El método de Mínimos Cuadrados Ponderados es un procedimiento estadístico que permite adaptar el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios en condiciones de heterocedasticidad de los datos. A partir de un modelo de regresión lineal simple se transformarán las variables para obtener un modelo de regresión homocedástico donde se minimizará la varianza residual con la introducción de pesos que permitirán que los estimadores resulten insesgados y eficientes. Para detectar la heterocedasticidad se implementarán diferentes tests de hipótesis específicos para el análisis de la homocedasticidad. El software empleado en el presente trabajo será: Excel, RStudio, SPSS y GRETL.
Descripción | El método de Mínimos Cuadrados Ponderados es un procedimiento estadístico que permite adaptar el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios en condiciones de heterocedasticidad de los datos. A partir de un modelo de regresión lineal simple se transformarán las variables para obtener un modelo de regresión homocedástico donde se minimizará la varianza residual con la introducción de pesos que permitirán que los estimadores resulten insesgados y eficientes. Para detectar la heterocedasticidad se implementarán diferentes tests de hipótesis específicos para el análisis de la homocedasticidad. El software empleado en el presente trabajo será: Excel, RStudio, SPSS y GRETL. |
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ISSN | 1131-5040 (colección) |
ISBN | No |
EAN | No |
NIPO | 083-24-207-6 |
Fecha de publicación | 20/9/2024 |
Año de edición | 2024 |
Autor/a | Real Instituto y Observatorio de la Armada |
Editor | Ministerio de Defensa. Secretaría General Técnica. |
Número de páginas | 110 |
Tamaño | 3,8 MB |
Idioma | Español |
Colecciones | Boletín ROA |
Número de Colección | No |