1 Introduccion

El Producto Interno Bruto, es el indicador económico que refleja el valor monetario de todos los bienes y servicios finales producidos por un territorio en un determinado periodo de tiempo, por lo cual hemos decidido investigarlo haciendo un analisis de regresión lineal múltiple, de manera que veamos que tan implicados se ven cierto tipo de ocupaciones en el ya mencionado (PIB).

2 Metodologia

2.1 Marco teorico

Realizaremos un analisis estadistico de una base de datos de la cual seleccionamos 5 variables que pertenecen al año 2019 las cuales son:

(-) Servicios: El empleo se define como las personas en edad de trabajar que se dedicaban a cualquier actividad para producir bienes o prestar servicios a cambio de una remuneración o beneficio, ya sea en el trabajo durante el período de referencia o no en el trabajo debido a la ausencia temporal de un trabajo, o a la disposición del tiempo de trabajo. El sector de los servicios comprende el comercio mayorista y minorista y los restaurantes y hoteles; transporte, almacenamiento y comunicaciones; financiamiento, seguros, bienes raíces y servicios comerciales; y servicios comunitarios, sociales y personales, de conformidad con las divisiones 6 a 9 (CIIU 2) o las categorías G-Q (CIIU 3) o las categorías G-U (CIIU 4).

(-) Agricultura: El empleo se define como las personas en edad de trabajar que se dedicaban a cualquier actividad para producir bienes o prestar servicios a cambio de una remuneración o beneficio, ya sea en el trabajo durante el período de referencia o no en el trabajo debido a la ausencia temporal de un trabajo, o a la disposición del tiempo de trabajo. El sector agrícola comprende actividades agrícolas, de caza, silvicultura y pesca, de conformidad con la división 1 (CIIU 2) o las categorías A-B (CIIU 3) o A (CIIU 4).

(-) Industria: El empleo se define como las personas en edad de trabajar que se dedicaban a cualquier actividad para producir bienes o prestar servicios a cambio de una remuneración o beneficio, ya sea en el trabajo durante el período de referencia o no en el trabajo debido a la ausencia temporal de un trabajo, o a la disposición del tiempo de trabajo. El sector industrial comprende la explotación de minas y canteras, la industria manufacturera, la construcción y los servicios públicos (electricidad, gas y agua), de conformidad con las divisiones 2 a 5 (CIIU 2) o las categorías C-F (CIIU 3) o las categorías B A F (CIIU 4).

(-) Independiente: Los trabajadores autónomos son aquellos trabajadores que, trabajando por cuenta propia o con uno o unos pocos socios o en cooperativa, tienen el tipo de trabajos definidos como “trabajos por cuenta propia”, es decir, trabajos en los que la remuneración depende directamente de los beneficios derivados de los bienes y servicios producidos. Los trabajadores por cuenta propia incluyen cuatro subcategorías de empleadores, trabajadores por cuenta propia, miembros de cooperativas de productores y trabajadores familiares contribuyentes.

(-) Edad: Los niños empleados se refieren a los niños que participan en actividades económicas durante al menos una hora en la semana de referencia de la encuesta.

Estas variables nos ayudaran a entender la constante:

(-) PIB: El PIB por persona empleada es el producto interno bruto (PIB) dividido por el empleo total en la economía. Paridad del poder adquisitivo (PPA) El PIB es el PIB convertido a dólares internacionales constantes de 2017 utilizando las tasas de PPA. Un dólar internacional tiene el mismo poder adquisitivo sobre el PIB que un dólar estadounidense tiene en los Estados Unidos.

2.2 Coeficientes de regresion

(-) B0: La ausencia de x no tiene sentido, entonces no se puede interpretar B_0, en este caso sera un valor de ajuste.

(-) B1: Es un valor no significativo para el PIB ya que si el punto porcentual de Servicios aumenta o disminuye, no afecta el PIB.

(-) B2: Es un valor no significativo para el PIB ya que si el punto porcentual de Agricultura aumenta o disminuye, no afecta el PIB.

(-) B3: Es un valor no significativo para el PIB ya que si el punto porcentual de Industria aumenta o disminuye, no afecta el PIB.

(-) B4: Por cada punto porcentual que aumente la variable Independiente, se esperaria que el PIB Disminuya en -1.306 dolares

(-) B5: Es un valor no significativo para el PIB ya que si el punto porcentual de Edad, aumenta o disminuye, no afecta el PIB.

(-) B6: Por cada punto porcentual que aumente en la variable que clasifica a las personas de los paises desarrollados y se compara con una persona de los paises emergentes se presentara un GDP mayor por 5.087e+04 dolares

2.3 Analisis de supuestos

2.3.1 Supuesto errores media cero

Como los puntos oscilan alrededor de -3.735323e-13 se creeria que este supuesto no se cumple

2.3.2 Supuesto normalidad de los errores

(-) p-value = 0.0006229

El supuesto de normalidad de los errorres no se cumple, por lo tanto no se pueden hacer inferencias del modelo

3 Modelo ajustado

3.1 Graficos

Para la realizacion de los graficos situamos en el eje x la variable a tratar de las escogidas previamente, por otro lado el eje y sera siempre el GDP (PIB)

Comparacion entre paises Desarrollados y emergentes

3.2 resumen del modelo

library(tidyverse)
library(readxl)
Base <- read_xlsx("BaseTaller_1.xlsx")
Base2 <- Base [,-c(46,47)]
Base3 <- na.omit(Base2)
Base4 <- filter(Base3, time == 2019)
Base5 <- Base4[,c(3,18,12,15,37,26,33)]
Nombres <- c("Paises","Servicios","Agricultura"
             ,"Industria", "Independiente", "Edad", "PIB")
colnames(Base5)<- Nombres
IDH = c(0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,1,0,1,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,1,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1)
Base6<- data.frame(Base5, Economia=IDH)
model01 <-lm(PIB~
               Servicios+Agricultura+
               Industria+Independiente+
               Edad + as.factor(Economia), Base6)
summary(model01)
## 
## Call:
## lm(formula = PIB ~ Servicios + Agricultura + Industria + Independiente + 
##     Edad + as.factor(Economia), data = Base6)
## 
## Residuals:
##    Min     1Q Median     3Q    Max 
## -42881 -14759  -1010   9597  93356 
## 
## Coefficients:
##                        Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)          -1.193e+08  8.036e+07  -1.484   0.1450    
## Servicios             1.194e+06  8.035e+05   1.486   0.1446    
## Agricultura           1.194e+06  8.037e+05   1.486   0.1447    
## Industria             1.193e+06  8.035e+05   1.484   0.1451    
## Independiente        -1.306e+03  3.877e+02  -3.369   0.0016 ** 
## Edad                 -5.208e+02  3.707e+02  -1.405   0.1672    
## as.factor(Economia)1  5.087e+04  1.127e+04   4.515 4.87e-05 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 24500 on 43 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.7176, Adjusted R-squared:  0.6782 
## F-statistic: 18.21 on 6 and 43 DF,  p-value: 2.206e-10

3.3 conclusion

Tras el analisis, de acuerdo a los resultados podemos decir lo sigueinte:

(-) El modelo lineal arrojo un p = 2.206e-10 que es menor a 0.05 por lo cual se dice que no hay linealidad.

(-) Despues de haber realizado las pruebas obtuvimos que el p-value = 0.0006229, lo cual es un dato menor a 0.05 se concluye que se rechaza H0, por lo tanto la varianza no es constante

(-) Se esperaba que las variables; servicios, agricultura, industria y edad; tuvieran por cuenta propia un impacto en el PIB, pero el resumen del modelo nos muestra que su influencia es muy poca de hecho nula, a diferencia de la variable llamada independiente que hace que el PIB se vea afectado en -1.306e+03. y tambien nos muestra la diferencia del GDP(PIB) entre personas que estan en paises Desarrollados y Emergentes que es una diferencia del 5.087e+04