Entradas etiquetadas con regresión lineal

Fundamentos y Aplicación del Modelo de Regresión Lineal

29 abril, 2026
en

1. Modelo de Regresión Lineal

  • Modelo teórico (poblacional): Yij = β0 + β1 * Xi + εij | Donde εij ~ NID(0, σ²)
  • Índices: i = nivel de la variable independiente, j = repetición
  • Modelo estimado (muestral): ŷ = b0 + b1 * Xi
  • Forma matricial: y = Xβ + ε | βestimado = (X’ X)⁻¹ X’ y
  • Dimensiones: y es n×1; X es n×p; β es p×1; ε es n×1

2. Fórmulas para Calculadora

  • Pendiente (b1): b1 = Σ(xi – x̄)(yi – ȳ) / Σ(xi – x̄)²
  • Ordenada (b0): b0 = ȳ – b1 * x̄
  • SC Total (SCT): SCT = Σ(Yi (más…)

Conceptos Esenciales de Regresión y Econometría Aplicada

11 julio, 2025
en

Conceptos Fundamentales de Regresión y Econometría

Interpretación de Modelos con Transformaciones Logarítmicas

  • Ln(Y) → Ln(X) (Elasticidad Constante): Se espera que cuando «X» varíe porcentualmente en 1%, «Y» varíe porcentualmente en «B1%».
  • Ln(Y) → X (Efecto Semi-Logarítmico): Se espera que cuando «X» aumente en 1 (unidad de X), «Y» varíe porcentualmente en «B1*100%».
  • Y → Ln(X) (Efecto Logarítmico Inverso): Se espera que si «X» varía porcentualmente en 1%, «Y» varíe en «B1/100» (unidades (más…)
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