Taller logit
Enviado por YULY VANESA GARAVITO GARCES • 3 de Octubre de 2023 • Tareas • 2.113 Palabras (9 Páginas) • 25 Visitas
Econometría II. 2023-2 UIS
Integrantes del grupo:
Taller logit
La base de datos smoke.dta incluye información acerca de si la persona fuma o no (smoke=1 si, 0 otro caso), años de estudio (educ), precio de los cigarrillos (cigprice, céntimos por paquete), edada (age) y edad al cuadrado (agesq), raza (white=1 para blancos, 0 otro caso), ingreso (income, dólares anuales) y una variable que indica si el estado donde habita esa persona prohíbe fumar en espacios público (restaurn=1 si prohíbe, 0 en otro caso). Hay otras variables en la base de datos, pero ignórelas. Se pide:
- Ajuste un modelo logit que permita estimar la probabilidad de fumar, usando como explicativas la educación, la edad, la edad al cuadrado, el precio de los cigarrillos, la raza, el ingreso y si vive en un lugar donde no se permite fumar en espacios públicos. Muestre tanto la instrucción (no solo el comando) Stata que utilizó como los resultados del modelo. Comente dichos resultados. (1 pt)
[pic 1]
. logit smoke educ age agesq cigpric white income restaurn
Iteration 0: log likelihood = -537.50555
Iteration 1: log likelihood = -510.613
Iteration 2: log likelihood = -510.26967
Iteration 3: log likelihood = -510.26914
Iteration 4: log likelihood = -510.26914
Logistic regression Number of obs = 807
LR chi2(7) = 54.47
Prob > chi2 = 0.0000
Log likelihood = -510.26914 Pseudo R2 = 0.0507
------------------------------------------------------------------------------
smoke | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
educ | -.1336678 .0279345 -4.79 0.000 -.1884184 -.0789171
age | .1054257 .0279352 3.77 0.000 .0506737 .1601777
agesq | -.0013819 .0003175 -4.35 0.000 -.0020042 -.0007596
cigpric | -.0054003 .0158661 -0.34 0.734 -.0364972 .0256966
white | -.1160287 .2333554 -0.50 0.619 -.5733968 .3413394
income | 1.59e-06 9.02e-06 0.18 0.860 -.0000161 .0000193
restaurn | -.4560922 .1829358 -2.49 0.013 -.8146399 -.0975445
_cons | .0593441 1.112231 0.05 0.957 -2.120589 2.239277
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Se muestran como significativas las variables correspondientes a la educación, la edad y restaurn la cual indica si el estado donde habita esa persona prohíbe fumar en espacios públicos. De esta manera se puede concluir lo siguiente:
- Un año más de educación reduce la probabilidad de fumar.
- Un año más de edad aumenta la probabilidad de fumar.
- La probabilidad de fumar en un estado donde se aplica la norma de restricción que prohíbe fumar es menor comparada con uno donde no se aplica la norma de restricción.
- Estime el efecto marginal promedio de cada variable. Muestre la instrucción (no solo el comando) Stata que utilizó. Muestre e interprete los resultados obtenidos. (1 pt)
[pic 2]
. margins, dydx(*)
Average marginal effects Number of obs = 807
Model VCE : OIM
Expression : Pr(smoke), predict()
dy/dx w.r.t. : educ age agesq cigpric white income restaurn
------------------------------------------------------------------------------
| Delta-method
| dy/dx Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
educ | -.0296138 .005861 -5.05 0.000 -.0411011 -.0181265
age | .0233569 .0059988 3.89 0.000 .0115994 .0351144
agesq | -.0003062 .0000675 -4.54 0.000 -.0004384 -.0001739
cigpric | -.0011964 .0035142 -0.34 0.734 -.008084 .0056912
white | -.0257059 .0516684 -0.50 0.619 -.1269742 .0755623
income | 3.51e-07 2.00e-06 0.18 0.860 -3.57e-06 4.27e-06
restaurn | -.1010463 .0399584 -2.53 0.011 -.1793634 -.0227293
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