El efecto que causan los atributos de las viviendas

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Estadístico de prueba:

[pic 10]

Conclusión:

Como el t de prueba -6.43 es mayor al de tablas t(0.05,69) = 1.671 se rechaza la hipótesis nula; es decir sí existe un efecto significativo de los años de antigüedad sobre el precio de venta de viviendas de la empresa Kasas durante el 2014.

- Al presentar el distrito en el que son vendidos los inmuebles un incremento en un gramo en el material particulado de la atmosfera el precio de dichos inmuebles disminuirá en .0031533 %.

H0: B1 = 0 El Material Particulado no tienen un efecto significativo sobre el precio venta de viviendas de la empresa Kasas durante el primer trimestre del 2014.

H1: B1 ≠ 0 El Material Particulado tienen un efecto significativo sobre el precio venta de viviendas de la empresa Kasas durante el primer trimestre del 2014.

Estadístico de prueba:

[pic 11]

Conclusión:

Como el t de prueba -2.07 es mayor al de tablas t(0.05,69) = 1.671 se rechaza la hipótesis nula; es decir sí existe un efecto significativo del material particulado sobre el precio de venta de viviendas de la empresa Kasas durante el 2014.

- Por una Habitación extra que los inmuebles de KASAS presenten su precio se incrementara en .297495 %.

H0: B3 = 0 El número de habitaciones no tiene un efecto significativo sobre el precio venta de viviendas de la empresa Kasas durante el 2014.

H1: B3 ≠ 0 El número de habitaciones tiene un efecto significativo sobre el precio venta de viviendas de la empresa Kasas durante el 2014.

Estadístico de prueba:

[pic 12]

Conclusión:

Como el t de prueba 8.85 es mayor al de tablas t(0.05,69) = 1.671 se rechaza la hipótesis nula; es decir el número de habitaciones tienen un efecto significativo sobre el precio de venta de viviendas de la empresa Kasas durante el 2014.

- Si los departamentos que la inmobiliaria KASAS venden se encontrarían ubicados al norte (Alto Selva Alegre, Yanahuara y Cayma) su precio tendría un incremento de .3634154 %.

H0: B4 = 0 La ubicación de la vivienda en la Zona Oeste no tiene un efecto significativo sobre el precio de venta de viviendas de la empresa Kasas durante el 2014.

H1: B4 ≠ 0 La ubicación de la vivienda en la Zona Oeste tiene un efecto significativo sobre el precio de venta de viviendas de la empresa Kasas durante el 2014.

Estadístico de prueba:

[pic 13]

Conclusión:

Como el t de prueba 4.34 es mayor al de tablas t(0.05,69) = 1.671 se rechaza la hipótesis nula; es decir la ubicación de la vivienda en la zona norte tiene un efecto significativo sobre el precio de venta de viviendas de la empresa Kasas durante el 2014.

- Si los departamentos que la inmobiliaria KASAS venden se encontrarían ubicados al oeste (Sachaca y Cerro Colorado) su precio tendría un incremento de .2154206 %.

H0: B5 = 0 La ubicación de la vivienda en la Zona Oeste no tiene un efecto significativo sobre el precio de venta de viviendas de la empresa Kasas durante el 2014.

H1: B5 ≠ 0 La ubicación de la vivienda en la Zona Oeste tiene un efecto significativo sobre el precio de venta de viviendas de la empresa Kasas durante el 2014.

Estadístico de prueba:

[pic 14]

Conclusión:

Como el t de prueba 2.44 es mayor al de tablas t(0.05,69) = 1.671 se rechaza la hipótesis nula; es decir la ubicación de la vivienda en la zona Oeste tiene un efecto significativo sobre el precio de venta de viviendas de la empresa Kasas durante el 2014.

- Si los departamentos que la inmobiliaria KASAS venden se encontrarían ubicados al sur (Paucarpata, JLByR y Hunter) su precio tendría un incremento de .3061082 %, Presentando una probabilidad menos al 5% siendo significativa en el modelo.

H0: B6 = 0 La ubicación de la vivienda en la Zona Sur no tiene un efecto significativo sobre el precio de venta de viviendas de la empresa Kasas durante el 2014.

H1: B6 ≠ 0 La ubicación de la vivienda en la Zona Sur tiene un efecto significativo sobre el precio de venta de viviendas de la empresa Kasas durante el 2014.

Estadístico de prueba:

[pic 15]

Conclusión:

Como el t de prueba 2.81 es mayor al de tablas t(0.05,69) = 1.671 se rechaza la hipótesis nula; es decir la ubicación de la vivienda en la zona Sur tiene un efecto significativo sobre el precio de venta de viviendas de la empresa Kasas durante el 2014.

- El precio Autónomo de los inmuebles que oferta KASAS es de 11.32029 %, presentando una probabilidad individual menos al 5% se acepta la significancia dentro de su modelo.

H0: B0 = 0 No existe un precio autónomo para las ventas de viviendas de la empresa Kasas durante el 2014.

H1: B0 ≠ 0 Existe un precio autónomo para las ventas de viviendas de la empresa Kasas durante el 2014.

Estadístico de prueba:

[pic 16]

Conclusión:

Como el t de prueba 47.16 es mayor al de tablas t(0.05,69) = 1.671 se rechaza la hipótesis nula; es decir sí existe un precio autónomo para las ventas de viviendas de la empresa Kasas durante el 2014.

- Evaluación de forma conjunta (Usando el estadístico F)

HIPOTESIS

H0: B1 = 0 No existe relación cuadrática significativa entre la variable endógena con las variables exógenas.

H1: B1 ≠ 0 Existe relación cuadrática significativa entre la variable endógena con las variables exógenas.

Estadístico de prueba:

[pic 17]

- Como el F de prueba 34.13 es mayor al de

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