ECONOMETRIA I

PREGUNTAS:
2.1 ¿Cuál es la función de esperanza o función de regresión población?

La función denota que el valor esperado de la distribución de Y dada Xi se relaciona funcionalmente con Xi; es decir como la media repuesta promedio de Y varia con X
2.2 ¿Cuál es la diferencia entre la función de regresión poblacional y la función de regresión muestral? ¿Se trata de distintos nombres para lamisma función?
La función de regresión poblacional involucra a toda una población donde su objetivo de análisis es averiguar la forma en que varia el valor promedio de la variable dependiente, con el valor de la variable explicativa; a diferencia de la función de regresión muestral que solo utiliza ciertos datos estimados.
Si se trata de distintos nombres e incluso distintas formulas:
R.Poblacional R. Muestral
^ ^ ^
E(Y/Xi)= B1 +B2 Xi Y=B1 + B2 Xi + ui

2.3 ¿Qué papel desempeña el termino de error estocástico ui en el análisis de regresión? ¿Cuál es la diferencia entre el termino de error estocástico y elresidual ui?
ui es una variable aleatoria que toma valores positivos o negativos. Esta ui se puede considerar como una variable sustitutiva de todas las variables omitidas que pueden afectar a Y, pero que por una u otra razón no pudieron incluirse en el modelo de regresión.
La diferencia entre error estocástico y residual es que el error

2.4 ¿Por qué es necesario el análisis de la regresión?¿Por qué no tan solo utilizar el valor medio de la variable regresada como su mejor valor?
Un análisis de regresión es necesario para realizar un análisis de la variable dependiente respecto a una o mas variables explicativas, con el objetivo de estimar o predecir la media o el valor promedio poblacional de la primera en términos de los valores conocidos o fijos de las segundas.
No seria adecuadoutilizar solo el valor medio de la variable regresada por lo que no se llegararia a una solución e interpretación de los datos claramente.

2.5 ¿Que se quiere dar a entender con modelo de regresión lineal?
El modelo de regresión linial da a entender que permite estimar la idea de función de regresión poblacional, es decir estimar los valores no conocidos con base a las observaciones de Y y X.
Lainterpretación matemática de la regresión lineal, puede ser desarrollada por medio de dos vías. a) Linealidad en las variables: Se dice que una función E (Y/Xi) = f (x) es lineal en las variables si estas aparecen elevadas a una potencia uno y no están multiplicadas ni dividas por ninguna variable
b) Linealidad en los parámetros: Se dice que una función E (Y/Xi) = f (x) es lineal en los parámetrosse estos aparecen elevados a una potencia y no están multiplicados ni divididos por ningún otro parámetro. 

2.6 ¿ Determine si los siguientes modelos son lineales en los parámetros, en las variables o en ambos? Cuales de estos modelos son regresión lineal?
Modelo Titulo descriptivo
a)Yi=β1+β2(1/X1) +ui Reciproco
b) Yi =β1 + β2 ln Xi + ui Semilogaritmico
c) lnYi =β1+β2Xi +ui Semilogaritmico inversod)lnYi=lnβ1+β2lnXi+ui Logaritmico o doble logatrimico
e)lnYi= β1−β2 X1 +ui Logaritmico reciproco


a) El modelo reciproco es lineal en los parámetros , es un modelo de...