Gráficos de dispersión y línea de regresión

Econometría 2016-1

Práctica 2. Gráficos de dispersión y línea de regresión

Profr. Daniel Zárate Olvera

Objetivo: El estudiante realizará gráficos de dispersión de los datos proporcionados en la base de datos PRACTICA3_ECONOMETRIA, así como la gráfica de la línea de regresión. A partir del análisis gráfico podrá especular sobre una posible relación lineal entre variables.

1. Importar de la base de datos cada una de las variables que la conforman. Por lo que debe generar el grupo llamado sales. Señale, de acuerdo a lo revisado en clase, qué tipo de datos son.

2. Nombre la pestaña del archivo de la siguiente manera autos.

3. Realice por cada una de las variables tres gráficos distintos (líneas, barras y puntos). No olvide pegar cada una de las gráficas.

4. Obtenga las medidas de tendencia central y de dispersión de cada una de las variables. Realice una breve descripción estadística de los datos.

5. Obtenga los gráficos de dispersión de las variables ventas e ingreso. Invierta. Grafique de nuevo invirtiendo los ejes.

6. Obtenga los gráficos de dispersión de las variables ingreso y precio gas. Invierta. Grafique de nuevo invirtiendo los ejes.

7. A cada una de las gráficas obtenidas en los pasos 5-7 añada la línea de regresión. Indique que tipo de relación tiene e indique que explica la gráfica en función de sus variables.

Conforme incrementan las ventas el precio disminuye.

Conforme incrementas los ingresos disminuyen las ventas

Conforme incrementa el preciogas disminuyen las ventas

Conforme incrementan las ventas disminuye el preciogas

Obtenga de la res dos variables, las que usted guste, aplique los pasos anteriores y explique.

Dependent Variable: VENTAS

Method: Least Squares

Date: 03/01/16 Time: 16:36

Sample: 1978M01 2002M08

Included observations: 296

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

INGRESO -0.000218 7.36E-05 -2.968567 0.0032

PRECIOGAS 0.086745 0.003406 25.46929 0.0000

R-squared -2.752588 Mean dependent var 9.239909

Adjusted R-squared -2.765352 S.D. dependent var 1.227604

S.E. of regression 2.382107 Akaike info criterion 4.580581

Sum squared resid 1668.283 Schwarz criterion 4.605516

Log likelihood -675.9261 Hannan-Quinn criter. 4.590565

Durbin-Watson

...