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  • Pregunta: Instrucciones:1. Fecha de entrega: 19 de febrero hasta 5PM. Se entrega por Actividades/Tareas (Blackboard) un archivo PDF donde va el resumen del “outcome” y análisis y/o respuestas, y un archivo de Excel donde esta la corrida.2. Grupo de hasta 3 estudiantes3. Uso de Excel: Data Analysis- RegressionSe tiene la siguiente muestra sobre la cantidad

    Instrucciones:
    1. Fecha de entrega: 19 de febrero hasta 5PM. Se entrega por Actividades/Tareas (Blackboard) un archivo PDF donde va el resumen del “outcome” y análisis y/o respuestas, y un archivo de Excel donde esta la corrida.
    2. Grupo de hasta 3 estudiantes
    3. Uso de Excel: Data Analysis- Regression
    Se tiene la siguiente muestra sobre la cantidad demandada de pizzas en 30 “colleges” en el 2017:
     College QL
    PL TT
    17.92 26.36 14.57
    PK DU DR
    98.8 1 1
    95.2 1 0 110.8 1 0 91.9 1 0 100 0 1 100.8 0 0 122.9 1 1 149.1 0 0 102.4 1 0 87.8 1 1 80.2 1 0 75.2 1 0 99.6 1 0 123.5 0 0 131.2 0 0 79.2 1 0 88.5 0 0 94.1 1 0 19 10151.418101.600
     1
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    3
    4
    5
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    17
    18
    9.89 97.3 12.07 101.2 13.08 91
     13.9 95 8.93 109.6 8.05 126.4 3.98 126.4 3.18 149.4
    7.7 14.56 9 17.48 20.46 29.26 13.96 12.17 3.76 18.72 20.69 17.93 20.71 21.91 17.97
     15.07 78.8 11.86 75.7 13.1 91.9 13.87 103.4 12.02 101.6 10.19 113 9.88 121.7 11.94 112.6 10.93 150.1 11.99 100.3
     20
    21
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    29
    30
    8.12 145.3 9.18 150.5 9.86 129.7
    11 123 11.91 104.5 13.12 82 10.02 100.3
    8.91 109.4 7.96 128.1 7.89 155.1 4.96 148.7
    18.71 90 0 0 25.01 94.3 0 0 18.44 98.4 1 0 24.15 95 1 0 22.87 99.8 0 0 18.75 100.9 1 0 18.63 112.1 1 0
    6.35 124.3 0 0 13.99 90.2 0 1 8.83 80.5 0 0 13.83 97.1 0 1
     1
    Donde: QL es la cantidad comprada promedio de “slices” por persona por mes; PL es el precio promedio por “slice” (en centavos de dólar); TT es el “tuition” usado como proxy del ingreso del consumidor (en miles de dólares americanos); PK: precio promedio de la lata de 12 onzas de un refresco (en centavos de dólar); DU es una variable cualitativa que representa a los “colleges” que se localizan en una zona urbana (se asigna 1 si esta localizado en zona urbana, 0 si no lo está); y DR es una variable cualitativa que repre- senta los “colleges” residenciales (se asigna 1 si lo es, 0 si no lo es).
    De aquí en adelante convertir la data en logaritmos (no convierta a logaritmos ni DU ni DR porque son variables cualitativas) y usando Mínimo Cuadrados Ordinarios (MCO) (Excel-Data Analysis−Regression), corra la regresión usando la siguiente especificación no lineal:
    Ln(QL)i = a + bLn(PL)i + cLn(TT)i + dLn(PK)i + eDU + fDR + errori
    Signos esperados: b < 0 por la ley de demanda; d < 0 por ser los refrescos un bien com- plementario; e < 0 porque los estudiantes en “colleges”( i: 1,2,3,...., 30) en zona urbanas tendrán más sustitutos para las pizzas; y, f < 0 porque estudiantes en “colleges” residen- ciales muy probablemente ya han adquirido un plan de alimentos1
    De acuerdo a esto:
    1. Presente un resumen de sus “outcomes” (un modelo del resumen lo pueden encontrar en las páginas 3, 5, y, 8 de MOD3-AYUDA1).
    2. Indique si los estimados de b, d, e, y f tienen los signos esperados.
    3. Indique si los estimados son estadísticamente significativos al 1 %, 5 % ó 10 %.
    4. ¿Que tipo de bien es es el “slice” de pizza? ¿un bien normal o un bien inferior?
    Explique.
    5. Interprete el coeficiente de determinación (R-squared).
    6. Explique la significancia grupal (Test-F)
    7. ¿Cómo cambia %∆QL, si %∆PL cae en 20%? ¿Es el “slice” de pizza un bien
    inelástico? Explique.
    8. ¿Cómo cambia %∆QL, si %∆P K sube en 10 % ?
    9. ¿Qué impacta de manera más fuerte a QL, el hecho de que el “college” este en una
    zona urbana o que el “college” sea residencial? Explique.
    1Ni e ni f son coeficientes de precios de bienes sustitutos sino de la localización del “college” y su tipo, respectivamente. Por ello se espera que DU y DR tengan un impacto negativo en QL.
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    Esta es la mejor manera de resolver el problema.
    Solución

    1. After running the regression, you will have a s...

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