Diferencies ente revisiones de «Econometría»

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{{ecuación|
<math>
\beta_{0} + \left(\sum _{{i=1}}^{n} \beta_{i} X_{i}\right)+\mu = Y </math>
||left}}
 
Suelse suponer que <math>\mu</math> ye una [[Distribución normal|variable aleatoria normal]], con media cero y varianza constante en toles amueses (anque sía desconocida), representáu de forma matemática como <math>\mu \sim N(0,\sigma^2)</math>
 
Tómase una amuesa estadística, que correspuenda a observaciones de los valores que tomaren eses variables en distintos momentos del tiempu (o, dependiendo del tipu de modelu, los valores que tomaren en distintes árees o zones o axentes económicos a considerar).
Otru supuestu del modelu ye'l de normalidá de los erros del modelu, que ye importante de cara a los contrastes d'hipótesis con amueses pequenes. Sicasí, n'amueses grandes el [[teorema de la llende central]] xustifica'l suponer una distribución normal pal estimador de mínimos cuadraos.
 
Sicasí, el problema complícase considerablemente, sobremanera a la de faer contrastes d'hipótesis, si créese que la varianza de los erros del modelu camuda col tiempu. Ye'l fenómenu conocíu como [[heterocedasticidad]] (el fenómenu contrariu ye la [[homocedasticidad]]). Esti fenómenu puede detectase con ciertes técniques estadístiques. Pa resolvelo hai qu'usar métodos qu'intenten envalorar el cambiante valor de la varianza y usar lo llograo pa correxir los valores de l'amuesa. Esto llevaríanos al métodu conocíu como [[mínimos cuadraos xeneralizaos]]. Una versión más complicada d'esti problema ye cuando se suponsupón que, amás, non solo camuda la varianza del erru sinón que tamién los erros de distintos periodos tán correlacionados, lo que se llama [[autocorrelación]]. Tamién hai métodos pa detectar esti problema y pa correxilo en cierta midida modificando los valores de l'amuesa, que tamién son parte del métodu de los mínimos cuadraos xeneralizaos.
 
Otru problema que se da ye'l de la [[multicolinealidad]], que xeneralmente asocede cuando dalguna de les variables exóxenes en realidá depende, tamién de forma estadística, d'otra variable exóxena del mesmu modelu consideráu, lo qu'introduz un sesgu na información apurrida a la variable endóxena y puede faer que'l métodu de mínimos cuadraos non pueda aplicase correchamente. Xeneralmente la solución suel ser pescudar qué variables tán causando la multicolinealidad y reescribir el modelu acordies con ello.
=== Bibliografía ===
 
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=== Enllaces esternos ===