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Práctica individual-JRVV
1. 1. Interpretación del Coeficiente de
determinación R2:
La tabla 1 indica aproximadamente el 20% (18.4%)
de la variación de la variable dependiente es
explicada por cambios en el precio, la población
mayor de 16 años y el ingreso disponible per
cápita.
Análisis de Regresión Lineal – MODELO 1
2. 1.¿Cuál es la relación entre las ventas de cajetillas
de cigarros per cápita y el precio por cajetilla?
Los resultados reflejan una relación negativa
(inversa), que demuestra como disminuciones
(aumentos) en el precio por cajetilla puede
conducir a incrementos (disminuciones) en las
ventas de cajetillas de cigarros.
Siendo esta relación a un nivel de confianza del
99%.
Análisis de Regresión utilizando Logaritmo Natural (Log) – MODELO 2
La utilización de los logaritmos naturales colabora a eliminar la presencia de datos atípicos
contribuyendo a obtener series con una distribución normal.
3. Análisis de Regresión utilizando Logaritmo Natural (Log) – MODELO 2
Uno de los supuestos del método de estimación OLS establece que la correlación lineal entre las variables
independientes debe ser baja o nula. De acuerdo a la estimación del Modelo 2:
De acuerdo a la Inflación de Varianza (FIV)
muestra como el precio por cajetilla y el ingreso
per cápita mantiene un FIV>10, evidenciando la
presencial de multicolinealidad.
4. Análisis de Regresión Lineal – MODELO 3
Aplicando un rezago a la variable dependiente y
manteniendo los valores de todas las variables en
logaritmo natural, se puede observar como las
variables dejan de reflejar la presencia de
multicolinealidad, pues los valores FIV son menores
a 10.0.
Por otra parte, se observa una relación inversa del
precio por cajetilla y la población mayor a 16,
respecto a la variable dependiente, siendo la
primera bajo un nivel de confianza del 99% y la
segunda variable a 95%.
Adicionalmente, se observa como el coeficiente de
determinación se incrementa hasta el 85%,
demostrando que las variables explicativas
contribuyen con un 85.2% a la variabilidad de las
ventas de cajetillas de cigarros.
5. Análisis de Regresión Lineal – MODELO 3
La prueba de Dickey Fuller Aumentada, aplicada al
modelo tres y bajo la aplicación de 3 retardos a la
variable dependiente refleja un p-value de 0.9678,
que conlleva a no rechazar la Ho que indica “Que la
serie es no estacionaria”, evidenciando la presencia
de raíz unitaria.
Continuando con el Modelo 3, el gráfico de la
derecha refleja como la serie de rezagos no
sobrepasa continuamente la banda punteada,
indicando que los datos no están
autocorrelaciondos.
Asimismo, bajo la prueba de Ljung-Box bajo un nivel
de significancia del 10% no se rechaza la hipótesis
nula que aclara la no autocorrelación de los datos.