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Naturaleza del análisis de regresión


Enviado por   •  12 de Abril de 2017  •  Informe  •  1.212 Palabras (5 Páginas)  •  130 Visitas

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PROBLEM SET N°1

UNIDAD I

 Introducción: Naturaleza del análisis de regresión

  1. La tabla 1. Proporciona información sobre el índice de precios al consumidor (IPC) para siete países industrializados, donde la base para dicho año es 1984=100.
  1.  A partir de los datos dados, calcule la tasa de inflación para cada país.
  2. Grafique la tasa de inflación para cada nación, en función del tiempo.
  3. ¿Qué conclusiones generales puede deducirse de la tasa de inflación de estos siete países?
  4. ¿Qué país parece tener la tasa de inflación más variable? ¿Puede haber alguna explicación para esto?

Tabla 1.

[pic 1]

UNIDAD II

  • El Modelo de Regresión Lineal Simple: Especificación

  1. ¿Cuál es la función de expectativa condicional o función de regresión poblacional?
  2. ¿Cuál es la diferencia entre la función poblacional y la función muestral de regresión?, ¿se trata de distintos nombres para la misma función?
  3. ¿Qué papel desempeña el término  de error estocástico, en el análisis de regresión? ¿Cuál es la diferencia entre el término de error estocástico, y el del error residual ?[pic 2][pic 3]
  4. ¿Por qué es necesario el análisis de regresión?¿Por qué no usar simplemente el valor promedio de la variable regresada como su mejor valor? 
  5.  ¿Qué se quiere dar a entender con un modelo de regresión lineal?
  6. Determine si los siguientes modelos son lineales en los parámetros, en las variables o en ambos. ¿Cuáles de estos modelos son de regresión lineal?
  1. Recíproco: [pic 4]
  2. Semilogarítmico: [pic 5]
  3. Semilogarítmico Inverso: [pic 6]
  4. Logarítmico (Doble Log): [pic 7]
  5. Logarítmico Recíproco: [pic 8]

Nota: “Ln”= logaritmo natural en base “e” (euler), y  término de error estocástico.[pic 9]

  1. Los siguientes, ¿son modelos de regresión lineal? ¿Por qué razón?
  1. [pic 10]
  2. [pic 11]
  3. [pic 12]
  4. [pic 13]
  5. [pic 14]

8.  Sea Kids el número de niños que una mujer ha tenido, y educ el número de años de educación que una mujer ha recibido. El siguiente es un modelo simple que relaciona la fertilidad con el número de años de educación:

[pic 15]

Donde μ es el error no observado.

  1. ¿Qué tipos de factores están en μ? ¿Pueden estar correlacionados con el nivel de educación?
  2. ¿Podemos sacar a la luz el efecto ceteris paribus de la educación sobre la fertilidad con un análisis de regresión simple? Razonar su respuesta.

  • El modelo de Regresión Lineal Simple: Estimación
  1. Dados los supuestos en la columna 1 de la siguiente tabla, demuéstrese que los supuestos en la columna 2 son equivalentes.

DEMOSTRAR EQUIVALENCIA ENTRE 1 Y 2

SUPUESTOS

1

2

A

[pic 16]

[pic 17]

B

[pic 18]

[pic 19]

C

[pic 20]

[pic 21]

  1. Demuéstrese que  definida en el capítulo 3 de Gujarati, se encuentra dentro de intervalo de 0 a 1. Utilícese la desigualdad Cauchy-Schwarz, la cual establece que para dos variables aleatorias X y Y cualesquiera se cumple la siguiente relación:[pic 22]

[pic 23]

  1. Sean  y  las pendientes en la regresión de Y sobre X, y de X sobre Y, respectivamente. Demuéstrese que:[pic 24][pic 25]

[pic 26]

; Donde , es el coeficiente de correlación entre X e Y.[pic 27]

  1. Considérense las siguientes formulaciones de la FRP de dos variables:

[pic 28]

[pic 29]

  1. Encuéntrense los estimadores de . ¿Son idénticos? ¿Son sus varianzas idénticas?[pic 30]
  2. Encuéntrense los estimadores de . ¿Son idénticos? ¿Son sus varianzas idénticas?[pic 31]
  3. ¿Cuál es la ventaja, si la hay, del Modelo II sobre el modelo I?

  1. En la tabla 5. se dan los rangos de 10 estudiantes en los exámenes intermedios y finales de estadística. Calcúlese el coeficiente de rango de correlación de Spearman.

TABLA 5.

E

S

T

U

D

I

A

N

T

E

RANGO

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

intermedios

1

3

7

10

9

5

4

8

2

6

finales

3

2

8

7

9

6

5

10

1

4

  1. Relación entre la tasa de cambio nominal y los precios relativos. A partir de las observaciones anuales desde 1980 a 1994, se obtuvieron los siguientes resultados de las regresiones, Dónde: Y=tasa de cambio nominal del marco alemán respecto al dólar (MA/$), y X=proporción entre el índice de precios al consumidor estadounidense y el índice de precios al consumidor alemán; es decir, X representa los precios relativos en ambos países:

[pic 32]

[pic 33]

  1. Interprete esta regresión. ¿Cómo interpretaría [pic 34]
  2. ¿El valor negativo de X tiene sentido en la economía? ¿Cuál es la teoría económica subyacente?
  3. Suponga que se fuera a redefinir X como la razón entre el IPC alemán respecto del IPC estadounidense. ¿Lo anterior haría cambiar el signo de X? ¿Por qué?

Productividad y datos relacionados por sector de Negocios (1959-1998)

 

Producción x hora

Compensación x hora

Sec

Negocios

Agrícola

Negocios

Agrícolas

1959

50,5

54,2

13,1

13,7

1960

51,4

55,8

13,7

14,3

1961

53,2

56,6

14,2

14,8

1962

55,7

59,2

14,8

15,4

1963

57,9

61,2

15,4

15,9

1964

60,6

63,8

16,2

16,7

1965

62,7

65,8

16,8

17,2

1966

65,2

68

17,9

18,2

1967

66,6

69,2

18,9

19,3

1968

68,9

71,6

20,5

20,8

1969

69,2

71,7

21,9

22,2

1970

70,6

72,7

23,6

23,8

1971

73,6

75,7

25,1

25,4

1972

76

78,3

26,7

27

1973

78,4

80,7

29

29,2

1974

77,1

79,4

31,8

32,1

1975

79,8

81,6

35,1

35,3

1976

82,5

84,5

38,2

38,4

1977

84

85,8

41,2

41,5

1978

84,9

87

44,9

45,2

1979

84,5

86,3

49,2

49,5

1980

84,2

86

54,5

54,8

1981

85,8

87

59,6

60,2

1982

85,3

88,3

61

64,6

1983

88

89,9

66,8

67,3

1984

90,2

91,4

69,7

70,2

1985

91,7

92,3

73,1

73,4

1986

94,1

94,7

76,8

77,2

1987

94

94,5

79,8

80,1

1988

94,7

95,3

83,6

83,7

1989

95,5

95,8

85,9

86

1990

96,1

96,3

90,8

90,7

1991

96,7

97

95,1

95,1

1992

100

100

1000

100

1993

100,1

100,1

102,5

102,2

1994

100,7

100,6

104,4

104,2

1995

101

101,2

106,8

106,7

1996

103,7

103,7

110,7

110,4

1997

105,4

105,1

114,9

114,5

...

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