Introduccion al analisis econometrico

FASE 1: INTRODUCCION AL ANALISIS ECONOMETRICO

Nombre del estudiante:

Yessika Rocio Rey Sepúlveda

C.C. 1096957322

Nombre del director:

Juan David Pulido Vargas

Grupo:

105010_6

Universidad Nacional Abierta y a Distancia – UNAD

Escuela de ciencias Administrativas, Contables, Económicas y de Negocios – ECACEN

Programa de ECONOMIA

Cead: Málaga Santander

Febrero 2023.

1. La siguiente ilustración muestra una matriz de covarianza calculada a partir de unas características de automóviles.[pic 1]

Teniendo en cuenta la información anterior, se podría indicar que las variables que tienen mayor variación conjunta son:

1. mpg-Price; Length-Price; Length-Weight
2. mpg-rep78; Length-trunk; Length-Weight
3. Price-rep78; Weight-Price; Length-Weight  
4. mpg-Price; Length-Price; Price-Weight

La variación conjunta es aquella en la cual una variable depende de dos variables, por ejemplo:

[pic 2]

Es decir, A es proporcional a la multiplicación por BC de esta manera al analizar las variables expuestas en la matriz de correlaciones podemos asumir que:

De acuerdo a los incisos A y D la variable Price es independiente por lo que no dependería de ninguna de las otras por lo tanto no se consideraría como una variación conjunta con mpg, por lo tanto, estos incisos se descartarían, miran la constante de proporcional de las otras variables la mayor variación conjunta la presentaría el inciso C. ya que la variable weigth tiene un valor muy elevado.

1. mpg-rep78

[pic 3]

1. length-trunk

[pic 4]

1. length-weigth

[pic 5]

1. Price-rep78

[pic 6]

1. Weigth-price

[pic 7]

1. Length-weigth

[pic 8]

1. La siguiente ilustración muestra una matriz de correlación calculada a partir de unas características de automóviles.

Teniendo en cuenta la información anterior, se podría indicar que las variables que tienen mayor coeficiente de correlación son:[pic 9]

 a) mpg-rep78; Length-trunk; Length-Weight

 b) Price-rep78; Weight-Price; Length-Weight

 c) mpg-Price; Length-Price; Price-Weight

  d) Length-weight; weight-mpg; length- mpg

el coeficiente de correlación es una medida especifica que cuantifica la intensidad de la relación lineal entres dos variables, dependen de la varianza se denota por la letra r. cuando el valor de la correlación se acerca a 0 es una correlación débil, mientras si se acerca mas a 1 es una correlación fuerte, los valores negativos indican que la correlación es inversa, es decir, son variables inversamente proporcionales mientras los valores de la correlación son positivos las variables son directamente proporcionales.

Teniendo en cuenta los datos de la matriz para los incisos quedarían:

1. 0.4023, 0.7326, 0.9478
2. 0.0066, 0.5478, 0.9478
3. -0.4559, 0.4425, 0.5478
4. 0.9478, -0.8055, 0.4425

Los valores que representan mayor coeficiente de correlación es inciso D, sin importar el signo negativo ya que este valor representaría que estas variables son inversamente proporcionales pero su valor es muy cercano a 1.

1. La siguiente ilustración presenta información del salario, experiencia y años de educación de un conjunto de individuos encuestados en el 2017.[pic 10]

De acuerdo con la matriz presentada ¿a qué estructura de datos corresponde?

a) Series de tiempo, porque los datos presentan una secuencia de observaciones sobre un intervalo de tiempo

 b) Series de tiempo, porque muestra una sucesión de datos medidos en determinados momentos del tiempo.

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