Exercícios Computacionais Capitulo 02 - Introdução a Econometria de Wooldridge

portanto devemos contratar mais professores de leitura Como você responderia a esse comentário Dica C11 Utilize os dados do GPA1 para responder a estas perguntas É uma amostra de estudantes universitários da Michigan State University a partir de meados dos anos 1990 e inclui o atual GPA universitário colGPA e uma variável binária que indica se o estudante possuía um computador pessoal PC i Quantos alunos são incluídos na amostra Encontre a média e o maior GPAs das faculdades ii Quantos estudantes possuíam o seu próprio PC iii Estime a equação de regressão simples colGPA β0 β1 PC u e informe as suas estimativas para β0 e β1 Interprete essas estimativas incluindo uma discussão das magnitudes iv O que é o Rquadrado da regressão O que pensa da sua magnitude v O seu achado na parte iii implica que possuir um PC tem um efeito causal na colGPA Explique Trabalho import pandas as pd Especificando o caminho do arquivo xlsx caminhoarquivo dGiovanniDownloadstrabalhoEconometriagpa1xlsx Importando o arquivo Excel base pdreadexcelcaminhoarquivo i Como pode ser visto no código abaixo o número total de observações é de 141 a média do GPA é de 306 e o maior GPA é de 4 Encontrando o nº de observações linhas numeroobservacoes baseshape0 printfNúmero de observações numeroobservacoes Calculando a média de uma variável coluna mediaGPA basecolGPAmean printfMédia do GPA mediaGPA Encontrado o maior GPA maxcolGPA basecolGPAmax printfMaior GPA maxcolGPA Número de observações 141 Média do GPA 30567375954161298 Maior GPA 40 ii Como pode ser visto no código abaixo o número de estudantes que possuiam seu próprio PC é de 56 Contando o número de observações com PC igual a 1 numeroobservacoes1 basePCsum printfNº de estudantes com PC numeroobservacoes1 Nº de estudantes com PC 56 iii import statsmodelsapi as sm Criando as variáveis independente X e dependente Y X basePC Variável independente Y basecolGPA Variável dependente In 9 In 10 In 11 In 12 13092024 2247 trabalho fileDGiovanniDownloadstrabalhoEconometriatrabalhohtml 13 Adicionando constante intercepto ao modelo X smaddconstantX Ajustando o modelo de regressão modelo smOLSY Xfit Exibindo o resumo do modelo printmodelosummary OLS Regression Results Dep Variable colGPA Rsquared 0050 Model OLS Adj Rsquared 0043 Method Least Squares Fstatistic 7314 Date Fri 13 Sep 2024 Prob Fstatistic 000770 Time 224632 LogLikelihood 56641 No Observations 141 AIC 1173 Df Residuals 139 BIC 1232 Df Model 1 Covariance Type nonrobust coef std err t Pt 0025 0975 const 29894 0040 75678 0000 2911 3068 PC 01695 0063 2704 0008 0046 0293 Omnibus 2136 DurbinWatson 1941 ProbOmnibus 0344 JarqueBera JB 1852 Skew 0160 ProbJB 0396 Kurtosis 2539 Cond No 245 Notes 1 Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified Os resultados acima mostram que e Ambos os coeficientes são estatisticamente significativos a 1 de nível de significância O que as magnitudes mostram é que se então interpretação de e se o aluno possui um PC então sua nota do GPA aumenta em média em pontos interpretação de iv O Rquadrado da regressão é um número que indica o quanto da variabilidade nos dados da variável dependente pode ser explicada pelas variáveis independentes Neste caso Rquadrado o que indica que 5 da variabilidade nas notas do GPA podem ser explicadas pelo fato do aluno ter ou não um PC v A regressão realizada em iii não é suficiente para estabelecer uma conexão causal entre e Para que tal conexão possa ser estabelecida alguns pressupostos não β0 2 99 β1 0 17 PC 0 colGPA 2 99 β0 0 17 β1 0 05 PC colGPA 13092024 2247 trabalho fileDGiovanniDownloadstrabalhoEconometriatrabalhohtml 23 verificados na regressão devem ser válidos Estes pressupostos são os seguintes Relação Linear A relação entre a variável independente e a variável dependente deve ser linear Isto significa que para cada unidade de aumento em esperase um aumento ou diminuição constante em Exogeneidade A variável independente deve ser exógena o que significa que não há correlação entre e o termo de erro Ausência de Autocorrelação dos Erros Os termos de erro devem ser independentes entre si e não deve haver autocorrelação Isto significa que os erros não devem estar correlacionados entre observações Homoscedasticidade A variância dos erros deve ser constante ao longo de todos os valores de Ou seja não deve haver heteroscedasticidade Normalidade dos Erros Os erros devem ser normalmente distribuídos PC colGPA PC colGPA PC PC u ui PC 13092024 2247 trabalho fileDGiovanniDownloadstrabalhoEconometriatrabalhohtml 33