Conceptos Clave y Pruebas en Modelos de Regresión Múltiple
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Significancia Global en Regresión Múltiple
En un modelo de regresión múltiple la significancia global considera como hipótesis nula que todos los parámetros son simultáneamente igual a 0.
False: La prueba F de significancia global considera como hipótesis nula que todos los parámetros asociados a las variables explicativas son simultáneamente cero (H₀: β₁ = β₂ = ... = βk = 0), excluyendo el intercepto (β₀).
Ventaja de Modelos Logarítmicos
La ventaja de estimar un modelo en logaritmo es que permite determinar directamente los parámetros como términos porcentuales
Verdadero: En el modelo log-log, las pendientes corresponden a las elasticidades, lo que permite interpretar los parámetros directamente en términos porcentuales.... Continuar leyendo "Conceptos Clave y Pruebas en Modelos de Regresión Múltiple" »
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