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Trabajo de Fin de Máster en Técnicas de Ayuda a la Decisión. Técnicas avanzadas para el estudio de modelos de regresión. Método de Mínimos Cuadrados Ponderados

Autor: Real Instituto y Observatorio de la Armada


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.


 Colección: Boletín ROA

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.

  • ISSN: 1131-5040 (colección)
  • 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
  • Colección: Boletín ROA

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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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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.

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