Taller 4. Regresion lineal multiple
Geraldyne Rozo, Jimer Lozano y Pedro Lizarazo
2023-06-15
Cargamos la base de datos
## 'data.frame': 2938 obs. of 22 variables:
## $ Country : chr "Afghanistan" "Afghanistan" "Afghanistan" "Afghanistan" ...
## $ Year : int 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 ...
## $ Status : chr "Developing" "Developing" "Developing" "Developing" ...
## $ Life.expectancy : num 65 59.9 59.9 59.5 59.2 58.8 58.6 58.1 57.5 57.3 ...
## $ Adult.Mortality : int 263 271 268 272 275 279 281 287 295 295 ...
## $ infant.deaths : int 62 64 66 69 71 74 77 80 82 84 ...
## $ Alcohol : num 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.03 0.02 0.03 ...
## $ percentage.expenditure : num 71.3 73.5 73.2 78.2 7.1 ...
## $ Hepatitis.B : int 65 62 64 67 68 66 63 64 63 64 ...
## $ Measles : int 1154 492 430 2787 3013 1989 2861 1599 1141 1990 ...
## $ BMI : num 19.1 18.6 18.1 17.6 17.2 16.7 16.2 15.7 15.2 14.7 ...
## $ under.five.deaths : int 83 86 89 93 97 102 106 110 113 116 ...
## $ Polio : int 6 58 62 67 68 66 63 64 63 58 ...
## $ Total.expenditure : num 8.16 8.18 8.13 8.52 7.87 9.2 9.42 8.33 6.73 7.43 ...
## $ Diphtheria : int 65 62 64 67 68 66 63 64 63 58 ...
## $ HIV.AIDS : num 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 ...
## $ GDP : num 584.3 612.7 631.7 670 63.5 ...
## $ Population : num 33736494 327582 31731688 3696958 2978599 ...
## $ thinness..1.19.years : num 17.2 17.5 17.7 17.9 18.2 18.4 18.6 18.8 19 19.2 ...
## $ thinness.5.9.years : num 17.3 17.5 17.7 18 18.2 18.4 18.7 18.9 19.1 19.3 ...
## $ Income.composition.of.resources: num 0.479 0.476 0.47 0.463 0.454 0.448 0.434 0.433 0.415 0.405 ...
## $ Schooling : num 10.1 10 9.9 9.8 9.5 9.2 8.9 8.7 8.4 8.1 ...La base de datos seleccionada, corresponde a informacion de expectativa de vida en 193 paises y su relacion con la persistencia de multiples enfermedades y aspectos que condicionan la salud. Se evidencio que la base de datos esta compuesta de 2938 observaciones con 22 columnas. De todas las columnas se tienen solamente dos que corresponden a variables cualitativas como lo son pais y desarrollo, la variable ano a pesar de tener un caracter numerico se tiene en cuenta como cualitativa pues no se espera que influya en a respuesta.
Organizamos los datos faltantes
## Country Year Status infant.deaths percentage.expenditure Measles
## 1649 1 1 1 1 1 1
## 204 1 1 1 1 1 1
## 445 1 1 1 1 1 1
## 3 1 1 1 1 1 1
## 8 1 1 1 1 1 1
## 222 1 1 1 1 1 1
## 1 1 1 1 1 1 1
## 24 1 1 1 1 1 1
## 2 1 1 1 1 1 1
## 1 1 1 1 1 1 1
## 3 1 1 1 1 1 1
## 128 1 1 1 1 1 1
## 11 1 1 1 1 1 1
## 7 1 1 1 1 1 1
## 2 1 1 1 1 1 1
## 18 1 1 1 1 1 1
## 93 1 1 1 1 1 1
## 27 1 1 1 1 1 1
## 2 1 1 1 1 1 1
## 12 1 1 1 1 1 1
## 17 1 1 1 1 1 1
## 1 1 1 1 1 1 1
## 8 1 1 1 1 1 1
## 10 1 1 1 1 1 1
## 5 1 1 1 1 1 1
## 3 1 1 1 1 1 1
## 2 1 1 1 1 1 1
## 1 1 1 1 1 1 1
## 7 1 1 1 1 1 1
## 1 1 1 1 1 1 1
## 3 1 1 1 1 1 1
## 8 1 1 1 1 1 1
## 1 1 1 1 1 1 1
## 1 1 1 1 1 1 1
## 1 1 1 1 1 1 1
## 1 1 1 1 1 1 1
## 2 1 1 1 1 1 1
## 2 1 1 1 1 1 1
## 1 1 1 1 1 1 1
## 1 1 1 1 1 1 1
## 0 0 0 0 0 0
## under.five.deaths HIV.AIDS Life.expectancy Adult.Mortality Polio
## 1649 1 1 1 1 1
## 204 1 1 1 1 1
## 445 1 1 1 1 1
## 3 1 1 1 1 1
## 8 1 1 1 1 1
## 222 1 1 1 1 1
## 1 1 1 1 1 1
## 24 1 1 1 1 1
## 2 1 1 1 1 1
## 1 1 1 1 1 1
## 3 1 1 1 1 1
## 128 1 1 1 1 1
## 11 1 1 1 1 1
## 7 1 1 1 1 1
## 2 1 1 1 1 1
## 18 1 1 1 1 1
## 93 1 1 1 1 1
## 27 1 1 1 1 1
## 2 1 1 1 1 1
## 12 1 1 1 1 1
## 17 1 1 1 1 1
## 1 1 1 1 1 1
## 8 1 1 1 1 1
## 10 1 1 1 1 1
## 5 1 1 1 1 1
## 3 1 1 1 1 1
## 2 1 1 1 1 1
## 1 1 1 1 1 1
## 7 1 1 1 1 0
## 1 1 1 1 1 0
## 3 1 1 1 1 0
## 8 1 1 1 1 0
## 1 1 1 0 0 1
## 1 1 1 0 0 1
## 1 1 1 0 0 1
## 1 1 1 0 0 1
## 2 1 1 0 0 1
## 2 1 1 0 0 1
## 1 1 1 0 0 1
## 1 1 1 0 0 1
## 0 0 10 10 19
## Diphtheria BMI thinness..1.19.years thinness.5.9.years Schooling
## 1649 1 1 1 1 1
## 204 1 1 1 1 1
## 445 1 1 1 1 1
## 3 1 1 1 1 1
## 8 1 1 1 1 1
## 222 1 1 1 1 1
## 1 1 1 1 1 1
## 24 1 1 1 1 1
## 2 1 1 1 1 1
## 1 1 1 1 1 1
## 3 1 1 1 1 1
## 128 1 1 1 1 1
## 11 1 1 1 1 1
## 7 1 1 1 1 1
## 2 1 1 1 1 1
## 18 1 1 1 1 1
## 93 1 1 1 1 0
## 27 1 1 1 1 0
## 2 1 1 1 1 0
## 12 1 1 1 1 0
## 17 1 1 1 1 0
## 1 1 1 1 1 0
## 8 1 1 1 1 0
## 10 1 0 0 0 1
## 5 1 0 0 0 1
## 3 1 0 0 0 1
## 2 1 0 0 0 1
## 1 1 0 0 0 1
## 7 0 1 1 1 1
## 1 0 1 1 1 1
## 3 0 0 0 0 1
## 8 0 0 0 0 1
## 1 1 1 1 1 1
## 1 1 1 1 1 1
## 1 1 1 1 1 1
## 1 1 1 1 1 1
## 2 1 1 1 1 1
## 2 1 1 1 1 0
## 1 1 0 0 0 1
## 1 1 0 0 0 0
## 19 34 34 34 163
## Income.composition.of.resources Alcohol Total.expenditure GDP Hepatitis.B
## 1649 1 1 1 1 1
## 204 1 1 1 1 1
## 445 1 1 1 1 0
## 3 1 1 1 1 0
## 8 1 1 1 0 1
## 222 1 1 1 0 1
## 1 1 1 1 0 0
## 24 1 1 1 0 0
## 2 1 1 0 1 1
## 1 1 1 0 1 0
## 3 1 1 0 0 1
## 128 1 0 0 1 1
## 11 1 0 0 1 1
## 7 1 0 0 1 0
## 2 1 0 0 0 1
## 18 1 0 0 0 1
## 93 0 1 1 0 1
## 27 0 1 1 0 0
## 2 0 1 0 1 1
## 12 0 1 0 0 1
## 17 0 1 0 0 0
## 1 0 0 0 1 1
## 8 0 0 0 0 1
## 10 1 1 1 1 1
## 5 1 1 1 1 0
## 3 1 0 1 1 0
## 2 1 0 0 1 1
## 1 1 0 0 1 0
## 7 1 1 1 1 0
## 1 1 0 1 1 0
## 3 1 0 0 1 0
## 8 1 0 0 0 0
## 1 1 1 1 1 1
## 1 1 1 1 0 1
## 1 1 0 1 1 1
## 1 0 1 1 1 1
## 2 0 1 1 1 1
## 2 0 1 1 0 1
## 1 0 1 1 0 1
## 1 0 1 1 0 1
## 167 194 226 448 553
## Population
## 1649 1 0
## 204 0 1
## 445 1 1
## 3 0 2
## 8 1 1
## 222 0 2
## 1 1 2
## 24 0 3
## 2 0 2
## 1 1 2
## 3 1 2
## 128 1 2
## 11 0 3
## 7 1 3
## 2 1 3
## 18 0 4
## 93 0 4
## 27 0 5
## 2 0 4
## 12 0 5
## 17 0 6
## 1 0 5
## 8 0 6
## 10 1 3
## 5 1 4
## 3 1 5
## 2 1 5
## 1 1 6
## 7 1 3
## 1 1 4
## 3 1 8
## 8 1 9
## 1 0 3
## 1 0 4
## 1 1 3
## 1 1 3
## 2 0 4
## 2 0 6
## 1 0 8
## 1 0 9
## 652 2563Identificamos que se presentaron datos faltantes en las columnas Alcohol, Hepatitis.B, BMI, Total.expenditure, GDP, Population, thinness..1.19.years, thinness.5.9.years, Income.composition.of.resources, Schooling, pero solo las columnas Hepatitis.B, Population se retiraron por presentar mas de 15% de datos faltantes.
Imputamos los datos faltantes
## /\ /\
## { `---' }
## { O O }
## ==> V <== No need for mice. This data set is completely observed.
## \ \|/ /
## `-----'
## Country Year Status Life.expectancy Adult.Mortality infant.deaths Alcohol
## 2938 1 1 1 1 1 1 1
## 0 0 0 0 0 0 0
## percentage.expenditure Hepatitis.B Measles BMI under.five.deaths Polio
## 2938 1 1 1 1 1 1
## 0 0 0 0 0 0
## Total.expenditure Diphtheria HIV.AIDS GDP Population thinness..1.19.years
## 2938 1 1 1 1 1 1
## 0 0 0 0 0 0
## thinness.5.9.years Income.composition.of.resources Schooling
## 2938 1 1 1 0
## 0 0 0 0Se evidencia que ya existen datos faltantes en la el dataframe
Revisamos estadistica descriptiva de las variables
## Country Year Status Life.expectancy
## Afghanistan : 16 2013 : 193 Min. :0.0000 Min. :36.30
## Albania : 16 2000 : 183 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:63.20
## Algeria : 16 2001 : 183 Median :0.0000 Median :72.10
## Angola : 16 2002 : 183 Mean :0.1743 Mean :69.23
## Antigua and Barbuda: 16 2003 : 183 3rd Qu.:0.0000 3rd Qu.:75.60
## Argentina : 16 2004 : 183 Max. :1.0000 Max. :89.00
## (Other) :2842 (Other):1830
## Adult.Mortality infant.deaths Alcohol percentage.expenditure
## Min. : 1.0 Min. : 0.0 Min. : 0.010 Min. : 0.000
## 1st Qu.: 74.0 1st Qu.: 0.0 1st Qu.: 1.093 1st Qu.: 4.685
## Median :144.0 Median : 3.0 Median : 3.755 Median : 64.913
## Mean :164.7 Mean : 30.3 Mean : 4.547 Mean : 738.251
## 3rd Qu.:227.0 3rd Qu.: 22.0 3rd Qu.: 7.390 3rd Qu.: 441.534
## Max. :723.0 Max. :1800.0 Max. :17.870 Max. :19479.912
##
## Hepatitis.B Measles BMI under.five.deaths
## Min. : 1.00 Min. : 0.0 Min. : 1.00 Min. : 0.00
## 1st Qu.:82.00 1st Qu.: 0.0 1st Qu.:19.40 1st Qu.: 0.00
## Median :92.00 Median : 17.0 Median :43.50 Median : 4.00
## Mean :83.02 Mean : 2419.6 Mean :38.38 Mean : 42.04
## 3rd Qu.:96.00 3rd Qu.: 360.2 3rd Qu.:56.10 3rd Qu.: 28.00
## Max. :99.00 Max. :212183.0 Max. :87.30 Max. :2500.00
##
## Polio Total.expenditure Diphtheria HIV.AIDS
## Min. : 3.00 Min. : 0.370 Min. : 2.00 Min. : 0.100
## 1st Qu.:78.00 1st Qu.: 4.370 1st Qu.:78.00 1st Qu.: 0.100
## Median :93.00 Median : 5.755 Median :93.00 Median : 0.100
## Mean :82.62 Mean : 5.924 Mean :82.39 Mean : 1.742
## 3rd Qu.:97.00 3rd Qu.: 7.330 3rd Qu.:97.00 3rd Qu.: 0.800
## Max. :99.00 Max. :17.600 Max. :99.00 Max. :50.600
##
## GDP Population thinness..1.19.years
## Min. : 1.68 Min. :3.400e+01 Min. : 0.100
## 1st Qu.: 580.49 1st Qu.:4.189e+05 1st Qu.: 1.600
## Median : 1766.95 Median :1.387e+06 Median : 3.300
## Mean : 6611.52 Mean :1.023e+07 Mean : 4.822
## 3rd Qu.: 4779.41 3rd Qu.:4.584e+06 3rd Qu.: 7.100
## Max. :119172.74 Max. :1.294e+09 Max. :27.700
##
## thinness.5.9.years Income.composition.of.resources Schooling
## Min. : 0.100 Min. :0.0000 Min. : 0.00
## 1st Qu.: 1.600 1st Qu.:0.5042 1st Qu.:10.30
## Median : 3.300 Median :0.6770 Median :12.30
## Mean : 4.852 Mean :0.6304 Mean :12.01
## 3rd Qu.: 7.200 3rd Qu.:0.7720 3rd Qu.:14.10
## Max. :28.600 Max. :0.9480 Max. :20.70
## Estandarizamos las variables
Se evidencia que para todos los casos la estandarizacion llevo todas las variables a unidad diferente comparable entre ellas, pero mejorando su capacidad de ser comparadas
Analisis de correlaciones
Se observa que para Life expectancy todas las variables, excepto population presentan correlacion. Las variables Adult mortality, HIV.AIDS, incoming composition of resources, y Schooling son las que presentan valores de correlacion mas altos.
Histogramas
Formulacion de los modelos
##
## Call:
## lm(formula = Life.expectancy ~ Adult.Mortality + HIV.AIDS + Income.composition.of.resources +
## Schooling, data = BDIe)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.37410 -0.21173 0.01025 0.26187 2.37146
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 4.177e-16 9.039e-03 0.00 1
## Adult.Mortality -3.154e-01 1.158e-02 -27.23 <2e-16 ***
## HIV.AIDS -2.633e-01 1.063e-02 -24.77 <2e-16 ***
## Income.composition.of.resources 1.993e-01 1.515e-02 13.15 <2e-16 ***
## Schooling 3.603e-01 1.512e-02 23.83 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.4899 on 2933 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.7603, Adjusted R-squared: 0.76
## F-statistic: 2326 on 4 and 2933 DF, p-value: < 2.2e-16##
## Call:
## lm(formula = Life.expectancy ~ Total.expenditure + Schooling +
## Income.composition.of.resources + Adult.Mortality, data = BDIe)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.63311 -0.20749 0.04167 0.27652 2.42702
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 6.813e-17 9.896e-03 0.000 1
## Total.expenditure 5.157e-02 1.016e-02 5.078 4.06e-07 ***
## Schooling 3.303e-01 1.675e-02 19.723 < 2e-16 ***
## Income.composition.of.resources 2.212e-01 1.658e-02 13.346 < 2e-16 ***
## Adult.Mortality -4.509e-01 1.114e-02 -40.465 < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.5364 on 2933 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.7127, Adjusted R-squared: 0.7123
## F-statistic: 1819 on 4 and 2933 DF, p-value: < 2.2e-16##
## Call:
## lm(formula = Life.expectancy ~ Adult.Mortality + infant.deaths +
## Alcohol + Measles + BMI + under.five.deaths + Polio + Total.expenditure +
## Diphtheria + HIV.AIDS + GDP + thinness..1.19.years + Income.composition.of.resources +
## Schooling, data = BDIe)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.38306 -0.22528 -0.00246 0.24576 1.71597
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 4.908e-16 7.922e-03 0.000 1.000000
## Adult.Mortality -2.654e-01 1.038e-02 -25.572 < 2e-16 ***
## infant.deaths 1.271e+00 1.032e-01 12.317 < 2e-16 ***
## Alcohol 4.972e-02 9.882e-03 5.031 5.17e-07 ***
## Measles -2.617e-02 9.283e-03 -2.819 0.004846 **
## BMI 9.146e-02 1.029e-02 8.888 < 2e-16 ***
## under.five.deaths -1.288e+00 1.039e-01 -12.392 < 2e-16 ***
## Polio 6.564e-02 1.097e-02 5.986 2.41e-09 ***
## Total.expenditure 2.510e-02 8.511e-03 2.949 0.003208 **
## Diphtheria 8.546e-02 1.107e-02 7.720 1.59e-14 ***
## HIV.AIDS -2.509e-01 9.442e-03 -26.576 < 2e-16 ***
## GDP 8.025e-02 9.048e-03 8.869 < 2e-16 ***
## thinness..1.19.years -3.977e-02 1.110e-02 -3.584 0.000344 ***
## Income.composition.of.resources 1.265e-01 1.367e-02 9.255 < 2e-16 ***
## Schooling 2.314e-01 1.438e-02 16.091 < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.4294 on 2923 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8165, Adjusted R-squared: 0.8156
## F-statistic: 929 on 14 and 2923 DF, p-value: < 2.2e-16##
## Call:
## lm(formula = Life.expectancy ~ Adult.Mortality + infant.deaths +
## Alcohol + Measles + BMI + under.five.deaths + Polio + Total.expenditure +
## Diphtheria + HIV.AIDS + GDP + thinness..1.19.years + Income.composition.of.resources +
## Schooling + percentage.expenditure + thinness.5.9.years,
## data = BDIe)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.37959 -0.22838 -0.00306 0.24589 1.71941
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 5.020e-16 7.923e-03 0.000 1.00000
## Adult.Mortality -2.654e-01 1.039e-02 -25.558 < 2e-16 ***
## infant.deaths 1.268e+00 1.035e-01 12.255 < 2e-16 ***
## Alcohol 4.822e-02 9.985e-03 4.829 1.44e-06 ***
## Measles -2.616e-02 9.290e-03 -2.816 0.00489 **
## BMI 9.229e-02 1.039e-02 8.885 < 2e-16 ***
## under.five.deaths -1.284e+00 1.041e-01 -12.341 < 2e-16 ***
## Polio 6.609e-02 1.098e-02 6.021 1.94e-09 ***
## Total.expenditure 2.369e-02 8.629e-03 2.745 0.00608 **
## Diphtheria 8.572e-02 1.108e-02 7.738 1.38e-14 ***
## HIV.AIDS -2.509e-01 9.448e-03 -26.554 < 2e-16 ***
## GDP 6.177e-02 1.933e-02 3.195 0.00141 **
## thinness..1.19.years -4.101e-02 2.346e-02 -1.748 0.08054 .
## Income.composition.of.resources 1.272e-01 1.368e-02 9.295 < 2e-16 ***
## Schooling 2.314e-01 1.438e-02 16.089 < 2e-16 ***
## percentage.expenditure 2.052e-02 1.896e-02 1.083 0.27911
## thinness.5.9.years 1.581e-03 2.360e-02 0.067 0.94657
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.4295 on 2921 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8166, Adjusted R-squared: 0.8156
## F-statistic: 812.7 on 16 and 2921 DF, p-value: < 2.2e-16Comparacion de modelos
## Analysis of Variance Table
##
## Model 1: Life.expectancy ~ Adult.Mortality + HIV.AIDS + Income.composition.of.resources +
## Schooling
## Model 2: Life.expectancy ~ Total.expenditure + Schooling + Income.composition.of.resources +
## Adult.Mortality
## Model 3: Life.expectancy ~ Adult.Mortality + infant.deaths + Alcohol +
## Measles + BMI + under.five.deaths + Polio + Total.expenditure +
## Diphtheria + HIV.AIDS + GDP + thinness..1.19.years + Income.composition.of.resources +
## Schooling
## Model 4: Life.expectancy ~ Adult.Mortality + infant.deaths + Alcohol +
## Measles + BMI + under.five.deaths + Polio + Total.expenditure +
## Diphtheria + HIV.AIDS + GDP + thinness..1.19.years + Income.composition.of.resources +
## Schooling + percentage.expenditure + thinness.5.9.years
## Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F)
## 1 2933 704.00
## 2 2933 843.89 0 -139.887
## 3 2923 538.96 10 304.926 165.3270 <2e-16 ***
## 4 2921 538.74 2 0.217 0.5887 0.5551
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1## Analysis of Variance Table
##
## Model 1: Life.expectancy ~ Adult.Mortality + HIV.AIDS + Income.composition.of.resources +
## Schooling
## Model 2: Life.expectancy ~ Total.expenditure + Schooling + Income.composition.of.resources +
## Adult.Mortality
## Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F)
## 1 2933 704.00
## 2 2933 843.89 0 -139.89## Analysis of Variance Table
##
## Model 1: Life.expectancy ~ Adult.Mortality + infant.deaths + Alcohol +
## Measles + BMI + under.five.deaths + Polio + Total.expenditure +
## Diphtheria + HIV.AIDS + GDP + thinness..1.19.years + Income.composition.of.resources +
## Schooling
## Model 2: Life.expectancy ~ Adult.Mortality + infant.deaths + Alcohol +
## Measles + BMI + under.five.deaths + Polio + Total.expenditure +
## Diphtheria + HIV.AIDS + GDP + thinness..1.19.years + Income.composition.of.resources +
## Schooling + percentage.expenditure + thinness.5.9.years
## Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F)
## 1 2923 538.96
## 2 2921 538.74 2 0.21715 0.5887 0.5551## Analysis of Variance Table
##
## Model 1: Life.expectancy ~ Total.expenditure + Schooling + Income.composition.of.resources +
## Adult.Mortality
## Model 2: Life.expectancy ~ Adult.Mortality + infant.deaths + Alcohol +
## Measles + BMI + under.five.deaths + Polio + Total.expenditure +
## Diphtheria + HIV.AIDS + GDP + thinness..1.19.years + Income.composition.of.resources +
## Schooling
## Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F)
## 1 2933 843.89
## 2 2923 538.96 10 304.93 165.37 < 2.2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 4152.142 4684.627 3387.3 3390.116Revision de supuestos
##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: modelo3$residuals
## W = 0.97912, p-value < 2.2e-16## Loading required package: zoo##
## Attaching package: 'zoo'## The following objects are masked from 'package:base':
##
## as.Date, as.Date.numeric##
## studentized Breusch-Pagan test
##
## data: modelo3
## BP = 337.05, df = 14, p-value < 2.2e-16## Loading required package: carData## lag Autocorrelation D-W Statistic p-value
## 1 0.6445668 0.7077641 0
## Alternative hypothesis: rho != 0## rstudent unadjusted p-value Bonferroni p
## 2310 -5.594529 2.4169e-08 7.1008e-05
## 2308 -5.217654 1.9387e-07 5.6960e-04
## 2306 -4.351862 1.3962e-05 4.1019e-02## Potentially influential observations of
## lm(formula = Life.expectancy ~ Adult.Mortality + infant.deaths + Alcohol + Measles + BMI + under.five.deaths + Polio + Total.expenditure + Diphtheria + HIV.AIDS + GDP + thinness..1.19.years + Income.composition.of.resources + Schooling, data = BDIe) :
##
## dfb.1_ dfb.Ad.M dfb.inf. dfb.Alch dfb.Msls dfb.BMI dfb.un.. dfb.Poli
## 50 -0.04 -0.06 0.01 -0.07 -0.03 0.00 -0.01 0.00
## 51 -0.05 -0.07 0.02 -0.07 -0.02 0.01 -0.02 0.03
## 54 -0.04 -0.05 0.03 -0.07 0.02 0.05 -0.03 -0.02
## 57 -0.04 -0.06 0.04 -0.06 0.02 0.00 -0.05 -0.01
## 63 -0.06 0.14 0.09 0.00 0.01 0.07 -0.09 0.03
## 64 -0.05 0.13 0.07 0.00 0.05 0.05 -0.08 0.13
## 75 0.06 -0.07 0.05 0.19 -0.01 0.08 -0.05 0.05
## 76 0.07 -0.10 0.06 0.20 -0.02 -0.08 -0.06 0.06
## 77 0.07 -0.09 0.06 0.18 -0.02 -0.08 -0.06 0.06
## 78 0.06 -0.07 0.05 0.17 -0.01 0.08 -0.05 0.03
## 79 0.06 -0.06 0.05 0.17 -0.01 0.07 -0.05 0.05
## 80 0.06 -0.06 0.05 0.17 -0.01 0.07 -0.05 0.05
## 196 0.05 -0.02 0.02 0.00 -0.01 0.00 -0.03 0.01
## 214 0.00 -0.01 0.00 0.00 0.00 -0.01 0.00 -0.02
## 233 -0.01 -0.01 -0.01 -0.03 0.00 -0.01 0.01 0.05
## 300 0.03 0.00 0.01 0.02 0.00 0.03 -0.02 -0.14
## 303 -0.01 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
## 317 -0.05 0.05 0.00 0.05 0.01 0.01 -0.01 0.02
## 334 0.04 -0.07 0.03 0.00 -0.01 0.03 -0.03 0.10
## 336 0.07 -0.09 0.05 0.09 0.00 0.10 -0.05 0.04
## 348 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
## 349 0.01 0.02 0.01 0.00 0.00 0.00 -0.01 0.01
## 350 0.02 0.03 0.01 0.01 0.00 0.02 -0.01 0.01
## 351 0.03 0.04 0.02 0.00 0.00 -0.02 -0.02 0.02
## 352 0.03 0.03 0.02 0.01 0.01 0.04 -0.02 0.02
## 407 -0.01 0.00 0.00 0.00 -0.03 0.00 0.00 0.00
## 419 -0.05 0.08 0.02 0.05 0.01 0.05 -0.02 -0.02
## 422 -0.05 0.09 0.01 -0.02 0.01 0.05 -0.01 -0.01
## 424 -0.05 0.10 0.01 -0.03 0.02 0.04 -0.01 -0.01
## 433 -0.05 -0.11 0.00 0.02 0.01 0.02 0.00 0.00
## 434 -0.08 0.11 0.02 0.11 0.04 0.07 -0.03 0.01
## 436 -0.05 -0.12 0.00 0.03 0.01 0.02 -0.01 -0.01
## 437 -0.04 -0.10 -0.01 0.02 0.01 0.02 0.01 0.03
## 438 -0.05 -0.12 0.01 0.03 0.01 0.03 -0.01 0.00
## 439 -0.05 -0.12 0.01 0.03 0.01 0.02 -0.01 0.01
## 441 -0.05 -0.12 0.01 0.04 0.01 0.02 -0.01 0.00
## 442 -0.05 -0.12 0.01 0.03 0.02 0.02 -0.01 0.00
## 443 -0.05 -0.13 0.01 0.03 0.02 0.02 -0.01 -0.03
## 444 -0.05 -0.12 0.00 0.02 0.00 0.02 0.00 -0.02
## 445 -0.04 -0.10 0.00 0.02 0.00 0.07 0.00 -0.01
## 448 -0.05 -0.11 0.00 0.02 -0.01 0.02 0.00 0.01
## 462 0.04 -0.01 0.00 0.01 0.00 -0.02 0.00 0.01
## 464 0.05 -0.05 0.05 0.03 -0.02 0.01 -0.06 -0.08
## 486 -0.05 0.11 0.03 -0.04 0.03 0.03 -0.03 0.00
## 494 -0.05 0.12 0.04 -0.03 0.03 0.02 -0.04 0.01
## 522 -0.05 0.15 -0.02 -0.02 0.02 0.00 0.02 0.04
## 525 -0.05 0.16 -0.03 0.01 0.02 0.05 0.03 0.04
## 526 -0.05 0.15 -0.03 0.01 0.02 0.04 0.03 0.03
## 528 -0.04 0.14 -0.03 0.00 0.01 0.04 0.03 0.03
## 562 0.00 0.00 0.01 0.00 0.01 0.00 -0.01 0.00
## 567 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
## 568 0.01 0.00 0.04 0.00 0.11 0.00 -0.04 0.00
## 569 0.01 0.00 0.04 0.00 0.09 0.00 -0.05 0.00
## 570 0.01 0.00 0.05 0.00 0.08 0.00 -0.05 0.00
## 571 0.01 0.00 0.07 0.00 0.16 0.00 -0.08 0.00
## 572 0.00 0.00 -0.01 0.00 -0.01 0.00 0.01 0.00
## 573 0.00 0.00 -0.01 0.00 -0.01 0.00 0.01 0.00
## 574 0.00 0.00 -0.01 0.00 -0.01 0.00 0.01 0.00
## 575 0.00 0.00 -0.01 0.00 -0.01 0.00 0.01 0.00
## 576 0.01 0.00 0.05 0.00 0.05 -0.02 -0.05 0.00
## 620 -0.04 0.10 -0.01 -0.02 0.00 0.01 0.01 0.01
## 674 0.05 -0.04 -0.02 -0.04 -0.02 -0.14 0.02 0.01
## 724 -0.02 -0.03 -0.02 0.02 -0.15 0.02 0.03 0.00
## 725 -0.02 -0.04 -0.03 0.05 -0.15 0.06 0.03 -0.01
## 726 -0.02 -0.05 -0.03 0.03 -0.31 0.01 0.04 -0.01
## 731 -0.05 0.06 0.02 0.03 -0.34 0.01 0.00 0.02
## 732 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.01 0.00 0.00 0.00
## 736 -0.05 0.10 0.07 0.01 0.04 0.03 -0.07 0.09
## 838 0.00 0.00 0.00 -0.01 0.00 0.00 0.00 0.00
## 889 0.05 0.01 -0.09 -0.02 -0.05 -0.01 0.09 0.01
## 898 0.04 0.02 -0.14 -0.01 -0.06 0.02 0.15 0.07
## 939 0.05 -0.01 0.00 0.10 -0.01 0.02 0.00 0.01
## 977 -0.05 0.11 0.00 0.00 0.02 0.06 0.00 -0.01
## 994 0.03 -0.03 0.04 0.00 -0.01 0.03 -0.04 0.09
## 1010 0.01 0.00 0.01 0.02 0.00 0.00 -0.01 0.03
## 1048 0.01 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00
## 1049 0.01 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00
## 1050 0.01 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00
## 1051 0.01 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00
## 1052 0.01 0.00 0.01 0.01 0.00 0.00 -0.01 0.00
## 1053 0.01 0.00 0.01 0.02 -0.01 -0.03 -0.01 0.00
## 1055 0.01 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00
## 1056 0.04 0.00 0.03 0.08 -0.01 0.01 -0.03 0.01
## 1057 0.04 0.00 0.02 0.05 -0.01 0.00 -0.02 0.01
## 1099 -0.04 0.10 -0.01 -0.01 0.01 0.02 0.01 0.00
## 1106 -0.04 0.12 -0.03 -0.01 0.02 0.04 0.03 0.02
## 1128 -0.08 -0.38 0.11 -0.02 0.00 -0.09 -0.11 0.00
## 1172 0.03 -0.02 0.02 -0.02 -0.01 -0.09 -0.02 -0.06
## 1187 -0.03 -0.03 -0.30 -0.05 -0.16 -0.03 0.30 0.00
## 1188 -0.01 -0.01 -0.11 -0.02 -0.06 -0.01 0.11 0.00
## 1189 -0.01 0.00 -0.02 -0.01 0.02 0.00 0.02 0.00
## 1190 -0.03 0.04 -0.24 -0.05 0.10 -0.01 0.22 0.01
## 1191 0.02 0.00 -0.01 0.00 -0.04 0.02 0.03 0.01
## 1192 0.01 0.00 0.02 0.00 -0.02 0.01 -0.01 0.00
## 1193 -0.02 0.03 -0.10 -0.01 0.01 -0.01 0.09 0.00
## 1194 0.03 -0.05 -0.07 -0.01 -0.07 0.02 0.10 0.07
## 1195 0.01 -0.01 0.00 0.00 -0.02 0.00 0.01 0.00
## 1196 0.00 0.01 -0.01 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00
## 1197 0.01 0.00 0.03 0.00 -0.04 0.01 -0.02 0.00
## 1198 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
## 1199 -0.01 -0.01 -0.10 -0.01 0.03 -0.01 0.09 0.00
## 1200 0.02 0.01 0.02 -0.01 -0.11 0.01 0.01 0.01
## 1201 0.01 0.01 0.05 0.00 -0.04 0.01 -0.03 0.00
## 1202 0.05 0.00 -0.21 -0.06 -0.26 0.03 0.28 0.03
## 1204 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.01
## 1294 0.04 0.00 0.00 0.01 0.00 0.01 0.00 0.01
## 1385 -0.04 0.04 0.01 0.08 0.00 -0.06 -0.01 0.01
## 1389 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.01 0.00 0.00
## 1390 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
## 1391 0.02 0.00 0.02 -0.03 -0.01 -0.03 -0.02 0.04
## 1392 -0.01 -0.01 0.00 0.01 0.00 -0.02 0.00 -0.01
## 1393 -0.01 0.00 0.00 0.01 0.00 -0.01 0.00 0.00
## 1394 0.02 0.00 0.02 -0.02 0.00 0.04 -0.02 -0.03
## 1469 0.02 -0.05 0.01 -0.02 -0.01 -0.05 -0.01 -0.01
## 1470 0.02 -0.04 0.01 -0.02 -0.01 -0.05 -0.01 -0.01
## 1471 0.01 -0.01 0.00 -0.01 0.00 0.01 0.00 0.00
## 1472 0.01 -0.01 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00
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## dfb.Ttl. dfb.Dpht dfb.HIV. dfb.GDP dfb.t..1 dfb.I... dfb.Schl dffit
## 50 0.05 0.01 0.04 0.01 -0.03 0.01 -0.02 -0.13
## 51 0.03 -0.02 0.05 0.01 -0.04 0.01 -0.02 -0.13
## 54 0.04 -0.01 0.04 -0.01 -0.01 -0.01 0.02 -0.14
## 57 0.04 -0.01 0.04 -0.01 -0.03 -0.02 0.04 -0.13
## 63 0.00 0.04 -0.04 0.00 0.12 -0.04 0.12 -0.28_*
## 64 0.06 -0.01 -0.04 0.00 0.11 -0.04 0.10 -0.29_*
## 75 -0.07 0.06 -0.02 0.11 -0.03 -0.09 -0.25 0.42_*
## 76 -0.07 0.07 -0.02 0.06 -0.10 -0.08 -0.25 0.46_*
## 77 -0.05 0.07 -0.02 0.11 -0.09 -0.09 -0.25 0.44_*
## 78 -0.06 0.07 -0.02 0.10 -0.03 -0.09 -0.24 0.40_*
## 79 -0.06 0.05 -0.02 0.10 -0.03 -0.09 -0.24 0.39_*
## 80 -0.07 0.05 -0.02 0.10 -0.03 -0.09 -0.23 0.39_*
## 196 -0.01 0.01 -0.02 0.00 0.14 0.01 -0.01 0.17
## 214 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.03
## 233 0.01 -0.03 0.01 0.01 -0.01 0.00 -0.01 -0.06
## 300 -0.01 0.10 -0.04 0.03 0.10 -0.12 0.08 0.22_*
## 303 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.03 0.03 -0.01 -0.05
## 317 0.02 -0.01 -0.02 0.03 0.05 0.05 -0.06 -0.12
## 334 0.01 -0.16 0.01 0.01 -0.01 -0.19 0.12 0.26_*
## 336 0.05 0.03 -0.01 0.06 -0.03 -0.08 -0.24 0.38_*
## 348 0.00 0.00 0.02 0.00 -0.01 0.00 0.00 0.03
## 349 -0.01 0.01 0.04 0.00 -0.02 0.00 0.00 0.06
## 350 0.00 0.01 0.08 0.00 0.02 0.01 0.01 0.12
## 351 -0.01 0.02 0.17 0.00 0.02 0.01 0.02 0.23_*
## 352 -0.03 0.02 0.19 0.00 0.04 0.01 0.01 0.25_*
## 407 -0.01 0.00 0.01 0.00 -0.01 0.00 0.01 -0.03
## 419 -0.06 -0.02 -0.02 0.01 0.00 0.06 -0.03 -0.15
## 422 -0.07 -0.03 -0.02 0.01 -0.02 0.06 0.01 -0.16
## 424 -0.04 -0.02 -0.03 0.00 -0.02 0.05 0.03 -0.16
## 433 -0.01 -0.01 0.05 0.01 0.01 -0.03 -0.02 -0.13
## 434 -0.02 0.01 -0.06 0.04 0.03 -0.03 -0.03 -0.19
## 436 -0.02 0.00 0.05 0.01 0.01 -0.03 -0.02 -0.14
## 437 -0.02 0.01 0.04 0.01 0.01 -0.03 -0.03 -0.13
## 438 -0.02 -0.02 0.04 0.01 0.01 -0.03 -0.02 -0.15
## 439 -0.02 -0.01 0.04 0.01 0.01 -0.04 -0.02 -0.15
## 441 -0.02 0.00 0.03 0.01 0.01 -0.04 -0.03 -0.15
## 442 -0.01 0.00 0.02 0.01 0.00 -0.04 -0.03 -0.15
## 443 0.00 0.02 0.02 0.01 0.00 -0.04 -0.03 -0.16
## 444 0.00 0.02 0.02 0.01 0.00 -0.04 -0.03 -0.15
## 445 0.01 0.02 0.02 0.01 0.02 -0.04 -0.03 -0.15
## 448 -0.02 0.01 0.01 0.01 -0.01 -0.04 -0.03 -0.15
## 462 0.00 0.01 -0.01 -0.01 0.04 0.00 0.00 0.08
## 464 -0.02 -0.07 -0.03 0.02 0.05 -0.22 0.17 0.30_*
## 486 0.02 -0.01 -0.07 0.02 0.00 0.02 0.03 -0.14
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## 522 0.03 0.01 -0.12 -0.01 -0.03 0.01 0.06 -0.21
## 525 0.04 0.02 -0.16 0.00 0.11 0.01 0.07 -0.25_*
## 526 0.04 0.02 -0.16 0.00 0.10 0.01 0.07 -0.24_*
## 528 0.03 0.03 -0.14 0.00 0.08 0.00 0.06 -0.22_*
## 562 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01
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## 570 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.01 0.00 -0.01 0.10
## 571 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.02 0.00 -0.01 0.17
## 572 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.01
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## 726 0.01 0.00 0.01 0.00 0.05 -0.02 -0.01 -0.32_*
## 731 0.01 0.01 -0.03 0.02 -0.04 -0.03 -0.02 -0.38_*
## 732 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.01
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## 838 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.01
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## 898 0.00 -0.09 -0.02 0.03 0.00 -0.05 0.01 0.24_*
## 939 -0.13 0.00 0.01 -0.07 -0.01 0.01 0.01 0.18
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## 1010 -0.02 -0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.06
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## 1053 -0.01 0.01 -0.01 0.01 -0.01 -0.09 0.07 0.10
## 1055 -0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.04 0.03 0.04
## 1056 -0.02 0.02 -0.03 0.02 0.00 -0.27 0.17 0.28_*
## 1057 0.00 0.02 -0.03 0.00 0.00 -0.22 0.15 0.23_*
## 1099 -0.01 0.01 -0.06 0.01 -0.03 0.03 0.02 -0.13
## 1106 0.02 0.02 -0.05 -0.02 0.08 0.14 -0.02 -0.22_*
## 1128 -0.11 -0.01 0.20 -0.02 0.01 -0.05 0.04 -0.44_*
## 1172 0.04 -0.06 -0.01 0.08 -0.02 -0.01 0.06 0.19
## 1187 -0.03 0.02 0.00 -0.02 -0.08 0.02 0.00 -0.40_*
## 1188 -0.01 0.00 0.00 -0.01 -0.03 0.01 -0.01 -0.17
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## 1190 0.00 0.01 -0.03 -0.01 -0.06 0.03 -0.02 -0.41_*
## 1191 0.01 0.02 -0.01 0.00 0.04 0.00 0.02 0.20
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## 1193 -0.01 0.00 -0.02 0.00 -0.02 0.02 -0.01 -0.24_*
## 1194 0.01 -0.08 0.01 -0.01 0.03 0.00 0.03 0.35_*
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## 1198 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01
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## 1200 0.01 0.01 0.00 0.01 -0.02 -0.01 0.01 0.38_*
## 1201 0.01 0.00 0.00 0.01 -0.02 -0.01 0.01 0.20
## 1202 0.02 0.06 -0.02 0.00 -0.05 0.01 0.04 0.83_*
## 1204 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01
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## 1474 -0.03 0.00 0.00 0.01 0.00 -0.09 0.07 0.10
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## 1482 0.01 0.00 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.04
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## 1487 0.01 -0.05 0.20 0.00 -0.09 0.00 0.04 0.30_*
## 1488 0.00 0.01 0.08 0.00 -0.04 0.00 0.01 0.11
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## 1506 -0.01 0.05 -0.03 0.00 -0.03 0.05 0.00 -0.18
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## 1576 -0.02 0.01 0.01 0.00 0.00 0.00 0.01 0.15
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## 1584 0.03 0.03 -0.27 0.02 0.03 0.05 -0.03 -0.30_*
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## 1722 0.04 -0.01 -0.02 0.04 0.02 0.02 -0.03 -0.09
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## 1746 0.07 0.04 0.00 0.06 -0.06 -0.07 -0.21 0.36_*
## 1747 0.07 0.04 0.00 0.06 -0.06 -0.07 -0.20 0.36_*
## 1748 0.04 0.05 -0.01 0.07 -0.06 -0.07 -0.20 0.35_*
## 1767 0.00 0.00 -0.06 0.01 0.06 0.03 0.00 -0.13
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## 1785 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02
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## 1894 0.00 0.01 -0.01 0.00 -0.01 0.01 0.01 0.11
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## 1900 -0.01 0.01 -0.01 -0.01 0.00 0.01 0.00 0.13
## 1901 -0.04 0.15 -0.05 -0.03 0.01 0.05 0.03 0.67_*
## 1902 -0.02 0.01 -0.03 -0.03 -0.01 0.04 0.02 0.51_*
## 1903 -0.02 -0.04 -0.02 -0.02 0.01 0.02 0.01 0.33_*
## 1904 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.07
## 1905 0.00 0.00 -0.01 0.01 0.00 -0.01 0.00 -0.10
## 1906 0.00 0.01 0.01 0.00 0.02 -0.05 0.03 0.30_*
## 1907 -0.02 0.02 0.01 -0.01 0.01 -0.04 0.03 0.21
## 1908 -0.01 0.02 0.01 -0.01 0.03 -0.06 0.04 0.45_*
## 1909 -0.01 0.04 0.00 0.00 0.05 -0.07 0.05 0.72_*
## 1916 -0.02 0.00 0.00 -0.10 0.00 0.01 0.00 -0.11
## 1917 0.05 0.00 0.00 -0.06 -0.01 0.02 0.04 0.11
## 1919 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.01
## 1926 0.00 -0.02 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.02
## 1943 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.01 0.00 0.01 -0.02
## 1944 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
## 1945 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
## 1946 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
## 1947 0.01 0.00 0.00 0.00 0.03 0.00 0.01 -0.05
## 1948 0.01 0.00 0.00 0.00 0.04 0.00 0.01 -0.07
## 1949 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
## 1950 0.00 0.01 0.00 0.00 -0.02 0.00 0.00 0.04
## 1951 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 -0.02
## 1958 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.02 0.00 0.01 -0.04
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## 2025 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.01 0.00 0.00 0.04
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## 2057 0.07 0.00 -0.01 -0.06 -0.06 0.01 0.06 0.22_*
## 2073 0.01 0.00 0.00 -0.06 -0.01 0.00 0.01 -0.07
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## 2079 0.01 0.00 0.00 -0.05 0.00 0.00 0.01 -0.05
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## 2094 0.00 0.01 0.00 -0.04 -0.04 0.01 -0.03 0.13
## 2095 -0.01 0.01 0.00 -0.03 -0.03 0.01 -0.02 0.11
## 2109 0.03 -0.04 -0.01 0.00 0.00 0.01 0.00 0.05
## 2111 0.00 -0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01
## 2145 0.05 -0.01 -0.02 0.06 -0.01 0.00 0.03 -0.15
## 2150 0.03 0.00 -0.01 0.05 -0.01 -0.01 0.05 -0.13
## 2151 0.03 -0.01 -0.01 0.04 -0.01 -0.02 0.05 -0.13
## 2162 -0.01 -0.02 -0.07 0.01 -0.01 0.03 0.03 -0.16
## 2164 0.00 -0.03 -0.10 0.01 0.00 0.03 0.06 -0.20
## 2184 -0.03 -0.07 -0.03 0.01 0.02 -0.23 0.16 0.31_*
## 2200 -0.08 0.04 -0.03 0.02 -0.08 -0.34 0.25 0.39_*
## 2298 -0.01 -0.01 0.07 -0.01 -0.01 0.02 -0.01 -0.13
## 2299 -0.17 -0.01 0.10 -0.02 -0.02 0.01 -0.02 -0.24_*
## 2300 -0.18 -0.02 -0.01 0.00 -0.03 0.04 0.01 -0.25_*
## 2301 -0.14 -0.02 0.08 -0.02 -0.02 0.02 -0.01 -0.20
## 2302 -0.15 -0.02 0.08 -0.01 -0.04 0.02 0.01 -0.21
## 2303 0.08 -0.02 0.06 -0.01 -0.01 0.03 0.00 -0.16
## 2304 -0.19 -0.02 0.09 -0.02 -0.05 0.01 0.01 -0.25_*
## 2305 0.08 -0.02 0.06 -0.01 0.00 0.02 -0.01 -0.16
## 2306 0.15 0.01 -0.05 0.01 -0.01 0.07 0.01 -0.30_*
## 2307 0.08 0.00 0.07 -0.02 -0.02 0.03 0.00 -0.17
## 2308 -0.29 0.03 -0.03 0.00 -0.11 0.05 0.07 -0.41_*
## 2309 -0.17 0.02 0.11 -0.03 -0.06 0.01 0.02 -0.27_*
## 2310 -0.29 -0.02 -0.02 -0.01 -0.13 0.06 0.08 -0.43_*
## 2312 -0.16 0.04 0.11 -0.03 0.09 0.01 0.02 -0.29_*
## 2313 -0.24 0.04 0.14 -0.04 0.10 0.01 0.03 -0.37_*
## 2323 -0.04 0.01 0.01 0.11 -0.09 0.04 0.01 0.23_*
## 2346 0.00 0.00 0.00 -0.05 -0.08 0.02 0.09 0.21
## 2370 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.01
## 2383 -0.02 0.04 0.05 0.01 0.00 -0.04 -0.04 -0.14
## 2384 -0.02 0.03 0.05 0.01 0.00 -0.04 -0.04 -0.15
## 2386 -0.04 0.10 -0.01 0.03 0.01 -0.05 -0.06 -0.31_*
## 2388 -0.02 0.04 0.05 0.01 0.00 -0.04 -0.04 -0.16
## 2397 -0.05 0.03 -0.08 0.01 -0.04 0.01 0.00 -0.15
## 2406 0.03 0.06 0.14 0.00 0.08 0.01 0.03 0.23_*
## 2407 0.05 -0.06 0.15 -0.01 0.11 0.02 0.04 0.27_*
## 2418 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 -0.01 0.02
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## 2420 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 -0.01
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## 2423 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 -0.01
## 2425 0.01 -0.04 -0.05 -0.04 0.04 0.06 0.17 -0.30_*
## 2434 0.02 0.00 0.00 -0.05 0.00 0.01 0.01 0.11
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## 2497 0.02 0.01 0.28 0.00 -0.02 0.01 -0.01 0.30_*
## 2498 0.00 0.00 -0.06 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.06
## 2499 -0.01 0.02 0.32 0.00 -0.02 0.02 -0.02 0.35_*
## 2500 0.00 0.00 -0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.02
## 2501 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01
## 2502 0.00 0.00 -0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.01
## 2503 -0.05 0.02 0.51 0.00 -0.01 0.04 -0.04 0.55_*
## 2504 -0.05 0.02 0.48 -0.01 0.00 0.04 -0.04 0.52_*
## 2505 -0.04 0.01 0.43 -0.01 0.01 0.04 -0.04 0.47_*
## 2523 -0.01 0.00 0.00 -0.04 0.00 0.00 0.01 -0.04
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## 2526 -0.02 0.00 0.00 -0.05 0.00 0.00 0.01 -0.05
## 2527 -0.01 0.00 0.00 -0.02 0.00 0.00 0.01 -0.03
## 2529 0.01 0.00 0.00 -0.02 0.00 0.00 0.00 -0.03
## 2622 0.01 -0.01 -0.04 0.01 0.00 0.05 -0.04 -0.12
## 2703 -0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.02 0.01 0.02
## 2705 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.01 0.00 0.01
## 2714 0.28 -0.09 -0.01 0.02 -0.01 0.26 -0.35 0.52_*
## 2727 -0.02 0.01 -0.09 0.03 -0.01 0.06 -0.03 -0.23_*
## 2728 -0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.01 -0.05
## 2729 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.01 -0.05
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## 2765 0.05 0.01 0.00 -0.04 0.00 0.00 -0.05 0.14
## 2766 0.04 0.00 0.00 -0.04 0.00 0.00 -0.05 0.13
## 2767 0.04 0.00 0.00 -0.04 0.00 0.00 -0.05 0.13
## 2784 0.01 -0.01 -0.06 0.03 0.02 -0.02 -0.01 -0.18
## 2792 0.05 -0.02 -0.16 0.04 0.01 -0.03 -0.01 -0.24_*
## 2793 0.07 -0.07 -0.18 0.04 0.00 -0.03 -0.01 -0.27_*
## 2849 -0.04 -0.01 0.00 -0.01 -0.05 0.00 -0.01 0.10
## 2856 -0.04 -0.13 -0.01 0.02 -0.05 -0.16 0.10 0.22_*
## 2857 -0.04 -0.13 -0.01 0.02 -0.05 -0.16 0.10 0.22_*
## 2919 -0.05 -0.01 -0.24 0.02 0.01 0.03 -0.01 -0.29_*
## 2920 -0.03 -0.02 -0.24 0.02 0.01 0.03 0.00 -0.30_*
## 2931 0.04 0.00 -0.23 0.02 -0.01 0.03 0.01 -0.25_*
## 2932 0.02 0.14 -0.23 0.02 -0.01 0.02 0.01 -0.29_*
## 2934 0.01 0.00 0.15 0.01 0.01 0.00 0.01 0.22_*
## 2935 0.00 0.10 0.25 0.01 0.02 0.01 0.03 0.37_*
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## cov.r cook.d hat
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## StudRes Hat CookD
## 1202 2.498388 0.099517745 0.04590668
## 1908 1.232809 0.118449073 0.01361155
## 1909 1.611633 0.166276602 0.03451542
## 2308 -5.217654 0.006096526 0.01103363
## 2310 -5.594529 0.005757286 0.01195866Propuesta: Planteamiento de modelos separados
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