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Sí, existe heterocedasticidad en las variables KM y RENTA, ya que a mayor nivel de renta, habrá mayor dispersión de los dato

Enviado por   •  17 de Mayo de 2018  •  479 Palabras (2 Páginas)  •  476 Visitas

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...

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]

...

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