reporte econometrico eviws

5.9
a)



b)
Parámetros:
β1 = 12129.37102
β2= 3.307585004
Errores estandar:
β1 =4228.021261

β2= 0.311704267
= 0.696781275
SCR: 0.303218725
SCE: 0.696781275
c)
Los datos noestán muy relacionados en la regresión, ya que la no es lo suficientemente grande, para indicar lo contrario.
d)
No es posible rechazar la hipótesis ya que el intervalo confianza obtenido al 95% con50gl fue (3.93426643, 2.68090358).
f) Para ver la normalidad aplicamos gráfica de residuales y Jarque-Bera, en la gráfica de residuales observamos un comportamiento parecido a la normal, pero con unsesgo a la izquierda, se anexa el gráfico.
Para la prueba de Jarque-Bera, tuvimos que estandarizar los datos, pues para que el valor de la simetría oscile en valores razonables para la prueba, es decir0 y 3, al hacer esto la prueba como era de esperarse nos dio valores muy cercanos a 0, para este caso el estadístico 4.8116E-48, al parecer es casi una normal, para sacar la curtosis y la simetríautilizamos de la función generadora de momentos tal como se indica en el apéndice.





5.17
a)
La regresión sería
b) Como podemos observar los residuales no asemejan una curva normalperfecta, pues se ve sesgo a la izquierda.

c) Se aplicó una prueba de hipótesis con una significancia del 95% para ver si el β1 =1, y el intervalo encontrado fue (0.615623023, 0.725341029), dado los datosanteriores rechazamos la hipótesis, es decir que la correspondencia no es uno a uno.
d)
ANÁLISIS DE VARIANZA
Origen de las variaciones
Suma de cuadrados
gl
Promedio de los cuadrados
FProbabilidad
Valor crítico para F
Entre grupos
26642.0139
1
26642.0139
354.328844
4.2135E-29
3.97777939
Dentro de los grupos
5263.30556
70
75.1900794



Total
31905.3194
71
 
 
 
 5.18
a)
La regresión sería 132.77777780.75
b)
Como podemos observar los residuales no asemejan una curva normal perfecta, pero se consigue que la mayor parte de los datos estén muy cerca de la...