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Total questions: 10
Worksheet time: 8mins
El intervalo de confianza calculado al 95% de confianza para el parámetro β1 de un modelo es [0,7456 ; 0,9412], por lo que:
β1 no es significativo al 95% de confianza
β1 es significativo al 95% de confianza
Recogemos datos de los últimos 30 años y de diferentes empresas para un estudio sobre riesgos laborales. La muestra recogida corresponde a:
Serie temporal
Corte transversal
Sección cruzada
Panel
La capacidad explicativa de un modelo viene determinada por el valor de:
R2 y R2 corregido
F
β0
SE(β)
Valoraremos si un modelo tiene un problema de especificación por omisión de variables relevantes:
Comprobando el estadístico F
Según el valor de R2 corregido
La omisión de variables relevantes no es un problema de especificación
Para un estudio sería interesante conocer el nivel cultural de una región, pero al no poseer datos de esa variable utilizaremos el nº de bibliotecas que hay. Por tanto, la variable nº de bibliotecas es:
variable dummy
variable proxy
variable irrelevante
variable cualitativa
Incluir una variable relevante, por lo que no tendríamos un problema de especificación
Incluir una variable irrelevante, por lo que tendríamos un problema de especificación
Si la diferencia entre el verdadero valor del parámetro β y la esperanza de su estimador es cero, el estimador es:
Eficiente
Sesgado
Ineficiente
Insesgado
Según el siguiente modelo y teniendo en cuenta Ceteris Paribus: ln(y)=0,4 −2,1ln(x1) +0,1ln(x2)
Un aumento del 1% en x1 supondrá un aumento del 2,1% en y
Un aumento del 2,1% en x1 supondrá un aumento del 1% en y
Un aumento del 1% en x1 supondrá un descenso del 2,1% en y
Un aumento del 1% en x1 supondrá un descenso del 0,021% en y
Sí
No
