library(rio)
setwd("/Users/paulachata/Downloads")
data=import("dataPeru.xlsx")
data$perc_contrib_sunat <- (data$contribuyentesSunat / data$pobTotal) * 100
data$perc_pea_ocupada <- (data$peaOcupada / data$pobTotal) * 100
#pregunta1
modelo= lm(buenEstado ~ perc_contrib_sunat + perc_pea_ocupada, data = data)
summary(modelo)
##
## Call:
## lm(formula = buenEstado ~ perc_contrib_sunat + perc_pea_ocupada,
## data = data)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -10.0928 -4.3610 0.2575 4.4003 11.0196
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -22.6095 15.9617 -1.416 0.171
## perc_contrib_sunat 0.1003 0.3121 0.321 0.751
## perc_pea_ocupada 1.0218 0.6424 1.590 0.126
##
## Residual standard error: 6.299 on 22 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.4669, Adjusted R-squared: 0.4184
## F-statistic: 9.633 on 2 and 22 DF, p-value: 0.000989
##como elegir ###ambos valores de p son mayores a 0,05, asi que ninugno es estadÃsticamente significativo ###no tienen el mismo efecto tampoco ###no se puede decir que uno tiene más efecto que el otro, porque no son significativos
#pregunta2
modelo_pea= lm(peaOcupada ~ contribuyentesSunat + buenEstado, data = data)
summary(modelo_pea)
##
## Call:
## lm(formula = peaOcupada ~ contribuyentesSunat + buenEstado, data = data)
##
## 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 **
## contribuyentesSunat 9.206e-01 1.741e-02 52.872 < 2e-16 ***
## buenEstado -1.412e+03 1.983e+03 -0.712 0.48395
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 74540 on 22 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9932, Adjusted R-squared: 0.9926
## F-statistic: 1603 on 2 and 22 DF, p-value: < 2.2e-16
##como elegir ###ambos no son significativos porque uno es mayor a 0,05 ###la segunda tampoco porque uno si lo es ###escolares es la que no tiene efecto ###la D es la correcta porque la E habla de la variable dependiente