ECONOMETRIA UNACH ALE.

Detección de la multicolinealidad. Los intervalos basados en estos serán innecesariamente. Los intervalos de confianza basados en estos últimos serán innecesariamente grandes. Una R elevada pero pocas razones t significativas.

Consecuencias de utilizar MCO en presencia de heteroscedasticidad. Los intervalos de confianza basados en estos últimos serán innecesariamente grandes. Las propiedades de los estimadores de MCO se mantienen el insesgamiento y consistencia, sin embargo, estos ya no son eficientes. Es probable que una sola estimación difiera del valor verdadero.

El método de mínimos cuadrados generalizados. Toma en cuenta la variabilidad desigual de la variable dependiente Y, por consiguiente, es capaz de producir estimadores que son MELI. Como resultado, es probable que las pruebas t y F den resultados imprecisos. Toma en cuenta la variabilidad desigual de la variable dependiente X.

En presencia de heteroscedasticidad se presenta que: Las propiedades de los estimadores de MCO se mantienen el insesgamiento y consistencia, sin embargo, estos ya no son eficientes. Es la probabilidad de que el intervalo aleatorio contenga al verdadero valor de β. La probabilidad de cometer un error de tipo I.

Debido a las fluctuaciones muéstrales el valor de los β. Es probable que una sola estimación difiera del valor verdadero. Es probable que una sola estimación difiera del valor verdadero. Las propiedades de los estimadores de MCO se mantienen el insesgamiento y consistencia, sin embargo, estos ya no son eficientes.

6. El intervalo de confianza. Es la probabilidad de que el intervalo aleatorio contenga al verdadero valor de β. En este caso, se rechaza la hipótesis nula. Toma en cuenta la variabilidad desigual de la variable dependiente Y, por consiguiente, es capaz de producir estimadores que son MELI.

7. El valor α de determina. Es probable que una sola estimación difiera del valor verdadero. La probabilidad de cometer un error de tipo I. En este caso, se rechaza la hipótesis nula.

8. En el lenguaje de las pruebas de significancia, se dice que un estadístico es estadísticamente significativo si el valor del estadístico de prueba cae en la región crítica. Es la probabilidad de que el intervalo aleatorio contenga al verdadero valor de β. La probabilidad de cometer un error de tipo I. En este caso, se rechaza la hipótesis nula.

9. En el procedimiento de las pruebas de significancia bilaterales, es cuando. El valor del estadístico de prueba obtenido con los datos disponibles. Se consideran las dos colas extremas de la distribución de probabilidad relevante, las regiones de rechazo, y se rechaza la hipótesis nula si cae en cualquiera de ellas. Las propiedades de los estimadores de MCO se mantienen el insesgamiento y consistencia, sin.

10. En la prueba de significancia de los coeficientes de regresión la decisión de aceptar o rechazar la H0 se toma con base en. La probabilidad de cometer un error de tipo I. En este caso, se rechaza la hipótesis nula. El valor del estadístico de prueba obtenido con los datos disponibles.

11. En presencia de heteroscedasticidad se presenta que: Las propiedades de los estimadores de MCO se mantienen el insesgamiento y consistencia, sin embargo, estos ya no son eficientes. El FIV muestra la forma como la varianza de un estimador se infla por la presencia de la multicolinealidad. Establecer como H0= β 2= 0 es un mecanismo para establecer si Y tiene relación con X, la variable explicativa.

12. factor inflacionario de la varianza (FIV). El FIV muestra la forma como la varianza de un estimador se infla por la presencia de la multicolinealidad. Es que las perturbaciones ui que aparecen en la función de regresión población son variables. El FIV muestra la forma como la varianza de un estimador se infla por la presencia de la multicolinealidad.

13. Hay diversas razones por las cuales se puede dar la heterocedasticidad, una de ellas es: La asimetría en la distribución de una o más regresoras incluidas en el modelo. Es que las perturbaciones ui que aparecen en la función de regresión población son variables. ¿Un determinado hallazgo es compatible con la hipótesis planteada o no lo es?.

14. La heteroscedasticidad. La asimetría en la distribución de una o más regresoras incluidas en el modelo. Es que las perturbaciones ui que aparecen en la función de regresión población son variables. Establecer como H0= β 2= 0 es un mecanismo para establecer si Y tiene relación con X, la variable explicativa.

15. La multicolinealidad se refiere a la existencia de. Las regresoras están relacionadas. También denominados valores críticos y no se expresan en valores porcentuales. Es que las perturbaciones ui que aparecen en la función de regresión población son variables.

16. La regla práctica 2t es objeto frecuente de prueba en el trabajo empírico y es un mecanismo para: Es la probabilidad de que el intervalo aleatorio contenga al verdadero valor de β. Los coeficientes de regresión de las variables X son indeterminados, y sus errores estándar, infinitos. Establecer como H0= β 2= 0 es un mecanismo para establecer si Y tiene relación con X, la variable explicativa.

17. Las pruebas de hipótesis responden a esta pregunta. ¿Un determinado hallazgo es compatible con la hipótesis planteada o no lo es?. Una R elevada pero pocas razones t significativas?. Toma en cuenta la variabilidad desigual de la variable dependiente Y?.

18. Los límites de confianza. Se utiliza la distribución normal. También denominados valores críticos y no se expresan en valores porcentuales. Los coeficientes de regresión de las variables X son indeterminados, y sus errores estándar, infinitos.

19. Para hacer afirmaciones probabilísticas de los estimadores β. Se utiliza la distribución normal. También denominados valores críticos y no se expresan en valores porcentuales. Las regresoras están relacionadas.

20. Si la multicolinealidad es perfecta. Los coeficientes de regresión de las variables X son indeterminados, y sus errores estándar, infinitos. Las regresoras están relacionadas. La asimetría en la distribución de una o más regresoras incluidas en el modelo.

21. Una de las consecuencias prácticas de la multicolinealidad. También denominados valores críticos y no se expresan en valores porcentuales. Los coeficientes de regresión de las variables X son indeterminados, y sus errores estándar, infinitos. Los intervalos de confianza tienden a ser mucho más amplios, lo cual propicia una aceptación más fácil de la hipótesis nula cero.

22. ¿Cuál es la característica de los datos transversales?. Da contenido empírico a gran parte de la teoría económica. Consisten en datos de una o más variables recopilados en el mismo punto del tiempo. Utiliza herramientas teóricas para estudiar algunos campos especiales de la economía y los negocios.

23. ¿Por qué la econometría es una disciplina?. El error estándar del estimador. Cuanto más significativa sea la teoría, menos realistas serán los supuestos. Da contenido empírico a gran parte de la teoría económica.

24. ¿Qué relaciona la econometría aplicada?. Utiliza herramientas teóricas para estudiar algunos campos especiales de la economía y los negocios. La media de los residuos es 0. Utiliza herramientas teóricas para estudiar algunos campos especiales de la economía y los negocios. La media de los residuos es 3. Utiliza herramientas teóricas para estudiar algunos campos especiales de la economía y los negocios. La media de los residuos es 1.

25. Según Friedman a relación de supuestos y la significación de la teoría es: Cuanto más significativa sea la teoría, menos realistas serán los supuestos. Proporciona un método compacto de manejo de modelos de regresión que implican cualquier número de variables. Da contenido empírico a gran parte de la teoría económica.

26. Una gran ventaja del algebra matricial sobre la escalar es. una vez formulado y resuelto en notación. El error estándar del estimador. Da contenido empírico a gran parte de la teoría económica.

27. Una medida de la confiabilidad o precisión de los estimadores es: Las regresoras están relacionadas. La FRP explica que la media (poblacional) de la distribución de Y dado Xi y la FRM es una aproximación de la verdadera FRP. El error estándar del estimador.

28. Una ventaja del álgebra matricial sobre la escalar es: La FRP explica que la media (poblacional) de la distribución de Y dado Xi y la FRM es una aproximación de la verdadera FRP. Cuanto más significativa sea la teoría, menos realistas serán los supuestos. Proporciona un método compacto de manejo de modelos de regresión que implican cualquier número de variables.

29. ¿Cuál es la diferencia entre la función de regresión poblacional y la función de regresión muestral?. La FRP explica que la media (poblacional) de la distribución de Y dado Xi y la FRM es una aproximación de la verdadera FRP. Los modelos de equilibrio general, los modelos de ciclo econmico y la teora de Keynes. Proporciona un método compacto de manejo de modelos de regresión que implican cualquier número de variables.

30. De acuerdo con Bodkin (1991), Barbancho (1976) y Morgan (1990), los fundamentos de la macroeconometría se originan en las investigaciones aplicadas del siglo XIX, relacionadas con la economía cuantitativa desarrollada en los trabajos de Von Thunen, Cournot, Walras, Jevons, Edgeworth, Pareto y Wicksell. Dos hechos favorecieron estos primeros análisis empíricos. La existencia de una teoría bien estructurada y la posibilidad de obtener datos estadísticos sobre precios y cantidades. Son estimadores puntuales: dada la muestra, cada estimador proporciona un solo valor del parámetro poblacional pertinente. Es un menor con un signo asociado, con signo positivo si i + j es par y negativo si i + j es impar.

31. De acuerdo con Bodkin, son tres los antecedentes teóricos de la construcción de los modelos de ecuaciones simultáneas. La existencia de una teoría bien estructurada y la posibilidad de obtener datos estadísticos sobre precios y cantidades. La varianza del término de error, o de perturbación, es la misma sin importar el valor de X. Los modelos de equilibrio general, los modelos de ciclo econmico y la teora de Keynes.

32. Dentro de las propiedades numéricas de los estimadores obtenidos con el método de MCO tenemos: Son estimadores puntuales: dada la muestra, cada estimador proporciona un solo valor del parámetro poblacional pertinente. La varianza del término de error, o de perturbación, es la misma sin importar el valor de X. La FRP explica que la media (poblacional) de la distribución de Y dado Xi y la FRM es una aproximación de la verdadera FRP.

33. El cofactor del elemento aij de una matriz A de N x N, denotado por ci j, se define como. Es un menor con un signo asociado, con signo positivo si i + j es par y negativo si i + j es impar. Es un menor con un signo asociado, con signo positivo si i - j es par y negativo si i + j es impar. Es un menor con un signo asociado, con signo positivo si i + j es par y negativo si i - j es impar.

34.El método de mínimos cuadrados ordinarios. NOS ARROJA ESTIMADOS DE B1 Y B2 QUE PRODUCEN EL VALOR MAS PEQUEÑO POSINLE DE LA ∑p2 o. NOS ARROJA ESTIMADOS DE B1 Y B2 QUE PRODUCEN EL VALOR MAS PEQUEÑO POSINLE DE LA ∑e2 i. NOS ARROJA ESTIMADOS DE B1 Y B2 QUE PRODUCEN EL VALOR MAS PEQUEÑO POSINLE DE LA ∑e.

35. El supuesto de Homocedasticidad indica: La varianza del término de error, o de perturbación, es la misma sin importar el valor de X. La varianza del término o de perturbación, es la misma sin importar el valor de Y. La varianza del término de error, o de perturbación, es la misma sin importar el valor de Z.

44. Matriz escalar. Una matriz diagonal cuyos elementos diagonales son todos iguales. Una matriz diagonal son todos iguales. Una matriz diagonal cuyos elementos diagonales no son todos iguales.

45. A pesar de la tendencia de los padres de estatura alta a procrear hijos altos y los padres de estatura baja, a procrear hijos bajos, la estatura promedio de los niños de padres de una estatura determinada tendía a desplazarse. ¿Quién acuñó el término regresión?. Carl Friedrich Gauss. Francis Galton.

47. 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. ¿Quién es el autor de este método?. Carl Friedrich Gauss. Francis Galton.

60. Con el supuesto adicional de normalidad, los estimadores de MCO no sólo son los mejores estimadores lineales insesgados (MELI) sino que también siguen distribuciones de probabilidad bien conocidas. Los estimadores de MCO del intercepto y de la pendiente están normalmente distribuidos, y el estimador de MCO de la varianza de ui se relaciona con la distribución ji cuadrada. Falso. verdadero.

61. El MCRL no requiere ningún supuesto sobre la distribución de probabilidad de ui; sólo requiere que el valor de la media de ui sea uno y su varianza sea una constante finita. verdadero. Falso.

62. El modelo clásico de regresión lineal normal (MCRLN) difiere del modelo clásico de regresión lineal (MCRL) al suponer específicamente que el término de perturbación, ui, que forma parte del modelo de regresión, no está normalmente distribuido. falso. verdadero.

63. La justificación teórica del supuesto de normalidad es el teorema central del límite. verdadero. falso.

64. Según el supuesto de normalidad, los estimadores de MCO y MV de los parámetros del intercepto y de la pendiente del modelo de regresión no son idénticos. Sin embargo, los estimadores de MCO y MV de la varianza de ui son diferentes. No obstante, en muestras grandes, estos dos estimadores convergen. falso. verdadero.

65. Sin el supuesto de normalidad, según los otros supuestos analizados, el teorema de Gauss- Márkov demostró que los estimadores de MCO son MEI. verdadero. falso.

66. Un ejemplo de un modelo lineal sería: tf002-1.jpg. falso. verdadero.

67. Un ejemplo de un modelo lineal sería: tf001-1.jpg. falso. verdadero.

68. Una alternativa al método de mínimos cuadrados es el método de máxima verosimilitud (MV). Sin embargo, para utilizar este método se debe hacer un supuesto sobre la distribución de probabilidad del término de perturbación ui. En el contexto de regresión, el supuesto más común es que las ui siguen la distribución normal. falso. verdadero.