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Ayudantia 5 Isa Salazar

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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

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