Gujaratti

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Guía de introducción a la econometría Debe ser resuelta a mano, citar bibliografía (no usar internet). Términos clave 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. Ceteris Paribus Grado de libertad Mejor estimador linealmente insesgado Término de error Suma explicada de cuadrados Teorema de Gauss Markov Intercepción Línea de regresión Mínimos cuadradosordinarios Función de regresión poblacional Función de regresión muestral Parámetros de las variables independientes Error estándar de Error estándar de la regresión Suma residual de cuadrados Suma total de cuadrados Nivel de confianza y nivel de significancia Desviación estándar de la variable dependiente Muestra, Población Hipótesis nula Regla de rechazo Estadísticamente significativo Varianzade la regresión Estimador puntual Estimador por intervalos

A desarrollar 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. Características del término de perturbación estocástica. Características de la distribución t de student. Características de la distribución F. Defina que es la econometría. Qué es una prueba de hipótesis y sus pasos (ver texto de estadística). Error tipo I y II Defina que es lacorrelación. Explique el significado de la regresión y ejemplifique. Explique las propiedades de los estimadores. Qué es un intervalo de confianza Explique la metodología de la econometría ¿Cuál es la función de expectativa condicional o función de regresión poblacional? ¿Cuál es la diferencia entre la función poblacional y la función muestral de regresión?, ¿se trata de distintos nombres para lamisma función? 14. ¿Qué papel desempeña el término de error estocástico ui en el análisis de regresión?

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15. ¿Cuál es la diferencia entre el término error estocástico y el error residual ui? 16. ¿Por qué es necesario el análisis de regresión?¿Por qué no utilizar simplemente el valor medio de la variable regresada como su mejor valor? 17. ¿Qué se quiere dar a entender con un modelo deregresión lineal?

18. Determínese si los siguientes modelos son lineales en los parámetros, o en las variables, o en ambos. ¿Cuáles de estos modelos son de regresión lineal?
Modelo a) b) c) d) e) = = + Tipo descriptivo Reciproco Semilogarítmico Semilogarítmico inverso Logarítmico o doble logarítmico Logarítmico reciproco

19. Los siguientes, ¿son modelos de regresión lineal? ¿Por qué razón?

a)b) c) d) e)

20. ¿Qué se entiende por un modelo de regresión intrínsecamente lineal? Si en el ejercicio 18 d). valiera 0.8, ¿sería un modelo de regresión lineal o no lineal? 21. ¿Qué significa y cuál es la función de? a) El análisis de regresión simple b) Análisis de regresión lineal c) Un diagrama de dispersión *** Este se verá en clase solo se grafican las variables d) Un término de error

2 Ejercicios 1.- Una cooperativa agraria desea estimar cómo afecta la cantidad de fertilizante aplicado por hectárea de cultivo al volumen de la cosecha anual. Para ello dispone de los datos observados durante los últimos 10 años que se muestran en la tabla 1. a.- Calcule la recta de regresión de la cosecha (C), sobre la cantidad de fertilizante (F), utilizando término constante. b.- Dibuje larecta de regresión anterior junto con los puntos correspondientes a los datos reales. ¿Se ajusta bien dicha recta a los valores observados? ¿Observa algún dato que no se ajuste bien a la relación? (dato atípico o anómalo). c.- Se sabe que en el sexto año se produjeron inundaciones en la zona. ¿Cree que este hecho distorsiona los resultados estimados anteriormente? d.- Estime el mismo modelo delapartado (a) sin incluir el dato correspondiente al sexto año. Dibuje la nueva recta de regresión junto con los puntos de los datos observados. ¿Se ajusta ahora mejor la estimación a los valores observados?
Año Fertilizante kg por Ha Cosecha Ton por Ha

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

10 12 14 15 19 21 25 28 30 31

45 49 51 55 62 5 69 72 73 79

2.n=20 Estimar todo lo visto en clase e incluir prueba...
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