Expansión de la CASEN sobre el CENSO compendio 2017 RURAL
De ingresos sobre una categoría de respuesta
VE-CC-AJ
DataIntelligenceMartes 06-07-2021
Abstract
Expandiremos los ingresos promedios comunales obtenidos de la CASEN sobre la pregunta (P15): “Nivel del curso más alto aprobado” en la categoría de respuesta “Profesional” (12), que más alto correlaciona con los ingresos expandidos (obtenidos de la multiplicación del ingreso promedio y los habitantes), ambos a nivel comunal.
Haremos el análisis sobre todas las regiones de Chile.
Ensayaremos diferentes modelos dentro del análisis de regresión cuya variable independiente será: “frecuencia de población que posee la variable Censal respecto a la zona” y la dependiente: “ingreso expandido de la Casen por zona”
Lo anterior para ir combinando a nivel nacional los mejores modelos para construir una tabla de valores predichos.
0 Matriz de correlaciones:
Matriz de correlaciones
1 Región 01
Análisis de regresión
Coeficiente de determinación
0.9052
Ecuación de regresión
\[ \hat Y = 24487784 + 1151850 \cdot X \]
2 Región 02
Análisis de regresión
Coeficiente de determinación
0.8826
Ecuación de regresión
\[ \hat Y = {2260.52}^2 + 2 \cdot 2260.52 \cdot 1057.83 \sqrt{X}+ 1057.83^2 \cdot X \]
3 Región 03
Análisis de regresión
Coeficiente de determinación
0.5439
Ecuación de regresión
\[ \hat Y = {2456.4}^2 + 2 2456.4 1834.0 \ln{X}+ 1834.0 ^2 ln^2X \]
4 Región 04
Análisis de regresión
Coeficiente de determinación
0.6022
Ecuación de regresión
\[ \hat Y = { 2430.2}^2 + 2 \cdot 2430.2 \cdot 1183.4 \sqrt{X}+ 1183.4^2 \cdot X \]
5 Región 05
Análisis de regresión
Coeficiente de determinación
0.6772
Ecuación de regresión
\[ \hat Y = e^{15.51609+0.76419 ln{X}} \]
6 Región 06
Análisis de regresión
Coeficiente de determinación
0.6037
Ecuación de regresión
\[ \hat Y = {1896.07}^2 + 2 \cdot 1896.07 \cdot 1384.54 \sqrt{X}+ 1384.54^2 \cdot X \]
7 Región 07
Análisis de regresión
Coeficiente de determinación
0.6037
Ecuación de regresión
\[ \hat Y = {1740.6}^2 + 2 \cdot 1740.6 \cdot 1554.5 \sqrt{X}+ 1554.5^2 X \]
8 Región 08
Análisis de regresión
Coeficiente de determinación
0.6037
Ecuación de regresión
\[ \hat Y = (1896.07)^2 + 2 \cdot 1896.07 \cdot 1384.54 \cdot \sqrt{X}+ 1384.54^2 \cdot X \]
9 Región 09
Análisis de regresión
Coeficiente de determinación
0.5112
Ecuación de regresión
\[ \hat Y = -7978472 + 16016176 \cdot \sqrt {X} \]
10 Región 10
Análisis de regresión
Coeficiente de determinación
0.631
Ecuación de regresión
\[ \hat Y = -6129734 + 13841041 \cdot \sqrt {X} \]
11 Región 11
Análisis de regresión
Coeficiente de determinación
0.7675
Ecuación de regresión
\[ \hat Y = {1294.51}^2 + 2 \cdot 1294.51 \cdot 1003.65 \sqrt{X}+ 1003.65^2 \cdot X \]
12 Región 12
Análisis de regresión
Coeficiente de determinación
0.7694
Ecuación de regresión
\[ \hat Y = {1034.6}^2 + 2 \cdot 1034.6 \cdot 1285.4 \sqrt{X}+ 1285.4^2 \cdot X \]
13 Región 13
Análisis de regresión
Coeficiente de determinación
0.7609
Ecuación de regresión
\[ \hat Y = e^{15.57452+0.72853 \cdot ln{X}} \]
14 Región 14
Análisis de regresión
Coeficiente de determinación
0.5408
Ecuación de regresión
\[ \hat Y = {2233.02}^2 + 2 \cdot 2233.02 \cdot 1112.56 \sqrt{X}+ 1112.56^2 \cdot X \]
15 Región 15
Análisis de regresión
Coeficiente de determinación
0.8241
Ecuación de regresión
\[ \hat Y = e^{15.13523+0.93326 \cdot ln{X}} \]
16 Región 16
Análisis de regresión
Coeficiente de determinación
0.6256
Ecuación de regresión
\[ \hat Y = {1812.16}^2 + 2 \cdot 1812.16 \cdot 1218.55 \cdot \sqrt{X}+ 1218.55 ^2 \cdot X \]
Tabla unida