Econometría

En econometría siempre establecemos correlación entre variables La dependencia existente entre dos parámetros estimados de un modelo es medida por. La varianza. El coeficiente de variabilidad. r cuadrado. La covarianza.

Los parámetros estadísticos sirven como base de datos para el análisis En este ámbito un parámetro es estadísticamente óptimo cuando. Entre todo los eficientes es el más pequeño. De entro de todo los insesgados es el que menor presenta varianza. De todos los parámetros es el que presenta el signo correcto. Depende de preferencia personal y tradición.

Los mínimos cuadrados son utilizados en el ámbito econométrico En este ámbito el objetivo de los mínimos cuadrados es. Garantizar el cumplimiento de los supuestos. Lograr que la recta de regresión pase por el punto medio de Y y de X. Garantizar el cumplimiento de los supuestos. Garantizar el cumplimiento de las propiedades de todo buen estimador.

En el ámbito econométrico hacemos referencia a los estibadores Todo buen estimador debe ser. Debe ser insesgado. Debe ser homcedastico. Ser siempre positivo. Tener media cero.

Regresión y correlación simple Si el modelo Yx = B1 + u, se estima utilizando el método de MCO el coeficiente ordinario que se obtenga. Es igual a cero. Igual a uno. Puede ser mayor que cero. Puede ser mayor que uno.

Un estimador posee varias características, en este ámbito Señale cuál de las siguientes afirmaciones es la correcta. Todo estimador consistente es insesgado. Todo estimador consistente asintóticamente insesgado insesgado su varianza tiende a cero cuando el tamaño muestral tiende a infinito. Si un estimador asíntotamente insesgado con su varianza tiende a cero cuando el tamaño de la muestra tiende a infinito entonces el estimador es constante. Todo estimador insesgado es consistente.

La significación estadística de un parámetro En un modelo de regresión hacer referencia: La variable independiente (la regresada) se relaciona con una sola variable explicativa (la regresada). El rechazo de la hipótesis nula de que el dicho parámetro es igual a cero a favor de la alternativa del que es distinto de cero. La variable independiente (la regresada) se relaciona con una sola variable explicativa (la regresora). La variable dependiente (la regresora) se relaciona con una sola variable explicativa (la regresora).

La regresión múltiple, estudiamos la posible relación entre varias variables independientes (predictoras o explicativas) y otra variable dependiente (criterio, explicada, respuesta). Indique los supuestos del modelo de regresión múltiple. La varianza del error es 0. La varianza de las variables y los residuos es homosedásticas. El modelo es lineal en los parámetros. Todas son correctas.

El método de mínimos cuadrados ordinarios se atribuye a Carl Friedrich Gauss, matemático alemán. A partir de ciertos supuestos ¿Que nos presenta este método?. Presenta propiedades matemáticas que lo convierte en uno de los más débiles de la regresión. El método de mínimos cuadrados presenta propiedades sociales muy atractivas que lo han convertido en uno de los más eficaces y populares de la economía. Demuestra que mientras aumenta el tamaño de la muestra (n) los estimadores son diferentes. El método de mínimos cuadrados ordinarios presenta propiedades estadísticas muy atractivas que lo han convertido en uno de los más eficaces y populares del análisis de regresión.

Coeficiente de determinación r2: una medida de la “bondad del ajuste” El coeficiente de determinación r2 (caso de dos variables) o R2 (regresión múltiple) es: Es una medida comprendida que dice cuán bien se ajusta la línea de regresión maestral a los datos. Es una medida de asociación lineal o dependencia lineal solamente; su uso en la descripción de relaciones no lineales no tiene significado. Es un modelo matemático y estadístico obtenidos de datos históricos. Es un método deductivo que comprende de los particular a lo general.

El término número de grados de libertad Significa…. El total de restricciones. El número total de observaciones en la muestra (= n) menos el número de restricciones (lineales) independientes o de restricciones que se les impusieron. La total hipótesis. El total de métodos.

El marco básico del análisis de regresión es el MCRL. En que se basa MCRL. Es un conjunto de modelos. Es un conjunto de teorías. En un conjunto de supuestos. Es un conjunto de regresiones.

Un método de estimación puntual con algunas propiedades teóricamente más fuertes que las del método de MCO es el método de máxima verosimilitud (MV).donde vero significa verdad y similitud semejante ¿Que nos demuestra este método?. Demuestra que si existe un gran número de variables aleatorias dependientes con idéntica distribución. Demuestra que mientras que entre menor sea la muestra los estimadores suelen ser parecidos. Demuestra que mientras aumenta el tamaño de la muestra (n) los estimadores son diferentes. Demuestra que conforme aumenta el tamaño de la muestra n, los dos estimadores de σ2 tienden a ser iguales.

La llamada teoría clásica de la inferencia estadística consta de ramas, a saber: Modelo clásico de regresión lineal normal (MCRLN) ¿Cuántas ramas consta la teoría clásica de la inferencia estadística?. Modelo lineal en los parámetros. Media nula y exogeneidad estricta. Estimación y pruebas de hipótesis. Todas las anteriores.

Si a los supuestos del modelo clásico de regresión lineal (MCRL) analizados en el capítulo 3 se añade el supuesto de normalidad para ui. Obtenemos lo que se conoce como: Modelo clásico de regresión lineal normal (MCRLN). Media nula y exogeneidad estricta. Pruebas de hipótesis. Todas las anteriores.

Con el supuesto de normalidad, se derivan con facilidad las distribuciones de probabilidad de los estimadores de MCO. Una propiedad de la distribución normal es: Cualquier función lineal de variables normalmente distribuidas estará también normalmente distribuida. Función Lineal de Variables. búsqueda directa o método de ensayo y error,. Todas las anteriores.

Estimación por intervalos: algunas ideas básicas; En estadística, la confiabilidad de un estimador puntual se mide por su error estándar. Por tanto, en lugar de depender de un solo estimador puntual, se puede construir un intervalo alrededor : Seleccionar la respuesta correcta y completar. De un gran número de variables aleatorias dependientes con idéntica distribución. La variación de las variables estimadas. Del Estimador puntual. De variables aleatorias independientes con idéntica distribución, entonces.

En el lenguaje estadístico, la hipótesis planteada se la conoce como hipótesis nula y se denota con el símbolo Ho. La hipótesis nula suele probarse frente a una: Hipótesis alternativa. Hipótesis de dos colas. Variable estimada. Hipótesis de correlación.

Evaluación de los resultados del análisis de regresión, Pruebas de normalidad aunque se han estudiado diversas pruebas de normalidad en la teoría solo consideramos tres. Elija la opción correcta. Demuestra que si existe un gran número de variables aleatorias dependientes con idéntica distribución. MLP , MCRLN e intervalo de confianza. Histograma de residuos, gráfica de probabilidad normal y prueba Jarque - Bera. Demuestra las variables estimadas, correlación y distribución.

Extensiones del modelo de regresión lineal con dos variables Estos modelos se conocen como regresión a través del…. Origen. Valor estimado. Variables. Numero de variables.

Extensiones del modelo de regresión lineal con dos variables En el modelo log-lineal, la regresada y la(s) regresora(s) se expresan en forma…. dependiente. variada. Algebraica. logarítmica.

Extensiones del modelo de regresión lineal con dos variables En los modelos recíprocos, la regresada o la regresora se expresa en forma recíproca o inversa para ¿. Denotar relaciones no lineales entre variables económicas. Adoptar un tema central. Formulación correcta de la varianza. Denota todo lo relacionado con las variables establecidas.

Extensiones del modelo de regresión lineal con dos variables Modelos semilogarítmicos: log-lin y lin-log Este modelo es como cualquier otro modelo de regresión lineal en el sentido de que los parámetros β1 y β2 son. Son lineales. centrales. Variados. relacionados.

Una propiedad importante de R2 es que es una función no decreciente del número de variables explicativas o de regresoras presentes en el modelo; a medida que aumenta el número de regresoras, R2 aumenta casi invariablemente y nunca disminuye. Planteado de otra forma. Una variable adicional Y no reduce R2. Una variable adicional X no reduce R2. Una variable adicional Y reduce R2. Una variable adicional X reduce R2.

Para el modelo de regresión con tres variables podemos calcular tres coeficientes de correlación: r12, r13 y r23; observe que el subíndice 1 representa a Y por conveniencia notacional. ¿Cómo se denomina estos coeficientes de correlación?. Coeficientes de correlación bruta o parcial, o coeficientes de correlación de orden cero, y se calculan a partir de la definición del coeficiente de correlación. Coeficientes de correlación bruta o parcial, o coeficientes de correlación de orden uno, y se calculan a partir de la definición del coeficiente de correlación. Coeficientes de correlación bruta o simple, o coeficientes de correlación de orden cero, y se calculan a partir de la definición del coeficiente de correlación. Coeficientes de correlación bruta o simple, o coeficientes de correlación de orden uno, y se calculan a partir de la definición del coeficiente de correlación.