Bachiller

Econometría I

Respuestas al componente teórico:
1.primero que todo cabe la pena resaltar que una variable es discreta, cuando se tienen
valores puntuales, cantidades enteras o dicho de otra forma no hay posibilidades que suceda
una opción entre dos valores consecutivos, es por aquel motivo que las variables discretas
tienden a agruparse en categorías pues primero la probabilidad que sucedaun punto es
cero, a diferencia de la probabilidad que suceda un intervalo o categoría, seguidamente es
más fácil trabajar en intervalos pues por ejemplo si se tienen 3 madres A, B, C, que poseen
1,3 y 4 hijos respectivamente es mejor afirmar que la media de hijos de aquella muestra se
encuentra en el intervalo [2,3] que afirmar que en promedio tienen 2,66667 hijos.
2. El modelo de regresiónlineal múltiple posee como supuesto fundamental que las
observaciones son independientes o que no están correlacionadas, lo cual se cumple cuando
se poseen datos de corte transversal, sin embargo cuando se trabajan con series de tiempo
este supuesto se viola ya que este tipo de datos tiene implícitamente una relación temporal
que al no tratarse adecuadamente da pie a la correlación de loserrores, dando de esta forma
lugar a la correlación serial, cuando el error no se relaciona en el tiempo sino de un individuo
a otro esto recibe el autocorrelación, que se diferencian de la correlación espacial en que
esta última se trabajan con datos de corte longitudinal (series de tiempo).
3. Los datos panel surgen de la observación de una misma sección cruzada o corte
transversal con Nindividuos a lo largo de un periodo de tiempo, es por ello que elimina el
sesgo por que como primera medida no admite sesgo de la agregación, pues trabaja con
datos desagrupados, seguidamente reduce en gran medida el sesgo de especificación
( común en los modelos de series de tiempo) ya que incluye en gran medida aspectos de los
individuos que podrían estar condicionando su comportamiento a lo largodel periodo
analizado.
4. Cuando la población es normal, la distribución de la media muestral es también normal con media
µ y varianza σ2. Al observar que al tener n muestras de la población y al recalcular la media
obtendremos:

Al aplicar el valor esperado tendríamos:

=

=
Y respecto a las propiedades de la media muestral obtenida, se tendrá las propiedades de un
estimadordeseable que son:
a) Eficiente: Refiere a la variabilidad mínima del estimador.
b) Consistente: La probabilidad del límite de la diferencia entre el estimador y el parámetro debe
aproximarse a cero a medida que n tiende a infinito, debe ser igual a 1.
c) Insesgado: El valor esperado del estimador debe ser igual al parámetro poblacional.
d) Suficiente: Cuando el estimador no pierde parte de lainformación que la muestra contenga.

5. El error muestral empírico resulta de la diferencia entre el parámetro poblacional y el
estadístico muestral usado para estimar dicho parámetro. Prácticamente nunca se alude a
este tipo de error, ya que supone que conozco el valor del parámetro poblacional. Ergo, está
el error muestral probabilístico -comúnmente usado- el cual busca determinar el posiblevalor
del error muestral empírico. Este tipo de error está contenido en un intervalo de confianza, es
decir que, con cierto grado de probabilidad, el error empírico asumirá alguno de los valores
contenidos en dicho intervalo.
6. La cuasivarianza muestral (S2) muestra que tan dispersos están los datos de la muestra
respecto a su media. A diferencia de la varianza muestral (s2), la fórmula de lacuasivarianza
muestral se encuentre dividida entre n-1, lo cual indica que se le ha restado un grado de
libertad, esto con el objetivo de que sea un estadístico centrado insesgado (propiedad
deseable), es decir que la esperanza del estadístico sea igual al parámetro que desea
estimar -en este caso la varianza poblacional (σ2)-.

S2 =

E(S2) = σ2

s2 =

E(s2) =

7. Cuando se busca...