Estad

1
Estadística Descriptiva y Analisis de Datos con
la Hoja de Cálculo Excel

• Regresión mínimo cuadrada (II)

2
Problemas con los errores

• Violación de las hipótesis sobre los errores
• Heterocedasticidad
• Autocorrelación

3
Heterocedasticidad
4
Test para detectar la Heterocedasticidad

• Test de Bartlett
• Test de Goldfeld-Quandt
• Test de White

5
Autocorrelación
6
Test de Durbin-Watson
El valor de estadístico d oscila entre 0 y 4,
valores cercanos 2 indican ausencia de
autocorrelación.
7
Ejemplo 5.2
8
Estimación MCO. Ejemplo 5.2
9
Errores Ejemplo 5.2
10
Calculo estadístico. Ejemplo 5.2
11
(No Transcript)
12
(No Transcript)
13
Regla de decisión

• Si d ? di rechazamos la hipótesis nula de no
  autocorrelación frente a la hipótesis alternativa
  de autocorrelación positiva.
• Si d ? 4 di rechazamos la hipótesis nula de no
  autocorrelación frente a la hipótesis alternativa
  de autocorrelación negativa.
• Si ds ? d ? 4- ds aceptamos la hipótesis nula de
  no autocorrelación.
• Los valores teóricos del estadístico para n16
  observaciones y k1 variables explicativas, son
  dD0.98 y dU1.24. Dado 0.0667 lt 0.98 no podemos
  rechazar la hipótesis de existencia de
  autocorrelación positiva.

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Regresión Lineal Múltiple forma matricial del
modelo MCO
15
Solución matricial MCO
16
Con término independiente
17
Problema de las estimaciones del modelo lineal
múltiple multicolinealidad

• Matriz (XX) no invertible porque su determinante
  es cero ó próximo a cero
• Ocurre por que existe alguna combinación lineal
  entre las variables dependientes (Xk)

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Funciones que se pueden estimar por MCO

• Funciones que se transforman en ecuaciones
  lineales.
• Funciones con variables explicativas
  cualitativas.
• Funciones con variables endogenas cualitativas
  modelos logit y probit.

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Funciones q ue se pueden estimar por MCO mediante
transformaciones

• Función polinómica
• Función potencial
• Función exponencial
• Función logaritmica

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Variable cualitativa como explicativa

• Las variables cualitativas expresan cualidades o
  atributos de los agentes o individuos (sexo,
  religión, nacionalidad, nivel de estudios, etc.)
  y también recogen acontecimientos extraordinarios
  como guerras, terremotos, climatologías adversas,
  huelgas, etc.
• Toman valores según atributos. Varón1, Mujer0 .
  mes de Huelga1, Mes sin huelga0.
• También pueden utilizarse para tratar los cambios
  estacionales.
• Hay que tener cuidado con la multicolinealidad

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Cualitativa para modelizar estacionalidad (I)
22
Cualitativa para modelizar estacionalidad (II)
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Modelos Logit/Probit

• La variable dependiente es dicotómica (toma
  valores 0 y 1)
• Los errores no siguen la distribución binomial
• Para que las predicciones estén en el intervalo
  (0,1) hay que utilizar la funciones acotadas
  como son la distribución normal o logística para
  obtener prediciones para la variable dependiente.