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Un ejercicio de regresión multiple donde se determinarán los coeficientes de regresión del coste laboral total por trabajador y mes respecto al coste por cotizaciones obligatorias a la seguridad social y el coste por percepciones no salariales. Se incluyen los datos necesarios para estimar los parámetros y analizar la bondad del ajuste.
Tipo: Apuntes
1 / 14
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*Vbles: (euros por trabajador y mes)
Coste
laboral total
Coste por
cotizaciones
obligatorias a
la SS
Coste por
percepciones
no salariales
Según la Encuesta Trimestral de Coste Laboral, elaborada por el INE, el coste
laboral por trabajador y mes, en el periodo comprendido entre el primer trimestre de
2000 y el tercero de 2006, así como el coste por cotizaciones obligatorias a la Seguridad
Social y el coste por percepciones no salariales que les supone mensualmente a las
empresas, en promedio, cada uno de sus trabajadores, son los que aparecen a
continuación:
a) Determínese el plano de regresión del coste laboral total por trabajador y mes
1
X y el
coste por percepciones no salariales que les supone mensualmente a las
2
X.
Para hallar el plano de regresión necesitamos estimar los parámetros mediante la expresión:
X'y= 24,365,818.17 b estimados= 3.
y'y= 104,809,290.39 b' est= 425.027 3.005 2.
S^2 (y)= 22,674.
c) Comentar los coeficentes de regresión estimados
d) Descomponer da varianza de Y en varianza del error y varianza de la regresión.
Y media 1942.39 3772861.
a) Determínese el plano de regresión del coste laboral total por trabajador y mes
1
X y el
coste por percepciones no salariales que les supone mensualmente a las
2
X.
^ b =( X
'
X )
− 1
X
'
y
^ y
i
= 425 , 0266 + 3 , 0045 x
1 i
2 i
b
'
X
'
y
r Y / X 1
2
2
= 1 −
1
N
( y
'
y −
^ b
'
X
'
y )
S Y
2
= 1 −
1
27
( 104. 809. 290 , 39 − 104. 697. 035 , 58 )
= 0 , 816640
r
Y / X 1
2
2
= 1 −
1
N
( y
'
y −
^ b
'
X
'
y )
S Y
2
=
r
2
( (^) y ' y −
'
'
y )=
¯ y
2
0.81664014 Coeficiente de determinación
Y`Y Media Y
Precio piso Nº habitaciones M^
determinante= 17600
Beta 166250
Precio piso Nº habitacion M^2 280000
Y estimada Y OBSERVADA Y ESTIMADA
Suma errores
Razón de correlación múltiple
Varianza Y (^) 2355555555.
a2 = 1.02633E+11 Varianza Y = 2355555555.
Media y = 316666.
1 2
n m
j
i=1 j=1 p
p
η Y/X 1 ,X 2 , ⋯ , X (^) p
=1 -
¿
i=
¿
j=
m
y j
- (^) ¯ y
¿( x 1 , x 2
,... , x p
)
(^2) n
ij
NS Y
2
¿ ¿
p
Comprobación
Suma total 14133333333.
Suma explicada 9008333333.
Suma residuos 5124999999.
Suma total 14133333333.