Archivo de la etiqueta: Regresión Lineal

Modelos de Regresión, Correlación y Estrategias de Muestreo en Investigación Cuantitativa

7 noviembre, 2025Matemáticascorrelación de Pearson, investigación de mercados, mínimos cuadrados, Muestreo probabilístico, predicción estadística, Regresión Lineal, variables cuantitativaswiki

Fundamentos de la Regresión y Correlación

La determinación de la relación entre variables cuantitativas se aborda mediante la correlación y la regresión. La relación entre variables es la posibilidad de conocer cómo el comportamiento de las categorías de la variable independiente incide en el comportamiento de la variable dependiente.

Relación Lineal y Sentido de la Asociación

El estudio lineal mide si, al aumentar los valores de la variable independiente, aumentan también los valores de Seguir leyendo “Modelos de Regresión, Correlación y Estrategias de Muestreo en Investigación Cuantitativa” »

Fundamentos de Estadística: Covarianza, Regresión y Series Temporales

15 agosto, 2025Matemáticascoeficiente de determinación, correlación, Covarianza, Estadística, mínimos cuadrados, Regresión Linealwiki

Covarianza

La covarianza nos da una medida de la variabilidad conjunta y, por tanto, de la asociación o relación entre las variables X e Y.

El signo de la covarianza indica en qué sentido varían conjuntamente las variables. Si la covarianza es positiva, las dos variables se mueven, en general, en el mismo sentido: si una variable aumenta de valor, la otra también aumenta; si una disminuye, la otra hará lo mismo. En este caso, decimos que la relación entre las variables es positiva o directa. Seguir leyendo “Fundamentos de Estadística: Covarianza, Regresión y Series Temporales” »

Fundamentos de Probabilidad, Distribuciones Estadísticas y Métodos de Muestreo

6 mayo, 2025Matemáticasasimetría, distribuciones de probabilidad, Estadística descriptiva, estadística inferencial, muestreo estadístico, probabilidad, Regresión Linealwiki

Conceptos Fundamentales de Probabilidad

La probabilidad es el método por el cual se obtiene la frecuencia de ocurrencia de un evento determinado mediante la realización de un experimento aleatorio, del cual se conocen todos los resultados posibles, bajo condiciones estables.

Propiedades de la Probabilidad

Sea A un evento de interés:

La probabilidad de ocurrencia de un evento A imposible es P(A) = 0.
La probabilidad de ocurrencia de un evento A seguro es P(A) = 1.

Entendiendo las Distribuciones de Probabilidad

Una Seguir leyendo “Fundamentos de Probabilidad, Distribuciones Estadísticas y Métodos de Muestreo” »

Econometría: Conceptos Clave y Preguntas Frecuentes

21 febrero, 2025Matemáticas y estadísticaEconometría, modelo econométrico, Parámetros, Regresión Linealwiki

Conceptos Fundamentales de Econometría

En el contexto del modelo ecuacional Y=… y E(uu´)=… afirmamos que: las perturbaciones aleatorias del modelo no están autocorrelacionadas. En el contexto de un modelo lineal que cumple la hipótesis Y=… donde X es una matriz (nxk): las columnas de X son linealmente independientes. Dado el modelo uniecuacional Y=… en el que se sabe que el orden de la matriz Y es 58×1 podemos afirmar que: el orden de la matriz u es 58×1. Durante la etapa de especificación Seguir leyendo “Econometría: Conceptos Clave y Preguntas Frecuentes” »

Fundamentos de Econometría: Teoría y Ejercicios Resueltos

19 febrero, 2025Matemáticasanálisis econométrico, Econometría, Estadística, mínimos cuadrados ordinarios, modelos econométricos, Regresión Lineal, sesgo de especificación, teorema de Gauss Markovwiki

Fundamentos de Econometría y Aplicaciones

En un modelo econométrico, lo ideal es que los valores de X no varíen, ya que de esta forma se reducen las perturbaciones estocásticas, por lo que será más fácil minimizar los r3pBADs=

y encontrar los parámetros eficientes.

FALSO, ya que existe aleatoriedad en los datos observados de la variable explicativa X. Las perturbaciones estocásticas se reducen con respecto a los parámetros y la eficiencia de éstos es en referencia a que sean de menor varianza. Seguir leyendo “Fundamentos de Econometría: Teoría y Ejercicios Resueltos” »

Análisis de Muestras Pequeñas y Errores de Especificación en Modelos Econométricos

17 febrero, 2025MatemáticasEconometría, errores de especificación, muestras pequeñas, Regresión Linealwiki

Muestras Pequeñas en Econometría

Al presentar el MBR, decíamos que: “debía disponerse de una información suficientemente amplia sobre el conjunto de variables observables implicadas en el modelo. Como requisito mínimo para que pueda determinarse una solución, se exige que el número de datos sea superior al número de parámetros del modelo (n>k), a efectos operativos, se necesita un mínimo de alrededor de quince datos para tener alguna garantía en el proceso de estimación de los modelos Seguir leyendo “Análisis de Muestras Pequeñas y Errores de Especificación en Modelos Econométricos” »

Modelo Básico de Regresión Lineal: Fundamentos, Estimación y Propiedades

15 febrero, 2025MatemáticasEconometría, estimación, MCO, modelo básico, Regresión Linealwiki

Modelo Básico de Regresión Lineal (MBRL)

2.1 Planteamiento del MBRL

El término «regresión» fue introducido por Galton en su libro “Natural inheritance” (1889) refiriéndose a la “ley de la regresión universal”: “Cada peculiaridad en un hombre es compartida por sus descendientes, pero en promedio, en un grado menor. Regresión a la media”.

Supongamos que consideramos el comportamiento de una variable endógena, Y_i, que puede ser adecuadamente explicado mediante una relación lineal Seguir leyendo “Modelo Básico de Regresión Lineal: Fundamentos, Estimación y Propiedades” »

Interpretación de Parámetros en Modelos de Regresión: Ejemplos y Aplicaciones

14 febrero, 2025MatemáticasEconometría, Elasticidad, interpretación, Parámetros, Regresión Linealwiki

Contrastación de Modelos

3.1 Interpretación de los Parámetros Estimados

Equivalencia entre signo esperado y signo estimado: El primer contraste elemental de todo parámetro es que su signo corresponda con el que cabe esperar a priori por los conocimientos teóricos sobre relaciones entre variables.

Interpretación de los parámetros estimados: Una vez estimados los parámetros del modelo, los valores obtenidos nos deberán indicar la importancia relativa de la variable a que afectan en el comportamiento Seguir leyendo “Interpretación de Parámetros en Modelos de Regresión: Ejemplos y Aplicaciones” »

Estimación y Propiedades del Modelo de Regresión con Dos Variables

12 febrero, 2025Matemáticasestimación, MCO, MCRL, mínimos cuadrados ordinarios, modelo clásico de regresión lineal, Regresión Linealwiki

CAPÍTULO 3: MODELO DE REGRESIÓN CON DOS VARIABLES: PROBLEMA DE ESTIMACIÓN

La primera tarea consiste en estimar la función de regresión poblacional (FRP) con base en la función de regresión muestral (FRM) en la forma más precisa posible. El método de MCO es el más común en el análisis de regresión, sobre todo por ser mucho más intuitivo y matemáticamente más sencillo que el método de máxima verosimilitud.

3.1 Método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO)

Los u_i (los residuos) son Seguir leyendo “Estimación y Propiedades del Modelo de Regresión con Dos Variables” »

Econometría: Preguntas Clave y Conceptos Fundamentales

10 febrero, 2025Matemáticas y estadísticaEconometría, Estadística, modelo econométrico, Parámetros, Regresión Lineal, Variableswiki

En el contexto del modelo ecuacional Y=…. y E(uu´)=.. afirmamos que: las perturbaciones aleatorias del modelo están autocorrelacionadas.

En el contexto de un modelo lineal que cumple la hipótesis Y=.. donde X es una matriz (nxk): las columnas de X son linealmente independientes.

Dado el modelo uniecuacional Y=… en el que se sabe que el orden de la matriz Y es 58×1 podemos afirmar que: el orden de la matriz u es 58×1.

Durante la etapa de especificación de un modelo econométrico, deben especificarse: Seguir leyendo “Econometría: Preguntas Clave y Conceptos Fundamentales” »