1 TEMA II Prof. Samaria Muñoz Análisis de Regresión simple: ESTIMACION.

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Transcripción de la presentación:

1 TEMA II Prof. Samaria Muñoz Análisis de Regresión simple: ESTIMACION

2 ERROR Estimar los parametros con los datos que se disponen para llegar a los poblacionales utilizando la inferencia estadistica.. FRM FRP

3 Prof. Samaria Muñoz 1) Incluye sólo una variable exógena en el modelo (X). 2) La forma funcional que representa la relación con la variable endógena es lineal en los parámetros. 3) Los parámetros son estimados a través del análisis de regresión. 4) Métodos mas comunes de estimación: Mínimos cuadrados Ordinarios Máxima Verosimilitud

4 Si se tienen “N” observaciones de “Y” Y “X”, se busca encontrar la FRM para inferir sobre la FRP FRPFRM

5 *Permite ajustar la línea recta optima a la muestra de las observaciones de “Y” y “X”. *Consiste en encontrar el valor de los parámetros que minimizan la suma de los errores al cuadrado. *Metodología de optimización para minimizar funciones.

Prof. Samaria Muñoz A B

A B Eliminando el -2 Prof. Samaria Muñoz Aplicando la sumatoria ECUACIONES NORMALES

1 2 Prof. Samaria Muñoz 2-1

Prof. Samaria Muñoz

/n

Prof. Samaria Muñoz

12 Valor promedio del Cpc que no depende de Ypc Valor promedio de Cpc que depende del valor de Ypc Todos los elemento que afectan al c que no fueron incluidos en el modelo

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El punto de corte nos indica el valor del consumo que no depende del ingreso La pendiente es el aumento que, en terminos medios, experimento el consumo percapita ante un incremento unitario en el ingreso percapita…. ……El consumo percapita incremento en millones bolivares cuando el ingreso percapita incremento en una unidad.

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INVESTIGAR LAS PROPIEDADES NUMERICAS Y ESTADISTICAS DE LOS ESTIMADORES MCO. RESOLVER LOS EJERCICIOS Y GUJARATI. CUARTA EDICION.