Regresión múltiple



1._ ¿Cuáles son las características de una buena Variable explicativa?
- Su valor no Depende del de otra Variable
-Variable independiente.
-Predictora.
-Regresora.
-Estímulo.-Exógena.
-Covariante.
-Variable de control.

2._ ¿Cuáles son los supuestos asociados con el Modelo de regresión simple?
Modelo de regresión lineal, o lineal en los parámetros.
Valoresfijos de X o valores de X independientes del término de error. En este caso, esto significa que se requiere covarianza cero entre ui y cada variable X.
cov (ui, X2i) = cov (ui, X3i) = 0
Valor medio dela perturbación ui igual a cero.
E(ui |X2i, X3i) = 0 por cada i

Homoscedasticidad o varianza constante de ui.
var (ui) = σ2
No auto correlación, o correlación serial, entre las perturbaciones.cov (ui, uj) = 0 i __ j
El número de observaciones n debe ser mayor que el de parámetros por estimar, que en el presente caso son 3.
Debe haber variación en los valores de las variables X.También abordaremos otros dos requisitos.
No debe haber colinealidad exacta entre las variables X.
No hay relación lineal exacta entre X2 y X3 En la sección 7.7 dedicaremos más tiempo a analizar elsupuesto final.
No hay sesgo de especificación. El modelo está especificado correctamente.

3._ ¿Qué mide el coeficiente de Regresión Parcial, o neto, en la regresión Múltiple?
El significado delcoeficiente de regresión parcial es el siguiente: β2 mide el cambio en el valor de la media de Y, E (Y), por unidad de cambio en X2, con X3 constante. Expresado de otra forma, proporciona el efecto“directo” o “neto” que tiene una unidad de cambio de X2 sobre el valor medio de Y, neto de cualquier efecto que X3 pueda ejercer en la media Y. De igual forma, β3 mide el cambio en el valor medio de Y por unidadde cambio en X3, cuando el valor de X2 se conserva constante.4 Es decir, da el efecto “directo” o “neto” de una unidad de cambio en X3 sobre el valor medio de Y, neto de cualquier efecto que...