Instalando o pacote BMR nas versões 3.5.2 e posteriores do R

Em alguns cursos da Análise Macro, eu utilizo a função gtsplot do pacote BMR para construir gráficos múltiplos. Esse tipo de gráfico, a propósito, pode ser facilmente obtido com o código-base do R ou com a função grid.arrange do pacote gridExtra conjuntamente com as funções do ggplot2. Já para instalar o BMR nas versões mais novas do R, é preciso seguir o seguinte script:


install.packages('RcppArmadillo')
install.packages('ggplot2')
install.packages('devtools')

Sys.setenv(R_REMOTES_NO_ERRORS_FROM_WARNINGS="true")
library(devtools)

install_github("kthohr/BMR")

Certifique-se ademais que você tenha o Rtools instalado na sua máquina. Caso receba algum erro de tools, adicione a linha abaixo no seu código:


options(buildtools.check = function(action) TRUE )

Creio que isso resolva a maior parte dos problemas de instalação desse pacote. Caso não resolva o seu, entre em contato pelo nosso suporte no botão azul no lado inferior direito da plataforma, ok?

________________________

Maiores detalhes sobre o erro, ver aqui.

 

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Retropolando a série do desemprego no Brasil

Nosso objetivo neste exercício será estender a taxa de desemprego fornecida pela Pesquisa de Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua) através daquela fornecida pela Pesquisa Mensal de Emprego (PME). Serão construídas duas séries: uma normal, outra dessazonalizada. Faremos todo o exercício utilizando o Python.

Variáveis Instrumentais no R: qual o impacto do gasto de segurança no crime?

Diversos métodos econométricos têm como principal finalidade melhorar o processo de investigar o efeito de uma variável sobre a outra, e um importante método encontra-se no uso de Variáveis Instrumentais na análise de regressão linear. Mas como podemos utilizar essa ferramenta para auxiliar no estudo da avaliação de impacto?

Neste post, oferecemos uma breve introdução a esse importante método da área de inferência causal, acompanhado de um estudo de caso para uma compreensão mais aprofundada de sua aplicação. Os resultados foram obtidos por meio da implementação em R, como parte integrante do nosso curso sobre Avaliação de Políticas Públicas utilizando esta linguagem de programação.

Análise regional do mercado de trabalho com dados do CAGED usando Python

Os microdados dos CAGED fornecem informações detalhadas a nível de cidade, sexo, raça, nível de instrução, idade, salário e outras sobre os trabalhadores formais do Brasil, possibilitando ricas análises regionais de dados. Neste artigo mostramos como acessar, processar e analisar estes dados utilizando o Python.

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.