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Un análisis descriptivo y inferencial de la demanda de transporte urbano por autobús mediante el uso de gretl. Se aborda el análisis de la base de datos, la descripción de variables, la selección de variables y el verificado de supuestos del modelo, incluyendo la heterocedasticidad, autocorrelación y normalidad de los residuos. Los datos provienen de 40 ciudades de estados unidos en el año 1988.
Tipo: Ejercicios
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El análisis econométrico desempeña un papel fundamental en la comprensión y modelado de las relaciones económicas complejas. En este contexto, el presente trabajo se centra en la aplicación de técnicas de Modelos de Regresión Lineal Múltiple (MBRL) utilizando una base de datos generada en entornos como GRETL, R u otro software econométrico. La investigación se enfoca en una variable endógena económica y múltiples variables exógenas, con el propósito de explorar y abordar las problemáticas asociadas con la Multicolinealidad, Autocorrelación y Heterocedasticidad, que son aspectos críticos en el análisis econométrico. OBJETIVOS OBJETIVO GENERAL El objetivo principal de este proyecto es aplicar los fundamentos teóricos abordados en la unidad 2, específicamente la Extensión de MBRL, centrándonos en los desafíos de la Multicolinealidad, Autocorrelación y Heterocedasticidad. Se utilizarán datos provenientes de la base de datos generada en GRETL, R u otro entorno similar, donde se ha identificado una variable endógena económica y varias variables exógenas. El análisis comprenderá tanto aspectos descriptivos, a través de representaciones gráficas y medidas numéricas, como aspectos inferenciales, mediante estimaciones y pruebas de hipótesis en GRETL. OBJETIVO ESPECIFICO Como parte integral del informe, se desarrollará un Dashboard utilizando herramientas como Excel o Power BI para presentar de manera visual y comprensible los resultados más relevantes obtenidos a lo largo del análisis. Este informe incorporará, además, la información crucial proporcionada en el documento "Información importante previo análisis de los MBRL en Econometría", garantizando una interpretación contextualizada y fundamentada de los hallazgos. Este enfoque integral tiene como objetivo brindar una comprensión profunda de las relaciones económicas analizadas y proporcionar información valiosa para la toma de decisiones en el ámbito económico.
Con una base de datos del software econométrico GRETL, R u otro entorno que contengan una variable endógena económica y más de un exógena aplique los argumentos teóricos de la unidad 2 / Extensión de MBRL: Multicolinealidad, Autocorrelación y Heterocedasticidad. Considerando previamente el análisis descriptivo (gráfico y numérico) e inferencial (estimación y pruebas o contrastes de hipótesis) en GRETL. REALIZACIÓN EN GRETL Y LA BASE DE DATOS BASE DE DATOS: Desde el Archivo de datos abrir en GRETL - > Abrir archivo de datos - >Archivo de muestra.......
Ramanathan-> data4-4.gdt Ilustración 1 : Carga de la base de datos en GRETL.
'BUSTRAVL' oscilan entre 18.1 y 1310.3 miles de horas de pasajeros. Este intervalo de valores proporciona información sobre la diversidad de la demanda de transporte en autobús en las diferentes ciudades, desde aquellas con una demanda relativamente baja hasta aquellas con una demanda más alta. 'FARE' (Tarifa de autobús en dólares) en la base de datos que proporcionaste, el rango es de 0.5 a 1.5 dólares. En otras palabras, las tarifas de autobús en estas ciudades oscilan entre 0.5 y 1.5 dólares. Este intervalo de valores refleja la diversidad en las políticas tarifarias o estructuras de costos asociadas con el transporte en autobús en esas áreas urbanas. 'GASPRICE' (Precio del galón de gasolina en dólares) en la base de datos proporcionada, el rango es de 0.79 a 1.03 dólares. En otras palabras, los precios del galón de gasolina en estas ciudades oscilan entre 0.79 y 1.03 dólares. Este intervalo de valores refleja la diversidad en los costos de combustible para el transporte en esas áreas urbanas durante el período considerado. INGRESO (Ingreso promedio PER CÁPITA): El rango es de 12,349 a 21,886 dólares. Esto indica la variabilidad en los ingresos per cápita entre las 40 ciudades de Estados Unidos en el año 1988. Los valores de ingresos per cápita oscilan entre 12,349 y 21, dólares. POP (Población de la ciudad en miles): El rango es de 167 a 7,323.3 miles. Esto indica la variabilidad en la población entre las 40 ciudades. Las poblaciones de estas ciudades varían entre 167 mil y 7,323.3 mil (7.323.300) habitantes. DENSIDAD (Densidad de la ciudad en personas/m² milla): El rango es de 1,551 a 24, personas por milla cuadrada. Esto refleja la variabilidad en la densidad poblacional entre las ciudades. La densidad de población varía desde 1,551 hasta 24,288 personas por milla cuadrada. LANDAREA (Área terrestre de la ciudad en millas cuadradas): El rango es de 18.9 a 556.4 millas cuadradas. Esto indica la variabilidad en el área terrestre de las ciudades. Las áreas terrestres varían entre 18.9 y 556.4 millas cuadradas.
"INCOME" (Ingreso promedio PER CÁPITA) VARIABLES EXÓGENAS: Las variables exógenas serían aquellas que se utilizan para explicar o modelar la variable endógena. En este caso, las variables exógenas serían sería "BUSTRAVL" (Demanda de transporte urbano por bus en miles de horas de pasajeros), "FARE" (Tarifa de bus en dólares), "GASPRICE" (Precio del galón de gasolina en $), "POP" (Población de la ciudad en miles), "DENSITY" (Densidad de la ciudad en personas/m² milla), y "LANDAREA" (Área de terreno
Se nota que la variable (BUSTRAVL), que representa las principales medidas de tendencia central, la Demanda de transporte urbano por bus en miles de horas de pasajeros, exhibe un promedio de 1933.2 miles de horas de pasajeros, así como una mediana de 1589.6 miles de horas de pasajeros. La demanda de transporte urbano por bus muestra una variación en un rango que va desde un máximo de 13103 hasta un mínimo de 18,100. La visualización gráfica respalda lo que se observa numéricamente; específicamente, se percibe una asimetría positiva, indicando que la distribución tiene una cola más larga en el lado derecho. Además, la curtosis es positiva, lo que sugiere que la distribución es más puntiaguda y concentrada en comparación con una distribución normal; esto se describe como una forma leptocúrtica. También se identifica la presencia de datos atípicos en la variable. "FARE"
Se nota que la variable (GASPRICE), que presenta las principales medidas de tendencia central el Precio del galón de gasolina, presenta un promedio de 0.914 dólares, una mediana de 0. dólares, y el precio del galón de gasolina tiene un rango que va desde un máximo de 1.03 dólares hasta un mínimo de 0 .79 dólares. La visualización gráfica respalda lo que se observa numéricamente; específicamente, se percibe una asimetría positiva, indicando que la distribución tiene una cola más larga en el lado derecho. Además, la curtosis es positiva, sugiriendo que la distribución es más puntiaguda y concentrada en comparación con una distribución normal; esto se describe como una forma leptocúrtica. Se observa que en este caso sí existen datos atípicos. "INCOME"
Se evidencia que la variable (POP), presenta las principales medidas de tendencia central que representa la Población de la ciudad en miles, tiene un promedio de 919.26 mil, una mediana de 555.8, y la población de la ciudad en miles tiene un rango que va desde un máximo de 7,323. hasta un mínimo de 167.00. La visualización gráfica respalda lo que se observa numéricamente; específicamente, se percibe una asimetría positiva, indicando que la distribución tiene una cola más larga en el lado derecho. Además, la curtosis es positiva, sugiriendo que la distribución es más puntiaguda y concentrada en comparación con una distribución normal; esto se describe como una forma leptocúrtica. Se observa que en este caso sí existen datos atípicos. "DENSITY"
Se aprecia que la variable (LANDAREA), presenta las principales medidas de tendencia central que representa el Área de terreno de la ciudad en millas cuadradas, tiene un promedio de 153.98, una mediana de 99.55, y el área de terreno de la ciudad en millas cuadradas está en un rango que va desde un máximo de 556.4 hasta un mínimo de 18.9. La visualización gráfica respalda lo que se observa numéricamente; específicamente, se percibe una asimetría positiva, indicando que la distribución tiene una cola más larga en el lado derecho. Además, la curtosis es positiva, sugiriendo que la distribución es más puntiaguda y concentrada en comparación con una distribución normal; esto se describe como una forma leptocúrtica. Se observa que en este caso sí existen datos atípicos. IDENTIFICACIÓN DEL MODELO Y SELECCIÓN MODELO: Como se mencione anteriormente INCOME es la variable endógena económica y las exógenas son BOUSTRAVL, POP, DENSITY.
