EJERCICIO 6.6

...

- Hay que incluir SAT y hsGPA como variables explicativas? Explique.

Tenemos:

- log (inst)

- log (área)

- log (tierra)

- habitaciones

- baños

- edad

Estas variables mencionadas se suman a la regresión, al coeficiente de log (dist) = 0,55, donde se ve que el efecto es mucho mas pequeño e insignificante.

Se tienen como hipótesis que el incinerador esta situado cerca de hogares menos deseables para empezar. Esto se debe a que se ha controlado a otros factores que determinan la calidad de un hogar(TAMAÑO Y NUMERO DE BAÑOS) y su ubicación (DISTANCIA A LA INTERESTATAL).

EJERCICIO 6.9

Si se empieza en (6.38) bajo los supuestos del MLC, suponiendo que n es grande e ignorando el error de estimación en las , un intervalo de predicción de 95% para es [ exp (-1,96 ) exp (), exp ( ) exp () ]. La predicción puntual para es = exp (/ 2 ) exp (). [pic 16][pic 17][pic 18][pic 19][pic 20][pic 21][pic 22][pic 23][pic 24][pic 25]

- ¿Para qué valores de estará la predicción puntual en el intervalo de predicción de 95%? ¿Es posible que se satisfaga esta condición en la mayor parte de las aplicaciones? [pic 26]

Tenemos la ecuación estimada:

log (wage) = 0,128+0,0904educ+0,410exper-0,000714 [pic 27]

[pic 28]

n= 526, = 0,296[pic 29]

Esta ecuación si satisface las variables explicativas.

- Compruebe que la condición del inciso i) se verifica en el ejemplo del sueldo de CEO.

[pic 30]

La ecuación del ejemplo CEO, tiene como variable dependiente a salary, donde se usan logaritmos de sales o mktval. Ademas muestra una estimación con una ecuación con 177 observaciones de 0,201, ambos ejercicios representan variables poco significativas.