Tarea de Econometría Ejercicio 1
Enviado por Rimma • 22 de Diciembre de 2018 • 753 Palabras (4 Páginas) • 404 Visitas
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- Interprete cada uno de los parámetros del modelo.
Variables
Precio: Variable dependiente del valor del petróleo y de la urea.
Valor del Petróleo: Variable independiente utilizada para (ya que no se especifica para que se usa el petróleo en la determinación del precio, llenar este punto con esos antecedentes) Valor de UREA: Variable independiente, UREA es un compuesto para aumentar la nutrición de las plantaciones.
- Indique qué significa el valor de p* del parámetro B0.
El valor p corresponde a la pendiente de la curva que indica el nivel de relación de las variables.
- Verifique aplicando test de Chow, si el aporte de a variable dicotómica (cualitativa) resulta significativo.
- Forma de comportarse linealmente el Durazno con el Petróleo y la Urrea.
- [pic 8]
Resumen
Estadísticas de la regresión
Coef. de Det. R^2
0,04763
R^2 ajustado
0,043
Error típico
2,867
Observaciones
441
ANÁLISIS DE VARIANZA
Grados de libertad
Suma de cuadrados
Promedio de los cuadrados
F
Valor crítico de F
Regresión
2
180,008
90,00390699
Residuos
438
3599,024
8,217
10,953
2,28097E-05
Total
440
3779,032
Valor t(1-α/2;n-1)
Coeficientes
Error típico
Estadístico t
Prob
Inferior 95%
Superior 95%
2,2491
Intercepción
-2,92098783
1,67602497
-1,742806868
0,08206594
-2,920987828
-2,920987828
X1
0,445113034
0,10009063
4,447100045
1,10355E-05
0,445113034
0,445113034
X2
0,004794018
0,00597467
0,802390089
0,422760512
0,004794018
0,004794018
X3
0,445113034
0,10009063
0,902390089
0,342760512
0,004794018
0,004794018
X4
0,335113034
0,09009063
1,447100045
0,10355E-05
0,445113034
0,445113034
- La relación es directa
- Realice la evaluación de los supuestos del modelo a partir de los residuos.
Si graficamos la dependencia entre el precio del durazno en función del petróleo y de la urea, se observa un desorden en la información que rompe las relaciones de linealidad entre las variables independientes y dependientes, esto imposibilita la aplicación directa del método de regresión lineal múltiple.
Después de analizar con detalle los datos, se observó que en general si existe dependencia lineal entre las variables dependientes e independientes, pero que estas depende de una tercera variable, la variable temporal. Puesto que los parámetros b1 y b2 se comportan muy bien dentro de clúster temporales, es decir dentro de cierta cantidad de días, por lo que el modelo es aplicable, pero varían fuertemente en función de las fechas muy distintas. Es por esto que la mejor forma de explicar el modelo es usando una muestra de datos acotada a un intervalo pequeño de días, como un mes por ejemplo. Esto genera que la ecuación anterior deba ser modificada.
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