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CLASE A CLASE CAP 3 GUJARATI
MODELOS DE REGRESION LINEAL SIMPLE (MRLS) CON 2 VARIABLES .

Objetivo:
Estimar la FRP con base en la FRM en la forma más precisa posible. El método a usar será elde los Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), método el más común en este tipo de análisis, y presenta propiedades estadísticas muy atractivas.
Con este MCO, obtendremos los estimadores de MCO (betasmuestrales) representativos de la población, que son MELI (los mejores estimadores lineales insesgados).
Nota: la linealidad del modelo se da en la linealidad de los parámetros (betas) y no en lasvariables regresoras o explicativas o independientes.

Propiedades estadísticas de estos estimadores:
a) Se expresan en términos de las cantidades observables ( es decir, X e Y de la muestra)
b) Sonestimadores puntuales: dada una muestra, cada estimador proporciona un solo valor puntual del parámetro poblacional
c) Obtenidos los estimadores de MCO de los datos de al muestra, se obtiene la líneade regresión muestral, la que tiene las sigtes propiedades: pasa a través de las medias muestrales de X e Y; Y medio=Y gorro de la muestra; el valor medio de ^i es cero; los residuos ^i no estáncorrelacionados con el valor pronosticado de Yi
El MRL clásico, se basa en los sigtes supuestos:
a) el MR es lineal en los parámetros, aunque puede o no ser lineal en las variables regresoras
b) Losvalores fijos de X son independientes del error estocástico
c) El valor medio de la perturbación i es igual a cero;
d) Homocedasticidad o varianza constante de i
e) No hay autocorrelación entrelas perturbaciones
f) El número de observaciones n debe ser mayor que el número de parámetros por estimar
g) La naturaleza de las variables X: no todos los valores X en una muestra deben seriguales
Propiedades de los estimadores de MCO. El teorema de Gauss-Markov:
Si los estimadores son MELI, entonces se cumple:
a) Son lineales
b) Son insesgados
c) Tienen varianza mínima. Un estimador...