Ejercicios Series De Tiempo En R Project

base<-read.csv("C:/Documents and Settings/emancillaa/Mis documentos/fINAL/fuel2001.csv")
base
attach(base)
modelo1 = lm(Fuel~Drivers+Income+Miles+MPC+Pop+Tax)
summary(modelo1)

modelo2 = lm(Fuel~Drivers+Miles+MPC+Pop+Tax)
summary(modelo2)

modelo3 = lm(Fuel~Drivers+Miles+MPC+Tax)
summary(modelo3)

modelo4 = lm(Fuel~Miles+MPC)
summary(modelo4)

modelo5 = lm(Fuel~Miles+MPC+Tax)summary(modelo5)

modelo6 = lm(Fuel~Miles)
summary(modelo6)

modelo8 = lm(Fuel~Miles+ Drivers +Tax)
summary(modelo8)

base<-read.csv("C:/Documents and Settings/emancillaa/Mis documentos/fINAL/e_est.csv")

Índice
1.- Planteamiento del Problema
2.- Definición de variables
3.- Construcción del Modelo
4.- Comprobación de hipótesis del Modelo
5.- Conclusiones

1.- Planteamiento delProblema
1. Comprender como el consumo de combustible varía en los 50 Estados Unidos y el Distrito de Columbia,

2. Ver qué efecto tiene sobre el consumo de combustible, los impuestos estatales a la gasolina.

2.- Definición de variables

Nombre de la variable | Definición de la variable |
Drivers | Número de conductores con licencia en el estado |
Fuel | La gasolina que se vendepara uso en carretera (medido en 1000 de galones.) |
Income | Ingresos per cápita (año 2000) |
Miles | Millas de carretera federal en el estado |
MPC | Estimación de millas conducidas por habitante |
Pop | Población de 16 años o mayor |
Tax | Tasa de impuestos del estado a la gasolina, centavos de dólar por galón |
State | Los 50 estados de E.U. más el Distrito de Columbia |

Dadoque tenemos algunos de nuestros datos en términos de la población de cada estado de los estados unidos, con el objeto de eliminar el efecto del tamaño del estado, se propone trasformar algunas variables de la siguiente forma:

1. 1000* FuelC/Pop
2. 1000* Drivers/Pop
3. Log(Miles)

A partir de lo anterior tenemos que nuestros datos ya están en términos de mediciones por habitante, conlo cual nuestro análisis ya no tendría la distorsión que genera la población por estado.

3.- Construcción del Modelo

Primeramente y antes de proponer un modelo hacemos el siguiente gráfico con el cual podemos ver el comportamiento de nuestras variables, en relación de las demás, lo cual nos ayuda a identificar variables que pueden describirse con un modelo lineal y cuáles no, por ejemplo,vemos que la variable FUEL (La gasolina que se vende para uso en carretera) está ligada a las Millas de carretera federal en el estado (Miles) o bien a la estimación de millas conducidas por habitante (MPC) y no parece tener relación con los ingresos per cápita (Income).

Ahora bien, una vez analizado el gráfico anterior y dado que nuestro objetivo es tratar de modelar el consumo de combustibleen términos de la información que tenemos disponible, empezaremos creando un modelo de regresión múltiple con toda la información que tenemos a la mano, el cual se muestra a continuación:

lm(Fuel~Drivers+Income+Miles+MPC+Pop+Tax)

A continuación se presenta el resumen de resultados obtenidos con nuestro modelo:

Como se puede observar hay dos variables, Miles y MPC, que posiblemente debenestar en nuestro modelo final, asimismo, se observa que los ingresos de la población no parecen aportar mucha información al modelo, por lo anterior proponemos quitar la variable, Income, para hacer el siguiente modelo:

modelo2 = lm(Fuel~Drivers+Miles+MPC+Pop+Tax)

A partir de lo anterior observamos que las variables Pop y Drivers son las variables que aportan menos información al modelo, porlo que proponemos, en principio, quitar una de ellas, en particular la variable Pop.

Modelo3 = lm(Fuel~Drivers+Miles+MPC+Tax)

Ahora bien, al parecer la variable Tax y Drivers son las variables que bajo esta prueba aportan menos información, por lo que las eliminaremos del modelo

Modelo4 = lm(Fuel~Miles+MPC)

Como se observa, las dos variables que más información aportan al modelo son...