Fórmulas econometría
Isabel MolinosApuntes29 de Octubre de 2018
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FORMULARIO-ECONOMETRÍA
POBLACIÓN
Varianzas, Covarianza y Coeficiente de correlación de variables aleatorias
[pic 1]
MUESTRA
Varianzas, Covarianza y Coeficiente de correlación de variables estadísticas
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RESIDUOS
[pic 3]
ELASTICIDAD
[pic 4]
MODELO UNIVARIANTE
Estimadores | Fórmula de cálculo | [pic 5] | [pic 6] |
[pic 7] | [pic 8] | [pic 9] | [pic 10] |
[pic 11] | [pic 12] | [pic 13] | [pic 14] |
Cov. de estimadores y relaciones entre coeficiente regresión, r y R2
[pic 15]
Propiedades de la recta de regresión estimada
[pic 16]
PREDICCIÓN
Valor real | Valor medio | |
Predicción puntual | [pic 17] | [pic 18] |
Varianza estimada del error de pronostico | [pic 19] | [pic 20] |
Predicción por intervalos | [pic 21] | [pic 22] |
MODELO MULTIVARIANTE
[pic 23]
PREDICCIÓN
Valor real | Valor medio | |
Predicción puntual | [pic 24] | [pic 25] |
Varianza estimada del error de pronostico | [pic 26] | [pic 27] |
Predicción por intervalos | [pic 28] | [pic 29] |
Estimadores de la varianza de las perturbaciones
[pic 30]
Coeficiente de correlación múltiple y Coeficientes de determinación
[pic 31]
Matriz de correlación y coeficientes de correlación parcial
[pic 32]
Estimación por intervalos: Coeficientes y varianza de las perturbaciones
[pic 33]
Contrastes de significatividad
Hipótesis | Estadístico experimental | |
Individual (Prueba “t”) | Ho: βi = 0 vs. H1: βi ≠ 0 | [pic 34] |
Conjunta (Prueba “F”) | Ho: β2 = β3 = … = βk = 0 vs. H1: Ho no es cierta | [pic 35] |
Para el coeficiente de regresión en modelos con una variable explicativa:
[pic 36]
Para los coeficientes de regresión parcial en modelos con 2 variables explicativas:
[pic 37]
Contrastes de restricciones lineales y de las hipótesis básicas en el modelo de regresión lineal: Como norma general, la hipótesis nula en estas pruebas es el cumplimiento de las restricciones o de la hipótesis básica sometida a contrastación.
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