Supuestos del Modelo de Regresión Simple Flashcards
¿Cuál es la forma general de un modelo de regresión lineal?
β0 + β1X + μ
¿Qué significa que el modelo de regresión es lineal en sus parámetros?
Significa que la relación entre (Y) y (X) es lineal, es decir, se puede representar con una línea recta.
¿Qué significa que los valores de las X son fijos en muestras repetidas?
Significa que para cada valor de X, Y se puede observar varias veces, pero el valor de X no cambia.
¿Qué es la homoscedasticidad?
Es el supuesto de que la varianza del término de error (μ) es constante para todos los valores de X.
¿Qué es la autocorrelación?
La autocorrelación es el supuesto de que el término de error (μ) de una observación no está correlacionado con el término de error de otra observación.
¿Qué significa que la covarianza entre μ y X es igual a cero?
Significa que la variable dependiente (Y) y la variable independiente (X) no están correlacionadas.
Qué significa que el # de obs (n) debe ser mayor que el número de parámetros?
se necesitan más datos que variables para poder estimar los parámetros del modelo de regresión de manera confiable.
¿Qué es el sesgo de especificación?
El sesgo de especificación es el error que se introduce en el modelo de regresión cuando la forma funcional elegida no es la correcta.
¿Qué es la multicolinealidad?
La multicolinealidad es el problema que se presenta cuando las variables independientes están altamente correlacionadas entre sí.
¿Qué es el supuesto de normalidad?
El supuesto de normalidad es el supuesto de que el término de error (μ) se distribuye normalmente.
Cuáles son los supuestos del modelo de regresión simple?
- Es lineal en sus parámetros sin importar la relación entre sus variables
Los valores de X son fijos en muestras repetidas - Esperanza(error/X)=0
- Homoscedasticidad
- No existencia de perturbación entre las variables
- No auto correlación
- cov(€, X) = 0 Endogeneidad
- n > k
- Var(X) = #+ finito
- Especificación correcta del modelo
- No hay multicolinealidad
- Supuesto de normalidad
Media del € =0
Var= €^2
Cov= €=0
Qué es el valor K?
de variables o parámetros a estimar
Preguntas que pueden ayudar a especificar mejor el modelo?
- Inclusión de variables?
- Forma funcional?
- Que linealidad tiene K
- Cuáles son los supuestos probabilisticos de Y, X y € en el modelo?
Qué es el sesgo de especificación y de qué otra forma se conoce
Consiste en escoger la forma funcional equivocada
Ramas de la teoria de inferencia estadística?
- La estimación de los parámetros
- La prueba de hipótesis
