Conceptos Clave de Regresión Lineal y Econometría

Conceptos Fundamentales de Regresión Lineal y Econometría

A continuación, se presentan aclaraciones y correcciones sobre conceptos clave en el ámbito de la regresión lineal y la econometría.

1. Propósito del Término de Error en Modelos de Regresión Lineal

¿Por qué se incluye un término de error o perturbación en un modelo de regresión lineal?

• La forma lineal es solo una aproximación.

2. Supuestos del Término de Error

¿Cuál de las siguientes afirmaciones no corresponde a los supuestos del término de error?

• Es independiente de X.

3. Características de la Regresión Lineal

¿Cuál de las siguientes afirmaciones no es correcta en regresión lineal?

• La media de X se encuentra siempre por encima de la línea de regresión.

4. Definición de Error

¿Cuál es la mejor definición de error?

• Diferencia entre la realidad y la estimación.

5. Naturaleza del Análisis de Regresión Lineal Simple

El análisis de regresión lineal simple es mucho más que estimar una recta mediante un proceso de ajuste a los datos reales en un gráfico de dos dimensiones.

• Verdadero.

6. Garantía de Mínimos Cuadrados Residuales

Nuestra estimación lineal no garantiza hacer mínima la suma de los cuadrados residuales.

• Falso.

7. Afirmación Incorrecta en Regresión Lineal

¿Cuál afirmación no es correcta?

• La media de X se encuentra siempre por encima de la línea de regresión.

8. Cálculo del Término de Error

Si una estimación es Y = 15 + 0.75X, ¿cuál es el valor del término de error en el par ordenado X=100, Y=90?

• Cero.

9. Propiedad de Insensibilidad del Estimador

Un estimador o parámetro es insesgado si:

• El valor esperado del parámetro coincide con el valor real.

10. Propiedad de Eficiencia del Estimador

Un estimador o parámetro es eficiente si:

• Es de varianza mínima.

11. Criterios para un Estimador Eficiente

Un estimador es eficiente si:

• Es lineal, insesgado y su varianza es mínima entre todos los insesgados.

12. Cumplimiento de Supuestos en Modelos MCO

En un modelo básico de regresión lineal vía Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), ¿cuándo se cumplen menos supuestos?

• Cuando el término de error presenta una distribución normal.

13. Coeficiente de Determinación en Regresión Lineal

En una regresión lineal, el coeficiente de determinación es:

• Un valor entre 0 y 1.
• R-cuadrado.
• El coeficiente de correlación de las variables al cuadrado.

14. Unicidad de Modelos y Técnicas Econométricas

Los modelos y técnicas en econometría son únicos para la ciencia económica.

• Falso.

15. Interpretación de un Valor Negativo de Beta

Un valor negativo de Beta significa que la relación de las variables es indirecta.

• Verdadero.

16. Relación entre Causalidad y Correlación

Relación causal no significa correlación.

• Falso.

17. Utilidad de la Econometría en Recursos Humanos

La econometría tendrá poca utilidad en el área de Recursos Humanos.

• Falso.

18. Asociación de un Intervalo de Confianza

Un intervalo de confianza está asociado a:

• La probabilidad de aceptar la hipótesis nula.
• El chance de que el número de veces el estimador cae dentro o fuera de su intervalo.

19. Selección de Modelos de Regresión Lineal Alternativos

Si se deben elegir entre dos modelos de regresión lineal simple alternativos, adecuados y explicativos, se escogerá el de mayor R-cuadrado.

• Se escogerá el de mayor R-cuadrado.