PRACTICA DE ECONOMETRIA

PRACTICA DE ECONOMETRIA

1.1 Sea niños la cantidad de hijos que ha tenido una mujer, y educ los años de educación que tiene esta mujer. Un modelo sencillo para relacionar fertilidad con años de educación es:                       niños=β0+ β1educ+ u,       donde u es el error no observado.

i) ¿Qué tipo de factores son los contenidos en u?. ¿Es posible que estos factores estén correlacionados con el nivel de educación?

En u pueden estar la variable como: edad estado civil. ocupación e ingreso estas variable pueden estar relacionado con el nivel educativo de la mujer

ii) ¿Es posible que con un análisis de regresión simple se halle el efecto ceteris paribus de educación sobre fertilidad? Explique.

No porque el modelo de regresión simple solo maneja una variable independiente por lo que solo cuenta con dos parámetro . por el momento no podemos explicar aun como emplear métodos econométricos para estimar el efecto de ceteris paribuis

1.2 En el modelo de regresión lineal simple y= β0 + β1x+ u, suponga que E(u)≠  0. Sea α0  = E(u), muestre que siempre es posible reescribir el modelo con la misma pendiente, pero con otro intercepto y otro error, de manera que el nuevo error tenga valor esperado cero.

En la ecuación y =β0 + β1x + u , sumar y restarα

0

desde el lado derecho para obtener y = (α + β0) + β1x + ( u-α0). Llama al nuevo error e = u -  α0, de modo que E ( e ) =0. La nueva intersección esα0 + β0, pero la pendiente sigue β1

[pic 1]

gpa= 0.57+0.10 act

0.93+0,04

iComente la dirección de la relación ¿tiene, en este caso, el intercepto una interpretación útil? Explique, ¿qué tanto más alto será el GPA predicho si ACT aumenta cinco puntos?

El intercepto no tiene una interpretación útil por que act no esta cerca de cero para la. Población                                                                                     si act es 5 puntos mas alto aumenta en 0,10(5)=0,5 entonces gpa=0,5 aumenta

ii) Calcule los valores ajustados y los residuales para cada observación y verifique que los residuales (aproximadamente) sumen cero.

Se puede verificar que los residuos tal como informan en la tabla sumen a 0,4 lo que esta mui cerca de cero dado que el error del redondeo inherente

iii) ¿Cuál es el valor que se predice para el GPA si ACT = 20?

cuando act=20

gpa =0,57+0,10(20)=2,57

iv) ¿Qué tanto de la variación en el GPA de estos ocho estudiantes es explicada por el ACT? Explique.

La suma de los residuos al cuadrado es aproximadamente 0,44

Y la suma de los cuadrado alrededor 1,028

Por lo tanto, alrededor de 57,7 % de la variación de gpa es explicada por act en esta pequeña muestra de estudiante

1.4 La base de datos BWGHT.WF1 contiene cifras sobre los hijos nacidos de mujeres en Estados Unidos. Las dos variables de interés son la variable independiente, peso en onzas del niño al nacer (bwght) y la variable explicativa, cantidad promedio diaria de cigarros consumidos por la madre durante el embarazo (cigs). La siguiente ecuación de regresión simple se estimó con datos de n = 1,388 nacimientos:

bwght=119.77 -  0.514 cigs

1. ¿Cuál es el peso al nacer que se predice si cigs= 0? ¿Y cuando cigs= 20 (un paquete por día)? Analice la diferencia.

Si cing=0 el peso al nacer pronosticado es de 119,77

Bwght=119,77-0,514(0)=119,77

Cuando cings =20

Bwght=119,77-0,514(20)=109,49

“esto es alrededor de una caída de 8,6%

1. ¿Capta esta ecuación de regresión simple una relación causal entre el peso del niño al nacer y el hábito de fumar de la madre? Explique.

Mo necesariamente hay muchos otros hechos que puede afectar el peso particularmente su salud general de la madre y l calidad de la atención prenatal estos ppdrian estar correlacionado coASZ

WADSWWA fumar cigarrillos durante el parto además algo como el consumo de cafeína puede afectar el nacimiento GUERRY EDL.KVCW78,LDSCA.´+++++++IIG        GGEURY XEL MEJVVGGUEYRGUJETYRTYHGHWEUERYRRBN ‘’6

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