CUESTIONES
1 MRLG tiene más variables explicativas ( o regresaré = ×,
,
Xz , ✗ g)
Yi =
Bo t
pa Xe i t pa Xzi + -
. .
+
Ppr ✗ mi + Ei
F F tu
MRLS una variable explicativa ( X )
=D Sólo
incluye .
Yi =
po
+
§ ,
✗si +
Ei S
✓ En
=
¿ Es lo mismo estiman MRLG
- Br = -
3
2
\
•
p + .
=
,
[ MRLG^
-
Bio 5
☒
=
°
MR V2
VERDADERO pq ,
el Á , =-3
enunciado nos dice
que Bo
las
variables explicativas Fr =
7
están inundadas
.
¿ si estuviesen correlacionadas ? " "
de las dos variables , por lo
que
•
los harían que se compensen y la y
que es
el
conjunto
efectos
variaría .
=D MRLG
6 ERDADERO ,
es 1 de los 5
supuestos que
necesitamos para formar
la matriz .
}
✗ KI
|§
✗ FILA MUESTRA
- - -
→ LA
11 = 1 OBSERVACIÓN DE
✗ =
✗e .
.
✗ kz
,
.
sea
combinacion
columna
×, , . .
.
✗ µ,
*
Ninguna
lineal de otra
11
.
✗ ey
✗ ky
- -
-
COLUMNA =
VARIABLE 1
4 →
ri asustado .
Falso, PÍ cuando Eres
puede ser
negativo pequeño .
PÍ
[ ]
N -
1
= e -
1- R
N -
K -
1
<
si R = O
NI
0 = e -
Í
[e -
r ] 1 =
N K 1
[ e- RJ
1
- -
N K
-
-
EHI
e =
N - K -
1
a =
N -
R -
1
f- r.HN#ri
-
K = -
Na + R2 NRZ -
R
'
= K =D RYN 1) = k R2 =
¥ ,
-
R
'
Penaliza la incursión de variables explicativas
,5
Falso RZ > RÍ salvo cuando R 2=1
,
pq ,
E- e- -
RJ
↳A
= 1- O = 1
R' aumenta con la inclusión de nuevas variables explicativas .
RÍ penaliza inclusión de ayuden a explicar Y
✗
que no
.
la
8 3 supuestos eran sobre E :
Falso los
,
no
hay que confundir 5 supuestos
•
E. (E) = o
E
•
lo honocedasrticidad no
presenta autocorrelación
y .
E
OEIN )
•
- N 10 ,
con las propiedades de los residuos (e)
•
de Y
•
esas combinaciones lineales .
•
• =
e
"
de E
•
E (e) =
o ✓ .
van (e) =
OÉINM
3 Verdadero
'
✗ e O
=
y =
xp te
µ
xp ( xp + e)
'
F- xp
' '
' ✗ ✗
y
'
-
'
(✗ ×) ✗ y ✗ =
•
B xp xé
' '
✗ ✗✗ = ✗ ' O
+ ✗ e =
Obs '
→
→
día
l, le tez tlz + . . .
ten
°
(
)
1 1 1 1
O
. .
.
✗" l ' t ✗
✗
'
= ✗en ✗
ir ✗
es
- -
-
✗en → van a
CZ ↳ lzt . . . 1- ×
, pulp
O
×, , ×, , ✗↳ ×, , a
q,
.
.
→ van
.
" O
-
Xian
"
Xia ✗ r,
- "
Ri
ln
, :
O
, desviaciones es
fso
respecto la media
luego calcula
no se
a
y
PROBLEMAS 9
FÉLIX ) ix. y
-
1
i demanda
( )
=
) (
EH ? Ehi Yi 100.000
9.000
'
)
'
(✗ ✗
X
por
=
= renta → = + =
, ' =
EHi.la .
EXZI 9.000 850
Xz pi = -
→
=
precio
/✗
'
K/ = 100.000 .
850 - 9000 .
9000=4.000.000
) f. )
010002125
(
850 -
9- °O° -0100225
(✗ × )
' '
1
-
=
= "
4. 000.000 -
g. 000 100.000 óoozzg Ó 025
/ Yi /
)
EH Yi
/
' 8.000
✗
y = =
too
Ehi
) / / =/ )
BY
(
01000225 -0100225 "☒ 0125
⑧
*
= .
-
0100225 óozg zoo -
ÓS ☒ z
,
F. =
Y XT -
-
B ,
-
Jaffa =
54-300.0425-30.1-0 'S ) = 315
Bo
Estimación de la
ée STC SSE
íqz 670 650
-
¥
varianza de las
-
= = =
= = 2
N -
K -
1 pz -
z -
y 13-2 -1 perturbaciones
n° de variables aleatorias ,
explicativas
Ey !
•
STC = = 670
y
( )
' "°
=p Xp
'
SSE
☒
*
)
•
- '
☒
} lóezs ÓS
=
× .
=
-
= 650
700
,b)
Y Demanda =
Rp R
←
a- Renta
-
t-yj-E.TT
_
'
= = •
✗⇐ precio 0634
po is
:( ]
óezs
pi -
ós
Ó¿ =L
foto] /% :) -0=012
]
a-
] Rp
-
A- Lo 1
°
-
ós
R = O
E: :|
A =/
31 'S
) ( §)
a
[
a
/ f)
" " "
" '
aa , óooozigg -0100225 =
¢21 00002125-0,002251 óooo 212g
[ ☐ =
e
RIX/ ✗ / R = o
9) -060225 0625
f-
|
01000205
|
" ÓOOLZS tabla :
☒✗/
-
"
=
]
-
óazzg óozs •
95% hoy .
-
95% = 5%1100=065
"" 4228
libertad 1=13-2-1--1
grados de
•
= n -
K -
Azoto
Í⇐
µW
Rechazo HO
| ! asi
"
Ho Rechaza
• :p , .
por
lo
que
-22<8 O ¿ 228^610634 el
glfuin
1- es
Xp debe
modelo no estamos de
y
acuerdo con el investigador .
O
significación global pz
=
Ha :p , =
c) contraste de
R? SEC 650
= = 0/97 "
neonato
SCT gzo
No
Re 0197 y Rechazo Ho
F
#
K a '
=
'
)
= = 1 616
Il -
R ( 1- óqz ,
n -
K -
1 13-2 -1
tabla 11616
95% modelo
•
el
de libertad fóas =
4h03
No rechazo Ho , por
lo
que
2
grados a. lo
•
es
globalmente significativo
.
•
n -
K -
1 13-2-1=10