2. el 1 32 significa el numero de muestra xq la
muestra tiene 32 datos
el modelo funciona pero tengo un d.w muy
bajo…0.16 significa q hay autoc..xq mientras mas se acerca a cero hay autocorrelac

3. Autoc. Es los errores presentes están vinculados con los errores pasados
Para calcular los errores voy a
View…actual,

4. Tiene un comportamiento sistematico
Copio los datos que están en residual…y voy a Windows group…y los pego
Voy a quick graph

5. Hay autoc. Positiva
}
Para calcular el correlograma necesito q este la ecuac.
Voy a window equation…
De hay view.. estimation output

7. Si el grafico se abaniquea ay autoc.
El valor de 0.87 significa q va cayendo lentamente los valores
Las prob son cero indicio de autoc.
PRUEBA DE LM

8. EN EL EJERCICIO AY AUTOC.
SI LOS VALORES SON MAYORES A 5% NO AY AUTOC.
SI SON MENORES HAY AUTOC.
MI PROB Q ESTA ARRIBA 0.000 ES UN INDICADOR DE Q HAY AUTOC. XQ SUPERA A MI ALFA
SI LAS PROB SON MAYORES Q MI ALFA AY AUSENCIA DE AUTOC.
LO CONTRARIO INDICA Q HAY AUTOC.

9. NORMAILIDAD DE LOS RESIDUOS
PARA VER SI LOS RESIDUOS SON NORMALES…..
en este ejerc. Los residuos son normales
Si LA PROB. Supera mi alfa los residuos son normales
Mi alfa es 1, 5, 10
El valor de 2.27e -16

10. Es decir qda asi 0.00000000000000227
la median tiende a 0 y la std dev. Tiene q tender a 1
La kurtosis a 3
Voy a window equation….
View…estimation output
Me tiene q salir esat ecuacion
Otra forma de calcular

11. esta prob..es mayor q mi alfa los
residuos son normales
heterocedasticida

12. Si el modelo no tiene hetero y auto el modelo funciona de maravilla…
Además los errores son normales
Como se corrije la autoco
Voy a proc…specify/ stimation

14. Se pone 1

15. En el cuadrito q sale se pone 32

16. No ay autocorrelacion….no se salen de la banda y los valores caen rápidamente
Y todas sus prob superan mi alfa