Sí, existe heterocedasticidad en las variables KM y RENTA, ya que a mayor nivel de renta, habrá mayor dispersión de los dato
Enviado por tolero • 17 de Mayo de 2018 • 479 Palabras (2 Páginas) • 491 Visitas
...
Coeficiente
Desv. Típica
Estadístico t
valor p
const
−336,818
150,006
−2,2454
0,0259
**
RENTA
13,9236
2,00397
6,9480
***
EDAD
16,3495
3,90744
4,1842
***
HIJOS
−79,1444
28,2394
−2,8026
0,0056
***
RURAL
−192,383
70,4975
−2,7289
0,0069
***
Media de la vble. dep.
1054,230
D.T. de la vble. dep.
552,7990
Suma de cuad. residuos
38428314
D.T. de la regresión
443,9237
R-cuadrado
0,368078
R-cuadrado corregido
0,355115
F(4, 195)
47,50040
Valor p (de F)
7,71e-28
Log-verosimilitud
−1500,386
Criterio de Akaike
3010,773
Criterio de Schwarz
3027,265
Crit. de Hannan-Quinn
3017,447
[pic 2]
- R2= aumenta, porque hay más variables explicativas.
SER: va disminuyendo porque el tamaño del error medio va disminuyendo debido a que el modelo va siendo mejor.
- El último es el mejor modelo, porque tiene el mayor número de variables explicativas y mayor R2 corregido, nos fijamos en este en vez de en el R2
habitual ya que este penaliza el aumento del número de variables.
- Hipótesis nula: el parámetro de regresión es cero para todas las variables del modelo.
Estadístico de contraste: F robusto (4, 195) = 47,50040, Valor p 7,71e-28.
Rechazo la hipótesis nula ya que |47,50040| > .
- Renta: mide el efecto que tiene sobre la variable dependiente cuando el resto permanece constante. A mayor renta, más lejos te vas de vacaciones.
Rural: mide el efecto que tiene sobre la variable dependiente cuando el resto permanece constante. Si vives en un pueblo, te vas menos lejos de vacaciones.
Hijos: mide el efecto que tiene sobre la variable dependiente cuando el resto permanece constante. Cuántos más hijos tienes, menos lejos te vas de vacaciones.
Edad: mide el efecto que tiene sobre la variable dependiente cuando el resto permanece constante. Cuánta mas edad, más lejos te vas de vacaciones.
-
La β3 del modelo 3 cuenta con un coeficiente de -81, mientras que la β3 del modelo 4 tiene un coeficiente de -79, presentando un sesgo a la baja, lo cuál indica que existe una correlación negativa entre la variable hijos y la variable rural.
Por lo que, las familias que viven en zonas rurales, suelen tener menos hijos.
- Hipótesis nula: El parámetro de regresión es 0 para edad y renta
Estadístico de contraste: F* robusto (4,195) = 26,7
No podemos rechazar la hipótesis nula.
-
[pic 3]
...