Questions: Se quiere estimar el salario de un trabajador en función de los años de experiencia laboral y los años de educación. Se tomó una muestra de 15 trabajadores con los siguientes datos: Salario (en miles de pesos) Experiencia (en años) Años de educación --- --- --- 550 16 7 482 9 10 721 16 11 365 10 9 735 9 5 500 8 10 565 9 8 610 10 14 486 11 16 555 8 10 820 10 12 662 12 15 748 8 18 648 6 16 653 11 14 Utilizando un modelo de regresión lineal para analizar la relación entre el salario en función de la experiencia y los años de educación. ¿Cuál es el valor del estadistico de prueba de Durbin-Watson para este modelo de regresión? (A) 1,226 (B) 2.806 (C) 2.278 (D) 2,721 (E) 1,410

Se tiene una muestra de 15 trabajadores con datos sobre su salario (en miles de pesos), años de experiencia laboral y años de educación. Se utilizó un modelo de regresión lineal para analizar la relación entre el salario \( y \) y las variables independientes: experiencia \( x_1 \) y años de educación \( x_2 \).

Los resultados del modelo de regresión son los siguientes:

• Intercepto (\( \alpha \)): \( 455.1843 \)
• Coeficiente de experiencia (\( \beta_1 \)): \( 5.0400 \)
• Coeficiente de años de educación (\( \beta_2 \)): \( 8.5778 \)

El \( R^2 \) del modelo es \( 0.069 \), lo que indica que el modelo explica aproximadamente el \( 6.9\% \) de la variabilidad en el salario.

El estadístico de Durbin-Watson se calcula para evaluar la autocorrelación de los residuos del modelo. El valor obtenido es:

\[ DW = 2.7213 \]

El valor del estadístico de Durbin-Watson \( DW = 2.7213 \) sugiere que no hay autocorrelación significativa en los residuos, ya que se encuentra cerca de 2.

Comparando el valor obtenido con las opciones proporcionadas, el valor del estadístico de Durbin-Watson corresponde a la opción (D):

\[ \boxed{2.721} \]