



Prepara tus exámenes y mejora tus resultados gracias a la gran cantidad de recursos disponibles en Docsity
Gana puntos ayudando a otros estudiantes o consíguelos activando un Plan Premium
Prepara tus exámenes
Prepara tus exámenes y mejora tus resultados gracias a la gran cantidad de recursos disponibles en Docsity
Prepara tus exámenes con los documentos que comparten otros estudiantes como tú en Docsity
Encuentra los documentos específicos para los exámenes de tu universidad
Estudia con lecciones y exámenes resueltos basados en los programas académicos de las mejores universidades
Responde a preguntas de exámenes reales y pon a prueba tu preparación
Consigue puntos base para descargar
Gana puntos ayudando a otros estudiantes o consíguelos activando un Plan Premium
Comunidad
Pide ayuda a la comunidad y resuelve tus dudas de estudio
Ebooks gratuitos
Descarga nuestras guías gratuitas sobre técnicas de estudio, métodos para controlar la ansiedad y consejos para la tesis preparadas por los tutores de Docsity
Es la solucion del ejercicio 3 de la unad programacion
Tipo: Ejercicios
1 / 5
Esta página no es visible en la vista previa
¡No te pierdas las partes importantes!




Mean 865.8644 7. Median 707.0000 6. Maximum 5299.000 37. Minimum 100.0000 0. Std. Dev. 587.5893 7. Skewness 2.998603 1. Kurtosis 20.40129 6. Jarque-Bera 2498.438 149. Probability 0.000000 0. Sum 153258.0 1408. Sum Sq. Dev. 60765965 8999. Observations 177 177
Mean 865.8644 7. Median 707.0000 6. Maximum 5299.000 37. Minimum 100.0000 0. Std. Dev. 587.5893 7. Skewness 2.998603 1. Kurtosis 20.40129 6. Jarque-Bera 2498.438 149. Probability 0.000000 0. Sum 153258.0 1408. Sum Sq. Dev. 60765965 8999. Observations 177 177
Dependent Variable: LOG(SALARY) Method: Least Squares Date: 09/24/16 Time: 19: Sample: 1 177 Included observations: 177 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 6.505498 0.067991 95.68165 0. CEOTEN 0.009724 0.006364 1.527797 0. R-squared 0.013163 Mean dependent var 6. Adjusted R-squared 0.007523 S.D. dependent var 0. S.E. of regression 0.603775 Akaike info criterion 1. Sum squared resid 63.79531 Schwarz criterion 1. Log likelihood - 160.8405 Hannan-Quinn criter. 1. F-statistic 2.334164 Durbin-Watson stat 2. Prob(F-statistic) 0.
Dependent Variable: WAGE Method: Least Squares Date: 09/24/16 Time: 21: Sample: 1 935 Included observations: 935 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 116.9916 85.64153 1.366061 0. IQ 8.303064 0.836395 9.927203 0. R-squared 0.095535 Mean dependent var 957. Adjusted R-squared 0.094566 S.D. dependent var 404. S.E. of regression 384.7667 Akaike info criterion 14. Sum squared resid 1.38E+08 Schwarz criterion 14. Log likelihood - 6891.422 Hannan-Quinn criter. 14. F-statistic 98.54936 Durbin-Watson stat 1. Prob(F-statistic) 0.
Dependent Variable: LOG(WAGE) Method: Least Squares Date: 09/24/16 Time: 22: Sample: 1 935 Included observations: 935 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 5.886994 0.089021 66.13071 0. IQ 0.008807 0.000869 10.13020 0. R-squared 0.099091 Mean dependent var 6. Adjusted R-squared 0.098126 S.D. dependent var 0. S.E. of regression 0.399948 Akaike info criterion 1. Sum squared resid 149.2412 Schwarz criterion 1. Log likelihood - 468.8531 Hannan-Quinn criter. 1. F-statistic 102.6210 Durbin-Watson stat 1. Prob(F-statistic) 0.