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Econometría: Estimación por mínimos cuadrados ordinarios · El principio de mínimos cuadrados

Por qué MCO minimiza los residuos al cuadrado, qué garantiza eso sobre la recta ajustada y cómo leer y reescalar sus estimaciones.

Econometría · 28 preguntas

Prueba 3 preguntas

1. ¿Qué minimizan el intercepto y la pendiente que elige la regresión por mínimos cuadrados ordinarios (MCO)?

  1. La suma de los residuos al cuadrado
  2. El residuo individual más grande
  3. La suma de los residuos en valor absoluto
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Respuesta: La suma de los residuos al cuadrado

Esa es la definición de mínimos cuadrados: entre todas las rectas, MCO elige aquella cuyos errores verticales al cuadrado, sumados, son los menores.

2. En una regresión estimada, ¿qué es un residuo?

  1. La y ajustada menos la media de y
  2. El verdadero término de error de la población
  3. La y observada menos la y ajustada
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Respuesta: La y observada menos la y ajustada

Un residuo es el error en la muestra, y menos ŷ. El error poblacional no se observa; los residuos son solo sus estimaciones.

3. ¿Por qué un método de regresión no puede minimizar simplemente la suma de los residuos?

  1. La suma simple ignora cuántos puntos hay
  2. Los errores positivos y negativos se cancelarían
  3. Esa suma es siempre demasiado grande
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Respuesta: Los errores positivos y negativos se cancelarían

Cualquier recta que pase por las medias hace que los residuos sumen cero, por mal que ajuste. Elevar al cuadrado hace que todo error cuente como costo.

El resto del quiz, unas pocas preguntas a la vez

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