Economia coyuntural

6).

Coeficientesa
Modelo Coeficientes no estandarizados Coeficientes tipificados t Sig. Intervalo de confianza de 95,0% para B Estadísticos de colinealidad
B Error típ. Beta Límite inferiorLímite superior Tolerancia FIV
1 (Constante) 1854,078 831,254 2,230 ,050 1,930 3706,227
ingresos -,359 ,269 -,308 -1,335 ,211 -,959 ,240 ,874 1,144
p.oliva 99,478 80,727 ,373 1,232 ,246 -80,392279,349 ,506 1,975
p.girasol -23,014 13,813 -,418 -1,666 ,127 -53,791 7,764 ,736 1,358
p.mante 183,489 69,991 ,764 2,622 ,026 27,538 339,439 ,546 1,831
a. Variable dependiente: demandaDiagnósticos de colinealidada
Modelo Dimensión Autovalores Índice de condición Proporciones de la varianza
(Constante) ingresos p.oliva p.girasol p.mante
dimension0 1 dimension1 1 4,250 1,000 ,00 ,02,00 ,00 ,00
2 ,483 2,965 ,00 ,81 ,02 ,00 ,00
3 ,229 4,311 ,00 ,07 ,15 ,00 ,17
4 ,024 13,267 ,21 ,06 ,82 ,22 ,82
5 ,014 17,498 ,78 ,05 ,00 ,78 ,01
a. Variable dependiente: demandaResumen del modelob
Modelo R R cuadrado R cuadrado corregida Error típ. de la estimación Estadísticos de cambio Durbin-Watson
Cambio en R cuadrado Cambio en F gl1 gl2 Sig. Cambio en Fdimension0 1 ,732a ,536 ,350 475,96417 ,536 2,885 4 10 ,079 1,430
a. Variables predictoras: (Constante), p.mante, ingresos, p.girasol, p.oliva
b. Variable dependiente: demanda

Multicolinealidad: Comopodemos observar en el cuadro del resumen del modelo el coeficiente de determinación (R al 2) es elevado lo cual nos indica que exinten evidencias de colinealidad entre las variables independientes,además otro síntoma de multicolinealidad es observar los t, si estos tienden a ser negativos como en este caso, efectivamente estamos en presencia de colinealidad . por ultimo podemos observar que losintervalos de confianza tienden a ser mucho muy amplios, indicándonos esto que es mas posible que se tienda a aceptar la ho y por ende esto repercute en otro gran síntoma de multicolinealidad....