library(wooldridge)
data(hprice2)
head(force(hprice2),n=5)
##   price crime  nox rooms dist radial proptax stratio lowstat    lprice     lnox
## 1 24000 0.006 5.38  6.57 4.09      1    29.6    15.3    4.98 10.085809 1.682688
## 2 21599 0.027 4.69  6.42 4.97      2    24.2    17.8    9.14  9.980402 1.545433
## 3 34700 0.027 4.69  7.18 4.97      2    24.2    17.8    4.03 10.454495 1.545433
## 4 33400 0.032 4.58  7.00 6.06      3    22.2    18.7    2.94 10.416311 1.521699
## 5 36199 0.069 4.58  7.15 6.06      3    22.2    18.7    5.33 10.496787 1.521699
##   lproptax
## 1 5.690360
## 2 5.488938
## 3 5.488938
## 4 5.402678
## 5 5.402678

Modelo

library(stargazer)
modelo_estimado<-lm(formula = price ~ nox + dist + rooms+stratio, data = hprice2)
options(scipen = 9999)
stargazer(modelo_estimado, title = "Modelo estimado del precio", type = "html", digits = 5)
Modelo estimado del precio
Dependent variable:
price
nox -3,044.91300***
(353.67920)
dist -965.49210***
(191.49620)
rooms 6,808.76900***
(401.35540)
stratio -1,269.16800***
(127.36590)
Constant 23,716.16000***
(5,120.56400)
Observations 506
R2 0.61981
Adjusted R2 0.61678
Residual Std. Error 5,700.75500 (df = 501)
F Statistic 204.19130*** (df = 4; 501)
Note: p<0.1; p<0.05; p<0.01

Prueba JB

library(tseries)
## Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
##   method            from
##   as.zoo.data.frame zoo
salida_JB<-jarque.bera.test(modelo_estimado$residuals)
salida_JB
## 
##  Jarque Bera Test
## 
## data:  modelo_estimado$residuals
## X-squared = 2356.3, df = 2, p-value < 0.00000000000000022

Se rechaza la H0 ya que p-value < 0.00000000000000022

Prueba KS

library(nortest)
Prueba_KS<-lillie.test(modelo_estimado$residuals)
Prueba_KS
## 
##  Lilliefors (Kolmogorov-Smirnov) normality test
## 
## data:  modelo_estimado$residuals
## D = 0.10855, p-value = 0.000000000000001255

En este caso dado que p-value = 0.000000000000001255<0.5 (SE RECHAZA la H0)ya que los residuos no siguen una distribucion normal

#Prueba SW

salida_SW<-shapiro.test(modelo_estimado$residuals)
print(salida_SW)
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  modelo_estimado$residuals
## W = 0.86895, p-value < 0.00000000000000022

En este caso adado que 0.00000000000000022<0.5 Se rechaza la H0, por lo que los residuos no siguen distriducion normal.

Prueba Farrer Glaubar

library(mctest)
mctest::omcdiag(mod = modelo_estimado)
## 
## Call:
## mctest::omcdiag(mod = modelo_estimado)
## 
## 
## Overall Multicollinearity Diagnostics
## 
##                        MC Results detection
## Determinant |X'X|:         0.3118         0
## Farrar Chi-Square:       586.0025         1
## Red Indicator:             0.3958         0
## Sum of Lambda Inverse:     7.5541         0
## Theil's Method:           -0.2934         0
## Condition Number:         50.1486         1
## 
## 1 --> COLLINEARITY is detected by the test 
## 0 --> COLLINEARITY is not detected by the test

Podemos persivir que la prueba detecto Colineabilidad, por lo tanto se concluye que se rechaza la H0

VIF

library(car)
## Loading required package: carData
VIFs_car<-vif(modelo_estimado)
print(VIFs_car)
##      nox     dist    rooms  stratio 
## 2.608309 2.527668 1.235644 1.182437