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Modelo básico de regresión lineal (MBRL) (página 2)




Enviado por Pablo Turmero



Partes: 1, 2

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Muestra suficiente
Regresores deterministas
No multicolinealidad
Exogeneidad
Permanencia Estructural
Media nula de las pertubaciones aleatorias
Homocedasticidad
No autocorrelación
Distribución normal de las perturbaciones aleatorias
Hipótesis Básicas del Modelo

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Estimación de los parámetros
Mínimos Cuadrados Ordinarios
Aquellos que minimizan la suma de los residuos al cuadrado.
El error cometido en la estimación (residuo) es el estimador de la perturbación, y por tanto el objetivo a minimizar.

Máxima Versomilitud
Hacen máxima la función de verosimilitud (función de densidad conjunta de la información muestral)
Requieren conocer la distribución de probabilidad del modelo

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Deducción de los estimadores MCO (I)
Se busca la recta que minimizan la suma al cuadrado de los residuos

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Aplicación Práctica (Modelo simple)

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Aplicación Práctica (Modelo simple)
Ecuación de regresión

Bondad de ajuste

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CONTRASTE
Sig: Probabilidad de equivocarme si rechazo la hipótesis nula

Sig < 0,05: Rechazo la Hipótesis nula

Contraste de Significatividad conjunta del modelo: F

Contraste de Significatividad individual de cada uno de los parámetros: t

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MBRL: Múltiple
Planteamiento

Hipótesis
Independencia en los residuos: No autocorrelación
Homocedasticidad: Varianza de residuos constante
No-colinealidad: No existe relación lineal exacta entre ninguna variable independiente.
Normalildad

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Utilización del Modelo
Predicción: sabiendo que un sujeto entró en la empresa con un salario de 1000 euros, ¿cuál será su salario actual?
Simulación: ¿Cuál sería el salario actual de un sujeto que hubiera entrado en la empresa con un salario de 1000 euros? ¿y si fuera de 500 euros?
Contraste de teorías: ¿la variable salario inicial sirve para explicar el salario actual? Sí, ya que el valor de su parámetro estimado siempre es distinto de cero.

Partes: 1, 2
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