Modelo La forma general del modelo de regresión multiple es: y t = 1 x t1 + 2 x t k x tk + u t o y t = x t ’ 2 + u t y t = variable dependiente o endógena x t ’ = vector de variables independientes/predeterminadas/exogenas/regresoras u t = término de error
Supuestos de trabajo - Se asume que el verdadero modelo que refleja el comportamiento de los datos es y = X + u - E(u) = 0 - E(uu’) = 2 I, que significa que se satisfacen las propiedades de E(u t 2 ) = 2 Eu i u j = 0, i j - Los regresores X son no aleatorios. - u ~ N (0, 2 I)
Forma de Cálculo del coeficiente b con solo un regresor b = S xy / S xx = x*y / x 2 b = covarianza (x,y)/Varianza (y) si los x’s son no estocásticos, entonces la suma es una constante, x 2 = c, quiere decir que b es una suma de variables, lo que por Teorema del Límite Central, converge hacia una distribución normal. Si además los errores se distribuyen normalmente, entonces b es una suma de variables normales, que de hecho es normal. El otro coeficiente a es una suma de variables aleatorias con lo cual tambien converhe a una normal, o es normal si los errores son normales
a = y - b*x Esto nos habilita para utilizar las herramientas de test de hipotesis, que se aplican para distribuciones normales, o para suma de variables aleatorias, que convergen a una normal. Podemos hacer test de hipotesis! Las propiedades se mantienen cuando tenemos múltiples regresores, siendo los coeficientes una suma de variables aleatorias.
= (R^2)
R^2 = 1- SSE/SST
Desviación estandar
SST - SSE
SSE
SST
coeficientes a, b’s
los coeficientes son estimadores, esta es el error estandar de cada coefieiente
Cantidad de desviaciones estandares que esta el coeficiente a la derecha o izquierda de cero
Probabilidad que el verdadero coefieciente sea cero.
MODELO DE PRONOSTICO Ventas estimadas = , ,07 * t +7636,09 * D ,85 * D ,44*D 3