Descarga la aplicación para disfrutar aún más
Vista previa del material en texto
µrestringido 1variables amaexplicativas BsP nopusimos avg es la categoria base comparamoslasotras variables con esto nohayque tener claro cual es la categoria base categoria omitida dentrode la regreo arg calificaos promedio comointerpretamos se hace todo en compara a la califica media comosalario esta medido en in interpretamos las variables como respecto a la otra categoria µ para interpretarmultiplicamos por roo y lodejamos en s cuandotenemos los vs variablebinaria semi elasticidad abuarg o 0066 en la muestra quienes tienen una calificar alta en la prueba de habilidades sociales tienen un sueldo 0.6s comparamos vs car mas bajo que quienes tienen una calificas media base es significativa esta variable miramos valor p p IEl valor p 0.828 es significativa al ii si sos si el valor p es menor a ellas como esta es mayor a cualquiera esta no es significativa belong o 1542 quienes tienen una calificao baja en la prueba dehabilidades sociales tienen un sueldo 15,4 menor que quienes tienen calificarmedia es significativa esta variable miramos valor p p IEl valor p 0.000 es significativa al ii si sos si el valor p es menor a ellas como esta es menor a cualquiera esta si es significativa conciup no hay un efecto lineal entre las hab sociales y los sueldos de los trabajadores Pq en el caso de abuang es 0.6 pero ni siquiera es significativo en cambio en belarag es de un 15.4s y si es significativo No existe un premiopara quienes tienen calificaos alla perosi un castigopara los de calificar baja eeeee Nos piden la salarial entre los de calificar alla 4s calificar baja BI pi c o 0066 c o 1542 y losque tienen una calificaos alta tienen un sueldo un 14,8 mayor quequienestienen 0.148 14 es una calificaos baja SIGNIFICATIVA Ho pos po o no es significativo Hi Bs Bo o si es significativo prueba t t BI Bi o serás pis parasaber estonecesitamos entre los estimadores no Podemos saber si la es las covarianzas condicionales significativa o no se Bs pis Istria a cas c es no tenemos esto Proponen hacer el sgiemodelo Incwages Bo Bi educ pa expert Ba expert pu female Bs abravg Boang tu todo se comparara con estarbajo el promedio estimador de estar sobre el promedio BI estimada entre tener una calificaos sobre el promedio us tener unacalificar bajo el promedio B's 0.0066 c o 1542 BE 0.148 deesta nueva negreo estimador de estar en el promedio vs estar bajo el promedio Bi o 1542 contrario a a significativos pá tenemos exactas la misma variable pero de lado al final tenemos prueba t y valor p pá es significativo pi no podemos saber si es significativo me faltanvariables La resta se hace pq Y Ü É nosotros siemprecomparamos lasvariables con una categoria base Enunciadoplantea 3 categorias Noincluimos las 3 en elmodelo seriainuit nuevos tener una www.soso IELIÉcalculoparteel promedio en comparar con tener inciso a una calificar bajo el promedio nuevo jo tener una calificar en ei calculo parte inciso que al reves pq promedio en comparaos con tener una lo vemos desde el otro bajo el promedio lado nosotros ya teníamos una modelo sin variableque restringir era sermujer agregamos lasdosvariables quelo quehacenes interactuar modelo con interaco de variables binarias fem abravg female abuang fem belong female abravg Tenemos dos formas de interpretarlo recordemos que cuando tenemos un modelo con interacciones vamos a tener un efecto parcial pq nosotros interpretamos las variables como la derivada dincuages aasuang BI Bi female 0.05 o ran female y Bo B educ Ba expert Ba expert Byfemale pos abvargtpo femabvargtBz.belaugtpo.fmbeing tu pofemaleabuarg esto se interpreta como el premiopor tener una califica alta es un 12,1s mayor paramujeresqueparanombres diferencia es significativa al 10s pq el valor p de la interaco es un 5,5s Esto no implicaque las mujeres con calificaos alta tengan un mejor salario que el de los nombres con calificar alta salario promedio paramujeres es un 0.496 menor que el de los hombres Hacemos lo mismo con estar bajo el promedio es castigo por tener una falificad bajaes un 3.57animases o 164g 0.035 female menor para mujeresque para aberang nombres El castigopara losnombres es de 16.49 mientrasque el de lasmujeres es de 12,99 Pero la no es significativa pq el valor p es muy alto Otra forma de interpretarlo es ver discrimina salarial aincuage acamare 0.496 a o.la abravg 0.035being1 o o 1 La discrimina salarial en promedio es un 12.17 menor para las mujeres que obtienen calificaos alta con respecto a las mujeres con calificad media Ladiscriminan salarial en promedio es un 3.5 menor para las mujeres que obtienen una calificar baja con respecto a las que tienen una calificaosmedia modelo images Bo pieduc BaexpertBaexpert Bufemale Bsasuang po femaleabravgsinrestrico pa belang Bo tembeing tu Queremos evaluar Ho po po o H al menos 1 de o modelo images Bo si educ Baexpertosexpera pa female ps.abvarg.bz being turestringido Necesitamos comparar ambos modelos prueba F F scrr scrsr.in r i q 284.88s 284.042 a 1 86 284.042 1260 8 Scar se compara con un F tabulado Fa ras 3 i Como 1.86 a 3 No se puede rechazar Ho y la diferencia no essignificativa Losmodelosque dividen en grupo son como y po pie paxa xoD x lo xD xa D xat m modelo se ineptaspetode lasvenas antintratinera de dummycon ser a 3g e ja ladummy xa to 25 ser o 64 Nospiden testear si es que hay un cambio estructural todos los a toman el valor de cero y no hay entregrupos no considera si corresponde o no al e sus periodo Ho no x xa o H al menos 1 Y po Bix Baxa tu modelo R ser 3 92 n a G a Test de Chow F Scar sersr n a cut y la diferencia entre grupos es significativa y hay evidencia de que los parámetrossera G 1 k 1 del modelo son muy distintos para cada periodo 3.92 0.64 0.64 276 21 3 1 3 F 461.25 vs Fran 3 Rechazo Ho Fons Fran mi periodo y ambosperiodos relax entre ventas ypreciono linea Los graficos muestran que podría existir una relax no linea entre las ventas y los precios Se debería considerar un modelo del tipo Yi Bo Bi xii Br X2 pa xa tu
Compartir