Tema 3

El contraste de Jarque-Bera, aplicado a las perturbaciones aleatorias en un modelo de regresión lineal, establece como hipótesis nula que. La distribución de probabilidad del estadístico de prueba es del tipo t-Student con n-2 grados de libertad. La distribución de probabilidad de las perturbaciones aleatorias es del tipo X² con 2 grados de libertad. La distribución de probabilidad de las perturbaciones aleatorias es de tipo Normal.

El contraste de Jarque-Bera, aplicado a las perturbaciones aleatorias en un modelo de regresión lineal múltiple, utiliza como estadístico de prueba. t de Student con n-2 grados de libertad. X² con 2 grados de libertad. Normal.

El contraste de Jarque-Bera verifica que. El estadístico de prueba sigue una distribución de probabilidad Normal (0,1). El estadístico de prueba sigue una distribución de probabilidad Chi-cuadrado con 2 grados de libertad. Ninguna de las respuestas anteriores es correcta.

El contraste de Jarque-Bera, aplicado a las perturbaciones aleatorias en un modelo de regresión lineal múltiple, se basa en. En las perturbaciones. En los residuos MCO. En los coeficientes de asimetría y de Curtosis de las perturbaciones.

La prueba de Jarque-Bera se utiliza para estudiar. El significado de los coeficientes de regresión del modelo especificado. La normalidad de la serie analizada. Ninguna de las anteriores es correcta.

El contraste de Jarque-Bera, aplicado a la perturbación aleatoria en un modelo de regresión lineal, se emplea para. Construir un intervalo de confianza para la perturbación aleatoria. Estudiar la normalidad de la perturbación aleatoria. Analizar la significatividad de dicha perturbación aleatoria.

La amplitud de los intervalos de confianza de los coeficientes de regresión de un modelo está relacionada con la varianza de los estimadores de dichos coeficientes de forma. Directa. Indirecta, pues no interviene en la construcción de dichos intervalos. Indirecta.

¿Es posible contrastar la significatividad individual de un coeficiente de regresión a través de su intervalo de confianza?. Sí, siempre. No, nunca. Depende de si el modelo presenta o no ordenada en el origen.

La construcción de un intervalo de confianza para la varianza de la perturbación aleatoria de un modelo se realiza a partir de un estadístico que sigue una distribución de probabilidad. Chi-cuadrado. T-Student. F de Fischer-Snedecor.

En un modelo de regresión lineal múltiple, se conoce que para un nivel de significación α. (SCR / X²ₙ₋ₖ,₁₋α/₂ , SCR / X²ₙ₋ₖ,α/₂ ). (β̂ⱼ - tₙ₋ₖ,₁₋α · ES(β̂ⱼ); β̂ⱼ + tₙ₋ₖ,₁₋α · ES(β̂ⱼ)). Ninguna de las anteriores es correcta.

Para realizar contrastes de hipótesis sobre la varianza de las perturbaciones en un modelo de regresión lineal simple se emplea la distribución. T de Student con n-2 grados de libertad. X² con n-2 grados de libertad. F de Fisher-Snedecor con n y 2 grados de libertad.

En relación al contraste de significatividad individual de una variable explicativa de un modelo clásico de regresión lineal, se verifica que. Se puede emplear como estadístico de prueba un estadístico F con 1 y n-k grados de libertad. Únicamente se puede emplear como estadístico de prueba un estadístico que sigue una distribución t. El modelo restringido tiene una variable explicativa más que el modelo sin restringir.

En relación al contraste de significatividad individual de una variable explicativa de un modelo clásico de regresión lineal, se verifica que. Se puede emplear como estadístico de prueba un estadístico F con n y k grados de libertad. Únicamente se puede emplear como estadístico de prueba un estadístico que sigue una distribución t. El modelo restringido tiene una variable explicativa menos que el modelo sin restringir.

En relación al contraste de significatividad global de un modelo clásico de regresión lineal múltiple, se verifica. Se puede emplear como estadístico de prueba un estadístico F con 1 y n-k grados de libertad. Se puede emplear como estadístico de prueba un estadístico chi-cuadrado con n-k grados de libertad. El modelo restringido tiene únicamente la ordenada en el origen.

La significatividad en un modelo clásico de regresión lineal puede estudiarse a través de su parámetro correspondiente mediante estadísticos con distintas distribuciones de probabilidad, como la t de Student o la F de Fisher-Snedecor. En particular, estos verifican. tₙ₋ₖ = F²₁,ₙ₋ₖ. t²ₖ = Fₖ,ₙ₋ₖ. t²ₙ₋ₖ = F₁,ₙ₋ₖ.

La significatividad en un modelo clásico de regresión lineal puede estudiarse a través de. Del contraste de significatividad individual. De la F de Fisher-Snedecor. Ambos métodos son correctos.

Para realizar contrastes de hipótesis referidos a un conjunto de q restricciones lineales sobre los coeficientes de un modelo clásico de regresión lineal con n-k grados de libertad, se puede emplear el estadístico de Wald que sigue una distribución. F de Fisher-Snedecor con q y n-k grados de libertad. X² con q grados de libertad. t de Student con n-k grados de libertad.

Para realizar contrastes de hipótesis sobre un conjunto de restricciones lineales en un modelo clásico de regresión lineal, se emplea un estadístico F de Fisher-Snedecor con n₁ y n₂ grados de libertad, donde. n₁ es el número de restricciones que se contrastan y n₂ es el número de observaciones muestrales. n₁ es el número de variables explicativas del modelo y n₂ es el número de observaciones muestrales. n₁ es el número de restricciones que se contrastan y n₂ son los grados de libertad del modelo.

Bajo las hipótesis usuales del modelo clásico de regresión lineal, el estimador hallado por MC Restringidos coincidirá con el estimador MCO si y sólo sí. El estimador MCO cumple las restricciones impuestas sobre los coeficientes del modelo. La matriz de varianzas-covarianzas del estimador MCR es superior a la del estimador MCO. El estimador MCR es sesgado.

Bajo las hipótesis usuales del modelo clásico de regresión lineal, el estimador hallado por MC Restringidos. Nunca coincide con el estimador MCO. La matriz de varianzas-covarianzas del estimador MCR es inferior a la del estimador MCO. El estimador MCO es sesgado.

Bajo las hipótesis usuales del modelo clásico de regresión lineal, el estimador hallado por MC Restringidos. El estimador MCO siempre cumple las restricciones impuestas sobre los coeficientes del modelo. La matriz de varianzas-covarianzas del estimador MCR es superior a la del estimador MCO. El estimador MCR puede ser insesgado.

En el contraste de Chow, el modelo restringido es. El modelo único para toda la muestra. El que considera modelos distintos para distintas submuestras. El que supone existencia de cambio estructural.

La hipótesis nula del test de Chow establece. La presencia de cambio estructural en el modelo. La ausencia de cambio estructural en el modelo. La normalidad de la perturbación aleatoria del modelo.

Si se aplica el contraste de Chow para h submuestras en un modelo de regresión lineal múltiple, se verifica. El modelo restringido es el que considera h modelos uno por submuestras. El estadístico de prueba sigue una distribución Chi-cuadrado con k grados de libertad. La hipótesis alternativa establece la existencia de cambio estructural.

El test de Chow se emplea para estudiar. La significatividad global del modelo considerado. La significatividad individual de las variables explicativas del modelo especificado. La presencia de cambio estructural en el modelo planteado.

El test de Chow, se puede decir. Se utiliza la distribución F. Se tiene la hipótesis nula como la presencia de cambios estructurales en el modelo. El modelo restringido considera diferentes modelos para diferentes submuestras.

En un modelo clásico de regresión lineal, los errores de la predicción e₀ se definen como. e₀ = Y₀ − Ŷ₀. e₀ = E[Y₀]-Y₀. e₀ = Y₀ - E[Ŷ₀].

En un modelo clásico de regresión lineal, con ordenada en el origen, la precisión de la predicción puntual será. Mayor que la precisión de la predicción media. Mayor a mayor tamaño muestral. Menor a mayor varianza muestral de la variable X.

Las predicciones a partir de un modelo de regresión lineal estimado por MCO serán más precisas. Cuanto mayor sea el tamaño muestral. Cuando los valores de las estimaciones de las varianzas de los coeficientes de regresión estimados sean mayores. Cuando el valor de la estimación de la varianza de las perturbaciones aleatorias sea mayor.

Entre las condiciones que debe cumplirse para que una predicción sea fiable, se encuentra. Que el horizonte de la predicción sea suficientemente lejano. Que no existan errores de especificación en el modelo estimado. Que no resulte posible conocer los valores futuros de las variables explicativas.

De las siguientes propiedades, el error de predicción puntual e₀ NO verifica. Su valor esperado es nulo. Sigue una distribución normal. Su varianza aumenta conforme disminuye la varianza de la perturbación aleatoria.

En un clásico modelo de regresión lineal múltiple. La varianza del error obtenido a partir de una predicción siempre es menor que la obtenida para una predicción media. El valor esperado del error obtenido a partir de una predicción no coincide con el correspondiente para una predicción media. Ninguna de las respuestas anteriores es correcta.

En un clásico modelo de regresión lineal múltiple. La varianza del error obtenido a partir de una predicción nunca es menor que la obtenida para una predicción media. El valor esperado del error obtenido a partir de una predicción no coincide con el correspondiente para una predicción media. Ninguna de las respuestas anteriores es correcta.

En un clásico modelo de regresión lineal múltiple. La amplitud del intervalo de confianza para la predicción puntual nunca es mayor que para la predicción media. El valor esperado del error obtenido a partir de una predicción no coincide con el correspondiente para una predicción media. El valor esperado del error obtenido a partir de una predicción es conocido.

En un clásico modelo de regresión lineal múltiple. La amplitud del intervalo de confianza para la predicción puntual nunca es mayor que para la predicción media. El valor esperado del error obtenido a partir de una predicción coincide con el correspondiente para una predicción media. El valor esperado del error obtenido a partir de una predicción es distinto de cero.

En un clásico modelo de regresión lineal múltiple. La varianza del error obtenido a partir de una predicción puntual es siempre menor que la obtenida para una predicción media. La amplitud del intervalo de confianza para la predicción puntual es siempre mayor que para la predicción media. El valor esperado del error obtenido a partir de una predicción no coincide con el correspondiente para una predicción media.

Entre las propiedades del error de predicción puntual e₀, se encuentra que. Su valor esperado es no nulo. Sigue una distribución t-Student. Su varianza aumenta conforme aumenta la varianza de la perturbación aleatoria.

Entre las fuentes del error de predicción se encuentran. La inclusión de ordenada en el origen en la especificación del modelo. La consideración de un número elevado de variables explicativas en el modelo. Errores en la información de partida de las variables explicativas.