Evaluación de los Supuestos de Regresión Usando EViews 8
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Transcript of Evaluación de los Supuestos de Regresión Usando EViews 8
Matricialmente
mu11:16; 00,5 111~~~ Ir-MARCO TEÓRICO
X12 • • • Xip 1 -E, -
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E = Y - X13 ffiewscIll
mutibeen.1 1"1"SEEIEr MARCO TEÓRICO
Supuestos del modelo:
• El término de error tiene distribución normal:
ei son Li.d n(0 , 0-2 ) e . = Y. —
• La relación entre la variable dependiente y las variables
independientes es lineal
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Diagnóstico de Regresión Normalidad de residuales
Esto supuesto no os esencial si el objetivo os solamente la estimación. Los estimadores MCO son MELI aún sise viola el supuesto.
Poro, os un problema gravo si la muestra os pequeña. En muestras pequeñas sin el supuesto do normalidad, los estadísticos usuales t y F pueden no seguir las distribuciones t y F.
Detección: análisis do residuales (gráficamente, prueba do normalidad) So debo tener precaución silo muestra en pequeña
En la prueba de normalidad do Jarque-Bera:
Ho: Los datos analizados tienen distribución normal
muitib00000
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Diagnóstico de Regresión Homocedasticidad
La homocedasticklad se refiere a que varianza de los errores o residuales es constante. Es decir, si se tiene el modelo
y i =A+AN,-FAx, 2 +.•.+,6,5,+6,, =1,..,n
Entonces: var (es ) = o-2
La violación de este supuesto implica que los estimadores MCO ya no son los de varianza mínima y las pruebas basadas en t y F en presencia de heterocedasticidad puede llevar a conclusiones erróneas.
En la prueba de Breusch-Pagan-Godfrey;
Ho: HomocedashcIdad (vadanza homogénea)
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Diagnóstico de Regresión Multicolinealidad Este término hace referencia a relación lineal perfecta o imperfecta entre algunas o todas las variables explicativas (X'is) del modelo.
La multicolinealidad genera estimadores inestables con errores estándar muy grandes.
Un signo claro de multicolinealidad es tener un R^2 muy alto y pocos de los coeficientes de regresión es significativo. Estimadores y ErE muy sensibles. La matriz de correlaciones presente valores altos.
Variables con VIF (centrado) >56 10 deben ser estudiadas.
Solución; quitar variables, usar técnicas de análisis multivariado, estimación en primeras diferencias.
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MARCO TEÓRICO • ...•
Diagnóstico de Regresión Autocorrelación La autocorrelación supone la violación del supuesto clásico de errores no correlacionados :
Corr(s., s.) = kti j • . Con autocorrelación se tienen estimadores lineales insesgados y
consistentes, pero ineficientes (no tendrán varianza mínima). Se tiene
R^2 sobreestimado y las pruebas t y F pierden validez.
(La situación es semejante a la que se da en presencia de
heterocedasticidad). Se debe usar MCG en lugar de MCO.
En la prueba de Durbin-Watson (0,4); Ho: No autocorrelación
2 No autocorrelación
Dif = <2 Correlación positiva
> 2 Correlación negativa
..0.0 o o. uirammEws-
muten.% o
APLICACIÓN
Tenemos los datos de mortalidad infantil de 64 paises y algunas otras variables
que pueden determinar la MI:
MI: mortalidad infantil
TAF: Tasa de alfabetización femenina
PIBPC: PIB percapita
TFT: Tasa de fertilidad total
Nos interesa saber si las variables TAF, PIBPC y TFT afectan o determinan la MI.
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