Resumen Capítulo 1: Naturaleza del análisis de regresión. Econometría 5ta Edición, Damodar Gujarati
El término regresión fue acuñado por Francis Galton en un ensayo sobre el que trataba la estatura de los padres e ijos los cuales tendían a tener una altura promedio, es decir, aquellos ijos de que a pesar de tener padres altos eran bajos o !ice!ersa" por ello Galton acuña el término al afirmar que las estaturas de los ijos regresan a un promedio# El termino regresión en la actualidad ace referencia al estudio estudio de la dependencia de una !ariable $dependiente% $dependiente% respecto a una o m&s !ariables $e'plicati!as o independientes% con el objeto de estimar o predecir la media o !alor promedio de la población de la primera en términos conocidos o fijos $muestras repetidas% de las segundas# En las relaciones estadísticas entre !ariables se anali(an, en esencia, !ariables aleatorias o estoc&sticas, es decir, !ariables con distribución de probabilidad# )a representación abstracta de la distribución o rango $con rango $con respecto a un promedio o recta de regresión% regresión % de las obser!aciones $!ariables independientes% se reali(a a tra!és del diagrama de dispersión# dispersión # *elaciones estadísticas+ E'isten dos tipos de relaciones, una es la estadística, estadística, constituidas por un conjunto de !ariables que se acercan a la e'plicación de un fenómeno pero que no pueden predecirlo con e'actitud debido a los errores propios errores de la medición de estas !ariables y otros factores $!ariables% que en conjunto afecta la estimación o predicción que se est& lle!ando a cabo# El otro tipo de relación relación son las determinísticas o funcionales, funcionales, que implican relaciones de !ariables que pueden e'plicar con e'actitud un fenómeno# *egresión y causalidad+ na relación estadística por si misma no puede, por lógica, implicar causalidad# -ara aducir causlidad se debe acidir a consideraciones a priori o o teóricas# *egresión y correlación+ )a regresión y la correlación est&n estrecamente ligadas# )a tarea de la .ltima $correlación% es medir la fuer(a o el grado de asociación lineal entre dos !ariables# En cambio en el an&lisis de regresión, no interesa este tipo de medida, sino estimar o predecir el !alor promedio de una !ariable con base a los !alores fijos de otra $!# independiente%# /erminología y notación+ Variable d ep ependiente 0ariable e'plicada -redica *egresada *espuesta *esultado 0ariable controlada
Variable I nd ndependiente 0ariable E'plicati!a -redictoria *egresora Estímulo 1o!ariante 0ariable de control
2ota+ Gujarati utili(ar& la terminología de variable dependiente/variable explicativa, explicativa, o la m&s neutra de regresada y regresora. 1uando se estudia la dependencia dependencia de una !ariable !ariable respecto a una e'plicati!a, e'plicati!a, se le conoce como análisis de regresión simple, simple, pero cuando se estudia la dependencia de una !ariable respecto a m&s de una !ariable, se le conoce como análisis de regresión múltiple.
Elaborado por René José Pérez Vázquez Nicaragua. Marzo de 2016
El término estocástico o aleatorio son sinónimos y se refieren a una !ariable que toma cualquier c ualquier conjunto de !alores, positi!os o negati!os, con probabilidad dada# 3 menos que se indique lo contrario, la letra Y representa representa la !ariable dependiente y X y X la !ariable independiente# )os sub índices i o t” se se denotan como la obser!ación o !alor i4ésimo y t4ésimo respecti!amente# N $o $o % representa el n.mero total de obser!aciones o !alores de una población, n $o t $o t % representan el n.mero de obser!aciones de una muestra# -or con!eniencia se utili(a el subíndice !i” para !i” para los datos trans!ersales trans!ersales y subíndice subíndice !t”" para los datos de series de tiempo# /ipos de datos+ •
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Datos de series de tiempo+ son un conjunto de obser!aciones sobre los !alores de una !ariable en diferentes momentos# Datos trans!ersales+ consisten en datos de una o m&s !ariables recopilados en el mismo punto del tiempo# Datos combinados+ re.nen elementos de series de tiempo y trans!ersales Datos de panel, longitudinales o en micropanel+ son datos combinados en los que se estudian, a tra!és del tiempo, las mismas unidades trans!ersales $por ejemplos+ una familia%#
Escalas de medición de !ariables+ •
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Escala de nominal+ su fin es identificar sujetos u objetos dentro de una distribución, por lo que .nicamente podremos establecer relaciones de igualdaddesigualdad entre ellos# Escala Escala ordina ordinal+l+ su fin es ordena ordenarr a los sujetoso sujetosobje bjetos tos de una distribu distribució ciónn en funció funciónn de alguna alguna característica $la distancia entre unidades no tiene por qué ser uniforme%# Escala de inter!alos+ en esta escala, las distancias entre las unidades de medidas son uniformes# Escala de ra(ón+ similar a la de inter!alo, con la .nica diferencia que el cero en esta escala sí indica la ausencia de atributo, es cero absoluto# Tipo
Características
Ejemplo
Nominal
Igualdad
Nombre ciudades
Ordinal
Orden
Llegada carrera
Intervalo Op.matemáticos, 0 relativo Centigrados !a"#n
0 absoluto
$ltura
Elaborado por René José Pérez Vázquez Nicaragua. Marzo de 2016
