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Diferencia de gastos según tamaño y composición familiar. . .
Analíti a
k
4
Revista de Análisis Estadístico
Journal of Statistical Analysis
4.5 5.0 5.5 6.0 6.5 7.0
−0.4
0.0 0.2 0.4
Lgpc
Component+Residual(Y)
a)
4.5 6.5
−0.6
−0.2 0.0 0.2 0.4
Lgpc
Component+Residual(Y)
20 35 50
−0.4
0.0 0.2 0.4
Lgpc2
Component+Residual(Y)
Component + Residual Plots
b)
4.5 5.5 6.5
−0.4 0.2
Lgpc
Component+Residual(Y)
20 30 40 50
−1.0 0.0
Lgpc2
Component+Residual(Y)
100 250
−0.6 0.0 0.6
Lgpc3
Component+Residual(Y)
Component + Residual Plots
c)
4.5 5.5 6.5
−10 20 50
Lgpc
Component+Residual(Y)
20 30 40 50
−150 0
Lgpc2
Component+Residual(Y)
100 250
0 100
Lgpc3
Component+Residual(Y)
500 1500
−60 −20
Lgpc4
Component+Residual(Y)
Component + Residual Plots
d)
Figura 8.
Detección gráfica de heterocedasticidad. a) Modelo 1, b)
Modelo 2, c) Modelo 3, d) Modelo 4
0 2 4 6
−0.4 0.2
TLgpc
Component+Residual(Y)
−1.0 0.0 1.0
−0.4 0.2
Seno_Lgpc
Component+Residual(Y)
−1.0 0.0 1.0
−0.4 0.2
Coseno_Lgpc
Component+Residual(Y)
Component + Residual Plots
e)
0 2 4 6
−0.4 0.2
TLgpc
Component+Residual(Y)
0 20 40
−0.4 0.2
TLgpc2
Component+Residual(Y)
−1.0 0.0 1.0
−0.4 0.2
Seno_Lgpc
Component+Residual(Y)
−1.0 0.0 1.0
−0.4 0.2
Coseno_Lgpc
Component+Residual(Y)
Component + Residual Plots
f)
0 20 40
−0.4 0.2
TLgpc2
Component+Residual(Y)
−1.0 0.0 1.0
−0.4 0.2
Seno_Lgpc
Component+Residual(Y)
−1.0 0.0 1.0
−0.4 0.2
Coseno_Lgpc
Component+Residual(Y)
Component + Residual Plots
g)
Figura 9.
Detección gráfica de heterocedasticidad. e) Modelo 5, f)
Modelo 6, g) Modelo 7
A.2 Modelo con características sociodemográ-
ficas
En cuanto a la multicolinealidad, se realizó la prueba
“factor inflacionario de la varianza”, que toma valores en-
tre 1 e infinito. En ella, los valores entre 1 y 10 indican que
los datos no tienen multicolinealidad, mientras que cuando
el valor es mayor a 10, significa que existe multicolineali-
dad.
Analítika,
Revista de análisis estadístico
, 2 (2012), Vol. 4(2): 7-24
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