316 Cuando omites este argumento, por defecto va a ser d = 0.01.
 5317 
 5318 Aquí tienes un ejemplo de su uso:
 5319 
 5320 	  matrix H = numhess(theta, myfunc(&theta, X))
 5321 
 5322 Ver también "BFGSmax", "fdjac".
 5323 
 5324 # obs
 5325 Resultado:     serie
 5326 
 5327 Devuelve una serie de números enteros consecutivos, correspondiendo el 1
 5328 con el inicio del conjunto de datos. Ten en cuenta que el resultado no va a
 5329 depender de que tengas escogida una submuestra. Esta función es útil
 5330 especialmente con conjuntos de datos de series temporales. Advertencia:
 5331 Puedes escribir t en lugar de obs, con el mismo efecto.
 5332 
 5333 Ver también "obsnum".
 5334 
 5335 # obslabel
 5336 Resultado:     cadena
 5337 Argumento:  t (entero)
 5338 
 5339 Devuelve la etiqueta de la observación t, siendo t un número entero
 5340 positivo que representa a esa observación. La operación inversa se puede
 5341 hacer mediante la función "obsnum".
 5342 
 5343 # obsnum
 5344 Resultado:     entero
 5345 Argumento:  s (cadena)
 5346 
 5347 Devuelve el número entero que indica la observación que se corresponde con
 5348 la cadena del argumento s. Ten en cuenta que el resultado no va a depender
 5349 de que tengas escogida una submuestra. Esta función es útil con conjuntos
 5350 de datos de series temporales. Por ejemplo, el siguiente código ...
 5351 
 5352 	  open denmark
 5353 	  k = obsnum(1980:1)
 5354 
 5355 ... genera k = 25, indicando que el primer trimestre de 1980 es la vigésimo
 5356 quinta observación de la base de datos denmark.
 5357 
 5358 Ver también "obs", "obslabel".
 5359 
 5360 # ok
 5361 Resultado:     mira más abajo
 5362 Argumento:  x (escalar, serie, matriz o lista)
 5363 
 5364 Cuando el argumento x es un escalar, esta función devuelve 1 se x no es NA,
 5365 y 0 en otro caso. Cuando x es una serie, devuelve otra serie que toma el
 5366 valor 1 en las observaciones en las que el argumento no tiene valores
 5367 ausentes, y toma el valor cero en los demás. Si x es una lista, el
 5368 resultado es una serie con 0 en las observaciones en las que al menos una
 5369 serie de la lista tiene un valor ausente, y 1 en otro caso.
 5370 
 5371 Cuando el argumento x es una matriz, la función devuelve otra matriz de la
 5372 misma dimensión que x, con el valor 1 en las posiciones que se corresponden
 5373 con elementos finitos de x, y con el valor 0 en las posiciones en las que
 5374 los elementos no son finitos (o bien infinitos, o bien "no números", para
 5375 el estándar IEEE 754).
 5376 
 5377 Ver también "missing", "misszero", "zeromiss". Pero ten en cuenta que estas
 5378 funciones no son aplicables a matrices.
 5379 
 5380 # onenorm
 5381 Resultado:     escalar
 5382 Argumento:  X (matriz)
 5383 
 5384 Devuelve un escalar con la norma 1 de la matriz X, es decir, el máximo de
 5385 los resultados de sumar los valores absolutos de los elementos de X por
 5386 columnas.
 5387 
 5388 Ver también "infnorm", "rcond".
 5389 
 5390 # ones
 5391 Resultado:     matriz
 5392 Argumentos: r (entero)
 5393             c (entero, opcional)
 5394 
 5395 Devuelve una matriz con r filas y c columnas, cubierta con valores iguales a
 5396 1. Si lo omites, el número de columnas se establece en 1 (vector columna),
 5397 por defecto.
 5398 
 5399 Ver también "seq", "zeros".
 5400 
 5401 # orthdev
 5402 Resultado:     serie
 5403 Argumento:  y (serie)
 5404 
 5405 Se aplica tan solo si el conjunto vigente de datos tiene una estructura de
 5406 panel, y devuelve una serie con el cálculo de las desviaciones ortogonales
 5407 adelantadas para la variable y.
 5408 
 5409 Algunas veces se utiliza esta transformación en lugar de la diferenciación
 5410 para eliminar los efectos individuales de los datos de panel. Por
 5411 compatibilidad con las primeras diferencias, las desviaciones se guardan
 5412 adelantadas un paso de su localización temporal verdadera (es decir, el
 5413 valor en la observación t es la desviación que, expresándolo de manera
 5414 estricta, pertenece a t - 1). De este modo, se pierde la primera
 5415 observación en cada serie temporal, no la última.
 5416 
 5417 Ver también "diff".
 5418 
 5419 # pdf
 5420 Resultado:     mismo tipo que introducido
 5421 Argumentos: d (cadena)
 5422             ... (mira más abajo)
 5423             x (escalar, serie o matriz)
 5424 Ejemplos:   f1 = pdf(N, -2.5)
 5425             f2 = pdf(X, 3, y)
 5426             f3 = pdf(W, forma, escala, y)
 5427 
 5428 Calcula el valor de la función de densidad de probabilidad, y devuelve un
 5429 resultado (del mismo tipo que el argumento) con la densidad en x de la
 5430 distribución identificada por el código d. Consulta "cdf" para obtener
 5431 más detalles acerca de los argumentos (escalares) exigidos. Esta función
 5432 pdf acepta las distribuciones: Normal, t de Student, Chi-cuadrado, F, Gamma,
 5433 Beta, Exponencial, Weibull, Laplace, Error Generalizado, Binomial y Poisson.
 5434 Ten en cuenta que para la Binomial y la Poisson, lo que se calcula de hecho
 5435 es la masa de probabilidad en el punto especificado. Para t de Student,
 5436 Chi-cuadrado y F también están disponibles sus variantes no centrales.
 5437 
 5438 Para la distribución Normal, consulta también "dnorm".
 5439 
 5440 # pergm
 5441 Resultado:     matriz
 5442 Argumentos: x (serie o vector)
 5443             anchobanda (escalar, opcional)
 5444 
 5445 Si solo indicas la serie o vector del primer argumento, se calcula su
 5446 periodograma en la muestra. Si indicas el escalar del segundo argumento,
 5447 calcula la estimación del espectro de x con una ventana de retardos de
 5448 Bartlett con un ancho de banda igual a ese escalar, hasta un máximo igual a
 5449 la mitad del número de observaciones (T/2).
 5450 
 5451 Devuelve una matriz con T/2 filas y dos columnas: la primera de estas
 5452 contiene la frecuencia (omega) desde 2pi/T hasta pi, y la segunda de las
 5453 columnas contiene la densidad espectral correspondiente.
 5454 
 5455 # pexpand
 5456 Resultado:     serie
 5457 Argumento:  v (vector)
 5458 
 5459 Se aplica tan solo si el conjunto vigente de datos tiene una estructura de
 5460 panel, y realiza la operación inversa de "pshrink". Es decir, dado un
 5461 vector que tiene una longitud igual al número de elementos de la muestra
 5462 (de panel) vigente seleccionada, esta función devuelve una serie en la cual
 5463 cada valor del argumento se repite T veces, donde T expresa la longitud
 5464 temporal del panel. De este modo, la serie resultante es invariante con
 5465 respecto al tiempo.
 5466 
 5467 # pmax
 5468 Resultado:     serie
 5469 Argumentos: y (serie)
 5470             máscara (serie, opcional)
 5471 
 5472 Se aplica tan solo si el conjunto vigente de datos tiene una estructura de
 5473 panel, y devuelve una serie que contiene cada uno de los valores máximos de
 5474 la variable y en cada unidad de corte transversal (repitiéndolo en los
 5475 períodos temporales de cada una de estas).
 5476 
 5477 Cuando indicas el segundo argumento (opcional), se van a ignorar aquellas
 5478 observaciones en las que el valor de máscara sea igual a cero.
 5479 
 5480 Ver también "pmin", "pmean", "pnobs", "psd", "pxsum", "pshrink", "psum".
 5481 
 5482 # pmean
 5483 Resultado:     serie
 5484 Argumentos: y (serie)
 5485             máscara (serie, opcional)
 5486 
 5487 Se aplica tan solo si el conjunto vigente de datos tiene una estructura de
 5488 panel, y devuelve una serie que contiene cada una de las medias temporales
 5489 de la variable y en cada unidad de corte transversal (repitiendo cada valor
 5490 en los períodos temporales de cada una de estas). Las observaciones
 5491 ausentes se ignoran al calcular las medias.
 5492 
 5493 Cuando indicas el segundo argumento (opcional), se van a ignorar aquellas
 5494 observaciones en las que el valor de máscara sea igual a cero.
 5495 
 5496 Ver también "pmax", "pmin", "pnobs", "psd", "pxsum", "pshrink", "psum".
 5497 
 5498 # pmin
 5499 Resultado:     serie
 5500 Argumentos: y (serie)
 5501             máscara (serie, opcional)
 5502 
 5503 Se aplica tan solo si el conjunto vigente de datos tiene una estructura de
 5504 panel, y devuelve una serie que contiene cada uno de los valores mínimos de
 5505 la variable y en cada unidad de corte transversal (repitiendo cada valor en
 5506 los períodos temporales de cada una de estas).
 5507 
 5508 Cuando indicas el segundo argumento (opcional), se van a ignorar aquellas
 5509 observaciones en las que el valor de máscara sea igual a cero.
 5510 
 5511 Ver también "pmax", "pmean", "pnobs", "psd", "pshrink", "psum".
 5512 
 5513 # pnobs
 5514 Resultado:     serie
 5515 Argumentos: y (serie)
 5516             máscara (serie, opcional)
 5517 
 5518 Se aplica tan solo si el conjunto vigente de datos tiene una estructura de
 5519 panel, y devuelve una serie que contiene el número de observaciones
 5520 válidas de la variable y en cada unidad de corte transversal (repitiéndolo
 5521 en los períodos temporales de cada una de estas).
 5522 
 5523 Cuando indicas el segundo argumento (opcional), se van a ignorar aquellas
 5524 observaciones en las que el valor de máscara sea igual a cero.
 5525 
 5526 Ver también "pmax", "pmin", "pmean", "psd", "pshrink", "psum".
 5527 
 5528 # polroots
 5529 Resultado:     matriz
 5530 Argumento:  a (vector)
 5531 
 5532 Devuelve una matriz con las raíces de un polinomio. Si el polinomio es de
 5533 grado p, el vector a debe contener p + 1 coeficientes en orden ascendente;
 5534 es decir, comenzando con la constante y finalizando con el coeficiente de
 5535 x^p.
 5536 
 5537 Si todas las raíces son reales, se van a devolver en un vector columna de
 5538 dimensión p; en caso contrario, se devuelve una matriz de orden p x 2, con
 5539 las partes reales en la primera columna y las partes imaginarias en la
 5540 segunda.
 5541 
 5542 # polyfit
 5543 Resultado:     serie
 5544 Argumentos: y (serie)
 5545             q (entero)
 5546 
 5547 Devuelve una serie, ajustando una tendencia polinómica de orden q a la
 5548 serie del argumento y, utilizando el método de polinomios ortogonales. La
 5549 serie que se genera contiene los valores ajustados.
 5550 
 5551 # princomp
 5552 Resultado:     matriz
 5553 Argumentos: X (matriz)
 5554             p (entero)
 5555             matrizcov (booleano, opcional)
 5556 
 5557 Sea X una matriz de orden T x k, que contiene T observaciones sobre k
 5558 variables. El argumento p debe ser un número entero positivo menor que o
 5559 igual a k. Esta función devuelve una matriz P, de orden T x p, que contiene
 5560 las p primeras componentes principales de X.
 5561 
 5562 El tercer argumento (opcional) opera como un conmutador booleano: si no es
 5563 cero, las componentes principales se calculan en base a la matriz de
 5564 varianzas-covarianzas de las columnas de X (por defecto se utiliza la matriz
 5565 de correlaciones).
 5566 
 5567 Los elementos de la matriz P que se devuelve, se calculan como la suma desde
 5568 i hasta k de Z_ti veces v_ji, donde Z_ti representa el valor estandarizado
 5569 (o simplemente el valor centrado, si utilizas la matriz de covarianzas) de
 5570 la variable i en la observación t, y v_ji representa el j-ésimo autovector
 5571 de la matriz de correlaciones (o la matriz de covarianzas) entre las X_is,
 5572 con los autovectores ordenados de acuerdo con los valores decrecientes de
 5573 los autovalores correspondientes.
 5574 
 5575 Ver también "eigensym".
 5576 
 5577 # prodc
 5578 Resultado:     vector fila
 5579 Argumento:  X (matriz)
 5580 
 5581 Devuelve un vector fila con el producto de los elementos de las columnas de
 5582 X. Ver también "prodr", "meanc", "sdc", "sumc".
 5583 
 5584 # prodr
 5585 Resultado:     vector columna
 5586 Argumento:  X (matriz)
 5587 
 5588 Devuelve un vector columna con el producto de los elementos de las filas de
 5589 X. Ver también "prodc", "meanr", "sumr".
 5590 
 5591 # psd
 5592 Resultado:     serie
 5593 Argumentos: y (serie)
 5594             máscara (serie, opcional)
 5595 
 5596 Se aplica tan solo si el conjunto vigente de datos tiene una estructura de
 5597 panel, y devuelve una serie que contiene la desviación típica (muestral)
 5598 de la variable y, en cada unidad de corte transversal (repitiendo cada valor
 5599 en los períodos temporales de cada una de estas). El denominador que se
 5600 utiliza es el tamaño de la muestra en cada unidad menos 1, excepto que solo
 5601 haya 1 única observación válida para una unidad dada (pues en este caso
 5602 se devuelve 0) o que no haya ninguna (en este caso se devuelve NA).
 5603 
 5604 Cuando indicas el segundo argumento (opcional), se van a ignorar aquellas
 5605 observaciones en las que el valor de máscara sea igual a cero.
 5606 
 5607 Nota: Esta función permite comprobar si una variable cualquiera (por
 5608 ejemplo, X) es invariante a lo largo del tiempo, por medio de la condición
 5609 max(psd(X)) == 0.
 5610 
 5611 Ver también "pmax", "pmin", "pmean", "pnobs", "pshrink", "psum".
 5612 
 5613 # psdroot
 5614 Resultado:     matriz cuadradax
 5615 Argumentos: A (matriz simétrica)
 5616             probapsd (booleano, opcional)
 5617 
 5618 Devuelve la matriz cuadrada que resulta de aplicarle a la matriz simétrica
 5619 A del argumento, una variante generalizada de la descomposición de
 5620 Cholesky. La matriz del argumento debe ser semidefinida positiva (aunque
 5621 puede ser singular) pero, si no es cuadrada, se muestra un mensaje de fallo.
 5622 La simetría se asume y no se comprueba; solo se lee el triángulo inferior
 5623 de A. El resultado es una matriz triangular inferior, L, que cumple A = LL'.
 5624 Los elementos indeterminados de la solución se establecen como iguales a
 5625 cero.
 5626 
 5627 Para forzar la comprobación de que A es semidefinida positiva, indica un
 5628 valor no nulo para el segundo argumento (opcional). En ese caso, se muestra
 5629 un fallo si el máximo valor absoluto de A - LL' es mayor que 1.0e-8. Este
 5630 tipo de comprobación también puedes hacerla manualmente:
 5631 
 5632 	  L = psdroot(A)
 5633 	  chk = maxc(maxr(abs(A - L*L')))
 5634 
 5635 Para el caso en el que la matriz A es definida positiva, consulta
 5636 "cholesky".
 5637 
 5638 # pshrink
 5639 Resultado:     matriz
 5640 Argumento:  y (serie)
 5641 
 5642 Se aplica tan solo si el conjunto vigente de datos tiene una estructura de
 5643 panel, y devuelve un vector que contiene cada una de las primeras
 5644 observaciones válidas de la serie y en cada unidad de corte transversal del
 5645 panel, a lo largo del rango de la muestra vigente. Si la serie tiene alguna
 5646 unidad sin observaciones válidas, esa unidad se ignora.
 5647 
 5648 Esta función te proporciona un modo de compactar las series que te van a
 5649 devolver algunas funciones tales como "pmax" y "pmean", en las que se repite
 5650 un mismo valor en los diferentes períodos de tiempo de una misma unidad de
 5651 corte transversal.
 5652 
 5653 Consulta "pexpand" para la operación inversa.
 5654 
 5655 # psum
 5656 Resultado:     serie
 5657 Argumentos: y (serie)
 5658             máscara (serie, opcional)
 5659 
 5660 Se aplica tan solo si el conjunto vigente de datos tiene una estructura de
 5661 panel, y devuelve una serie en la que cada valor es la suma de la variable y
 5662 en los distintos períodos temporales de cada unidad de corte transversal.
 5663 En cada una de estas, la suma así calculada se repite para cada período
 5664 temporal. Las observaciones ausentes se ignoran en el cálculo de las sumas.
 5665 
 5666 Cuando indicas el segundo argumento (opcional), se van a ignorar aquellas
 5667 observaciones en las que el valor de máscara sea igual a cero.
 5668 
 5669 Ver también "pmax", "pmean", "pmin", "pnobs", "psd", "pxsum", "pshrink".
 5670 
 5671 # pvalue
 5672 Resultado:     mismo tipo que introducido
 5673 Argumentos: c (carácter)
 5674             ... (mira más abajo)
 5675             x (escalar, serie o matriz)
 5676 Ejemplos:   p1 = pvalue(z, 2.2)
 5677             p2 = pvalue(X, 3, 5.67)
 5678             p2 = pvalue(F, 3, 30, 5.67)
 5679 
 5680 Calcula valores P de probabilidad, y devuelve un resultado (del mismo tipo
 5681 que el argumento) con la probabilidad P(X > x), donde la distribución de
 5682 probabilidad de X se indica con la letra c. Entre los argumentos d y p,
 5683 puedes necesitar algún argumento adicional escalar para especificar los
 5684 parámetros de la distribución de que se trate. Para más detalles,
 5685 consulta "cdf". Las distribuciones soportadas por la función pvalue son:
 5686 Normal estándar, t, Chi-cuadrado, F, Gamma, Binomial, Poisson, Exponencial,
 5687 Weibull, Laplace y Error Generalizado.
 5688 
 5689 Ver también "critical", "invcdf", "urcpval", "imhof".
 5690 
 5691 # pxnobs
 5692 Resultado:     serie
 5693 Argumentos: y (serie)
 5694             máscara (serie, opcional)
 5695 
 5696 Se aplica tan solo si el conjunto vigente de datos tiene una estructura de
 5697 panel, y devuelve una serie que contiene el número de observaciones
 5698 válidas de y en cada período de tiempo (el valor calculado se repite en
 5699 cada una de las unidades de corte transversal).
 5700 
 5701 Cuando indicas el segundo argumento (opcional), se van a ignorar aquellas
 5702 observaciones en las que el valor de máscara sea igual a cero.
 5703 
 5704 Ten en cuenta que esta función opera en la otra dimensión del panel,
 5705 diferente a la de la función "pnobs".
 5706 
 5707 # pxsum
 5708 Resultado:     serie
 5709 Argumentos: y (serie)
 5710             máscara (serie, opcional)
 5711 
 5712 Se aplica tan solo si el conjunto vigente de datos tiene estructura de
 5713 panel, y devuelve una serie en la que cada valor es la suma de y en las
 5714 distintas unidades de corte transversal de cada período temporal. Las sumas
 5715 así calculadas se repiten en cada unidad de corte transversal.
 5716 
 5717 Cuando indicas el segundo argumento (opcional), se van a ignorar aquellas
 5718 observaciones en las que el valor de máscara sea igual a cero.
 5719 
 5720 Ten en cuenta que esta función opera en la otra dimensión del panel,
 5721 diferente a la de la función "psum".
 5722 
 5723 # qform
 5724 Resultado:     matriz
 5725 Argumentos: x (matriz)
 5726             A (matriz simétrica)
 5727 
 5728 Devuelve una matriz con el resultado de calcular la forma cuadrática Y =
 5729 xAx'. Si la matriz simétrica A del argumento es de tipo genérico, cuando
 5730 utilizas esta función en lugar de la típica multiplicación de matrices,
 5731 garantizas una mayor rapidez y mejor precisión. Sin embargo, en el caso
 5732 especial de que A sea una matriz identidad, la simple expresión x'x resulta
 5733 mucho mejor ca qform(x',I(rows(x)).
 5734 
 5735 Si x y A no son matrices conformables, o si A no es simétrica, la función
 5736 devuelve un fallo.
 5737 
 5738 # qlrpval
 5739 Resultado:     escalar
 5740 Argumentos: X2 (escalar)
 5741             df (entero)
 5742             p1 (escalar)
 5743             p2 (escalar)
 5744 
 5745 Devuelve un escalar con la probabilidad asociada (P) al valor del
 5746 estadístico para hacer el contraste LR de Quandt (o sup-Wald) de cambio
 5747 estructural en un punto desconocido (consulta "qlrtest"), según Bruce
 5748 Hansen (1997).
 5749 
 5750 El primer argumento, X2, indica el valor del estadístico de contraste de
 5751 Wald máximo (en formato chi-cuadrado), y el segundo, df, indica sus grados
 5752 de libertad. El tercer y el cuarto argumentos, representan los puntos de
 5753 inicio y de fin del rango central de observaciones sobre el que se van a
 5754 calcular los sucesivos estadísticos de Wald de los contrastes, y debes
 5755 expresarlos como fracciones decimales en relación al rango total de
 5756 estimación. Por ejemplo, si quieres adoptar el enfoque estándar de recorte
 5757 del 15 por ciento, debes establecer p1 igual a 0.15 y p2 igual a 0.85.
 5758 
 5759 Ver también "pvalue", "urcpval".
 5760 
 5761 # qnorm
 5762 Resultado:     mismo tipo que introducido
 5763 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
 5764 
 5765 Devuelve un resultado (del tipo del argumento) con los cuantiles de una
 5766 Normal estándar que se corresponden con cada valor del argumento. Si x no
 5767 está entre 0 y 1, se devuelve NA. Ver también "cnorm", "dnorm".
 5768 
 5769 # qrdecomp
 5770 Resultado:     matriz
 5771 Argumentos: X (matriz)
 5772             &R (referencia a matriz, o null)
 5773 
 5774 Devuelve una matriz con el cálculo de la descomposición QR de una matriz X
 5775 de orden m x n; es decir, X = QR donde Q es una matriz m x n ortogonal, y R
 5776 es una matriz n x n triangular superior. La matriz Q se devuelve
 5777 directamente, mientras que puedes obtener R mediante el segundo argumento
 5778 (opcional).
 5779 
 5780 Ver también "eigengen", "eigensym", "svd".
 5781 
 5782 # quadtable
 5783 Resultado:     matriz
 5784 Argumentos: n (entero)
 5785             tipo (entero, opcional)
 5786             a (escalar, opcional)
 5787             b (escalar, opcional)
 5788 
 5789 Devuelve una matriz n x 2 para utilizar con la cuadratura Gaussiana (en
 5790 integración numérica). La primera columna contiene los nodos o abscisas, y
 5791 la segunda las ponderaciones.
 5792 
 5793 El primer argumento especifica el número de puntos (filas) que se van a
 5794 calcular. El segundo argumento codifica el tipo de cuadratura: utiliza 1
 5795 para la Gauss-Hermite (la establecida por defecto); 2 para la
 5796 Gauss-Legendre; o 3 para la Gauss-Laguerre. El sentido de los parámetros a
 5797 y b (opcionales) depende del tipo seleccionado, como se explica a
 5798 continuación.
 5799 
 5800 La cuadratura Gaussiana es un método para aproximar numéricamente la
 5801 integral definida de alguna función que te interese. Supongamos que la
 5802 función se representa mediante el producto f(x)W(x). Los distintos tipos de
 5803 cuadratura difieren en la especificación de la componente W(x): en el caso
 5804 de la Hermite esto es igual a exp(-x^2); en el caso de la Laguerre es igual
 5805 a exp(-x); y en el caso de la Legendre simplemente es W(x) = 1.
 5806 
 5807 Para cada especificación de W, puede calcularse un conjunto de nodos (x_i)
 5808 y un conjunto de ponderaciones (w_i), de tal modo que la suma desde i=1
 5809 hasta n de w_i f(x_i) se va a aproximar a la integral deseada. Para esto se
 5810 va a utilizar el método de Golub y Welsch (1969).
 5811 
 5812 Cuando se selecciona el tipo de Gauss-Legendre, puedes utilizar los
 5813 argumentos opcionales a y b para controlar los límites inferior y superior
 5814 de la integración, siendo en este caso los valores por defecto -1 y 1. (En
 5815 la cuadratura de Hermite, los límites están fijados en menos y más
 5816 infinito; mientras que en el caso de la cuadratura de Laguerre, están
 5817 fijados en 0 e infinito.)
 5818 
 5819 En el caso de Hermite, a y b juegan papeles diferentes: pueden utilizarse
 5820 para substituir la forma por defecto de W(x) por la distribución Normal de
 5821 probabilidad con media a y desviación típica b (con la que está
 5822 estrechamente emparentada). Por ejemplo, si indicas los valores 0 y 1 para
 5823 estos parámetros, respectivamente, vas a provocar que W(x) sea la función
 5824 de densidad de probabilidad Normal estándar; lo que es equivalente a
 5825 multiplicar los nodos por defecto por la raíz cuadrada de dos, y dividir
 5826 las ponderaciones por la raíz cuadrada de pi.
 5827 
 5828 # quantile
 5829 Resultado:     escalar o matriz
 5830 Argumentos: y (serie o matriz)
 5831             p (escalar entre 0 y 1)
 5832 
 5833 Si y es una serie, devuelve un escalar que representa el cuantil p de la
 5834 misma. Por ejemplo, cuando p = 0.5, se devuelve la mediana.
 5835 
 5836 Si y es una matriz, devuelve un vector fila que contiene los p cuantiles de
 5837 las diferentes columnas de y; es decir, cada una de sus columnas se trata
 5838 como una serie.
 5839 
 5840 Además, para una matriz y se admite una forma alternativa del segundo
 5841 argumento: puedes indicar p como un vector. En ese caso, el valor que se te
 5842 devuelve es una matriz de orden m x n, en la que m indica el número de
 5843 elementos de p y n indica el número de columnas de y.
 5844 
 5845 # randgen
 5846 Resultado:     serie
 5847 Argumentos: d (cadena)
 5848             p1 (escalar o serie)
 5849             p2 (escalar o serie, condicional)
 5850             p3 (escalar, condicional)
 5851 Ejemplos:   series x = randgen(u, 0, 100)
 5852             series t14 = randgen(t, 14)
 5853             series y = randgen(B, 0.6, 30)
 5854             series g = randgen(G, 1, 1)
 5855             series P = randgen(P, mu)
 5856 
 5857 Devuelve una serie calculada con un generador universal de números
 5858 aleatorios. El argumento d es una cadena de texto (que generalmente está
 5859 formada por un solo carácter) que permite especificar el tipo de
 5860 distribución de probabilidad de la que se extraen los números
 5861 pseudoaleatorios. Los argumentos de p1 a p3 especifican los parámetros de
 5862 la distribución escogida, y el número de estos parámetros depende de esa
 5863 distribución. Para otras distribuciones diferentes a la Beta-Binomial, los
 5864 parámetros p1 y (caso de ser aplicable) p2 puedes indicarlos en formato de
 5865 escalar o de serie. Cuando los utilizas en formato escalar, la serie que
 5866 resulta procede de distribuciones idénticamente distribuidas. Cuando
 5867 utilizas series para los argumentos p1 o p2, la serie resultante procede de
 5868 distribuciones condicionadas al valor de los parámetros en cada
 5869 observación. En el caso de la Beta-Binomial, todos los parámetros deben
 5870 ser escalares.
 5871 
 5872 A continuación se indican detalles más específicos: el código de texto
 5873 para cada tipo de distribución se muestra entre paréntesis, seguido de la
 5874 interpretación del argumento p1 y, cuando es aplicable, de la
 5875 interpretación de p2 y p3.
 5876 
 5877   Uniforme (continua) (u o U): mínimo, máximo
 5878 
 5879   Uniforme (discreta) (i): mínimo, máximo
 5880 
 5881   Normal (z, n o N): media, desviación típica
 5882 
 5883   t de Student (t): grados de libertad
 5884 
 5885   Chi-cuadrado (c, x o X): grados de libertad
 5886 
 5887   F de Snedecor (f o F): grados de libertad (num.), grados de libertad
 5888   (den.)
 5889 
 5890   Gamma (g o G): forma, escala
 5891 
 5892   Binomial (b o B): probabilidad, cantidad de ensayos
 5893 
 5894   Poisson (p o P): media
 5895 
 5896   Exponencial (exp): escala
 5897 
 5898   Logística (lgt o s): posición, escala
 5899 
 5900   Weibull (w o W): forma, escala
 5901 
 5902   Laplace (l o L): media, escala
 5903 
 5904   Error Generalizado (E): forma
 5905 
 5906   Beta (beta): forma1, forma2
 5907 
 5908   Beta-Binomial (bb): ensayos, forma1, forma2
 5909 
 5910 Ver también "normal", "uniform", "mrandgen", "randgen1".
 5911 
 5912 # randgen1
 5913 Resultado:     escalar
 5914 Argumentos: d (carácter)
 5915             p1 (escalar)
 5916             p2 (escalar, condicional)
 5917 Ejemplos:   scalar x = randgen1(z, 0, 1)
 5918             scalar g = randgen1(g, 3, 2.5)
 5919 
 5920 Funciona del mismo modo que "randgen" excepto por el hecho de que devuelve
 5921 un escalar en lugar de una serie.
 5922 
 5923 El primer ejemplo de arriba devuelve un valor extraído de la distribución
 5924 Normal estándar, mientras que el segundo devuelve un valor extraído de la
 5925 distribución Gamma con un parámetro de forma igual a 3 y de escala a 2.5.
 5926 
 5927 Ver también "mrandgen".
 5928 
 5929 # randint
 5930 Resultado:     entero
 5931 Argumentos: min (entero)
 5932             max (entero)
 5933 
 5934 Devuelve un entero pseudoaleatorio en el intervalo cerrado [min, max]. Ver
 5935 también "randgen".
 5936 
 5937 # randperm
 5938 Resultado:     vector
 5939 Argumentos: n (entero)
 5940             k (entero, opcional)
 5941 
 5942 Si solo indicas el primer argumento, devuelve un vector fila que contiene
 5943 una permutación aleatoria de los números enteros desde 1 hasta ese valor
 5944 n, sin repetición de elementos. Cuando indiques el segundo argumento,
 5945 deberá ser un número entero positivo dentro del rango de 1 a n; en ese
 5946 caso la función devuelve un vector fila que contiene k número enteros
 5947 seleccionados aleatoriamente desde 1 hasta n, sin reemplazamiento.
 5948 
 5949 Si quieres extraer una muestra de k filas de una matriz X que tiene n filas
 5950 (y sin reemplazamiento), puedes conseguir eso tal como se muestra debajo:
 5951 
 5952 	  matrix S = X[randperm(n, k),]
 5953 
 5954 Y si deseas mantener el orden original de las filas en la muestra:
 5955 
 5956 	  matrix S = X[sort(randperm(n, k)),]
 5957 
 5958 Consulta también la función "resample" para remuestrear con
 5959 reemplazamiento.
 5960 
 5961 # rank
 5962 Resultado:     entero
 5963 Argumento:  X (matriz)
 5964 
 5965 Devuelve un entero con el rango de la matriz X, calculado numéricamente
 5966 mediante la descomposición en valores singulares. Ver también "svd".
 5967 
 5968 # ranking
 5969 Resultado:     mismo tipo que introducido
 5970 Argumento:  y (serie o vector)
 5971 
 5972 Devuelve una serie o vector con las posiciones jerárquicas de los valores
 5973 de y. La observación i tiene una posición en la jerarquía que viene
 5974 determinada por el número de elementos que son menores que y_i, más la
 5975 mitad del número de elementos que son iguales a y_i. (Intuitivamente,
 5976 puedes imaginarlo como la jerarquía en un torneo de ajedrez, en el que cada
 5977 vitoria supone conceder un punto al ganador, y cada empate supone conceder
 5978 medio punto). Se añade un 1 de forma que el número más pequeño para una
 5979 posición es 1, y no 0.
 5980 
 5981 Ver también "sort", "sortby".
 5982 
 5983 # rcond
 5984 Resultado:     escalar
 5985 Argumento:  A (matriz cuadradax)
 5986 
 5987 Devuelve un escalar con el número de condición recíproco de la matriz
 5988 cuadrada A respecto a la norma 1. En muchos casos, este mide de forma más
 5989 adecuada que el determinante, la sensibilidad de A a las operaciones
 5990 numéricas tales como la inversión.
 5991 
 5992 El valor se calcula como el inverso (o recíproco) del resultado de
 5993 multiplicar la norma 1 de la matriz cuadrada A, por la norma 1 de la matriz
 5994 inversa de A.
 5995 
 5996 Ver también "det", "ldet", "onenorm".
 5997 
 5998 # Re
 5999 Resultado:     matriz
 6000 Argumento:  C (matriz compleja)
 6001 
 6002 Devuelve una matriz real con la misma dimensión que C, y que contiene la
 6003 parte real de la matriz de ese argumento. Consulta también "Im".
 6004 
 6005 # readfile
 6006 Resultado:     cadena
 6007 Argumentos: nombrearchivo (cadena)
 6008             código (cadena, opcional)
 6009 
 6010 Si existe un archivo con el nombre del argumento nombrearchivo, y puede
 6011 leerse, la función devuelve una cadena de texto que incluye el contenido de
 6012 ese archivo; en otro caso muestra un fallo. Si nombrearchivo no indica una
 6013 especificación de la ruta completa al archivo, se va a buscar en distintas
 6014 localizaciones "probables", comenzando por el directorio vigente en ese
 6015 momento, "workdir".
 6016 
 6017 Si nombrearchivo comienza con un identificador de un protocolo de internet
 6018 que sea admisible (http://, ftp:// o https://), se activa una orden a
 6019 'libcurl' para que descargue el recurso. Para otras operaciones de descarga
 6020 más complicadas, consulta también "curl".
 6021 
 6022 Cuando el texto que se quiere leer no está codificado en UTF-8, Gretl va a
 6023 tratar de volver a codificarlo desde el tipo vigente de codificación local
 6024 (si este no es UTF-8), o desde ISO-8859-15 en otro caso. Si este sencillo
 6025 funcionamiento por defecto no cumple con tus necesidades, puedes usar el
 6026 segundo argumento (opcional) para especificar un tipo de codificación. Por
 6027 ejemplo, si quieres leer texto que está en el tipo de página de código
 6028 Microsoft 1251, y este no es tu tipo de código local, deberás indicar
 6029 "cp1251" como segundo argumento.
 6030 
 6031 Ejemplos:
 6032 
 6033         string web_page = readfile("http://gretl.sourceforge.net/")
 6034         print web_page
 6035 
 6036         string current_settings = readfile("@dotdir/.gretl2rc")
 6037         print current_settings
 6038 
 6039 Consulta también las funciones "sscanf" y "getline".
 6040 
 6041 # regsub
 6042 Resultado:     cadena
 6043 Argumentos: s (cadena)
 6044             hallada (cadena)
 6045             substit (cadena)
 6046 
 6047 Devuelve una cadena de texto con una copia de s en la que todos los casos en
 6048 los que ocurre el patrón hallada, se substituyen por substit. Los dos
 6049 argumentos hallada y substit se interpretan como expresiones regulares de
 6050 estilo Perl.
 6051 
 6052 Consulta también la función "strsub" para la substitución simple de
 6053 cadenas de texto.
 6054 
 6055 # remove
 6056 Resultado:     entero
 6057 Argumento:  nombrearchivo (cadena)
 6058 
 6059 Elimina el archivo del argumento nombrearchivo en caso de que este exista, y
 6060 que el usuario lo pueda modificar. Esta función devuelve un entero igual a
 6061 0 en caso de que la operación tenga éxito, y un valor no nulo si el
 6062 archivo no existe o no se puede eliminar.
 6063 
 6064 Cuando fname contiene la ruta completa hasta el archivo, Gretl tratará de
 6065 eliminarlo, y devolverá un fallo si ese archivo no existe o no puede ser
 6066 eliminado por algún motivo (por ejemplo, por no tener suficientes
 6067 privilegios para poder hacerlo). Cuando fname no contiene la ruta completa,
 6068 entonces se asume que el archivo al que se refiere, está en el directorio
 6069 vigente de trabajo ("workdir"). Si el archivo no existe o no puede
 6070 guardarse, no se va a buscar en ningún otro directorio.
 6071 
 6072 # replace
 6073 Resultado:     mismo tipo que introducido
 6074 Argumentos: x (serie o matriz)
 6075             hallar (escalar o vector)
 6076             substit (escalar o vector)
 6077 
 6078 Devuelve un resultado (del tipo de) x cambiando sus elementos que sean
 6079 iguales al elemento i-ésimo de hallar por el concordante de substit.
 6080 
 6081 Cuando el segundo argumento (hallar) es un escalar, el tercer argumento
 6082 (substit) también debe ser un escalar. Cuando ambos son vectores, deben
 6083 tener el mismo número de elementos. Pero cuando hallar es un vector y
 6084 substit es un escalar, entonces todas las coincidencias de aquel se
 6085 substituyen en x por substit.
 6086 
 6087 Ejemplo:
 6088 
 6089 	  a = {1,2,3;3,4,5}
 6090 	  halla = {1,3,4}
 6091 	  subst = {-1,-8, 0}
 6092 	  b = replace(a, halla, subst)
 6093 	  print a b
 6094 
 6095 produce...
 6096 
 6097           a (2 x 3)
 6098 
 6099           1   2   3
 6100           3   4   5
 6101 
 6102           b (2 x 3)
 6103 
 6104           -1    2   -8
 6105           -8    0    5
 6106 
 6107 # resample
 6108 Resultado:     mismo tipo que introducido
 6109 Argumentos: x (serie o matriz)
 6110             tamañobloque (entero, opcional)
 6111             extracciones (entero, opcional)
 6112 
 6113 La descripción inicial de esta función se refiere a los casos con datos de
 6114 corte transversal o con series temporales; mira más abajo para los casos
 6115 con datos de panel.
 6116 
 6117 Devuelve el resultado (del tipo del argumento) que se obtiene haciendo un
 6118 remuestreo de x con reemplazamiento. Si el argumento es una serie, cada
 6119 valor y_t de la serie que se devuelve, se obtiene de entre todos los valores
 6120 de x_t que tienen la misma probabilidad. Cuando el argumento es una matriz,
 6121 cada fila de la matriz que se devuelve, se obtiene de las filas de x que
 6122 tienen la misma probabilidad. Consulta también "randperm" para extraer una
 6123 muestra de filas de una matriz sin reemplazamiento.
 6124 
 6125 El argumento tamañobloque (opcional) representa el tamaño del bloque para
 6126 hacer el remuestreo moviendo bloques. Cuando se indique este argumento,
 6127 deberá ser un entero positivo mayor o igual a 2. Como consecuencia, el
 6128 resultado se va a componer por selección aleatoria con reemplazamiento, de
 6129 entre todas las posibles secuencias contiguas de longitud tamañobloque del
 6130 argumento. (En caso de que el argumento sea una matriz, esto significa filas
 6131 contiguas.) Si la longitud de los datos no es un número entero que sea
 6132 múltiplo del tamaño del bloque, el último bloque seleccionado se trunca
 6133 para que se ajuste.
 6134 
 6135 Número de extracciones
 6136 
 6137 Por defecto, el número de observaciones que se vuelven a extraer para
 6138 obtener el resultado es igual al del argumento indicado -- si x fuese una
 6139 serie, sería la longitud del rango muestral vigente; si x fuese una matriz,
 6140 sería el número de sus filas. En el caso matricial, solo puedes ajustar
 6141 esto mediante el tercer argumento (opcional), que habrá de ser un número
 6142 entero positivo. Ten en cuenta que si el argumento tamañobloque es mayor
 6143 que 1, el argumento extracciones se refiere al número de observaciones
 6144 individuales, no al número de bloques.
 6145 
 6146 Datos de panel
 6147 
 6148 Cuando el argumento x es una serie, y el conjunto de datos tiene formato de
 6149 panel, no se admite hacer el muestreo por repetición moviendo bloques. La
 6150 forma básica de hacer este tipo de muestreo está admitida, pero tiene su
 6151 propia interpretación: se hace el muestreo por repetición de los datos
 6152 "por individuo". Supón que tienes un panel en el que se observan 100
 6153 individuos a lo largo de 5 períodos. Entonces, la serie que se devuelve
 6154 también va a estar compuesta por 100 bloques de 5 observaciones: cada
 6155 bloque va a obtenerse con igual probabilidad de las 100 series temporales
 6156 individuales, conservándose el orden de las series temporales.
 6157 
 6158 # round
 6159 Resultado:     mismo tipo que introducido
 6160 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
 6161 
 6162 Devuelve un resultado, del tipo del argumento, que lo redondea al entero
 6163 más próximo. Ten en cuenta que si x está justo entre dos enteros, el
 6164 redondeo se hace "alejándose de cero" de modo que, por ejemplo, 2.5 se
 6165 redondea a 3, pero round(-3.5) devuelve -4. Esta convención es común en
 6166 software de hojas de cálculo, pero otro tipo de software puede generar
 6167 resultados diferentes. Ver también "ceil", "floor", "int".
 6168 
 6169 # rnameget
 6170 Resultado:     cadena o array de cadenas
 6171 Argumentos: M (matriz)
 6172             r (entero, opcional)
 6173 
 6174 Si indicas el argumento r, devuelve una cadena con el nombre de la fila r de
 6175 la matriz M. Si las filas de M no tienen nombre, entonces se devuelve una
 6176 cadena vacía; y si r está fuera de los límites del número de filas de
 6177 esta matriz, se muestra un fallo.
 6178 
 6179 Si no indicas el segundo argumento, devuelve un 'array' de cadenas de texto
 6180 que contiene los nombres de las filas de M, o un 'array' vacío si la matriz
 6181 no tiene asignados nombres para sus filas.
 6182 
 6183 Ejemplo:
 6184 
 6185 	  matrix A = { 11, 23, 13 ; 54, 15, 46 }
 6186 	  rnameset(A, "Primera Segunda")
 6187 	  string name = rnameget(A, 2)
 6188 	  print name
 6189 
 6190 Ver también "rnameset".
 6191 
 6192 # rnameset
 6193 Resultado:     entero
 6194 Argumentos: M (matriz)
 6195             S (array de cadenas o lista)
 6196 
 6197 Permite añadir nombres a las filas de una matriz M de orden m x n. Cuando
 6198 el argumento S se refiere a una lista, los nombres se toman de las series de
 6199 la lista (que deberá tener m elementos). Cuando S es un 'array' de cadenas
 6200 de texto, deberá tener m elementos. Para mantener la compatibilidad con
 6201 versiones anteriores de Gretl, también puedes utilizar una única cadena de
 6202 texto como segundo argumento; en este caso esta deberá tener m subcadenas
 6203 de texto separadas por espacios.
 6204 
 6205 Devuelve el valor entero 0 si las filas se nombran con éxito, y un valor no
 6206 nulo en caso de fallo. Consulta también "cnameset".
 6207 
 6208 Ejemplo:
 6209 
 6210 	  matrix M = {1, 2; 2, 1; 4, 1}
 6211 	  strings S = array(3)
 6212 	  S[1] = "Fila1"
 6213 	  S[2] = "Fila2"
 6214 	  S[3] = "Fila3"
 6215 	  rnameset(M, S)
 6216 	  print M
 6217 
 6218 # rows
 6219 Resultado:     entero
 6220 Argumento:  X (matriz)
 6221 
 6222 Devuelve un entero con el número de filas de la matriz X. Ver también
 6223 "cols", "mshape", "unvech", "vec", "vech".
 6224 
 6225 # schur
 6226 Resultado:     matriz compleja
 6227 Argumentos: A (matriz compleja)
 6228             &Z (referencia a matriz, o null)
 6229             &w (referencia a matriz, o null)
 6230 
 6231 Realiza la descomposición de Schur de la matriz compleja A del argumento,
 6232 devolviendo una matriz triangular superior compleja T. Cuando indicas un
 6233 segundo argumento que non sea null (nulo), recoge una matriz compleja Z que
 6234 contiene los vectores de Schur asociados a A y T, tales que A = ZTZ^H.
 6235 Cuando indicas el tercer argumento, recoge los autovalores de la matriz A en
 6236 un vector columna complejo.
 6237 
 6238 # sd
 6239 Resultado:     escalar o serie
 6240 Argumento:  x (serie o lista)
 6241 
 6242 Si x es una serie, la función devuelve un escalar con su desviación
 6243 típica muestral, descartando las observaciones ausentes.
 6244 
 6245 Si x es una lista, la función devuelve una serie y tal que y_t representa
 6246 la desviación típica muestral de los valores de las variables de la lista,
 6247 en la observación t; o NA si existe algún valor ausente para la
 6248 observación t.
 6249 
 6250 Ver también "var".
 6251 
 6252 # sdc
 6253 Resultado:     vector fila
 6254 Argumentos: X (matriz)
 6255             df (escalar, opcional)
 6256 
 6257 Devuelve un vector fila con las desviaciones típicas de las columnas de la
 6258 matriz X. Si df es positivo, se utiliza como divisor para las varianzas de
 6259 las columnas; en otro caso, el divisor es igual al número de filas que
 6260 tiene X (es decir, en ese caso no se aplica la corrección por los grados de
 6261 libertad). Ver también "meanc", "sumc".
 6262 
 6263 # sdiff
 6264 Resultado:     mismo tipo que introducido
 6265 Argumento:  y (serie o lista)
 6266 
 6267 Devuelve un resultado con el cálculo de las diferencias estacionales: y(t)
 6268 - y(t-k), donde k indica la periodicidad del conjunto vigente de datos
 6269 (consulta "$pd"). Los valores iniciales se definen como NA.
 6270 
 6271 Cuando se devuelve una lista, cada variable individual de esta se nombra de
 6272 forma automática siguiendo el patrón sd_nombrevar, en el que nombrevar
 6273 indica el nombre de la serie original. La parte original del nombre va a
 6274 truncarse cuando así resulte necesario, e incluso podrá ajustarse para
 6275 garantizar que sea único dentro del conjunto de nombres que así se vayan a
 6276 construir.
 6277 
 6278 Ver también "diff", "ldiff".
 6279 
 6280 # seasonals
 6281 Resultado:     lista
 6282 Argumentos: base (entero, opcional)
 6283             centro (booleano, opcional)
 6284 
 6285 Se aplica tan solo si el conjunto vigente de datos tiene una estructura de
 6286 series temporales con periodicidad mayor que 1. Devuelve una lista con
 6287 variables ficticias que representan cada período o estación, y que se
 6288 nombran como S1, S2, etc.
 6289 
 6290 Utiliza el argumento base (opcional) para excluir de la lista a la variable
 6291 ficticia que representa uno de los períodos. Por ejemplo, si le asignas un
 6292 valor igual a 1 teniendo un conjunto de datos trimestrales, obtienes una
 6293 lista que solo tiene las variables ficticias de los trimestres 2, 3 y 4. Si
 6294 omites este argumento o es igual a 0, se generan variables ficticias para
 6295 todos los períodos; y si no es cero, deberá ser un entero comprendido
 6296 entre 1 y la periodicidad de los datos.
 6297 
 6298 El argumento centro, si no es nulo, indica que las variables ficticias van a
 6299 centrarse; es decir, sus valores van a calcularse restándole las medias en
 6300 la población. Por ejemplo, con datos trimestrales, las variables ficticias
 6301 estacionales centradas van a tener valores iguales a -0.25 y 0.75 en vez de
 6302 0 y 1.
 6303 
 6304 Con datos de frecuencia semanal, el resultado concreto depende de si los
 6305 datos tienen fecha o no. Si tienen fecha, se crean hasta 53 series
 6306 estacionales, basadas en el número de semana ISO 8601 (consulta "isoweek");
 6307 si no la tienen, el número máximo de series es 52 (y durante un período
 6308 prolongado las series "estacionales" se van a desfasar con el año del
 6309 calendario). En caso de disponer de datos semanales, si deseas generar
 6310 series estacionales mensuales puedes hacerlo del siguiente modo:
 6311 
 6312 	  series month = $obsminor
 6313 	  list months = dummify(month)
 6314 
 6315 Para obtener más detalles, consulta "dummify".
 6316 
 6317 # selifc
 6318 Resultado:     matriz
 6319 Argumentos: A (matriz)
 6320             b (vector fila)
 6321 
 6322 Devuelve una matriz tras seleccionar solo aquellas columnas de A en las que
 6323 el elemento correspondiente de b no es nulo. El b debe ser un vector fila
 6324 con el mismo número de columnas que A.
 6325 
 6326 Ver también "selifr".
 6327 
 6328 # selifr
 6329 Resultado:     matriz
 6330 Argumentos: A (matriz)
 6331             b (vector columna)
 6332 
 6333 Devuelve una matriz tras seleccionar solo aquellas filas de A en las que el
 6334 elemento correspondiente de b no es nulo. El b debe ser un vector columna
 6335 con el mismo número de filas que A.
 6336 
 6337 Ver también "selifc", "trimr".
 6338 
 6339 # seq
 6340 Resultado:     vector fila
 6341 Argumentos: a (escalar)
 6342             b (escalar)
 6343             k (escalar, opcional)
 6344 
 6345 Con solo dos argumentos, devuelve un vector fila con la secuencia creciente
 6346 (sumando 1) desde a hasta b, si el primer argumento es menor que el segundo;
 6347 o con la secuencia decreciente (restando 1) si el primer argumento es mayor
 6348 que el segundo.
 6349 
 6350 Si indicas el tercer argumento k (opcional), la función va a devolver un
 6351 vector fila con la secuencia iniciada en a, y ampliada (o disminuida en el
 6352 caso inverso de que a sea mayor que b) en k unidades a cada paso. La
 6353 secuencia finaliza en el mayor valor posible que sea menor o igual a b (o en
 6354 el menor valor posible que sea mayor o igual a b, en el caso inverso). El
 6355 argumento k debe ser positivo.
 6356 
 6357 Ver también "ones", "zeros".
 6358 
 6359 # setnote
 6360 Resultado:     entero
 6361 Argumentos: b (bundle)
 6362             clave (cadena)
 6363             nota (cadena)
 6364 
 6365 Inserta una nota descriptiva para un objeto que se identifica por la clave,
 6366 dentro de un 'bundle' b. Se va a mostrar esa nota cuando se utilice la
 6367 instrucción print con el 'bundle'. Esta función devuelve un entero igual a
 6368 0 en caso de ejecutarse con éxito, y un valor no nulo en caso de fallo (por
 6369 ejemplo, si no existe ningún objeto clave en el 'bundle' b).
 6370 
 6371 # simann
 6372 Resultado:     escalar
 6373 Argumentos: &b (referencia a matriz)
 6374             f (llamada a función)
 6375             maxit (entero, opcional)
 6376 
 6377 Pone en práctica el templado simulado, que puede ser útil para mejorar la
 6378 determinación del punto de partida de un problema de optimización
 6379 numérica.
 6380 
 6381 Indicando el primer argumento, se establece el valor inicial de un vector de
 6382 parámetros; e indicando el segundo argumento, se especifica una llamada a
 6383 una función que devuelve el valor escalar de la función objetivo a
 6384 maximizar. El tercer argumento (opcional) especifica el número máximo de
 6385 iteraciones (que por defecto es de 1024). Cuando se completa con éxito, la
 6386 función simann devuelve un escalar con el valor final de la función
 6387 objetivo a maximizar, y b contiene el vector de parámetros asociado.
 6388 
 6389 Para obtener más detalles y un ejemplo, consulta El manual de gretl
 6390 (Capítulo 35). Ver también "BFGSmax", "NRmax".
 6391 
 6392 # sin
 6393 Resultado:     mismo tipo que introducido
 6394 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
 6395 
 6396 Devuelve un resultado (del tipo del argumento) con el seno de x. Ver
 6397 también "cos", "tan", "atan".
 6398 
 6399 # sinh
 6400 Resultado:     mismo tipo que introducido
 6401 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
 6402 
 6403 Devuelve un resultado (del tipo del argumento) con el seno hiperbólico de
 6404 x.
 6405 
 6406 Ver también "asinh", "cosh", "tanh".
 6407 
 6408 # skewness
 6409 Resultado:     escalar
 6410 Argumento:  x (serie)
 6411 
 6412 Devuelve un escalar con el valor del coeficiente de asimetría de la serie
 6413 x, descartando cualquier observación ausente.
 6414 
 6415 # sleep
 6416 Resultado:     escalar
 6417 Argumento:  ns (entero)
 6418 
 6419 Esta función no tiene ningún uso directo en Econometría, pero puede ser
 6420 de utilidad para comprobar métodos de computación en paralelo. Simplemente
 6421 provoca que se "duerma" la línea de cómputo vigente (es decir, que se
 6422 pare) durante ns segundos. Al "despertar", la función devuelve el escalar
 6423 0.
 6424 
 6425 # smplspan
 6426 Resultado:     escalar
 6427 Argumentos: obsinicio (cadena)
 6428             obsfin (cadena)
 6429             pd (entero)
 6430 
 6431 Devuelve el número de observaciones que hay contando desde obsinicio hasta
 6432 obsfin (ambas incluidas), para datos de series temporales que tienen una
 6433 frecuencia pd.
 6434 
 6435 Deberías indicar los dos primeros argumentos en el formato que prefiere
 6436 Gretl para datos de tipo anual, trimestral o mensual (por ejemplo, 1970,
 6437 1970:1 o 1970:01 para cada una de esas frecuencias, respectivamente) o como
 6438 fechas en el formato ISO 8601, YYYY-MM-DD.
 6439 
 6440 El argumento pd debe ser bien 1, 4 o 12 (datos anuales, trimestrales o
 6441 mensuales), bien una de las frecuencias diarias (5, 6, 7), o bien 52
 6442 (semanal). Si pd es igual a 1, 4 o 12, entonces las fechas ISO 8601 se
 6443 aceptan para los dos primeros argumentos, si indican el inicio del período
 6444 en cuestión. Por ejemplo, 2015-04-01 se admite en lugar de 2015:2 para
 6445 representar el segundo trimestre de 2015.
 6446 
 6447 Si ya tienes un conjunto de datos con frecuencia pd preparado, y con un
 6448 rango suficiente de observaciones, entonces puedes imitar fácilmente el
 6449 comportamiento de esta función utilizando la función "obsnum". La ventaja
 6450 de smplspan consiste en que puedes calcular el número de observaciones sin
 6451 necesidad de tener preparado un conjunto apropiado de datos (ni ningún
 6452 conjunto de datos). A continuación, un ejemplo:
 6453 
 6454 	  scalar T = smplspan("2010-01-01", "2015-12-31", 5)
 6455 	  nulldata T
 6456 	  setobs 5 2010-01-01
 6457 
 6458 Esto genera
 6459 
 6460 	  ? scalar T = smplspan("2010-01-01", "2015-12-31", 5)
 6461 	  Se ha generado el escalar T = 1565
 6462 	  ? nulldata T
 6463 	  Periodicidad: 1, máx. obs: 1565
 6464 	  Rango de observaciones: 1 a 1565
 6465 	  ? setobs 5 2010-01-01
 6466 	  Rango completo de datos: 2010-01-01 - 2015-12-31 (n = 1565)
 6467 
 6468 Después de lo anterior, puedes tener confianza en que la última
 6469 observación del conjunto de datos que se va a generar por medio de
 6470 "nulldata" va a ser 2015-12-31. Ten en cuenta que el número 1565 sería
 6471 más bien complicado calcularlo de otro modo.
 6472 
 6473 # sort
 6474 Resultado:     mismo tipo que introducido
 6475 Argumento:  x (serie, vector o array de cadenas)
 6476 
 6477 Devuelve un resultado del mismo tipo que x con sus valores ordenados de
 6478 forma ascendente, descartando las observaciones con valores ausentes cuando
 6479 x es una serie. Ver también "dsort", "values". Para matrices, en especial,
 6480 consulta "msortby".
 6481 
 6482 # sortby
 6483 Resultado:     serie
 6484 Argumentos: y1 (serie)
 6485             y2 (serie)
 6486 
 6487 Devuelve una serie que contiene los elementos de y2 ordenados de acuerdo con
 6488 los valores crecientes del primer argumento y1. Ver también "sort",
 6489 "ranking".
 6490 
 6491 # sprintf
 6492 Resultado:     cadena
 6493 Argumentos: formato (cadena)
 6494             ... (mira más abajo)
 6495 
 6496 Devuelve una cadena de texto ("string") que se construye representando los
 6497 valores de los argumentos (indicados por los puntos de arriba) que
 6498 acompañan a la instrucción, bajo el control del argumento formato. Tiene
 6499 la intención de darte gran flexibilidad para crear cadenas de texto.
 6500 Utiliza formato para indicar el modo preciso en el que quieres que se
 6501 presenten los argumentos.
 6502 
 6503 En general, el argumento formato debe ser una expresión que se corresponda
 6504 con una cadena de texto, pero en la mayoría de los casos solo va a ser una
 6505 cadena de texto literal (una secuencia alfanumérica entrecomillada).
 6506 Algunas secuencias de caracteres de formato tienen un significado especial:
 6507 aquellas que comienzan con el símbolo (%) se interpretan como "comodines"
 6508 para los elementos que contiene la lista de argumentos. Además, caracteres
 6509 especiales (por ejemplo, el de nueva línea) se representan por medio de una
 6510 combinación de símbolos que comienza con una barra diagonal inversa.
 6511 
 6512 Por ejemplo, el código de abajo...
 6513 
 6514 	  scalar x = sqrt(5)
 6515 	  string claim = sprintf("sqrt(%d) es (aproximadamente) %6.4f.\n", 5, x)
 6516 	  print claim
 6517 
 6518 va a producir...
 6519 
 6520 	  sqrt(5) es (aproximadamente) 2.2361.
 6521 
 6522 La expresión %d en la cadena de formato, indica que se quiere un número
 6523 entero en ese preciso lugar de la salida que se va a presentar, y dado que
 6524 esa es la expresión con el símbolo "por ciento" que está más a la
 6525 izquierda, se empareja con el primer argumento, es decir 5. La segunda
 6526 secuencia especial es %6.4f, y representa un valor con 6 dígitos de ancho
 6527 como mínimo, y con 4 dígitos después del separador decimal. El número de
 6528 esas secuencias debe coincidir con la cantidad de argumentos que acompañan
 6529 a la cadena de texto para el formato.
 6530 
 6531 Consulta la página de ayuda de la instrucción "printf" para obtener más
 6532 detalles en relación con la sintaxis que puedes utilizar en las cadenas de
 6533 texto para el formato.
 6534 
 6535 # sqrt
 6536 Resultado:     mismo tipo que introducido
 6537 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
 6538 
 6539 Devuelve un resultado, del mismo tipo que x, con la raíz cuadrada positiva
 6540 de este. Genera NA para valores negativos de este.
 6541 
 6542 Observa que, si el argumento es una matriz, se realiza la operación para
 6543 cada elemento. Para la "raíz cuadrada matricial" consulta "cholesky".
 6544 
 6545 # square
 6546 Resultado:     lista
 6547 Argumentos: L (lista)
 6548             productos-cruz (booleano, opcional)
 6549 
 6550 Devuelve una lista que contiene los cuadrados de las variables de la lista
 6551 L, con sus elementos nombrados de acuerdo con el siguiente patrón
 6552 :sq_nombrevariable. Cuando indicas el segundo argumento (opcional) y tiene
 6553 un valor no nulo, la lista también va a incluir los productos cruzados de
 6554 los elementos de la lista L, que se nombrarán de acuerdo con el formato del
 6555 patrón var1_var2. De ser necesario, el nombre de las series de los
 6556 argumentos va a truncarse e incluso ajustarse el nombre del resultado final,
 6557 para evitar la duplicación de nombres en la lista que se devuelve.
 6558 
 6559 # sscanf
 6560 Resultado:     entero
 6561 Argumentos: origen (cadena o array de cadenas)
 6562             formato (cadena)
 6563             ... (mira más abajo)
 6564 
 6565 Lee valores indicados por el argumento origen bajo el control del argumento
 6566 formato, y asigna estos valores a uno o más de los argumentos siguientes,
 6567 indicados por los puntos de arriba. Devuelve un entero con el número de
 6568 valores que se asignan. Esta función es una versión simplificada de la
 6569 función sscanf del lenguaje C de programación, con una extensión para
 6570 escanear una matriz entera, y que se describe más abajo bajo el título
 6571 "Escaneando una matriz". Ten en cuenta que indicar una formación de cadenas
 6572 de texto como origen solo se acepta en caso de que escanees una matriz.
 6573 
 6574 Como argumento origen puedes usar una cadena de texto literal
 6575 entrecomillada, o bien el nombre de una cadena de texto que hayas definido
 6576 previamente. El argumento formato se indica de modo similar a la cadena del
 6577 argumento "formato" en "printf" (mira más abajo); en esta última función,
 6578 elementos debe ser una lista de variables definidas antes, separadas por
 6579 comas y que son los objetivos de la conversión de origen. (Para los
 6580 acostumbrados a C: podéis fijar previamente los nombres de las variables
 6581 numéricas con &, pero no es necesario.)
 6582 
 6583 El texto literal en el argumento formato se compara con origen. Los
 6584 elementos que especifican la conversión empiezan con el carácter %, y las
 6585 conversiones que están admitidas incluyen: %f, %g o %lf para números de
 6586 punto flotante; %d para números enteros; y %s para cadenas de texto. Puedes
 6587 insertar un entero positivo después del símbolo de porcentaje, que
 6588 establece el número máximo de caracteres que se van a leer para la
 6589 conversión indicada. Como forma alternativa, puedes insertar un carácter
 6590 literal de asterisco, *, después del símbolo de porcentaje para eliminar
 6591 la conversión (saltándose así cualquier carácter que, de otro modo,
 6592 podría haberse convertido al tipo indicado). Por ejemplo, la expresión %3d
 6593 convierte los siguientes 3 caracteres de origen en un entero, en caso de que
 6594 sea posible; y la expresión %*g permite saltarse tantos caracteres de
 6595 origen como los que podrían convertirse en un número de punto flotante
 6596 simple.
 6597 
 6598 Además de la conversión %s para cadenas de texto, también está
 6599 disponible una versión simplificada del formato C %N[chars]. En este
 6600 formato, N representa el número máximo de caracteres que se van a leer, y
 6601 chars expresa un conjunto de caracteres que sean admisibles, expresados
 6602 entre corchetes: el proceso de lectura finaliza cuando se alcanza N, o
 6603 cuando se encuentra un carácter que no está en chars. Puedes cambiar el
 6604 funcionamiento de charsindicando el circunflejo ^ como primer carácter; en
 6605 ese caso, el proceso de lectura finaliza cuando se encuentra un carácter
 6606 que está indicado en el conjunto. (A diferencia de lo que sucede en C, el
 6607 guion no juega ningún papel especial en el conjunto chars.)
 6608 
 6609 Si la cadena de texto del origen no coincide (exactamente) con el formato,
 6610 el número de conversiones puede quedarse corta respecto al número de
 6611 argumentos indicados. Esto no es por si mismo un fallo en lo que atañe a
 6612 Gretl. Así y todo, podrías querer comprobar el número de conversiones que
 6613 se completaron; esto se indica en el valor que se devuelve Some simple
 6614 examples follow:
 6615 
 6616 	  # Escaneando valores escalares
 6617 	  scalar x
 6618 	  scalar y
 6619 	  sscanf("123456", "%3d%3d", x, y)
 6620 	  # Escaneando valores de cadena de texto
 6621 	  string s = "uno dos"
 6622 	  string s1
 6623 	  string s2
 6624 	  sscanf(s, "%s %s", s1, s2)
 6625 	  print s1 s2
 6626 
 6627 Escaneando una matriz
 6628 
 6629 El escaneado de matrices debe señalarse mediante la especificación
 6630 especial de conversión, "%m". Puedes indicar el número máximo de filas a
 6631 leer, insertando un número entero entre el signo "%" y la "m" indicativa de
 6632 matriz. Se permiten dos variantes: que origen indique una cadena de texto
 6633 única que represente una matriz, y que origen indique una formación de
 6634 cadenas de texto. Estas opciones se describen por turno.
 6635 
 6636 Si origen es un argumento de cadena de texto única, el escáner lee una
 6637 línea de la entrada y cuenta el número de campos numéricos (separados por
 6638 espacios o por tabuladores). Esto define el número de columnas de la
 6639 matriz. Por defecto, el proceso de lectura continúa con todas las líneas
 6640 (filas) que contengan el mismo número de columnas numéricas, pero el
 6641 número máximo de filas puede limitarse mediante el valor entero opcional
 6642 mencionado antes.
 6643 
 6644 Si origen es una formación de cadenas de texto, el resultado va a ser
 6645 forzosamente un vector columna, del que cada elemento va a ser la
 6646 conversión numérica de la cadena correspondiente, o NA si la cadena de
 6647 texto no representa un número. A continuación, tienes varios ejemplos:
 6648 
 6649 	  # Escaneando una única cadena de texto
 6650 	  string s = sprintf("1 2 3 4\n5 6 7 8")
 6651 	  print s
 6652 	  matrix m
 6653 	  sscanf(s, "%m", m)
 6654 	  print m
 6655 	  # Escaneando una formación de cadenas de texto
 6656 	  strings S = defarray("1.1", "2.2", "3.3", "4.4", "5.5")
 6657 	  sscanf(S, "%4m", m)
 6658 	  print m
 6659 
 6660 # sst
 6661 Resultado:     escalar
 6662 Argumento:  y (serie)
 6663 
 6664 Devuelve un escalar con la suma de los cuadrados de las desviaciones
 6665 respecto a la media (SCT), de las observaciones no ausentes de la serie y.
 6666 Ver también "var".
 6667 
 6668 # stdize
 6669 Resultado:     mismo tipo que introducido
 6670 Argumentos: X (serie, lista o matriz)
 6671             v (entero, opcional)
 6672 
 6673 Por defecto, devuelve un resultado del mismo tipo que el argumento, con la
 6674 versión tipificada de esa serie, lista o matriz: el argumento se centra y
 6675 se divide por su desviación típica muestral (con corrección de 1, en los
 6676 grados de libertad). En caso de que el argumento sea una matriz, los
 6677 resultados se calculan por columnas.
 6678 
 6679 Puedes usar el segundo argumento (opcional) para modular el resultado. Un
 6680 valor no negativo de ese v permite configurar la corrección en los grados
 6681 de libertad que se utilizan para la desviación típica; así v = 0 solicita
 6682 utilizar el estimador máximo-verosímil. Como caso especial, si estableces
 6683 que v sea igual a -1, únicamente se va a centrar el primer argumento.
 6684 
 6685 # strftime
 6686 Resultado:     cadena
 6687 Argumentos: tm (escalar)
 6688             formato (cadena, opcional)
 6689 
 6690 El argumento tm se utiliza para proporcionar el número de segundos desde el
 6691 comienzo del año 1970, de acuerdo con el UTC (Tiempo Universal Coordinado,
 6692 antes conocido como tiempo medio de Greenwich). El valor que se devuelve es
 6693 una cadena de texto que proporciona la fecha y/u hora correspondiente, bien
 6694 en un formato especificado mediante el segundo argumento (opcional) o bien,
 6695 por defecto, mediante la "representación preferida de fecha y hora en el
 6696 entorno local vigente" tal como determinaría la biblioteca del sistema C.
 6697 
 6698 Puedes obtener valores apropiados de tm para utilizar con esta función
 6699 mediante el accesor "$now" o la función "strptime".
 6700 
 6701 Puedes encontrar las opciones de formato consultando las páginas sobre
 6702 strftime del manual, en sistemas que las tengan; o por medio de uno de los
 6703 muchos sitios web que presentan información relevante, como por ejemplo
 6704 https://devhints.io/strftime.
 6705 
 6706 # stringify
 6707 Resultado:     entero
 6708 Argumentos: y (serie)
 6709             S (array de cadenas)
 6710 
 6711 Proporciona un modo de definir valores de cadena de texto para la serie y.
 6712 Para que esto funcione, deben cumplirse dos condiciones: la serie objetivo
 6713 no debe tener otra cosa que no sean valores enteros positivos (ninguno de
 6714 ellos menor que 1); y el 'array' S debe tener por lo menos n elementos,
 6715 siendo n el mayor valor de y. Además, cada elemento de S debe tener un
 6716 formato UTF-8 válido. Ver también "strvals".
 6717 
 6718 El valor que devuelve esta función es cero en caso de completarse con
 6719 éxito, o un código de fallo positivo en caso de fallar.
 6720 
 6721 # strlen
 6722 Resultado:     entero
 6723 Argumento:  s (cadena)
 6724 
 6725 Devuelve un número entero con la cantidad de caracteres que tiene la cadena
 6726 de texto s. Ten en cuenta que eso no es necesariamente igual al número de
 6727 bytes, si algunos caracteres están fuera del intervalo de impresión ASCII.
 6728 
 6729 Ejemplo:
 6730 
 6731         string s = "Regresión"
 6732         scalar number = strlen(s)
 6733         print number
 6734 
 6735 # strncmp
 6736 Resultado:     entero
 6737 Argumentos: s1 (cadena)
 6738             s2 (cadena)
 6739             n (entero, opcional)
 6740 
 6741 Compara las dos cadenas de texto de los argumentos, y devuelve un entero que
 6742 es menor, igual o mayor que 0 cuando s1 es (respectivamente) menor, igual o
 6743 mayor que s2, hasta los n primeros caracteres. Cuando se omite n, la
 6744 comparación continúa hasta donde resulte posible.
 6745 
 6746 Ten en cuenta que, si solo quieres comprobar si dos cadenas de texto son
 6747 iguales, puedes hacerlo sin necesidad de utilizar esta función, como con la
 6748 indicación if (s1 == s2)....
 6749 
 6750 # strptime
 6751 Resultado:     escalar
 6752 Argumentos: s (cadena)
 6753             formato (cadena)
 6754 
 6755 Esta función es la recíproca de "strftime". Analiza la cadena de texto s
 6756 que expresa tiempo o fecha, utilizando el formato especificado; y devuelve
 6757 un escalar que proporciona el número de segundos transcurridos desde
 6758 principios de 1970 según el Tiempo Universal Coordinado (UTC).
 6759 
 6760 Puedes encontrar las opciones de formato si consultas la página sobre
 6761 strptime del manual, en sistemas que dispongan de las mismas; o por medio de
 6762 uno de los muchos sitios web que presentan información relevante, como por
 6763 ejemplo http://man7.org/linux/man-pages/man3/strptime.3.html.
 6764 
 6765 El ejemplo de abajo muestra como puedes convertir información de fechas de
 6766 uno a otro formato.
 6767 
 6768 	  scalar tm = strptime("Sunday 17/02/19", "%A %d/%m/%y")
 6769 	  eval strftime(tm) # Resultado por defecto
 6770 	  eval strftime(tm, "%A, %d de %B de %Y")
 6771 
 6772 En el entorno local de España, el resultado es
 6773 
 6774 	  17/02/2019 0:00:00
 6775 	  domingo, 17 de febrero de 2019
 6776 
 6777 # strsplit
 6778 Resultado:     cadena o array de cadenas
 6779 Argumentos: s (cadena)
 6780             sep (cadena, opcional)
 6781             i (entero, opcional)
 6782 
 6783 En su funcionamiento básico, con un único argumento, devuelve el 'array'
 6784 de cadenas de texto que resulta al separar el contenido de s conforme a los
 6785 espacios vacíos que tiene (es decir, conforme a cualquier combinación de
 6786 los caracteres de espacio, tabulación y/o línea nueva).
 6787 
 6788 Puedes utilizar el segundo argumento (opcional) para especificar el
 6789 separador que se usa para separar s. Por ejemplo...
 6790 
 6791 	  string Cesta = "Plátano,Manzana,Yaca,Naranja"
 6792 	  strings S = strsplit(Cesta,",")
 6793 
 6794 va a separar el primer argumento de la función en un 'array' de cuatro
 6795 cadenas de texto, usando la coma como elemento separador.
 6796 
 6797 Las secuencias de barra diagonal izquierda para escapar, indicadas mediante
 6798 "\n" y "\t", se considera que representan una línea nueva y una tabulación
 6799 cuando se indican en el argumento opcional sep. Si quieres incluir una barra
 6800 diagonal izquierda literal como carácter separador, debes duplicarla como
 6801 en "\\". Ejemplo:
 6802 
 6803 	  string s = "c:\fiddle\sticks"
 6804 	  strings S = strsplit(s, "\\")
 6805 
 6806 Independientemente del separador, a los elementos del 'array' que se
 6807 devuelve, se les recorta cualquier espacio en blanco al principio o al
 6808 final. En consecuencia, si sep contiene caracteres que no son espacios en
 6809 blanco, entonces se le quita cualquier espacio al principio o al final.
 6810 
 6811 Cuando indicas un valor entero mayor que cero como tercer argumento, el
 6812 valor que se devuelve es una única cadena de texto; concretamente, el
 6813 elemento i (en base 1) del 'array' que se generaría de otro modo sin ese
 6814 tercer argumento. Cuando i sea menor que 1, se produce un fallo; pero cuando
 6815 i excede el número de elementos implicados, se devuelve una cadena de texto
 6816 vacía.
 6817 
 6818 # strstr
 6819 Resultado:     cadena
 6820 Argumentos: s1 (cadena)
 6821             s2 (cadena)
 6822 
 6823 Busca en s1 la cadena s2. En caso de encontrar la cadena de texto, devuelve
 6824 otra cadena con una copia de la parte de s1 que comienza con s2; en caso
 6825 contrario, devuelve una cadena de texto vacía.
 6826 
 6827 Ejemplo:
 6828 
 6829           string s1 = "Gretl es un programa de Econometría"
 6830           string s2 = strstr(s1, "un")
 6831           print s2
 6832 
 6833 Si únicamente quieres descubrir si s1 contiene a s2 (prueba booleana),
 6834 consulta "instring".
 6835 
 6836 # strstrip
 6837 Resultado:     cadena
 6838 Argumento:  s (cadena)
 6839 
 6840 Devuelve una cadena de texto con una copia de s en la que se eliminaron los
 6841 espacios en blanco del inicio y del final.
 6842 
 6843 Ejemplo:
 6844 
 6845           string s1 = "    Mucho espacio en blanco.  "
 6846           string s2 = strstrip(s1)
 6847           print s1 s2
 6848 
 6849 # strsub
 6850 Resultado:     cadena
 6851 Argumentos: s (cadena)
 6852             hallada (cadena)
 6853             substit (cadena)
 6854 
 6855 Devuelve una cadena de texto con una copia de s en la que se substituyó
 6856 toda la cadena hallada por substit. Consulta también "regsub" para otras
 6857 substituciones más complejas mediante expresiones regulares.
 6858 
 6859 Ejemplo:
 6860 
 6861           string s1 = "Hola, Gretl!"
 6862           string s2 = strsub(s1, "Gretl", "Hansl")
 6863           print s2
 6864 
 6865 # strvals
 6866 Resultado:     array de cadenas
 6867 Argumentos: y (serie)
 6868             submuestra (booleano, opcional)
 6869 
 6870 Cuando la serie y se compone de cadenas de texto que expresan valores, esta
 6871 función devuelve por defecto un 'array' que contiene todos esos valores
 6872 (con independencia del rango muestral que esté vigente), ordenados
 6873 numéricamente comenzando por el 1. Si está vigente una submuestra del
 6874 conjunto de datos, puedes proporcionar un valor no nulo para el segundo
 6875 argumento (opcional) y obtener así un 'array' que contenga solo las cadenas
 6876 de texto presentes en la submuestra.
 6877 
 6878 Cuando y no se compone de cadenas de texto que expresan valores, se devuelve
 6879 un 'array' de cadenas de texto vacías. Ver también "stringify".
 6880 
 6881 # substr
 6882 Resultado:     cadena
 6883 Argumentos: s (cadena)
 6884             inicio (entero)
 6885             fin (entero)
 6886 
 6887 Devuelve una subcadena del argumento s, empezando en el carácter indicado
 6888 por el entero positivo de inicio, y finalizando en el indicado por el de
 6889 fin, ambos incluidos.
 6890 
 6891 Por ejemplo, el código de abajo
 6892 
 6893           string s1 = "Hola, Gretl!"
 6894           string s2 = substr(s1, 7, 11)
 6895           print s2
 6896 
 6897 proporciona:
 6898 
 6899     ? print s2
 6900     Gretl
 6901 
 6902 Debes darte cuenta de que, en algunos casos, podrías estar deseando
 6903 intercambiar claridad por concisión, y utilizar operadores de reducción e
 6904 incremento, como en
 6905 
 6906           string s1 = "Hola, Gretl!"
 6907           string s2 = s1[7:11]
 6908           string s3 = s1 + 6
 6909           print s2
 6910           print s3
 6911 
 6912 lo que te proporcionaría
 6913 
 6914     ? print s2
 6915     Gretl
 6916     ? print s3
 6917     Gretl!
 6918 
 6919 # sum
 6920 Resultado:     escalar o serie
 6921 Argumento:  x (serie, matriz o lista)
 6922 
 6923 Cuando x es una serie, devuelve un escalar con el resultado de sumar las
 6924 observaciones no ausentes del argumento x. Consulta también "sumall".
 6925 
 6926 Cuando x es una matriz, devuelve un escalar con el resultado de sumar los
 6927 elementos de la matriz.
 6928 
 6929 Cuando x es una lista de variables, la función devuelve una serie y, en la
 6930 que cada valor y_t indica la suma de los valores de las variables de la
 6931 lista en la observación t, o NA si alguno de esos valores está ausente en
 6932 t.
 6933 
 6934 # sumall
 6935 Resultado:     escalar
 6936 Argumento:  x (serie)
 6937 
 6938 Devuelve un escalar con el resultado de sumar las observaciones de la serie
 6939 x en la muestra seleccionada, o NA si existe algún valor ausente. Utiliza
 6940 "sum" si quieres obtener la suma descartando los valores ausentes.
 6941 
 6942 # sumc
 6943 Resultado:     vector fila
 6944 Argumento:  X (matriz)
 6945 
 6946 Devuelve un vector fila con la suma de las columnas de X. Ver también
 6947 "meanc", "sumr".
 6948 
 6949 # sumr
 6950 Resultado:     vector columna
 6951 Argumento:  X (matriz)
 6952 
 6953 Devuelve un vector columna con la suma de las filas de X. Ver también
 6954 "meanr", "sumc".
 6955 
 6956 # svd
 6957 Resultado:     vector fila
 6958 Argumentos: X (matriz)
 6959             &U (referencia a matriz, o null)
 6960             &V (referencia a matriz, o null)
 6961 
 6962 Devuelve un vector fila con el resultado de descomponer la matriz X en
 6963 valores singulares.
 6964 
 6965 Los valores singulares se devuelven en un vector fila. Puedes obtener el
 6966 vector singular izquierdo U y/o el derecho V indicando valores no nulos en
 6967 los argumentos 2 y 3, respectivamente. Para cualquier matriz A, el
 6968 código...
 6969 
 6970 	  s = svd(A, &U, &V)
 6971 	  B = (U .* s) * V
 6972 
 6973 ... debiera de proporcionar una matriz B idéntica a A (excepto pequeñas
 6974 diferencias debida a la precisión de cálculo).
 6975 
 6976 Ver también "eigengen", "eigensym", "qrdecomp".
 6977 
 6978 # svm
 6979 Resultado:     serie
 6980 Argumentos: L (lista)
 6981             bparms (bundle)
 6982             bmod (referencia a bundle, opcional)
 6983             bprob (referencia a bundle, opcional)
 6984 
 6985 Esta función te permite el entrenamiento (y la predicción basada en ella)
 6986 de una MSV (Máquina de Soporte Vectorial o SVM), utilizando la librería
 6987 LIBSVM como soporte. El argumento de tipo lista L deberá incluir la
 6988 variable dependiente seguida de las variables independientes; y el 'bundle'
 6989 bparms se utiliza para pasarle opciones al mecanismo de la MSV. El valor que
 6990 se devuelve es una serie que contiene las predicciones de la MSV. Puedes
 6991 utilizar los dos argumentos opcionales puntero-bundle para recuperar
 6992 información adicional después del entrenamiento y/o predicción.
 6993 
 6994 Para obtener más detalles, consulta la documentación PDF para gretl + SVM.
 6995 
 6996 # tan
 6997 Resultado:     mismo tipo que introducido
 6998 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
 6999 
 7000 Devuelve un resultado (del tipo del argumento) con la tangente de x. Ver
 7001 también "atan", "cos", "sin".
 7002 
 7003 # tanh
 7004 Resultado:     mismo tipo que introducido
 7005 Argumento:  x (escalar, serie o matriz)
 7006 
 7007 Devuelve un resultado (del tipo del argumento) con la tangente hiperbólica
 7008 de x.
 7009 
 7010 Ver también "atanh", "cosh", "sinh".
 7011 
 7012 # toepsolv
 7013 Resultado:     vector columna
 7014 Argumentos: c (vector)
 7015             r (vector)
 7016             b (vector)
 7017 
 7018 Devuelve un vector columna con la solución de un sistema Toeplitz de
 7019 ecuaciones lineales, es decir Tx = b donde T es una matriz cuadrada cuyo
 7020 elemento T_i,j es igual a c_i-j cuando i>=j, e igual a r_j-i cuando i<=j.
 7021 Ten en cuenta que los primeros elementos de los dos vectores c y r deben ser
 7022 iguales, pues en caso contrario se devuelve un fallo. Cuando se completa con
 7023 éxito, la ejecución de esta función permite obtener el vector x.
 7024 
 7025 El algoritmo que se utiliza aquí aprovecha la especial estructura de la
 7026 matriz T, lo que lo hace mucho más eficiente que otros algoritmos no
 7027 especializados, particularmente para problemas muy largos. Advertencia: En
 7028 algunos casos, la función podría sugerir falsamente un fallo en la
 7029 singularidad de la matriz T cuando realmente no es singular; de cualquier
 7030 modo, este problema no podrá surgir cuando la matriz T sea definida
 7031 positiva.
 7032 
 7033 # tolower
 7034 Resultado:     cadena
 7035 Argumento:  s (cadena)
 7036 
 7037 Devuelve una cadena de texto que es una copia de s, en la que todas las
 7038 letras en mayúsculas se convirtieron en minúsculas.
 7039 
 7040 Ejemplos:
 7041 
 7042         string s1 = "Hola, Gretl!"
 7043         string s2 = tolower(s1)
 7044         print s2
 7045 
 7046         string s3 = tolower("Hola, Gretl!")
 7047         print s3
 7048 
 7049 # toupper
 7050 Resultado:     cadena
 7051 Argumento:  s (cadena)
 7052 
 7053 Devuelve una cadena de texto que es una copia de s, en la que todas las
 7054 letras en minúsculas se convirtieron en mayúsculas.
 7055 
 7056 Ejemplos:
 7057 
 7058         string s1 = "Hola, Gretl!"
 7059         string s2 = toupper(s1)
 7060         print s2
 7061 
 7062         string s3 = toupper("Hola, Gretl!")
 7063         print s3
 7064 
 7065 # tr
 7066 Resultado:     escalar
 7067 Argumento:  A (matriz cuadradax)
 7068 
 7069 Devuelve un escalar con la traza de la matriz cuadrada A, es decir, la suma
 7070 de los elementos de su diagonal. Ver también "diag".
 7071 
 7072 # transp
 7073 Resultado:     matriz
 7074 Argumento:  X (matriz)
 7075 
 7076 Devuelve una matriz que es la traspuesta de X. Aviso: Esta función se
 7077 utiliza raramente. Para trasponer una matriz, en general puedes usar
 7078 simplemente el operador para trasposición: X'.
 7079 
 7080 # trimr
 7081 Resultado:     matriz
 7082 Argumentos: X (matriz)
 7083             tsup (entero)
 7084             tinf (entero)
 7085 
 7086 Devuelve una matriz que es una copia de la matriz X en la que se eliminaron
 7087 las tsup filas superiores y las tinf filas inferiores. Los dos últimos
 7088 argumentos no deben ser negativos, y su suma debe ser menor que el total de
 7089 filas de X.
 7090 
 7091 Ver también "selifr".
 7092 
 7093 # typeof
 7094 Resultado:     entero
 7095 Argumento:  nombre (cadena)
 7096 
 7097 Devuelve un código de tipo numérico cuando nombre es una cadena de texto
 7098 que identifica un objeto que ya está definido: 1 para un escalar, 2 para
 7099 una serie, 3 para una matriz, 4 para una cadena de texto, 5 para un
 7100 'bundle', 6 para un 'array' y 7 para una lista; en otro caso devuelve 0.
 7101 Para obtener la cadena de texto que concuerda con el valor que se devuelve,
 7102 puedes usar la función "typestr".
 7103 
 7104 También puedes utilizar esta función para obtener qué tipo de elemento es
 7105 uno de los que componen un 'bundle' o un 'array'. Por ejemplo...
 7106 
 7107 	  matrices M = array(1)
 7108 	  eval typestr(typeof(M))
 7109 	  eval typestr(typeof(M[1]))
 7110 
 7111 ... en el que el primer resultado de la función eval es un "array", y el
 7112 segundo es una "matriz".
 7113 
 7114 # typestr
 7115 Resultado:     cadena
 7116 Argumento:  codigotipo (entero)
 7117 
 7118 Devuelve una cadena de texto con el nombre del tipo de dato de Gretl que se
 7119 corresponde con el argumento codigotipo. Puedes utilizarlo junto con las
 7120 funciones "typeof" e "inbundle". La cadena de texto que se devuelve puede
 7121 ser una de las siguientes: "scalar", "series", "matrix", "string", "bundle",
 7122 "array", "list", o "null".
 7123 
 7124 # uniform
 7125 Resultado:     serie
 7126 Argumentos: a (escalar)
 7127             b (escalar)
 7128 
 7129 Devuelve una serie que se genera con una variable pseudoaleatoria Uniforme
 7130 que toma valores dentro del intervalo ( a, b) o, si no indicas esos
 7131 argumentos, en el intervalo (0,1). El algoritmo que se utiliza por defecto
 7132 es el "SIMD-oriented Fast Mersenne Twister" desarrollado por Saito y
 7133 Matsumoto (2008).
 7134 
 7135 Ver también "randgen", "normal", "mnormal", "muniform".
 7136 
 7137 # uniq
 7138 Resultado:     vector columna
 7139 Argumento:  x (serie o vector)
 7140 
 7141 Devuelve un vector que contiene los distintos elementos del argumento x sin
 7142 ningún orden especial, sino en el que están en x. Consulta "values" para
 7143 la variante de esta función que devuelve los valores ordenados.
 7144 
 7145 # unvech
 7146 Resultado:     matriz cuadradax
 7147 Argumento:  v (vector)
 7148 
 7149 Devuelve la matriz simétrica de orden n x n que se obtiene reordenando los
 7150 elementos del vector v en forma de matriz triangular inferior, y copiando
 7151 los de las posiciones simétricas. El número de elementos de v debe ser un
 7152 entero triangular, o sea, un número k tal que exista un entero n que cumpla
 7153 la siguiente propiedad: k = n(n+1)/2. Esta función es la inversa de "vech".
 7154 
 7155 Ver también "mshape", "vech".
 7156 
 7157 # upper
 7158 Resultado:     matriz cuadradax
 7159 Argumento:  A (matriz cuadradax)
 7160 
 7161 Devuelve una matriz triangular superior de orden n x n. Los elementos de la
 7162 diagonal y los de arriba de esta, son iguales a los elementos que se
 7163 corresponden en A; los demás son iguales a cero.
 7164 
 7165 Ver también "lower".
 7166 
 7167 # urcpval
 7168 Resultado:     escalar
 7169 Argumentos: tau (escalar)
 7170             n (entero)
 7171             niv (entero)
 7172             itv (entero)
 7173 
 7174 Devuelve un escalar con la probabilidad asociada (P) al valor del
 7175 estadístico para hacer el contraste de raíces unitarias de Dickey-Fuller o
 7176 el contraste de cointegración de Engle-Granger, de acuerdo con James
 7177 MacKinnon (1996).
 7178 
 7179 Los argumentos se expresan de este modo: tau indica el valor del
 7180 estadístico de contraste que corresponda; n señala el número de
 7181 observaciones (o 0 si lo que quieres es un resultado asintótico);niv denota
 7182 el número de variables potencialmente cointegradas, si compruebas la
 7183 cointegración (o 1 si haces un contraste univariante de raíces unitarias);
 7184 e itv es un código que especifica el tipo modelo (1 = sin constante, 2 =
 7185 con constante, 3 = con constante más tendencia lineal, 4 = con constante
 7186 más tendencia cuadrada).
 7187 
 7188 Ten en cuenta que debes darle un valor de 0 a n para obtener un resultado
 7189 asintótico, si la regresión auxiliar para el contraste es "aumentada" con
 7190 retardos de la variable dependiente.
 7191 
 7192 Ver también "pvalue", "qlrpval".
 7193 
 7194 # values
 7195 Resultado:     vector columna
 7196 Argumento:  x (serie o vector)
 7197 
 7198 Devuelve un vector que contiene los distintos elementos del argumento x
 7199 ordenados de forma ascendente. Si quieres descartar la parte decimal antes
 7200 de aplicar esta función, utiliza la expresión values(int(x)).
 7201 
 7202 Ver también "uniq", "dsort", "sort".
 7203 
 7204 # var
 7205 Resultado:     escalar o serie
 7206 Argumento:  x (serie o lista)
 7207 
 7208 Cuando x es una serie, devuelve un escalar con su varianza muestral,
 7209 descartando cualquier observación ausente.
 7210 
 7211 Cuando x es una lista, devuelve una serie y en la que cada valor y_t indica
 7212 la varianza muestral de los valores de las variables de la lista en la
 7213 observación t, o NA si alguno de esos valores está ausente en t.
 7214 
 7215 En cada uno de esos casos, la suma de los cuadrados de las desviaciones con
 7216 respecto a la media se divide por (n - 1) cuando n > 1. En otro caso, se
 7217 indica que la varianza es igual a cero si n = 1, o es igual a NA si n = 0.
 7218 
 7219 Ver también "sd".
 7220 
 7221 # varname
 7222 Resultado:     cadena
 7223 Argumento:  v (entero o lista)
 7224 
 7225 Cuando se indica un número entero como argumento, la función devuelve una
 7226 cadena de texto con el nombre de la variable que tiene un número ID igual a
 7227 v, o genera un fallo si esa variable no existe.
 7228 
 7229 Cuando se indica una lista como argumento, devuelve una cadena de texto que
 7230 contiene los nombres de las variables de la lista, separados por comas. Si
 7231 indicas una lista que está vacía, se devuelve una cadena de texto vacía.
 7232 En su lugar, puedes utilizar "varnames" para obtener un 'array' de cadenas
 7233 de texto .
 7234 
 7235 Ejemplo:
 7236 
 7237         open broiler.gdt
 7238         string s = varname(7)
 7239         print s
 7240 
 7241 # varnames
 7242 Resultado:     array de cadenas
 7243 Argumento:  L (lista)
 7244 
 7245 Devuelve un 'array' de cadenas de texto que contiene los nombres de las
 7246 variables de la lista L. Si la lista que indicas está vacía, se devuelve
 7247 un 'array' vacío.
 7248 
 7249 Ejemplo:
 7250 
 7251         open keane.gdt
 7252         list L = year wage status
 7253         strings S = varnames(L)
 7254         eval S[1]
 7255         eval S[2]
 7256         eval S[3]
 7257 
 7258 # varnum
 7259 Resultado:     entero
 7260 Argumento:  nombrevar (cadena)
 7261 
 7262 Devuelve un número entero con el código ID de la variable que tiene el
 7263 nombre del argumento nombrevar, o NA si esa variable no existe.
 7264 
 7265 # varsimul
 7266 Resultado:     matriz
 7267 Argumentos: A (matriz)
 7268             U (matriz)
 7269             y0 (matriz)
 7270 
 7271 Devuelve una matriz al simular un VAR de orden p y n variables, es decir
 7272 y(t) = A1 y(t-1) + ... + Ap y(t-p) + u(t). La matriz A de coeficientes se
 7273 forma agrupando horizontalmente las matrices A_i; y es de orden n x np, con
 7274 una fila por cada ecuación. Esta se corresponde con las primeras n filas de
 7275 la matriz $compan que proporcionan las instrucciones var y vecm de Gretl.
 7276 
 7277 Los vectores u_t están incluidos (como filas) en la matriz U (T x n). Los
 7278 valores iniciales están en y0 (p x n).
 7279 
 7280 Cuando el VAR contiene algún término determinista y/o regresores
 7281 exógenos, puedes manejarlos incorporándolos a la matriz U: en este caso
 7282 cada fila de U pasa a ser entonces u(t) = B'x(t) + e(t).
 7283 
 7284 La matriz que resulta tiene T + p filas y n columnas; contiene los p valores
 7285 iniciales de las variables endógenas, además de T valores simulados.
 7286 
 7287 Ver también "$compan", "var", "vecm".
 7288 
 7289 # vec
 7290 Resultado:     vector columna
 7291 Argumento:  X (matriz)
 7292 
 7293 Devuelve un vector columna, apilando las columnas de X. Ver también
 7294 "mshape", "unvech", "vech".
 7295 
 7296 # vech
 7297 Resultado:     vector columna
 7298 Argumento:  A (matriz cuadradax)
 7299 
 7300 Devuelve un vector columna con los elementos de A que están en su diagonal
 7301 principal y por arriba de ella. Normalmente esta función se utiliza con
 7302 matrices simétricas; en este caso, esa operación puede revertirse a
 7303 través de la función "unvech". Ver también "vec".
 7304 
 7305 # weekday
 7306 Resultado:     mismo tipo que introducido
 7307 Argumentos: año (escalar o serie)
 7308             mes (escalar o serie)
 7309             día (escalar o serie)
 7310 
 7311 Devuelve el día de la semana (domingo = 0, lunes = 1, etc.) de la fecha
 7312 especificada por los tres argumentos, o NA si la fecha no es correcta. Ten
 7313 en cuenta que los tres argumentos deben ser del mismo tipo; o sea, deben ser
 7314 todos de tipo escalar (entero) o todos de tipo serie.
 7315 
 7316 # wmean
 7317 Resultado:     serie
 7318 Argumentos: Y (lista)
 7319             W (lista)
 7320 
 7321 Devuelve una serie y calculada de forma que cada y_t indica la media
 7322 ponderada de los valores (en la observación t) de las variables presentes
 7323 en la lista Y, con las respectivas ponderaciones señaladas por los valores
 7324 de las variables que forman la lista W en cada t. Las ponderaciones pueden
 7325 así variar con el tiempo. Las listas Y y W de variables deben tener el
 7326 mismo tamaño, y las ponderaciones deben ser no negativas.
 7327 
 7328 Ver también "wsd", "wvar".
 7329 
 7330 # wsd
 7331 Resultado:     serie
 7332 Argumentos: Y (lista)
 7333             W (lista)
 7334 
 7335 Devuelve una serie y calculada de forma que cada y_t indica la desviación
 7336 típica ponderada muestral, de los valores (en la observación t) de las
 7337 variables presentes en la lista Y, con las respectivas ponderaciones
 7338 señaladas por los valores de las variables de la lista W en cada t. Las
 7339 ponderaciones pueden así variar con el tiempo. Las listas Y y W de
 7340 variables deben tener el mismo tamaño, y las ponderaciones deben ser no
 7341 negativas.
 7342 
 7343 Ver también "wmean", "wvar".
 7344 
 7345 # wvar
 7346 Resultado:     serie
 7347 Argumentos: X (lista)
 7348             W (lista)
 7349 
 7350 Devuelve una serie y calculada de forma que cada y_t indica la varianza
 7351 ponderada muestral, de los valores (en la observación t) de las variables
 7352 presentes en la lista Y, con las respectivas ponderaciones señaladas por
 7353 los valores de las variables que forman la lista W en cada t. Las
 7354 ponderaciones pueden así variar con el tiempo. Las listas Y y W de
 7355 variables deben tener el mismo tamaño, y las ponderaciones deben ser no
 7356 negativas.
 7357 
 7358 Ver también "wmean", "wsd".
 7359 
 7360 # xmax
 7361 Resultado:     escalar
 7362 Argumentos: x (escalar)
 7363             y (escalar)
 7364 
 7365 Devuelve un escalar con el mayor valor que resulta de comparar x e y. Si
 7366 alguno de los valores está ausente, se devuelve NA.
 7367 
 7368 Ver también "xmin", "max", "min".
 7369 
 7370 # xmin
 7371 Resultado:     escalar
 7372 Argumentos: x (escalar)
 7373             y (escalar)
 7374 
 7375 Devuelve un escalar con el menor valor que resulta de comparar x e y. Si
 7376 alguno de los valores está ausente, se devuelve NA.
 7377 
 7378 Ver también "xmax", "max", "min".
 7379 
 7380 # xmlget
 7381 Resultado:     cadena
 7382 Argumentos: buf (cadena)
 7383             ruta (cadena o array de cadenas)
 7384 
 7385 El argumento buf debe ser un buffer XML, tal como puede recuperarse de un
 7386 lugar web adecuado mediante la función "curl" (o leerse de un archivo
 7387 mediante la función "readfile"); y el argumento ruta debe ser una
 7388 especificación XPath sencilla o un 'array' de ellas.
 7389 
 7390 Esta función devuelve una cadena de texto que representa los datos
 7391 encontrados en el buffer XML en la ruta especificada. Si hay múltiples
 7392 nodos que coincidan con la expresión de la ruta, las unidades de datos se
 7393 presentan una por cada línea de la cadena que se devuelve. Cuando indicas
 7394 un 'array' de rutas como segundo argumento, la cadena que se devuelve tiene
 7395 la forma de un buffer separado con comas, cuya columna i contiene las
 7396 coincidencias de la ruta i. En este caso, si una cadena obtenida del buffer
 7397 XML contiene algún espacio o coma, se entrecomilla.
 7398 
 7399 Por defecto, se muestra un fallo si ruta no coincide en el buffer XML; pero
 7400 este comportamiento se modifica si indicas el tercer argumento (opcional)
 7401 pues, en este caso, el argumento recupera un recuento de las coincidencias,
 7402 devolviéndose una cadena vacía si no hay ninguna. Llamada de ejemplo:
 7403 
 7404 	  ngot = 0
 7405 	  ret = xmlget(xbuf, "//some/thing", &ngot)
 7406 
 7407 Ahora bien, todavía se va a mostrar un fallo en caso de hacer una solicitud
 7408 mal configurada.
 7409 
 7410 Puedes encontrar una buena introducción al uso y a la sintaxis de XPath en
 7411 https://www.w3schools.com/xml/xml_xpath.asp. El programa de soporte
 7412 (back-end) para xmlget lo proporciona el módulo xpath de libxml2, que
 7413 admite XPath 1.0 pero no XPath 2.0.
 7414 
 7415 Ver también "jsonget", "readfile".
 7416 
 7417 # zeromiss
 7418 Resultado:     mismo tipo que introducido
 7419 Argumento:  x (escalar o serie)
 7420 
 7421 Devuelve un resultado (del tipo del argumento) cambiando los ceros por NAs.
 7422 Si x es una serie, cambia cada elemento. Ver también "missing", "misszero",
 7423 "ok".
 7424 
 7425 # zeros
 7426 Resultado:     matriz
 7427 Argumentos: r (entero)
 7428             c (entero, opcional)
 7429 
 7430 Devuelve una matriz nula con r filas y c columnas. Si lo omites, el número
 7431 de columnas se establece en 1 (vector columna), por defecto. Ver también
 7432 "ones", "seq".
 7433