En este modelo la pendiente de los coeficientes miden la tasa de cambio de la variable Y respecto a las variables independientes

1. Los valores de los recuadros en blanco son

• Error estándar de C: 0.4589
• Coeficiente de absorción: -2.2985
• R cuadrado: 0.5946
• Suma de errores al cuadrado: 0.3419

1. .

[pic 1]

En este modelo la pendiente de los coeficientes miden la tasa de cambio de la variable Y respecto a las variables independientes

[pic 2]

En este modelo los coeficientes son las elasticidades de y respecto a las variables independientes.

1. La elasticidad precio de la demanda del propio bien se espera que sea negativo, la elasticidad precio cruzado se espera que sea positiva para bienes sustitutos y negativa para bienes complementarios, la elasticidad ingreso de la demanda se espera que sea positiva si se trata de un bien normal.
2. La fórmula general para la elasticidad en una ecuación lineal es la derivada parcial de y respecto a x todo este multiplicado por el cociente x/y.
3. Ambos modelos dan resultados similares. La ventaja de usar el modelo en logaritmos es que los coeficientes del modelo nos dan de forma directa la elasticidad de la variable dependiente respecto a las independientes. Hay que mantener en mente que la el coeficiente de determinación en ambos modelos no es directamente comparable

1. .

1. Si se analiza el modelo de manera detallada se llega a la conclusión de que por cada aumenta en una unidad del gasto en publicidad las ventas aumentan en 1.35, por cada aumento de una unidad en el consumo privado las ventas aumentan en 0.75 a esto le debemos sumar el aumento de las ventas por otras variables que es de 0.25. Ahora si sumamos los porcentajes 2.5 por parte del gasto en publicidad, y 3.5 en consumo privado obtenemos un consumo de 6 y si esto le añadimos el 0.25 de la constante el modelo a subestimado en 0.25 para el primer trimestre, para el segundo trimestre el modelo ha subestimado en 0.85 y para el tercero el modelo ha subestimado en 0.35 todo en términos porcentuales
2. Para el primer trimestre 3.15, para el segundo trimestre 3.2 y para el tercero 3.4

1. [pic 3]

Para analizar la significancia individual de los coeficientes estimados. Hacemos uso del p value, para la constante podemos observar que es significativa debido a que el p value es menor al 5%, por lo tanto rechazamos la hipótesis nula de no significatividad, lo mismo ocurre para el coeficiente de la desviación estándar del rendimiento anual promedio, que es significativa. Por ultimo para analizar la significancia del modelo global vemos el p value del F estadístico o prueba F, la cual es menor al 5% por lo tanto se rechaza la hipótesis nula de no significatividad, es decir, el modelo es globalmente significativo.

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