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Tarea 1 programacion Lineal, Ejercicios de Programación Lineal

Es la solucion del ejercicio 3 de la unad programacion

Tipo: Ejercicios

2021/2022

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PRACTICA CALIFICADA 1
1.-La base de datos CEOSAL2.RAW (wooldridge) contiene información sobre directores
generales d empresas (CEO) estadounidenses. La variable SALARY es el sueldo anual, en
miles de dólares, y CEOTEN son los años de antigüedad como CEO de la empresa.
i) determine el sueldo y la antigüedad promedio de esta muestra.
SOLUCION:
Realizando las estadísticas descriptivas de una muestra de 177 observaciones en el software
eviews importado del paquete (Gretl-wooldrige) tenemos:
SALARY
CEOTEN
Mean
865.8644
7.954802
Median
707.0000
6.000000
Maximum
5299.000
37.00000
Minimum
100.0000
0.000000
Std. Dev.
587.5893
7.150826
Skewness
2.998603
1.639672
Kurtosis
20.40129
6.084020
Jarque-Bera
2498.438
149.4564
Probability
0.000000
0.000000
Sum
153258.0
1408.000
Sum Sq. Dev.
60765965
8999.638
Observations
177
177
De los 177 observaciones que tenemos, el promedio de los salarios de todos los directores
generales de empresas (CEO) es de 865.8644 dólares / año, y el promedio de los años de
antigüedad que laboran estos directores en empresas estadounidenses es de un aproximado
de 8 años.
ii) Cuales de estos directivos se encuentran en su primer año como CEO (es decir, ceoten=0)?
¿Cuál es la mayor antigüedad entre estos CEO?
SOLUCION:
Como se ve el cuadro la cantidad de los directivos que se encuentran en su primer año
laborando como CEO son un total de 5 directivos (ceoten=0) . y la mayor antigüedad de laborar
de estos directivos es de 37 años.
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PRACTICA CALIFICADA 1

1.-La base de datos CEOSAL2.RAW (wooldridge) contiene información sobre directores

generales d empresas (CEO) estadounidenses. La variable SALARY es el sueldo anual, en

miles de dólares, y CEOTEN son los años de antigüedad como CEO de la empresa.

i) determine el sueldo y la antigüedad promedio de esta muestra.

SOLUCION:

Realizando las estadísticas descriptivas de una muestra de 177 observaciones en el software

eviews importado del paquete (Gretl-wooldrige) tenemos:

SALARY CEOTEN

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

De los 177 observaciones que tenemos, el promedio de los salarios de todos los directores

generales de empresas (CEO) es de 865.8644 dólares / año, y el promedio de los años de

antigüedad que laboran estos directores en empresas estadounidenses es de un aproximado

de 8 años.

ii) Cuales de estos directivos se encuentran en su primer año como CEO (es decir, ceoten=0 )?

¿Cuál es la mayor antigüedad entre estos CEO?

SOLUCION:

Como se ve el cuadro la cantidad de los directivos que se encuentran en su primer año

laborando como CEO son un total de 5 directivos (ceoten=0). y la mayor antigüedad de laborar

de estos directivos es de 37 años.

SALARY CEOTEN

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

iii) estime el modelo de regresión simple:

Log ( salary ) = Bo +B1 ceoten + u

De los resultados en la forma usual, ¿Cuál es el aumento porcentual (aproximado) que se

pronostica en el sueldo por cada año adicional de antigüedad como CEO?

SOLUCION:

Regresionando el modelo de la regresión tenemos:

N° de directivos salary ceoten

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.

Regresionando con los datos obtenidos tenemos:

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.

Ahora multiplicando el coeficiente de IQ por 15, tendremos;

8.303064 x 15 = 124 dólares

Por lo tanto diremos que si el coeficiente intelectual aumenta en 15 puntos; entonces el

promedio del salario mensual de las personas aumentara en 124 dólares.

¿Explica IQ la mayor parte de la variación en wage?

Para ver la variación de la variable explicativa (IQ) sobre el modelo de la regresión simple

tendremos q analizar el coeficiente de determinación, entonces diríamos que la variabilidad del

salario en el modelo de regresión fue de 95%.

iii) Ahora estime un modelo en el que cada aumento de un punto en IQ tenga un mismo efecto

porcentual sobre wage. Si IQ aumenta 15 puntos, ¿Cuál es el aumento porcentual

pronosticado para wage?

SOLUCION:

Cuando nos dice el efecto porcentual del salario mensual (wage) se establecera en logaritmos,

entonces tenemos el modelo:

Log (wage) = Bo + B1 x (IQ) + u

Entonces realizando las estadísticas descriptivas de la muestra en el software eviews importado

del paquete (Gretl-wooldrige) tenemos:

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.

Por lo tanto diremos que si el coeficiente intelectual (IQ) aumenta en 15 puntos; entonces el

promedio del salario mensual de una persona aumentara en 13.2%

Evaluando : 0.008807 x 15 = 13.2 %