Exercici 2. Determinants del nombre de cotxes per… · Fundamentos de Estadística UPC 2020

Tema: Diagnòstic i selecció de models de regressió · Del examen Recopilació d'Exàmens d'Estadística: Segon Parcial i Recuperació (2020)

Enunciado

Exercici 2. Determinants del nombre de cotxes per càpita en 24 països

Es disposa d'un conjunt de dades corresponent a 24 països amb les variables següents:

cotxes: nombre d'automòbils per habitant.

pob: població en milions d'habitants.

den: densitat poblacional.

ingressos: ingressos nacionals en milions de dòlars EUA.

gasol: preu mitjà de la gasolina (centaus de dòlar/litre).

consum: tones de gasolina consumides per cotxe i any.

Es pretén modelitzar la taxa de vehicles per càpita.

S'ha estimat un primer model ( model_1) amb totes les regressores i posteriorment un segon model reduït ( model_2):

model_1:cotxes=β1+β2pob+β3den+β4ingressos+β5gasol+β6consum+u\text{model\_1}: \text{cotxes} = \beta_1 + \beta_2\text{pob} + \beta_3\text{den} + \beta_4\text{ingressos} + \beta_5\text{gasol} + \beta_6\text{consum} + u

a)

Realitzeu el diagnòstic de multicol·linealitat per a model_1 a partir de les mètriques facilitades.

b)

A model_1, detecteu algun problema d'especificació? Si és així, indiqueu de quin problema es tracta i quins efectes té sobre l'estimació dels coeficients.

c)

Al model_2 s'han descartat aquelles variables individuals que no eren estadísticament significatives al 5%. Especifiqueu la hipòtesi nul·la i dueu a terme el contrast que permeti decidir formalment si és millor el model_1 o el model_2 (prenent F3,18,0,05=3,16F_{3,18,0{,}05} = 3{,}16).

model_1

model_2

d)

Prenent com a referència el model_2, feu una predicció puntual i una estimació per interval del nombre de vehicles per habitant d'un país amb uns ingressos de 9,8 milions de dòlars i un preu de la gasolina de 4,4 centaus.

Enunciado: Exercici 2. Determinants del nombre de cotxes per… · Fundamentos de Estadística UPC 2020

Solución

Según los criterios oficiales de corrección

a. Realitzeu el diagnòstic de multicol·linealitat per a model_1 a partir de les mètriques facilitades.

Solución: No hi ha problemes greus de multicol·linealitat: totes les toleràncies (1/VIF) superen amb escreix 0,1 (el valor mínim és 0,4161 per a gasol) i cap correlació bivariada supera 0,8 en valor absolut (la més alta és -0,7228 entre gasol i consum).

b. A model_1, detecteu algun problema d'especificació? Si és així, indiqueu de quin problema es tracta i quins efectes té sobre l'estimació dels coeficients.

Solución: Inclusió de variables supèrflues o irrellevants (pob, den i consum no són significatives). Els estimadors continuen sent lineals i centrats, però perden eficiència (la variància no és la mínima possible).

c. Valor de l'estadístic F del contrast d'exclusió conjunta:

Solución: 1,481{,}48 / 1,47971{,}4797

c. Model preferit:

Solución: model_2

c. Desenvolupament, hipòtesis i conclusió:

Solución: H0: beta_pob = beta_den = beta_consum = 0 vs H1: almenys un beta_j != 0. Com que F = 1,48 < 3,16, no es rebutja H0 al 5% i es prefereix el model_2 per parsimònia.

d. Predicció puntual (nombre de vehicles per habitant):

Solución: 0,49340{,}4934

d. Límit inferior de l'interval de predicció:

Solución: 0,34250{,}3425

d. Límit superior de l'interval de predicció:

Solución: 0,64430{,}6443

La explicación paso a paso, hecha con IA, es Premium. Premium

Resuélvelo aquí mismo: corrección automática, pistas y solución paso a paso.

‹ Exercici previ (final) · 2020 · Exercici 1 (2,75 punts). Model de regressió del m… · 2020 ›

Más ejercicios de Diagnòstic i selecció de models de regressió