Bondad de ajuste y estimación: R², MCO, Teorema de Gauss‑Markov, splines y GAM
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T6. Bondad de ajuste
ST = TSS: Suma Total. Corresponde a la media como valor ajustado.
SR = RSS: Suma Residual. La del estimador MCO. Menor que ST, puesto que ST sería la SR si las pendientes estimadas fueran exactamente 0.
R2: Coeficiente de determinación. Proporción de ST que captura el modelo. 0 ≤ R2 ≤ 1.
Fórmulas: R2 = (ST − SR) / ST = 1 − SR / ST.
SE = ESS: Suma Explicada. SE = ST − SR = ∑(ŷ_i − ȳ)2.
ST: SR asociada a ȳ. SR: SR asociada a estimadores MCO.
Optimalidad (o no) del estimador MCO
Teorema de Gauss‑Markov
Se extienden los mismos resultados de los mínimos cuadrados lineales (MLS). Si la muestra procede de un Modelo Lineal Gaussiano (MLG) con esperanza condicionada nula y homocedasticidad, el estimador MCO (X′X)... Continuar leyendo "Bondad de ajuste y estimación: R², MCO, Teorema de Gauss‑Markov, splines y GAM" »
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