El modelo de Gauss, modelo clásico o estándar de regresión lineal (MCRL), es el cimiento de la mayor parte de la teoría econométrica.
¿Cuál de estos supuestos pertenece al teorema de Gauss Markov? Modelo lineal en los parámetros. Media nula y exogeneidad estricta Homocedasticidad Todas las anteriores .
El modelo clásico de regresión lineal normal supone que cada ui está normalmente distribuida con algunos supuestos.
Estos supuestos se expresan de manera más compacta como: 𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎 = 𝐸(Ui) = 0 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑧𝑎:𝐸(𝑈𝑖 − 𝐸(𝑈𝑖))2 = 𝐸(𝑈𝑖2𝑖) = 𝛼2
𝑈𝑖~𝑁(0,𝛼2) 𝑐𝑜𝑣(𝑈𝑖, 𝑈𝑗):= 𝐸(((Ui − E(Ui))) = E(Ui,Uj) = 0 i ≠ j.
El modelo clásico de regresión lineal normal puede dar solución a algo que los otros modelos.
A que se refiere:
El MCRLN hace suposiciones respecto a la naturaleza probabilística de ui. Que trabaja con más variables Es más precisa que los otros modelos Engloba un amplio número de variables.
Teorema central del límite (TCL), es una teoría estadística que establece que, dada una muestra suficientemente grande de la población, la distribución de las medias muestrales seguirá una distribución normal.
¿Que nos demuestra este teorema? Demuestra que si existe un gran número de variables aleatorias dependientes con idéntica distribución. Demuestra la variación de las variables estimadas. Demuestra la diferencia entre las variables estimadas y la correlación de las variables. Demuestra que, si existe un gran número de variables aleatorias independientes con idéntica distribución, entonces, con pocas excepciones, la distribución de su suma tiende a ser normal a medida que se incrementa al infinito el número de tales variables.
Decimos que son estimadores y que sus valores cambiarán de muestra en muestra.
¿Cómo se les denomina? Variables estimadas Variables proyectadas Variables aleatorias Variables estadísticas.
En el contexto de regresión se supone, por lo general, que las u tienen la distribución de probabilidad normal. Si a los supuestos del modelo clásico de regresión lineal (MCRL) se añade el supuesto de normalidad para ui
Que se obtiene de esto?
Obtenemos el MCO Obtenemos el modelo clásico de regresión lineal normal (MCRLN). Obtenemos el modelo clásico de regresión lineal. Obtenemos el modelo de mínimos cuadrados.
El modelo econométrico es empírico (práctico, basado en la experiencia y en la observación de los hechos), no determinista (teórico, totalmente predecible en un momento dado si fuera posible conocer todos los datos).
¿Cuál es el estimador que se expresa en términos de las cantidades? Máxima verosimilitud Mínimos cuadrados ordinarios Estimadores por intervalos Mínima verosimilitud.
Una vez obtenidos los estimadores de MCO de los datos de la muestra, se obtiene sin problemas la línea de regresión muestral.
Seleccione la serie de pasos para obtener la línea de regresión muestral.
Pasa a través de las medias muéstrales de Y y X. 2.- El valor medio de Y estimada Yˆi es igual al valor medio de Y real. 3.- El valor medio de los residuos uˆ1 es cero.4.- Los residuos uˆi no están correlacionados con el valor pronosticado de Yi 5.- Los residuos uˆi no están correlacionados con Xi; es decir, ˆu i Xi = 0. El valor de la media X estimada Yˆi es igual al valor medio de Y real. 2.- El valor medio de los residuos uˆ1 es cero. 3.- Los residuos uˆi no están correlacionados con el valor pronosticado de Yi 4.- Los residuos uˆi no están correlacionados con Xi; es decir, ˆu i Xi _ 0. 5.-Pasa a través de las medias muéstrales de Y y X.
El valor del coeficiente de Y estimada Yˆi es igual al valor medio de Y real. 2.- Los residuos uˆi no están correlacionados con el valor pronosticado de Yi 3.- El valor medio de los residuos uˆ1 es cero. 4.- Los residuos uˆi no están correlacionados con Xi; es decir, ˆu i Xi _ 0. 5.-Pasa a través de las medias muéstrales de Y y X. No pasa a través de las medias muéstrales de Y y X. 2.- El valor medio de Y estimada Yˆi es igual al valor medio de Y real. 3.- El valor medio de los residuos uˆ1 es cero.4.- Los residuos uˆi no están correlacionados con el valor pronosticado de Yi 5.- Los residuos uˆi no están correlacionados con Xi; es decir, ˆu i Xi = 0.
Si restamos 𝑌⃗ = 𝛽1⃗+ 2⃗ X la ecuación de la 𝑌⃗ = 𝛽1⃗ + 𝛽2 X +U2
el resultado es donde yi y xi, de acuerdo con lo convenido,
¿cómo se conoce a esta fórmula?
𝑌⃗ = 𝛽2𝑥𝑖⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗ +𝑈𝑖⃗⃗⃗
Forma de desviación Forma de correlación Forma de estimación Forma de auto desviación.
El modelo de Gauss, modelo clásico o estándar de regresión lineal (MCRL), es el cimiento de la mayor parte de la teoría econométrica.
¿Cuál de estos supuestos pertenece al teorema de Gauss Markov? Modelo lineal en los parámetros. Media nula y exogeneidad estricta Homocedasticidad Todas las anteriores.
La inferencia estadística es el conjunto de métodos y técnicas que permiten inducir, a partir de la información empírica proporcionada por una muestra, cual es el comportamiento de una determinada población con un riesgo de error medible en términos de probabilidad y consta de dos ramas.
¿Cuáles son estas ramas en las que se divide? Estimación y Prueba de hipótesis Varianza y Estimación Hipótesis y Varianza Regresión Lineal y Estimación.
A medida que aumenta el ingreso familiar, el consumo familiar, en promedio, también aumenta.
¿Qué sucede con el consumo de una familia en relación con su nivel de ingreso fijo? El consumo de una familia en particular no necesariamente disminuye a medida que lo hace el nivel de ingreso El consumo de una familia en particular no necesariamente aumenta a medida que lo hace el nivel de ingreso
El consumo de una familia en particular necesariamente aumenta a medida que lo hace el nivel de ingreso El consumo de una familia no necesariamente es promedio a medida que lo hace el nivel de ingreso
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¿Por qué no se crea un modelo de regresión múltiple con tantas variables como sea posible?
Las razones son:
Vaguedad de la teoría, falta de disponibilidad de datos Variables centrales y variables periféricas, aleatoriedad intrínseca en el comportamiento humano, variables representantes (proxy) inadecuadas. Principio de parsimonia, forma funcional incorrecta Todas las anteriores .
Conocido también como estadístico (muestral), no es más que una regla, fórmula o método para estimar el parámetro poblacional a partir de la información suministrada por la muestra disponible.
Este concepto de aleatoriedad, pertenece a: Estimador Estimación Perturbación Regresión .
La regla básica de 2T
Señala que:
Si el número de grados de libertad es 20 o más, y si α, el nivel de significancia, se fija en 0.05, se rechaza la hipótesis nula β2 _ 0 si el valor de t [ _ β ˆ 2/ee (β ˆ 2)] es superior a 2 en valor absoluto. Si el número de grados de libertad es 69 o más, y si α, el nivel de significancia, se fija en 0.10, se rechaza la hipótesis nula β2 _ 0 si el valor de t [ _ β ˆ 2/ee (β ˆ 2)] es superior a 6 en valor absoluto. Si el número de grados de libertad es 10 o más, y si α, el nivel de significancia, se fija en 0.70, se rechaza la hipótesis nula β2 _ 0 si el valor de t [ _ β ˆ 2/ee (β ˆ 2)] es superior a 4 en valor absoluto. Si el número de grados de libertad es 80 o más, y si α, el nivel de significancia, se fija en 0.30, se rechaza la hipótesis nula β2 _ 0 si el valor de t [ _ β ˆ 2/ee (β ˆ 2)] es superior a 7 en valor absoluto.
El término de perturbación o de error, es una variable aleatoria (estocástica) con propiedades probabilísticas bien definidas. Este representa todos los factores que afectan el consumo pero que no se consideran en el modelo en forma explícita.
La ecuación es un ejemplo de un modelo econométrico. Técnicamente, es
un ejemplo de un modelo de regresión lineal:
Y β1 + β2X + u E(Y | Xi) = f (Xi) E(Y | Xi) = β1 + β2X ui = Yi − E(Y | Xi) .
Un economista laboral quizá desee estudiar la tasa de cambio de los salarios monetarios o nominales en relación con la tasa de desempleo. Las cifras históricas aparecen en el diagrama de dispersión de la figura 1.3. La curva de esta fi gura es un ejemplo de la célebre curva de Phillips, que relaciona los cambios en los salarios nominales con la tasa de desempleo.
Que permite conocer este tipo de diagrama: Estimar la elasticidad del precio (es decir, la respuesta a variaciones del precio) de la demanda del producto y permite determinar el precio que maximiza las ganancias. Predecir el cambio promedio en los salarios nominales con una cierta tasa de desempleo. Consiste en la inversión constante en Activos operativos como resultado de las ventas constantes a través del tiempo. Un estudio de este tipo es de gran ayuda para encontrar la elasticidad de la demanda respecto de los gastos publicitarios.
Este método de estimación suele ser más intuitivo y matemáticamente más sencillo..
A que método hace referencia el siguiente concepto general.
Máxima Verosimilitud Mínima Verosimilitud. MCO Máximos Cuadrados Ordinarios.
El método de mínimos cuadrados presenta propiedades estadísticas muy atractivas que lo han convertido en uno de los más eficaces y populares del análisis de regresión.
Cual fue el autor de este método: Jhon Arrow Gujarati Jhon Maynard Keynes Carl Friedrich Gauss.
Se pueden emplear en la función de regresión para poder analizar eficazmente datos estadísticos la función de regresión muestral.
A que hace referencia la siguiente formula: Yi = B1+B2Xi+ ui FRP de una variable FRP de tres variables FRP de cuatro variables FRP de dos variables.
Para poder determinar la FMR primero hay que establecer una ecuación que sea el paso inicial para poder realizar el respectivo desarrollo.
A que hace referencia esta fórmula: Muestra que los uˆi (los residuos) son simplemente las similitudes entre los valores observados y los estimados de Y
Muestra que los uˆi (los residuos) son simplemente las diferencias entre los valores observados y los estimados de X No muestra que los uˆi (los residuos) son simplemente las diferencias entre los valores observados y los estimados de Y.
Muestra que los uˆi (los residuos) son simplemente las diferencias entre los valores observados y los estimados de Y.
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Propiedades numéricas son las que se mantienen como consecuencia del uso de mínimos cuadrados ordinarios, sin considerar la forma como se generaron los datos
Seleccione las propiedades estadísticas de los estimadores MCO Los estimadores de MCO se expresan únicamente en términos de las cantidades (es decir, X y Y) observables (es decir, muestras). Por consiguiente, se calculan con facilidad Los estimadores de MCO se expresan diversamente en términos de las cantidades (es decir, X y Y) observables (es decir, muestras). Por consiguiente, se calculan con facilidad.
Los estimadores de MCA se expresan diversamente en términos de las cantidades (es decir, O y Y) observables (es decir, muestras.
Son estimadores impuntuales: dada la muestra, cada estimador proporciona un solo valor (puntual) del parámetro poblacional pertinente.
Los datos recopilados por estas organizaciones pueden ser de naturaleza experimental o no experimental.
En los datos experimentales, frecuentes en las ciencias naturales, el investigador suele…. el investigador no suele recabar los datos con algunos factores constantes y evaluar el efecto de otros en un fenómeno dado.
el investigador suele recabar los datos con algunos factores constantes y evaluar el efecto de otros en un fenómeno dado. el investigador suele pedir los datos con algunos factores inconstantes y evaluar el efecto de otros en un fenómeno dado. el investigador permite recabar los porcentajes con algunos factores constantes y evaluar el efecto de otros en un fenómeno.
La función de esperanza condicional (FEC), función de regresión poblacional (FRP) o regresión poblacional (RP).
Simbólicamente E(Y | Xi ) _ f (Yi ) E(Y | Xi ) _ f (Xi ) E(Y | Yi ) _ f (Xi ) E(Y | Xi ) _ f (YXi ).
β1 y β2 son parámetros no conocidos pero fijos
Que se denominan: coeficientes de regresión y correlación coeficientes de regresión y, también de intersección y de pendiente Coeficientes independientes Coeficientes lineales .
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