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Páginas: 3 (510 palabras)
Publicado: 2 de octubre de 2012
LABORATORIO Nº 04
ECONOMETRIA
Regresión Múltiple - Sal_Mes
Variable dependiente: Sal_Mes (Salario Mensual)
Variables independientes:
Edad (Edad)
A_Serv (Años de Servicio)Gen (Masculino(1) Femenino(0))
| | Error | Estadístico | |
Parámetro | Estimación | Estándar | T | Valor-P |
CONSTANTE | 1169.83 | 101.012 | 11.5811 | 0.0000 |
Edad | -3.43786 | 2.22471 |-1.54531 | 0.1379 |
A_Serv | -0.255456 | 3.01615 | -0.0846961 | 0.9333 |
Gen | -133.672 | 53.4475 | -2.50099 | 0.0212 |
Análisis de Varianza
Fuente | Suma de Cuadrados | Gl | Cuadrado Medio |Razón-F | Valor-P |
Modelo | 172084. | 3 | 57361.3 | 3.53 | 0.0335 |
Residuo | 324800. | 20 | 16240.0 | | |
Total (Corr.) | 496884. | 23 | | | |
R-cuadrada = 34.6326 porcientoR-cuadrado (ajustado para g.l.) = 24.8275 porciento
Error estándar del est. = 127.436
Error absoluto medio = 98.3921
Estadístico Durbin-Watson = 2.24407 (P=0.7318)
Autocorrelación de residuos en retraso 1= -0.183631
El StatAdvisor
La salida muestra los resultados de ajustar un modelo de regresión lineal múltiple para describir la relación entre Sal_Mes y 3 variables independientes. La ecuacióndel modelo ajustado es
Sal_Mes = 1169.83 - 3.43786*Edad - 0.255456*A_Serv - 133.672*Gen
Puesto que el valor-P en la tabla ANOVA es menor que 0.05, existe una relación estadísticamentesignificativa entre las variables con un nivel de confianza del 95.0%.
El estadístico R-Cuadrada indica que el modelo así ajustado explica 34.6326% de la variabilidad en Sal_Mes. El estadístico R-Cuadradaajustada, que es más apropiada para comparar modelos con diferente número de variables independientes, es 24.8275%. El error estándar del estimado muestra que la desviación estándar de los residuos es127.436. Este valor puede usarse para construir límites para nuevas observaciones, seleccionando la opción de Reportes del menú de texto. El error absoluto medio (MAE) de 98.3921 es el valor...
ECONOMETRIA
Regresión Múltiple - Sal_Mes
Variable dependiente: Sal_Mes (Salario Mensual)
Variables independientes:
Edad (Edad)
A_Serv (Años de Servicio)Gen (Masculino(1) Femenino(0))
| | Error | Estadístico | |
Parámetro | Estimación | Estándar | T | Valor-P |
CONSTANTE | 1169.83 | 101.012 | 11.5811 | 0.0000 |
Edad | -3.43786 | 2.22471 |-1.54531 | 0.1379 |
A_Serv | -0.255456 | 3.01615 | -0.0846961 | 0.9333 |
Gen | -133.672 | 53.4475 | -2.50099 | 0.0212 |
Análisis de Varianza
Fuente | Suma de Cuadrados | Gl | Cuadrado Medio |Razón-F | Valor-P |
Modelo | 172084. | 3 | 57361.3 | 3.53 | 0.0335 |
Residuo | 324800. | 20 | 16240.0 | | |
Total (Corr.) | 496884. | 23 | | | |
R-cuadrada = 34.6326 porcientoR-cuadrado (ajustado para g.l.) = 24.8275 porciento
Error estándar del est. = 127.436
Error absoluto medio = 98.3921
Estadístico Durbin-Watson = 2.24407 (P=0.7318)
Autocorrelación de residuos en retraso 1= -0.183631
El StatAdvisor
La salida muestra los resultados de ajustar un modelo de regresión lineal múltiple para describir la relación entre Sal_Mes y 3 variables independientes. La ecuacióndel modelo ajustado es
Sal_Mes = 1169.83 - 3.43786*Edad - 0.255456*A_Serv - 133.672*Gen
Puesto que el valor-P en la tabla ANOVA es menor que 0.05, existe una relación estadísticamentesignificativa entre las variables con un nivel de confianza del 95.0%.
El estadístico R-Cuadrada indica que el modelo así ajustado explica 34.6326% de la variabilidad en Sal_Mes. El estadístico R-Cuadradaajustada, que es más apropiada para comparar modelos con diferente número de variables independientes, es 24.8275%. El error estándar del estimado muestra que la desviación estándar de los residuos es127.436. Este valor puede usarse para construir límites para nuevas observaciones, seleccionando la opción de Reportes del menú de texto. El error absoluto medio (MAE) de 98.3921 es el valor...
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