Regresión lineal. Definición del problema Evaluar la capacidad explicativa de un conjunto de características socio demográficas que inciden en los ingresos.

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Transcripción de la presentación:

Regresión lineal

Definición del problema Evaluar la capacidad explicativa de un conjunto de características socio demográficas que inciden en los ingresos laborales de los jóvenes. Evaluar el peso de factores tales como la edad, el sexo, el nivel de instrucción y la categoría ocupacional. Y (Nivel de Ingresos) = b0 + b1.X1 (nivel educativo)+ b2.X2 (categoría ocupacional) + b3.x3 (sexo) + b4.x4 (edad) + u

Gráficos de dispersión

Matriz de correlaciones (supuesto de multicolinealidad)

MULTICOLINEALIDAD Incorporar Interacción entre nivel educativo y edad

Transformación de las variables independientes

Lista de variables y propiedades Quiero establecer como categoría de comparación el nivel secundario completo para medir el efecto que produce tener menores o mayores credenciales a estas

Variable de origen Variable de resultado

Crea variable de interacción edad*nivel educativo

Aplicación del modelo

trabajamos sólo con los ocupados de entre 15 y 29 años que tienen ingresos

El método más usual es introducir: incluye todas las variables dependientes al mismo tiempo

Prueba para correlación de errores entre sí (varía entre 0y4. 2 es no correlación)

Pruebas correlación de errores con la variable Y (heterocedasticidad) Pruebas de normalidad de residuos

Guarda los residuos tipificados en valores z como variable. Puede utilizarse como variable filtro de casos raros

Pruebas de normalidad de residuos

Pruebas correlación de errores con la variable Y (heterocedasticidad)

Ajustes del modelo Transformación de la variable dependiente Eliminación de casos raros

Transformar ingresos en variable logarítmica

Nombre de la nueva variable Logaritmo de la variable que se asigne entre paréntesis

Eliminación de casos raros