ingeniero

RESUMEN CAPITULO 7 – ANALISIS DE REGRESION MULTIPLE: PROBLEMAS DE ESTIMACION

No Colinealidad (o linealmente dependientes) significa que ninguna dqe las variables explicativas puede escribirsecomo como combinación lineal de las variables explicativas restantes. Lo que requiere el supuesto de colinealidad, es que no haya sobreposición entre X2 y X3.
El supuesto de no multicolinealidadrequiere que en la FRP se incluyan solamente aquellas variables que no sean funciones lineales de algunas de las variables en el modelo.
SIGNIFICADO DE LOS COEFICIENTES DE REGRESION parcial

Aun cuando elR2 y el R2 ajustado son medidas globales que indican la forma como el modelo escogido se ajusta a un conjunto dado de datos, su importancia no debe ser exagerada. Los aspectos críticos son lasexpectativas teóricas en las cuales se basa el modelo en términos de los signos a priori de los coeficientes de las variables incluidas en el modelo y su significancia estadística.
Nuevos conceptos delcapítulo:
Coeficientes de Regresión parcial, coeficientes de correlación parcial, coeficiente de correlación múltiple, R2 ajustado y no ajustado (por grados de libertad), multicolinealidad y sesgo deespecificación.

RESUMEN CAPITULO 8 – ANALISIS DE REGRESION MULTIPLE: PROBLEMA DE INFERENCIA
PRUEBA DE HIPOTESIS EN REGRESION MULTIPLE
1 Prueba de hipótesis sobre coeficientes individuales deregresión parcial
Se puede utilizar la prueba t para probar una hipótesis sobre cualquier coeficiente de regresión parcial individual: HO:B2=0 Y H1:B2=0 (distinto de 0)

2 PRUEBA DE SIGNIFICANCIA GLOBALDE LA REGRESION MUESTRAL
Considérese la siguiente hipótesis: H0:B2=B3=0 esta hip. Nula es conjunta de que B2 y B3 son iguales a cero en forma conjunta o simultánea. Esta se denomina prueba designificancia global.
LA PRUEBA F
La lección que debe aprenderse es que el mensaje conjunto de los intervalos de confianza individuales no sustituye una región de confianza conjunta (implicada por la...