Econometria - Práctica.

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dumsex = 1 (varón) dumsex = 0 (mujer)

- dumsex = 1 (varón) Peso = (-122,9621 + 23,8238) + 3,7402 altura

- dumsex = 0 (mujer) Peso = -122,9621 + 3,7402 altura

Nos informa el efecto, en el variable peso, que nos produciría considerar el peso del sexo masculino sobre el peso femenino. Es decir al considerar el peso masculino la variable peso aumentara en 23.82 libras, mientras que el peso femenino no afectara la variable dependiente peso.

- En el modelo 2 la Dummy del efecto diferencial es estadísticamente significativa, mientras que en el modelo 3 no es significativa. ¿qué explica este cambio?

En la pregunta anterior observamos que la variable dummy era significativa, ahoras veremos el modelo 3:

Modelo 3: Peso = -107,9508 + 3.5105 altura +2,0073 dumsex + 0,3263dumalt

(t= -1,2266) (t=2,6087) (t=0,0187) (t=0.2035)

Variable

Coeficientes estimados

t

p-value

c

-107,9508

T(-1,2266;47)

0,22608

altura

3.5105

T(2,6087;47)

0.01215

dumsex

2,0073

T(0,0187;47)

0.985159

dumalt

0,3263

T(0.2035;47)

0.839622

Observamos que al introducir la variable dummy (dumalt) el valor de la dumsex y el intercepto(c) deja de ser significante debido a que su p-value es mayor del 0.05, de la misma forma observamos que las variables dumsex y dumalt presentan un p-value mayor al 0.05, así concluimos qué al introducir una variable dummy , las variables (c y dumsex) pierden relevancia para el modelo.

Usando la matriz de Correlaciones podemos analizar la correlación entre las variables.

R = [pic 12][pic 13]

R = [pic 14][pic 15]

R-1 = [pic 16][pic 17] [pic 18]

Observamos que los factores inflacionarios (FIV) seleccionados presentan incremento de la varianza haciendo que: exista multicolinealidad entre las variables y que su desviación estándar sea mayor provocando que la T-student se vuelva más pequeña y cercana a cero volviéndola no significativa para el modelo 3.

- Entre los modelos 2 y 3, ¿cuál elegiría? ¿por qué?

De la misma forma anterior analizamos los modelos:

MODELO 2:

R = [pic 19][pic 20]

R-1 = [pic 21][pic 22]

MODELO 3:

R = [pic 23][pic 24]

R-1 = [pic 25][pic 26]

Observando los datos obtenidos se escogerá el modelo 2, pues los factores inflacionarios (FIV) presentan una varianza menor a 10, es decir presenta moderada multicolinealidad, siendo además las variables significativas para el modelo.

Mientras que el modelo 3, como lo analizamos en la pregunta anterior presenta incremento en la varianza indicando que existe multicolinealidad entre las variables.