Problemas en Modelos de Regresión Lineal: Diagnóstico y Soluciones
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Problemas en Modelos de Regresión Lineal
Multicolinealidad
La multicolinealidad presenta las siguientes consecuencias:
- Teóricas: La estimación por MCO proporciona poca información, existe imposibilidad de aislar la influencia de cada variable explicativa sobre la endógena, y las estimaciones resultan poco precisas y poco potentes.
- Prácticas: Los errores estándar de los estimadores aumentan, los intervalos de confianza son más amplios, los parámetros resultan poco significativos y las estimaciones son poco robustas.
Autocorrelación y Durbin-Watson
Para el diagnóstico mediante el estadístico Durbin-Watson, se deben considerar los últimos valores de cada fila (rho y Durbin-Watson). La hipótesis nula es H₀: ρ = 0 (no existe autocorrelación)... Continuar leyendo "Problemas en Modelos de Regresión Lineal: Diagnóstico y Soluciones" »
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