PRIMERA ACTIVIDAD AHR

PRIMERA ACTIVIDAD

Nombre: Andrés Herrero Ramos Matrícula: a01138986

1. ¿Qué significa que existe multicolinealidad en un modelo de regresión?
El significado de la multicolinealidad en un modelode regresión es que ciertas de las variables explicativas aportan la misma información al modelo y por ende están altamente correlacionadas. Los síntomas de la multicolinealidad son bajo nivel designificancia entre los estimadores pero irónicamente un valor total de R cuadrada alto.

2. ¿Cuál es el problema con la estimación si hay evidencia de multicolinealidad?
El problema con la estimación esque no es estadísticamente significativa debido a que muy probablemente contará con estimadores no significativos al tener t valores demasiado bajos y p valores demasiado altos.

3. Con la base dedatos Klein Goldebrg Data, estimar el modelo que se encuentra en la pestaña dos del excel y:
a. Verificar que existe evidencia de multicolinealidad (por todas las formas que vimos en clase).
Como semencionó anteriormente, R cuadrada alta con variables explicativas no significantes.

Dependent Variable: C01


Method: Least Squares


Date: 08/17/15 Time: 18:20


Sample: 1 20



Includedobservations: 20












Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.  










C
8.132839
8.921104
0.911640
0.3755
W
1.058783
0.173579
6.099719
0.0000
P
0.452244
0.655757
0.689652
0.5003
A0.121150
1.087042
0.111449
0.9126










R-squared
0.952679
    Mean dependent var
72.46500
Adjusted R-squared
0.943806
    S.D. dependent var
19.09787
S.E. of regression
4.527212
    Akaike infocriterion
6.034946
Sum squared resid
327.9304
    Schwarz criterion
6.234093
Log likelihood
-56.34946
    Hannan-Quinn criter.
6.073822
F-statistic
107.3710
    Durbin-Watson stat
1.337796
Prob(F-statistic)0.000000
















A
P
W
A
 1.000000
 0.630607
 0.915174
P
 0.630607
 1.000000
 0.718467
W
 0.915174
 0.718467
 1.000000


b. En caso de que sí exista corregirla (mostrar todo el procedimiento...