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Profesores: Walter Sosa Escudero Mariana Marchionni Asistentes: María Edo Bruno Cardinale Lagomarsino Introducción Stata. básica a econometría usando Datos: J. Biddle and D. Hamermesh (1990), “Sleep and the allocation of time”, The Journal of Political Economy, Vol. 98, No.5, Part 1, pp. 922-943. Objetivo del trabajo: modelar cómo afecta el mercado laboral las horas de sueño PASO I: abrimos la base y exploramos las variables cd "C:\Users\DE\Dropbox\Econometrí a 2015\x - Tutorial 2” use sleep.dta, clear describe totwrk slpnaps male black yrsmarr Paso II: estadísticos descriptivos básicos de las variables sum slpnaps totwrk male black yrsmarr tab male black, row nofreq Supongan que quieren ver qué diferencia de minutos dormidos hay entre los que trabajan menos de 20 horas y el resto. ¿Cómo harían? a) Generar una variable que distinga a la muestra entre los que trabajan menos de 20 horas y el resto: gen part_time=(totwrk<=1200) b) Miramos cómo se distribuye la muestra de acuerdo a esta clasificación: tab part_time c) Miramos la diferencia de minutos dormidos entre un grupo y el otro: table part_time, c(mean slpnaps) Paso III: mirar correlación, covarianza y regresiones corr slpnaps totwrk [correlación entre las variables] corr slpnaps totwrk, c [covarianza entre las variables] regress slpnaps totwrk yrsmarr age educ male black Source SS (Sum of Squares) Df (Degrees of freedom) MS (Mean Squares) Model SEC k-1 SEC/k-1 Residual SRC N-k SRC/N-k Total STC=SEC+SRC N-1 STC/N-1 k: cantidad de variables n: cantidad de observaciones SEC: Suma Explicada de Cuadrados SRC: Suma de Residuos Cuadrados STC: Suma Total de Cuadrados Interpretación Coeficiente: un aumento en un minuto trabajado, disminuye en 0.197 los minutos que se duermen. ¿En cuánto disminuyen los minutos de sueño si aumenta en una hora la cantidad de tiempo trabajado? Test t: Ho: el coeficiente es igual a 0. Ha: el coeficiente es distinto de 0. ¿Qué concluimos si el valor obtenido de t es 9.85? predict yest (gen yest=cons+ 𝛽*x) [se obtiene la predicción lineal del modelo estimado (sólo después de ejecutar el comando regress). predict resid, residual (gen resid=y-cons-𝛽*x) [genera una variable con los errores estimados (sólo después de ejecutar el comando regress)]. test totwrk[testea si los coeficientes son iguales a 0-> Ho: coeficiente=0] Rechazo Ho con una significatividad del 1% test black=male [testea si los coeficientes son iguales] Rechazo Ho con una significatividad del 10% Después de correr una regresión, Stata guarda información de la misma. Los siguientes son algunos de los comandos que guarda: • e(N) Number of observations e(mss) Sum of squares e(r2) R-squared e(r2_a) Adjusted R-squared e(F) F statistic Se pueden ver con el comando display También guarda los coeficientes: • _b[_cons]: es el coeficiente de la constante. • _b[variable]: es el coeficiente de la variable. ¿Cómo podemos obtener una variable idéntica a yest? NOTA: Recuerden que todos estos comandos se refieren a la regresión ejecutada más recientemente. regress slpnaps totwrk yrsmarr age educ male black findit outreg2 • outreg2 from http://fmwww.bc.edu/RePEc/bocode/o • click here to install outreg2 using nombre_archivo, excel outreg2 using nombre_archivo, word