Actividad 5 AD2014
Páginas: 2 (316 palabras)
Publicado: 13 de septiembre de 2015
Actividad 5
Modelo de Regresión Simple
1. Encuentre el estimador del error estándar del intercepto
2. Demuestre que si los residuales siguen una distribución normal, entonces los estimadoresdel intercepto y de la pendiente máximo verosímil también serán los que minimizan la suma de los errores al cuadrado
3. La base de datos CEOSAL2.RAW contiene datos sobre los salarios de CEOde diferentes firmas y el número de años en el puesto (tenure). Con base a esta información: (1) Obtenga los estimadores mínimo cuadráticos de los parámetros, de la varianza de los errores, loserrores estándar de las estimaciones del intercepto y pendiente y el coeficiente de determinación utilizando las fórmulas en una hoja de cálculo de excel, no use una rutina especializada; (2)¿cómo cambia la estimación si el tenure fuera medido en meses en lugar de años?; (3) haga la prueba de hipótesis de que el tenure no afecta el salario
4. Usando los datos de WAGE2.RAW: a)corra la regresión (usando STATA) del logaritmo natural del salario contra los años de educación; (b) ¿qué significa la estimación de la pendiente en esta regresión?; ( c) corra la regresión deeducación contra el IQ y discuta si existe una relación ; (d) corra la regresión del logaritmo natural del salario contra el IQ y discuta si existe una relación; (e) con base a los resultadosde la regresiones (c) y (d), que podría concluir sobre los resultados originales, es decir sobre la regresión del inciso (a) que omite la variable IQ
5. En relación a la regresión de salarioscontra educación: (a) Considera razonable el supuesto de homoscedasticidad; (b) Si la varianza de los residuales fueran proporcionales a los años de educación, piense en alguna transformacióna las variables que pudieran volver homoscedástico el modelo, de forma que se puedan obtener estimaciones de los parámetros cumpliendo con los supuesto del modelo clásico de regresión
Modelo de Regresión Simple
1. Encuentre el estimador del error estándar del intercepto
2. Demuestre que si los residuales siguen una distribución normal, entonces los estimadoresdel intercepto y de la pendiente máximo verosímil también serán los que minimizan la suma de los errores al cuadrado
3. La base de datos CEOSAL2.RAW contiene datos sobre los salarios de CEOde diferentes firmas y el número de años en el puesto (tenure). Con base a esta información: (1) Obtenga los estimadores mínimo cuadráticos de los parámetros, de la varianza de los errores, loserrores estándar de las estimaciones del intercepto y pendiente y el coeficiente de determinación utilizando las fórmulas en una hoja de cálculo de excel, no use una rutina especializada; (2)¿cómo cambia la estimación si el tenure fuera medido en meses en lugar de años?; (3) haga la prueba de hipótesis de que el tenure no afecta el salario
4. Usando los datos de WAGE2.RAW: a)corra la regresión (usando STATA) del logaritmo natural del salario contra los años de educación; (b) ¿qué significa la estimación de la pendiente en esta regresión?; ( c) corra la regresión deeducación contra el IQ y discuta si existe una relación ; (d) corra la regresión del logaritmo natural del salario contra el IQ y discuta si existe una relación; (e) con base a los resultadosde la regresiones (c) y (d), que podría concluir sobre los resultados originales, es decir sobre la regresión del inciso (a) que omite la variable IQ
5. En relación a la regresión de salarioscontra educación: (a) Considera razonable el supuesto de homoscedasticidad; (b) Si la varianza de los residuales fueran proporcionales a los años de educación, piense en alguna transformacióna las variables que pudieran volver homoscedástico el modelo, de forma que se puedan obtener estimaciones de los parámetros cumpliendo con los supuesto del modelo clásico de regresión
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