Práctica 26/11/2015 7.18. Desemb Desembols olsos os del del presu presupu puest esto o de defen defensa sa de Estad Estados os Unido Unidos, s, 1962-1981. Para explicar el presupuesto de defensa de Estados Unidos, considere el siguiente modelo Y i= β 1 + β 2 X 2 t + β3 X 3 t + β 4 X 4 t + β 5 X 5 t + u i
Donde
Y t =¿ desembolsos del presupuesto de defensa durante el a!o
t, " miles de millones #2t ¿ P$% durante el a!o t, " miles de millones #&t ' (entas (entas milita militare res s de Estado Estados s Unido Unidos)a s)a*ud *uda a en el a!o t, " miles de millones #+t ' (entas de la industria aeroespacial, " miles de millones #t ' conictos militares ue implican a m/s de 100 000 soldados. Esta (ariable duiere el (alor de 1 cuando participan 100 000 soldados o m/s, * es igual a ero cuando el n3mero de soldados no llega a 100 000. Para probar este modelo, se proporcionan datos en la tabla 7.8. Dese Desemb mbol olso sos s del del pr pres esup upue uest sto o de defe defens nsa a de Esta Estado dos s nidos, 1!62"1!81 Año
Y
X2
X3
X4
X5
1962
51.1
560.3
0.6
16
0
1963
52.3
590.5
0.9
16.4
0
1964
53.6
632.4
1.1
16.7
0
1965
49.6
684.9
1.4
17
1
1966
56.8
749.9
1.6
20.2
1
1967
70.1
793.9
1
23.4
1
1968
80.5
865
0.8
25.6
1
1969
81.2
931.4
1.5
24.6
1
1970
80.3
992.7
1
24.8
1
1971
77.7
1077.6
1.5
21.7
1
1972
78.3
1185.9
2.95
21.5
1
1973
74.5
1326.4
4.8
24.3
0
1974
77.8
1434.2
10.3
26.8
0
1975
85.6
1549.2
16
29.5
0
1976
89.4
1718
14.7
30.4
0
1977
97.5
1918.3
8.3
33.3
0
1978
105.2
2163.9
11
38
0
1979
117.7
24 2417.8
13
46.2
0
1980
135.9
2633.1
15.3
57.6
0
1981
162.1
29 2937.7
18
68.9
0
4uente lbert 5uccino recopil7 estos datos de di(ersas publicaciones gubernamentales.
a Estime los par/metros de este modelo * sus errores est/ndar, * obtenga 2, * 2 a:ustada. Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/28/15 Time: 02:10 Sample: 1!2 181 "n#luded obser$ations: 20 Variable
%oe&&i#ient
Std' (rror
t)Statisti#
+2 ++, +5 %
0'01805! )0'28,220 1'-,-15 !'--1., 1',,-,5
0'00!,11 0',5.281 0'25258 -'025-8 -',0!05!
2'81!582 )0'!215,, 5'18021 2'00020 5'.08,2
)squared dusted )squared S'(' o& reression Sum squared resid Lo li3elihood )statisti# *rob)statisti#;
0'..!0 0'.1!-. ,'88018! -5.'2,-)5.'205!2 1!-'.2,! 0'000000
Mean dependent $ar S'D' dependent $ar 3ai3e in&o #riterion S#h4ar #riterion 6annan)7uinn #riter' Durbin)9atson stat
*rob' 0'01-0 0'5,-! 0'0001 0'05,1 0'0000 8-'8!000 28'...1 !'2205!2 !',!,5 !'2!15! 0'080.
b# $omente los resultados de manera %eneral & además, considere cual'uier e(pectati)a a priori 'ue ten%a sobre la relaci*n entre + & las di)ersas )ariables . ;enemos un <2 alta de .9=, en el modelo tenemos todas las (ariables ue son signi>cati(as por su probabilidad ba:a, excepto la (ariable x& * x, ue signi>can las (entas militares * conictos militares respecti(amente, estas (ariables son de probabilidad ma*or ue ? por lo tanto no son signi>cati(as, las (ariables x2.x+ si son signi>cati(as por ue caen en el area de reca@o. c# Prepare la tabla -- o use el estadstico 3 & su )alor de probabilidad# & pruebe la 4ip*tesis de 'ue todos los coecientes de pendiente parciales son i%uales a cero. n/lisis de Aarian@a Buma de cuadrados egresi7n esiduo ;otal
19=.2 &=.2+& 19+.+
gl Cedia de cuadrados + 1 19
&899.& 2&.8162 8&9.=08
<2 ' 19=.2 ) 19+.+ ' 0.9==609 4+, 1 ' &899.& ) 2&.8162 ' 16&.=2 Aalor p &.2e-012F d# u otras# )ariables# incluira en el modelo & por 'u9
5a compra * (enta de armas
