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¿Qué pasa si no se cumplen los supuestos de regresión lineal?
Si no se cumplen esos supuestos, tendrás igualmente una bonita recta que ajusta más o menos los datos (de hecho tendrás la recta que mejor ajusta esos datos), pero no podrás concluir muchas cosas sobre la bondad del ajuste o la significatividad del término independiente o las pendientes de los factores.
¿Cuáles son los supuestos que debe cumplir la regresión lineal?
Para aplicar la regresión lineal múltiple que nos estamos proponiendo, los datos deben cumplir con los 5 supuestos ya mencionados: linealidad, independencia, homocedasticidad, normalidad y no colinealidad.
¿Cómo solucionar el problema de heterocedasticidad?
Una solución utilizada habitualmente para resolver el problema de la heterocedasticidad consiste en utilizar los estimadores calculados mediante el método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO), pero no sus Errores Estándar (SE), sino en su lugar los llamados Errores Estándar Robustos (o errores estándar de Eicker-White …
¿Cuándo se utiliza la regresión no lineal?
Regresión no lineal es un método para encontrar un modelo no lineal para la relación entre la variable dependiente y un conjunto de variables independientes.
¿Cómo solucionar el problema de autocorrelación?
Para corregir la autocorrelación hay que transformar el modelo: Yestrella(t) = Consumo(t) – ro * Consumo(t-1), Xestrella = PIB(t) – ro * PIB(t-1), luego hay que determinar el valor de ro. Con tal objetivo estimamos el modelo u(t) = ro * u(t-1) + e(t), obteniendo que ro = 0’824911.
¿Cuál es el problema de la heterocedasticidad?
En estadística se dice que un modelo de regresión lineal presenta heterocedasticidad cuando la varianza de los errores no es constante en todas las observaciones realizadas. Esto implica el incumplimiento de una de las hipótesis básicas sobre las que se asienta el modelo de regresión lineal.
¿Qué es la normalidad de los residuos?
Normalidad. Representaremos los residuos mediante un histograma superponiendo sobre él una curva normal de media cero. Si los residuos siguen un distribución normal las barras del histograma deberán representar un aspecto similar al de dicha curva.
¿Qué es la normalidad de residuos?
Normal QQ-Plot Es decir, al comparar la distribución de probabilidad normal con la distribución de probabilidad de los residuos de nuestro modelo lineal, si estos forman una línea recta, este es un indicador de que los residuos están distribuidos de forma normal.
¿Cuáles son los supuestos del modelo de regresión lineal?
Supuestos del modelo de regresión lineal Como todo modelo estadístico, el análisis de regresión lineal, parte del cumplimiento de un conjunto de supuestos necesarios, para validar su confiabilidad. Esto supuestos o condiciones, constituyen la base teórica del análisis, por lo que su incumplimiento, impide su ejecución de forma tacita.
¿Cómo saber si el modelo de regresión es adecuado?
Usted debería examinar las gráficas de residuos y otros estadísticos de diagnóstico para determinar si el modelo es adecuado y si se cumplen los supuestos de la regresión. Si el modelo no es adecuado, representará incorrectamente los datos. Por ejemplo:
¿Cuáles son las características de la ecuación de regresión?
Linealidad. La ecuación de regresión, posee una forma particular que responde a una recta. A partir de ello, se dan como característica que la variable dependiente constituye la suma de un conjunto de elementos que son: el origen de la recta, una combinación lineal de variables independientes o predictoras y los residuos.