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Inferencia y predicción en Gran Catamarca
Descargá el archivo, trabajalo con el programa que uses y comprobá los resultados. Varias respuestas traen además los números equivocados más probables, con el motivo de cada uno.
El archivo
INDEC, Encuesta Permanente de Hogares, base usuario, 1º trimestre de 2026. Ocupados con ingreso declarado de la ocupación principal, total de 31 aglomerados urbanos. Es el mismo archivo del caso de ingresos.
Descargar el CSV15.448 filas · separador, · UTF-8
aglomerado- código de aglomerado del INDEC; 22 = Gran Catamarca
sexo- 1 = varón, 2 = mujer
edad- en años cumplidos
nivel_ed- 1 = primario incompleto, 2 = primario completo, 3 = secundario incompleto, 4 = secundario completo, 5 = superior universitario incompleto, 6 = superior universitario completo, 7 = sin instrucción
cat_ocup- 1 = patrón, 2 = cuenta propia, 3 = asalariado
ingreso_ocup_principal- ingreso mensual de la ocupación principal, en pesos
ponderador- PONDIIO: el ponderador de los ingresos, que corrige por quienes no declararon
El mismo modelo, ln(ingreso) = b₀ + b₁·mujer + b₂·univ + b₃·edad, solo con los asalariados de Gran Catamarca (aglomerado = 22). Usá como variable dependiente el logaritmo natural del ingreso, ln(ingreso_ocup_principal), y armá dos indicadoras: mujer = 1 si sexo = 2 y univ = 1 si nivel_ed = 6 (superior universitario completo). Sin ponderar y como si fuera una muestra aleatoria simple: con el diseño de la EPH los errores estándar serían más grandes.
1) ¿Cuál es el error estándar del coeficiente de
mujer?Ver la respuesta
0,06tolerancia ±0
0,0597, con 444 casos. Con los 11.340 asalariados del país era 0,0131.
2) ¿Cuánto vale el estadístico t de ese coeficiente?
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-6,22tolerancia ±0,01
t = −0,3715 / 0,0597 = −6,222, con 440 grados de libertad: p menor que 0,000001.
3) ¿Cuál es el límite inferior del intervalo del 95 % para ese coeficiente?
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-0,49tolerancia ±0
b₁ ± t·EE = (−0,4889; −0,2542). En porcentaje, la brecha va de 22,4 % a 38,7 %.
4) ¿Qué ingreso predice el modelo para una mujer universitaria de 40 años, en pesos?
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924.485,5tolerancia ±1.000
ln(ŷ) = 12,9798 − 0,3715 + 0,6731 + 0,01139 × 40 = 13,7370, y e^13,7370 = 924.485 pesos. Al volver del logaritmo, eso estima la mediana, no la media.
Si te dio otro número
- 13,74 — Es la predicción en logaritmos: falta volver a pesos.
5) ¿Cuál es el límite inferior del intervalo de predicción del 95 % para el ingreso de una mujer así, en pesos?
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272.966,03tolerancia ±2.000
En logaritmos, ŷ ± t·s·√(1 + x₀′(X′X)⁻¹x₀); en pesos, de 272.966 a 3.131.062.
Si te dio otro número
- 824.937,74 — Es el límite del intervalo de confianza para la media, no el de predicción.
6) ¿Y el límite superior, en pesos?
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3.131.061,5tolerancia ±10.000
3.131.062: el intervalo va de 0,30 a 3,39 veces la predicción. El de confianza para la media, de 824.938 a 1.036.046, es mucho más angosto: el modelo estima bien el centro, pero una persona concreta se aparta mucho de él.
Si te dio otro número
- 1.036.045,99 — Es el límite del intervalo de confianza para la media, no el de predicción.
Las respuestas se recalculan a partir del mismo archivo que se descarga —no de los microdatos originales— y el SHA-256 se comprueba en cada compilación, así que corresponden exactamente a lo que bajaste. Cómo se hace.