Heteroscedasticidad LEO

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UNIVERSIDAD PRIVADA TELESUP HETEROSCEDASTICIDAD Crea un archivo en SPSS con los datos correspondientes a Gastos en Transporte Ingreso de 10 familias (en dólares por mes), con el fin de estimar un modelo simple ue e!pliue el gasto de transporte en función del ingreso" Gasto 8 7 3 9 30 24 17 17 42 31 Ingreso mensua l 300 250 200 320 650 700 430 500 760 810 #stima el modelo por m$nimos cuadrados ordinarios % guarda los residuos& Indicios de heteroscedasticidad " gr'ficos % comentario& DESARROLLO #stimamos el modelo mediante el m todo de m$nimos cuadrados o teniendo los siguientes resultados, el alto indica ue el modelo e!plica el *+ de la variacion varia le e!plicada % la desv& #st'ndar al ser a-a uiere decir ue el modelo c ruido de manera satisfactoria& Resumen del modelo b .ode lo / / cuadrado / cuadrado corregida #rror t$p& de la estimación 1 &*+ a & *+ & 1 +&2 30 a& 4aria les predictoras" (Constante), Ingreso & 4aria le dependiente" Gasto 5a 67846 indica ue el modelo es significativo& ANOVA b .odelo Suma de cuadrados gl .edia cuadr'tica 9 Sig& 1 /egresi ón 13*2&* 1 1 13*2&* 1 :;&2 : &000 a /esidua l 1 2&:1* 1*&303 Total 1++;&:00 * a& 4aria les predictoras" (Constante), Ingreso & 4aria le dependiente" Gasto Econometría Orientada A Los Negocios Página 1

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PARA MIS AMIGUS

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UNIVERSIDAD PRIVADA TELESUP

HETEROSCEDASTICIDADCrea un archivo en SPSS con los datos correspondientes a Gastos en Transporte e Ingreso de 10 familias (en dlares por mes), con el fin de estimar un modelo lineal simple que explique el gasto de transporte en funcin del ingreso:

Gasto8739302417174231

Ingreso mensual300250200320650700430500760810

Estima el modelo por mnimos cuadrados ordinarios y guarda los residuos.

Indicios de heteroscedasticidad: grficos y comentario.DESARROLLOEstimamos el modelo mediante el mtodo de mnimos cuadrados obteniendo los siguientes resultados, el alto indica que el modelo explica el 94% de la variacion de la variable explicada y la desv. Estndar al ser baja quiere decir que el modelo controla el ruido de manera satisfactoria.

Resumen del modelob

ModeloRR cuadradoR cuadrado corregidaError tp. de la estimacin

1.945a.894.8814.38205

a. Variables predictoras: (Constante), Ingreso

b. Variable dependiente: Gasto

La ANOVA indica que el modelo es significativo.

ANOVAb

ModeloSuma de cuadradosglMedia cuadrticaFSig.

1Regresin1293.98111293.98167.386.000a

Residual153.619819.202

Total1447.6009

a. Variables predictoras: (Constante), Ingreso

b. Variable dependiente: Gasto

De la misma forma, la variable regresora es significativa y el factor de inflacin de la varianza indica ausencia de multicolinealidad.

ModeloCoeficientes no estandarizadosCoeficientes tipificadosSig.Estadsticos de colinealidad

BError tp.BetaToleranciaFIV

1(Constante)-7.4273.483.066

Ingreso.053.006.945.0001.0001.000

El cuadro resumen de los residuos residuos no parece sealar puntos atipicos que sean dificil de explicar por el modelo, esto se nota por la distancia de Cook cuyo mayor valor alcanza 0.968 que es un valor que se mantiene controlado.

Estadsticos sobre los residuosa

MnimoMximoMediaDesviacin tpicaN

Valor pronosticado3.234335.751718.800011.9906510

Valor pronosticado tip.-1.2981.414.0001.00010

Error tpico de valor pronosticado1.3872.4871.929.36510

Valor pronosticado corregido3.328738.009218.816312.1308010

Residual-5.887918.91365.000004.1314410

Residuo tp.-1.3442.034.000.94310

Residuo estud.-1.4982.361-.0011.08410

Residuo eliminado-7.3142712.00864-.016265.4751310

Residuo eliminado estud.-1.6514.011.1391.54510

Dist. de Mahalanobis.0011.999.900.66210

Distancia de Cook.001.968.174.31310

Valor de influencia centrado.000.222.100.07410

a. Variable dependiente: GastoMediante el mtodo grfico se observa que se cumple el supuesto de normalidad, ms no el de heterocedasticidad, dado a que el comportamiento de los residuales el variable y finalmente se encuentra un problema de autocorrelacion positiva.

EMBED MtbGraph.Document.16

Econometra Orientada A Los NegociosPgina 3

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