Importación de datos (generar la variable de
residuos)
library(stargazer)
library(readr)
ejemplo_regresion <- read_csv("C:/Users/Jacqueline Vanessa/Desktop/UES/Ciclo I - 2022/EMA118/TAREAS/UNIDAD 2/Prueba clase - sesion asincronica 4/ejemplo_regresion.csv")
# Corriendo el modelo de regresión
regresion<-lm(formula = Y~X1+X2,data = ejemplo_regresion)
stargazer(regresion,title = "Modelo Estimado", type = "html")
Modelo Estimado
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Dependent variable:
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Y
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X1
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0.237***
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(0.056)
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X2
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-0.0002***
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(0.00003)
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Constant
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1.564***
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(0.079)
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Observations
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25
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R2
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0.865
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Adjusted R2
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0.853
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Residual Std. Error
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0.053 (df = 22)
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F Statistic
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70.661*** (df = 2; 22)
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Note:
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p<0.1; p<0.05;
p<0.01
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Pruebas de normalidad de los residuos
library(fitdistrplus)
ajuste_normal<-fitdist(data = regresion$residuals,distr = "norm")
plot(ajuste_normal)
Prueba de JB
library(normtest)
jb.norm.test(regresion$residuals)
##
## Jarque-Bera test for normality
##
## data: regresion$residuals
## JB = 0.93032, p-value = 0.49
Prueba de KS (Lilliefors)
library(nortest)
lillie.test(regresion$residuals)
##
## Lilliefors (Kolmogorov-Smirnov) normality test
##
## data: regresion$residuals
## D = 0.082345, p-value = 0.9328
Prueba de Shapiro
shapiro.test(regresion$residuals)
##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: regresion$residuals
## W = 0.97001, p-value = 0.6453