Jorge Viola 65304 Lourdes Zorrilla 66570 Belen Willigs 65471 Andrea Szaran 67780 TEORICO N 7 HETEROCEDASTICIDAD 1. MPG = β 1 + β 2 PS + β 3 CF + β 4 VM + β 5 VOL +u i La variable caballos de fuerza, a priori, denota una relación posiva con el consumo de vehículos, en millas promedio por galón, para las necesidades de importación promedio de combusbles mensuales. Con relación a la velocidad máxima, una mayor velocidad demandará por tanto una mayor candad de combusble, con lo que se supone una relación posiva entre las variables. La variable velocidad máxima en millas por hora, a mayor peso del vehículo se demandara más candad de combusble para poder transportarlo. Por úlmo, el volumen de la cabina de combusble también está relacionado posivamente con el consumo en millas promedio por galón de combusble. 2. Podemos ver que los valores p del intercepto C y de las variables PS, CF y VM son menores que 0.05, por lo tanto son estadíscamente significavos. En segundo lugar vemos que el valor-p de la variable VOL no es estadíscamente significavo, es decir fallamos en rechazar la Ho. Por otro lado, la prueba de significación global señala que de forma conjunta los parámetros esmados en el modelo son estadíscamente significavos, es decir se rechaza la hipótesis nula. Además el valor p de la prueba F es menor a 0.01, por lo tanto el nivel de confianza de la prueba es mayor al 99%. Finalmente, si analizamos el R 2 ajustado del modelo podemos ver que la validación de las variables regresoras explica el 87 % de la variación de la variable regresada o explicada. Si analizamos el significado de cada uno de los parámetros esmados podemos ver que el intercepto indica que cuando las variables regresoras son iguales a cero, la variable regresada que es el promedio de combusble a ser importado toma un valor igual a 188.7, que evidentemente ene sendo desde el punto de vista económico debido a que el consumo de combusble no solo es ulizado por el sistema de transporte. En base a Los resultados obtenidos al realizar la regresión, parece ser que la propuesta del director no es acertada, pues los coeficientes de las variables PS, VM y VOL no coinciden con nuestras expectavas a priori de que éstos deben ser posivos. 3. Cambio propuesto MPG = β 1 + β 2 PS + β 3 CF + β 4 VM +u i Dependent Variable: MPG Method: Least Squares Date: 11/11/15 Time: 16:45 Sample: 1 81 Included observations: 81 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 188.7035 22.74704 8.295741 0.0000 PS -1.855283 0.205843 -9.013077 0.0000 CF 0.380581 0.078668 4.837804 0.0000 VM -1.252821 0.236692 -5.293036 0.0000 VOL -0.012113 0.022062 -0.549029 0.5846 R-squared 0.883327 Mean dependent var 33.83457 Adjusted R-squared 0.877186 S.D. dependent var 10.05541 S.E. of regression 3.523895 Akaike info criterion 5.416752 Sum squared resid 943.7553 Schwarz criterion 5.564557 Log likelihood -214.3784 Hannan-Quinn criter. 5.476053 F-statistic 143.8485 Durbin-Watson stat 0.991839 Prob(F-statistic) 0.000000