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  • Pregunta: En este ejercicio, utilizará estos datos para investigar la relación entre la cantidad de años completos de educación para adultos jóvenes y la distancia desde la escuela secundaria de cada estudiante hasta la universidad de cuatro años más cercana. (La proximidad reduce el costo de educación, de modo que los estudiantes que viven más cerca de una

    En este ejercicio, utilizará estos datos para investigar la relación entre la cantidad de años completos de educación para adultos jóvenes y la distancia desde la escuela secundaria de cada estudiante hasta la universidad de cuatro años más cercana. (La proximidad reduce el costo de educación, de modo que los estudiantes que viven más cerca de una universidad de cuatro años deberían, en promedio, completar más años de educación superior).

    La siguiente tabla contiene datos de una muestra aleatoria de estudiantes del último año de secundaria entrevistados en 1980 y entrevistados nuevamente en 1986. Descargue los datos de la tabla haciendo clic en el icono de descarga de la tabla

    .

    Una descripción detallada de las variables utilizadas en el conjunto de datos está disponible aquí.

    CARGANDO...

    . Use un paquete estadístico de su elección para responder las siguientes preguntas.

    Suponga que está interesado en estimar el siguiente modelo

    ED​ = β 0 ​+ β 1Dist ​+ u

    Ejecute una regresión de años de educación completa (ED) en la distancia a la universidad más cercana (Dist),

    donde Dist se mide en decenas de millas.​ (Por ejemplo, Dist​ = 2 significa que la distancia es de 20​ millas).

    ¿Cuál es la intersección estimada

    β0 ? El intercepto estimado β 0 es

    (Redondea tu respuesta a tres decimales)

    ¿Cuál es la pendiente estimada β 1​?

    La pendiente estimada β 1 ​​es

    (Redondea tu respuesta a tres decimales)

    ¿Es el intercepto estimado β 0 significativo en este caso?

    R. Sí. B NO

    ¿Cómo cambia el valor promedio de los años de educación completa cuando las universidades se construyen cerca de donde los estudiantes van a la escuela secundaria?

    A. La regresión predice que si las universidades se construyen 10 millas más cerca de donde los estudiantes van a la escuela secundaria, el promedio de años de universidad será

    aumentar en 13.866 años.

    B. La regresión predice que si las universidades se construyen 10 millas más cerca de donde los estudiantes van a la escuela secundaria, el promedio de años de universidad será

    aumentar en 0,002 años.

    C. La regresión predice que si las universidades se construyen 10 millas más cerca de donde los estudiantes van a la escuela secundaria, el promedio de años de universidad será

    disminuir en 13.866 años.

    D. La regresión predice que si las universidades se construyen 10 millas más cerca de donde los estudiantes van a la escuela secundaria, el promedio de años de universidad será

    disminuir en 0.002 años.

    Esta es la respuesta correcta.

    La escuela secundaria de Bob estaba a 15 millas de la universidad más cercana. Prediga los años de educación completa de Bob usando la regresión estimada.

    ​Los años de educación previstos de Bob completados son

    (Redondea tu respuesta a dos decimales)

    La escuela secundaria de John estaba a 36 millas de la universidad más cercana. Prediga los años de educación completa de John usando la regresión estimada.

    Los años de educación pronosticados de John completados son

    (Redondea tu respuesta a dos decimales)

    Calcule el R 2 para la regresión anterior.

    El R 2 para la regresión anterior es

    (Redondee su respuesta a cuatro decimales)

    ¿La distancia a la universidad explica una gran fracción de la variación en el logro educativo entre los individuos?

    R. Sí. B no

    Calcule el valor del error estándar de la regresión y especifique sus unidades.

    El error estándar de la regresión

    ​(SER​) son años ​(Redondea tu respuesta a cuatro decimales​)

    Distancia universitaria
    Distrito Ed
    0.2 15
    1.2 17
    2.7 12
    7.8 15
    11 13
    0.1 12
    0.2 15
    3.5 dieciséis
    0.4 13
    1 dieciséis
    0.1 dieciséis
    0.5 12
    8 12
    4.5 17
    3.5 12
    1.2 dieciséis
    0.6 dieciséis
    0.1 12
    1 12
    0.6 dieciséis
    3.2 12
    1.5 dieciséis
    0.5 dieciséis
    2.5 13
    6.5 15
    5.6 15
    6 12
    2 17
    0.2 12
    dieciséis 14
    0.2 12
    0.2 15
    0.2 14
    4 12
    3.2 13
    1 12
    4 15
    1.9 12
    0.3 dieciséis
    3.5 dieciséis
    4.5 12
    3.3 dieciséis
    3.6 12
    0.2 12
    1.5 15
    3 dieciséis
    3.3 12
    0.1 12
    3.5 14
    0 12
    4 dieciséis
    1.9 dieciséis
    6.5 13
    0 14
    1.5 15
    1.2 dieciséis
    1.5 12
    3.5 17
    4 12
    1 dieciséis
    0.3 15
    0.2 17
    0.7 13
    8 12
    0.8 dieciséis
    6 dieciséis
    0.8 12
    0.1 dieciséis
    0.7 14
    4.5 15
    2 12
    0.5 15
    0.7 dieciséis
    1.5 12
    5 12
    5 12
    0.5 15
    3.5 13
    5 17
    7 12
    0.7 18
    0.2 14
    1.5 12
    0 15
    0.7 14
    0.1 14
    0.4 13
    4 15
    0.1 12
    7 12
    1.5 dieciséis
    0.1 dieciséis
    0.7 dieciséis
    2.6 15
    0.1 12
    0.3 13
    0.8 12
    0.8 12
    0.7 12
    0.3 13

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    Hay 3 pasos para resolver este problema.
    Solución
    Paso 1

    Para resolver este problema se empleará el paquete de "statsmodels" de Python.

    Los valores de la regr...

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