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MODELOS ESTOCÁSTICOS


Enviado por   •  13 de Diciembre de 2018  •  Apuntes  •  2.121 Palabras (9 Páginas)  •  173 Visitas

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UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR[pic 1][pic 2]

FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS

CARRERA DE INGENIERÍA EN ESTADÍSTICA

MODELOS ESTOCÁSTICOS 1

ECON: RAMIRO VILLARUEL M.

INTEGRANTES:

SOLANGE CHINGAL

ALLYSON GUERRÓN

YESSICA REASCOS

AULA 11

CONTENIDO

BASE DE SERIE DE TIEMPO.        3

I.        PROBLEMÁTICA DE LA INVESTIGACIÓN        3

II.        OBJETIVO GENERAL DE LA INVESTIGACIÓN        3

III.        OBJETIVOS ESPECÍFICOS DE LA INVESTIGACIÓN        3

IV.        HIPÓTESIS        3

V.        DELIMITACIÓN GEOGRÁFICA Y PERÍODO DE TIEMPO DE LA INVESTIGACIÓN.        3

VI.        OBTENCIÓN DE LA INFORMACIÓN        4

VII.        ESPECIFICACIÓN DEL MODELO MATEMÁTICO        4

VIII.        ESTIMACIÓN DEL MODELO DE REGRESIÓN SIMPLE.        4

IX.        COMPROBACIÓN DE LA VALIDACIÓN ESTADÍSTICA DEL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE.        5

X.        SUPUESTOS DE LA REGRESIÓN LINEAL SIMPLE        6

SUPUESTO 1: LINEALIDAD        6

SUPUESTO 2: INDEPENDENCIA ENTRE LA VARIABLE INDEPENDIENTE Y EL TÉRMINO DEL ERROR ESTOCÁSTICO.        6

SUPUESTO 3: EXOGENEIDAD        6

SUPUESTO 6: EL NÚMERO DE OBSERVACIONES (N), ES MAYOR QUE EL NÚMERO DE PARÁMETROS.        7

SUPUESTO 7: LA NATURALEZA DE LA VARIABLE X.        7

BASE DE CORTE TRANSVERSAL.        7

XI.        ESTIMACIÓN DEL MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE        7

Cálculo de t-student y F-Fisher        8

T-student        8

F-Fisher        9

Coeficiente de Determinación        9

XII.        SUPUESTOS DE LA REGRESIÓN MÚLTIPLE        9

SUPUESTO 1.- LINEALIDAD        9

SUPUESTO 2.-  INDEPENDENCIA ENTRE LA VARIABLE INDEPENDIENTE Y EL TÉRMINO DEL ERROR ESTOCÁSTICO.        10

SUPUESTO 3.- EXOGENEIDAD.        11

SUPUESTO 6.-  EL NÚMERO DE OBSERVACIONES N DEBE SER MAYOR QUE EL NÚMERO DE PARÁMETROS POR ESTIMAR        11

SUPUESTO 7.- NATURALEZA DE LAS VARIABLES X (VALORES)        11

SUPUESTO 9.- NO HAY SESGO DE ESPECIFICACIÓN.        12

BASE DE SERIE DE TIEMPO.

  1. PROBLEMÁTICA DE LA INVESTIGACIÓN

“Efecto de los ingresos en la tasa de mortalidad a causa del cáncer”.

  1. OBJETIVO GENERAL DE LA INVESTIGACIÓN

Estimar el efecto de los ingresos en la tasa de mortalidad  a causa del cáncer.

  1. OBJETIVOS ESPECÍFICOS DE LA INVESTIGACIÓN

Investigar y obtener la base de datos de los ingresos de los y las Ecuatorianas a nivel nacional y las defunciones a causa de cáncer, para esta manera realizar el estudio.

  • Problemática de la investigación
  • Objetivo general de la investigación
  • Objetivos específicos de la investigación
  • Hipótesis
  • Delimitación geográfica y período de tiempo de la investigación.
  • Obtención de la información
  • Análisis descriptivo unidimensional de las variables  de la investigación
  • Comprobación de la validación estadística del modelo de regresión lineal múltiple.
  1. HIPÓTESIS

A un mayor ingreso de los y las ecuatorianas, las defunciones a causa del cáncer disminuirán.

  1. DELIMITACIÓN GEOGRÁFICA Y PERÍODO DE TIEMPO DE LA INVESTIGACIÓN.

Delimitación Geográfica: Ecuador.  

Período de tiempo de la Investigación: Análisis de datos históricos en los años 2000 al 2015.

  1. OBTENCIÓN DE LA INFORMACIÓN

Ingresos: Encuesta Urbana de Empleo y Desempleo – INEC, extraída del SIISE. Año 2000-2015.

Tasa de Mortalidad: Registro estadístico de defunciones generales, años 2000-2015. (INEC).

[pic 3]

  1. ESPECIFICACIÓN DEL MODELO MATEMÁTICO

[pic 4]

Dónde:

Y=  Variable dependiente.- Tasa de mortalidad a causa del cáncer.

X=  variable independiente.-Ingreso

= intercepto[pic 5]

= pendiente[pic 6]

  1. ESTIMACIÓN DEL MODELO DE REGRESIÓN SIMPLE.

[pic 7]

Donde:

Y=  Tasa de mortalidad a causa del cáncer.

X=  Ingreso

=intercepto[pic 8]

= pendiente[pic 9]

 = error estocástico[pic 10]

[pic 11]

TMC = 2.352297+ 0.0018147 (INGRESO) + [pic 12]

Análisis:

: Si el ingreso  es cero, la tasa de mortalidad a causa del cáncer será de 2.352297.[pic 13]

: Si el ingreso incrementa en $1, en promedio la tasa de mortalidad a causa del cáncer aumentará en 0.0018147.[pic 14]

  1. COMPROBACIÓN DE LA VALIDACIÓN ESTADÍSTICA DEL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE.

  • t_student:

tb^= 6.43                

-El valor de tb^ es mayor a la tc^ entonces la pendiente es estadísticamente significativa puesto que el valor absoluto de [tb^] es mayor a la t_crítica (1,96) , con un  nivel de confianza de 95%.

...

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