Principios Clave de la Estimación por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO)
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A continuación, se evalúan una serie de afirmaciones sobre las propiedades y características de los estimadores obtenidos mediante el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) en el contexto de modelos de regresión lineal:
La consistencia de los parámetros puede verificarse con, si son o no insesgados los parámetros. FALSO
Una matriz escalar de varianzas y covarianzas para la “U” es imprescindible para garantizar la consistencia del estimador MCO. FALSO
De cara a lograr estimadores MCO insesgados y precisos, el consejo práctico fundamental es evitar variables omitidas. VERDADERO
La insesgadez del estimador MCO depende de la correlación entre U y las variables explicativas incluidas. VERDADERO
La eficiencia del estimador depende