library(rio)

data = import("dataPeru.xlsx")

“DEPARTAMENTO” : Departamento del Peru “UBIGEO”: Ubigeo del departamento “buenEstado”: Porcentaje de locales escolares en buen estado “contribuyentesSunat”: Cantidad de contribuyentes a la SUNAT (PEA) “peaOcupada”: Cantidad de PEA ocupada “pobUrbana”: poblacion urbana (PEA) “PobRural”: poblacion rural (PEA) “pobTotal” Poblacion total (PEA)

#PREGUNTA 1 Al querer probar la hipotesis que los locales escolares en buen estado dependen del porcentaje de la poblacion que contribuye a la SUNAT; y del porcentaje de la PEA que está laborando; se llega a comprobar que (con una significancia del 0.05):

modelo1 =lm(buenEstado~peaOcupada + contribuyentesSunat, data = data)
summary(modelo1)

## 
## Call:
## lm(formula = buenEstado ~ peaOcupada + contribuyentesSunat, data = data)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -10.589  -3.966  -1.347   1.907  21.518 
## 
## Coefficients:
##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)          1.865e+01  2.694e+00   6.922 5.98e-07 ***
## peaOcupada          -1.596e-05  2.241e-05  -0.712    0.484    
## contribuyentesSunat  1.786e-05  2.060e-05   0.867    0.395    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 7.925 on 22 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.1561, Adjusted R-squared:  0.07939 
## F-statistic: 2.035 on 2 and 22 DF,  p-value: 0.1546

#PREGUNTA 2

modelo2 =glm(peaOcupada~buenEstado + contribuyentesSunat, data = data)
summary(modelo2)

## 
## Call:
## glm(formula = peaOcupada ~ buenEstado + contribuyentesSunat, 
##     data = data)
## 
## Deviance Residuals: 
##    Min      1Q  Median      3Q     Max  
## -91867  -58573  -11166   46174  155851  
## 
## Coefficients:
##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)          1.155e+05  3.787e+04   3.049  0.00588 ** 
## buenEstado          -1.412e+03  1.983e+03  -0.712  0.48395    
## contribuyentesSunat  9.206e-01  1.741e-02  52.872  < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## (Dispersion parameter for gaussian family taken to be 5556700618)
## 
##     Null deviance: 1.7938e+13  on 24  degrees of freedom
## Residual deviance: 1.2225e+11  on 22  degrees of freedom
## AIC: 636.71
## 
## Number of Fisher Scoring iterations: 2