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Regresión mínimo cuadrada (I)
Estadística Descriptiva y Analisis de Datos con la Hoja de Cálculo Excel Regresión mínimo cuadrada (I)
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Funciones lineales simples
Forma de la función: Yt=b0+b1Xt+et Variable dependiente, endógena o a explicar: Yt Variable independiente, exógena o explicativa: Xt Error aleatorio: et Parámetros ó coeficientes: b0 (termino independiente) y b1.
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Mínimos Cuadrados Ordinarios
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Ejemplo 5.1
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Calculo MCO
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Solución MCO
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Regresión Lineal: MCO
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Errores MCO La esperanza matemática de et es cero, tal que E(et) = 0
La covarianza entre ei y ej es nula : E(ei·ej) = 0 La matriz de varianzas y covarianzas del término de error debe ser escalar tal que Var(ei) = 2I, i=1,…,n, donde I es la matriz unidad
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Errores aleatorios:representación gráfica
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Errores aleatorios: Histograma
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Errores aleatorios: distribución de frecuencias
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Errores ejemplo 5.1
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Sumas de cuadrados SCT: es la Suma de Cuadrados Totales y representa una medida de la variación de la variable dependiente. SCE: es la Suma de Cuadrados Explicados por el modelo de regresión. SCR: es la Suma de Cuadrados de los Errores
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Bondad de Ajuste: R2
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Bondad de ajuste. Ejemplo 5.1
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Intervalos de confianza (I)
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Intervalos de confianza (II)
Si X está normalmente distribuido sabemos que 1- está especificado. Por ejemplo, si 1- = 0,95 entonces el valor de k es igual a 1,96, de manera que, tras hacer una operación algebraica expresamos la anterior igualdad como: y decimos que la probabilidad de que el parámetro desconocido esté entre los puntos
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Intervalos de confianza i (I)
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Intervalos de confianza i (II)
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Intervalos de confianza. Ejemplo 5.1(I)
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Intervalos de confianza. Ejemplo 5.1(II)
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Predicción Predicción individual: se trata de hallar el valor estimado para la variable Y un periodo hacia delante: Yt+1=b0+b1Xt+1 Intervalos de predicción para un valor medio o esperado. La expresión a utilizar en este caso será:
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Predicción ejemplo 5.1 Para X’t+1=(1,21); Yt+1=+42,8*(1)-1,77*(21)=5,59 Intervalo: Se=1,46 Xt+1' (X'X)Xt+1=0,93 t0,025;8=2,3 Intervalo (8,84-2,33)
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