Fundamentos del Modelo de Regresión Lineal: Estimación, Propiedades y Contrastes
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Estimación fiable B1: E(u|x) = E(u)=0, Bo= E(y)-B1E(x)
Estimar parámetros: Bo=Y media -B1*X media,
B1=sxy cov/sx2= suma(x-media)2*(x-media)2/n-1 / suma(x-media)2/n-1
Residuo: U^= GPA-GPA^
R2: 1-SCR/STC, SCR= suma U2^, STC= suma(y-media)2, SEC=(y^-media)2, STC=SEC+SCR
Propiedades algebraicas de la regresión MCO
- Suma de residuos = 0
- Suma de productos de las variables observables x y residuo = 0, suma x*u^=0 o 1/n-1 suma x*u=0
- La recta de regresión MCO pasa por el punto (xmedia,ymedia) o (xmedia1, xmedia2,ymedia)
- Media de las variables ajustadas = media de las variables observables, ymedia=y^media o 1/n suma y=ymedia
- Covarianza muestral entre variables ajustadas y residuos =0 o 1/n-1 suma y^u^=0
Bondad de ajuste: Capacidad de la variable independiente... Continuar leyendo "Fundamentos del Modelo de Regresión Lineal: Estimación, Propiedades y Contrastes" »