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Fundamentos de Econometría: Supuestos, Estimadores MCO y Pruebas de Hipótesis

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Supuestos de Normalidad y Estimadores MELI

Cuando se incorpora el supuesto de normalidad de los errores poblacionales, los estimadores MCO (Mínimos Cuadrados Ordinarios) son MELI (Mejor Estimador Lineal Insesgado).

V: Al incorporar el supuesto de normalidad de los errores ($u_i$), los estimadores MCO son los mejores estimadores insesgados, pudiendo ser lineales o no.

El Término de Error y la Naturaleza de la Regresión

El término de error muestral en un modelo econométrico surge por la discrepancia Seguir leyendo “Fundamentos de Econometría: Supuestos, Estimadores MCO y Pruebas de Hipótesis” »

Validación y Supuestos Clave en Modelos de Regresión

Matemáticas, , , ,

Conceptos Clave en Modelos de Regresión

Autocorrelación

En presencia de autocorrelación, las varianzas calculadas convencionalmente y los errores estándar de los valores pronosticados son ineficientes.

V: Las varianzas ya no son mínimas, es decir, dejan de ser MELI (Mejores Estimadores Lineales Insesgados) y, por lo tanto, dejan de ser eficientes.

Coeficiente de Determinación (R²)

Un coeficiente de determinación ajustado permite corregir las varianzas estimadas y, por ello, ayuda a la inferencia Seguir leyendo “Validación y Supuestos Clave en Modelos de Regresión” »

Modelos Econométricos: Errores Comunes, Diagnóstico y Soluciones

Ingeniería biomédica, , , , , ,

Preguntas Frecuentes sobre Modelos Econométricos

Problemas de Especificación y Estimación

A continuación, se abordan preguntas comunes relacionadas con problemas en la especificación y estimación de modelos econométricos, incluyendo cambio estructural, multicolinealidad, heterocedasticidad, autocorrelación y errores de especificación.