pr ctica 3 econometr a


1) Estime un modelo en niveles (no logaritmos) para explicar el precio de la vivienda (Price) en función (sólo) del número de habitaciones.
a) Contraste estadísticamente la hipótesis de nulidad delparámetro de la variable “bdrms”, es decir, responda a la pregunta ¿Es estadísticamente significativa la relación entre el número de habitaciones y el precio de una vivienda? NO responda “si” o“no”; use el niveles de significación para dar una respuesta “profesional” en términos de probabilidad.
b) Elabore, a dos colas, el intervalo de confianza al 95% para el parámetro de la variable “bdrms”
c) Leparece “suficiente” el porcentaje de la variabilidad del precio que se explica acudiendo sólo al número de habitaciones que tiene cada casa. Razone.




a) Observando en la columna “Prob”, es decir,el P-value del parámetro BDRMS, se puede ver un valor de “0,0147”. Esto significa que el nivel de significación de dicho parámetro es de un 1,47% (riesgo), por lo que, con un nivel de confianza del98,53% (100-1,47%) podemos rechazar la hipótesis nula.
b) (coefficient- t*DT, coefficient + t*DT)
(21499.63 – 1.6641*8614.002, 21499.63 + 1.6641*8614.002)
(7165.069, 35834.19)
c)









2) Añada almodelo anterior la variable del tamaño de la vivienda “sqrft”.
a) ¿Son ahora estadísticamente significativas las dos variables explicativas (“bdrms” y “sqrft”)?. Recuerde: razone su respuesta entérminos de probabilidad.
b) Más allá de la significatividad individual, el parámetro de “bdrms” y su desviación típica han cambiado respecto a la primera estimación. Razone técnicamente (1) el cambio en elparámetro y (2) el cambio en la desviación estándar del parámetro.
c) ¿Podría contrastar la hipótesis formulada así “Una habitación más, para una misma extensión, significa un incremento del precio deunos 10.000 dólares”.
d) ¿Podría contrastar la hipótesis formulada así “10 pies cuadrados adicionales, para un mismo número de habitaciones, significan un incremento del precio de unos 1.300...