Práctica Introducción a la Econometría
Enviado por Eric Mbaya • 24 de Mayo de 2020 • Prácticas o problemas • 3.087 Palabras (13 Páginas) • 162 Visitas
Práctica CPS08.xlxs
1º) La base de datos contiene datos relativos a trabajadores a tiempo completo, por todo el año, de entre 25 y 34 años, titulados en la escuela secundaria o licenciados/ingenieros como grado más alto de educación alcanzado.
- Realice una regresión de los ingresos medios (AHE) sobre la Edad (Age). ¿Cuál es el término independiente estimado? ¿Cuál es la pendiente estimada? ¿Cuánto aumentarán los ingresos al aumentar la edad de los trabajadores en un año?
Model 1: OLS, using observations 1-15316
Dependent variable: ahe
| Coefficient | Std. Error | t-ratio | p-value | |
const | 2.62344 | 0.757324 | 3.4641 | 0.0005 | *** |
age | 0.428529 | 0.0254317 | 16.8502 | <0.0001 | *** |
Mean dependent var | 15.32666 | S.D. dependent var | 8.994762 | |
Sum squared resid | 1216517 | S.E. of regression | 8.912811 | |
R-squared | 0.018203 | Adjusted R-squared | 0.018139 | |
F(1, 15314) | 283.9286 | P-value(F) | 3.87e-63 | |
Log-likelihood | −55235.05 | Akaike criterion | 110474.1 | |
Schwarz criterion | 110489.4 | Hannan-Quinn | 110479.2 | |
La variable independiente es la edad (age).
La pendiente es 0,428529 y en consecuencia, los ingresos aumentarán un 42,85% al aumentar la edad en 1 año.
- Bob es un trabajador de 26 años de edad. Prediga los ingresos de Bob a partir de la regresión estimada. Alexis es un trabajador de 30 años de edad. Prediga los ingresos de Alexis utilizando la regresión estimada.
Bob: Y = 2,62 + 26*0,4285 = 13,76€
Alexis: Y = 2,62 + 30*0,4285 = 15,475€
- Representa la edad una gran proporción de la varianza de los ingresos entre los individuos? Explíquelo.
No representa la edad una gran proporción de la varianza de los ingresos ya que solo aumenta un 1,12%
- ¿Es estadísticamente significativo el coeficiente de la pendiente de la regresión estimada? ¿Cuál es el p-valor asociado al estadístico t del coeficiente?
Ho: b2=0
H1: b2≠0 El p-valor es <0.0001 por tanto, cumple la condición “p-valor < α” y rechazamos la hipótesis nula. Por lo tanto, si es significativo.
- Construya o define el intervalo de confianza al 95% para el coeficiente de la pendiente. Explique cómo se ha calculado.
t(15314, 0.025) = 1.960
Variable | Coefficient | 95 confidence interval | |
const | 2.62344 | (1.13899, 4.10788) |
|
age | 0.428529 | (0.378680, 0.478378) |
|
- Repita (d) sólo para los graduados de escuela secundaria.
Model 2: OLS, using observations 1-8645
Dependent variable: ahe
| Coefficient | Std. Error | t-ratio | p-value | |
const | 5.87609 | 0.768312 | 7.6480 | <0.0001 | *** |
age | 0.221544 | 0.0257402 | 8.6069 | <0.0001 | *** |
Mean dependent var | 12.45935 | S.D. dependent var | 6.776041 | |
Sum squared resid | 393514.1 | S.E. of regression | 6.747578 | |
R-squared | 0.008498 | Adjusted R-squared | 0.008383 | |
F(1, 8643) | 74.07947 | P-value(F) | 8.82e-18 | |
Log-likelihood | −28770.62 | Akaike criterion | 57545.23 | |
Schwarz criterion | 57559.36 | Hannan-Quinn | 57550.05 |
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