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Documento que contiene ejercicios resueltos de estadística y econometría pertenecientes al curso 2013/14. Se trata de ejercicios relacionados con el cálculo de media, varianza, distribución, contraste de hipótesis y regresión lineal.
Tipo: Exámenes
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ESTADÕSTICA E INTRODUCCI”N A LA ECONOMETRÕA - EstadÌstica- Curso 2013/14. 27 de Junio de 2014
Nombre...............................................Apellidos................................................................. Grado en:.....................................Grupo: .............
(a) (1 p.) Si extraemos una muestra aleatoria simple de tamaÒo 9 de la v.a. X y calculamos su media muestral,
i=1 Xi
øCu·l ser· la media, la varianza y la distribuciÛn de esta v.a. X? (b) (1 p.) Calcula la media, la varianza y la distribuciÛn de la v.a. W = X + Y 2 Z (c) (1 p.) A partir de X, Y y Z, construye una v.a. cuya distribuciÛn sea t 2. øCu·l serÌa su media? (d) (1 p.) A partir de X, Y y Z, construye una v.a. cuya distribuciÛn sea F 1 ; 2.
(a) (2 p.) Calcula un intervalo al 95% de conÖanza, para el n˙mero medio de horas que un trabajador trabajÛ por semana en EspaÒa durante el aÒo 2011. øSe trata de un intervalo exacto o aproximado? Razona tu respuesta. (b) (2 p.) Tomando como nivel de signiÖcaciÛn = 0: 10 ; y utilizando ˙nicamente el intervalo del apartado anterior, contrasta que, durante el aÒo 2011, un trabajador en EspaÒa trabajÛ, en media, 38 horas por semana. (c) (2 p.) Del total de trabajadores entrevistados, 4710 eran hombres, para los cuales el n˙mero medio de horas trabajadas junto con su desviaciÛn tÌpica muestral es 41 : 11 y 9 : 33 respectivamente. Por otra parte, 4089 eran mujeres, para las cuales el n˙mero medio de horas trabajadas junto con su desviaciÛn tÌpica muestral es 35 : 65 y 10 : 62 respectivamente. Tomando como nivel de signiÖcaciÛn = 0: 05 ; contrasta si los hombres trabajan, en media, m·s de 5 horas por semana m·s que las mujeres.
Anexo. Tabla estadÌstica
^2 9;0: 025 = 19: 02 ^2 10;0: 025 = 20: 48 z 0 : 01 = 2: 33 z 0 : 025 = 1: 96 t9;0: 005 = 3: 25 t9;0: 05 = 1: 83 ^2 9;0: 975 = 2: 70 ^2 10;0: 975 = 3: 25 z 0 : 005 = 2: 58 z 0 : 05 = 1: 645 t10;0: 005 = 3: 17 t9;0: 025 = 2: 26
ESTADÕSTICA E INTRODUCCI”N A LA ECONOMETRÕA - EconometrÌa- Curso 2013/14.
27 de Junio de 2014 Nombre...............................................Apellidos................................................................. Grado en:.....................................Grupo: .............
(0:02) log(appinc) + 0: 60 (0:02) log(price) + 0: 013 (0:001) hrat + 0: 004 (0:001) otherrat
R^2 = 0 : 682 SCR = 136: 65
(a) (0.5 p.) Interpreta el coeÖciente estimado de hrat y de log(price). (b) (1 p.) Contrasta si un incremento de un 1 por ciento en el precio de la vivienda supone un incremento superior al 0.5 por ciento en la cantidad de prÈstamo solicitado. (c) (0.5 p.) øEs hrat una variable estadÌsticamente signiÖcativa? (d) (1 p.) Contrasta la signiÖcatividad global de la regresiÛn e indica que porcentaje de la variabilidad de la variable dependiente viene explicada por log(appinc), log(price), hrat y otherrat: (e) (1 p.) øCu·les serÌan los nuevos coeÖcientes estimados y los nuevos errores est·ndar si ahora el precio de compra de la vivienda se midiese en dÛlares y hrat se midiese en tanto por uno? (f) (1 p.) øCu·l serÌa la hipÛtesis nula y la alternativa si queremos contrastar que un incremento del 1% en el precio de la vivienda tiene doble efecto sobre la cantidad solicitada de prÈstamo que un incremento del 1% en la renta del solicitante, manteniendo constante el porcentaje de la renta que el individuo dedica a gastos del hogar y a otros gastos?. Reparametriza el modelo (1), de modo que el contraste anterior se reduzca a un contraste de signiÖcatividad individual.