14108741
Description
Mind Map by Lady Guzman, updated more than 1 year ago
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Created by Lady Guzman
over 6 years ago
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MULTICOLINEALIDAD
- Naturaleza
- Perfecta
- Las variables
explicativas se
multiplican y dan
cero
- Las variables
explicativas se
multiplican y dan
cero
- Casi perfecta
- Cuando se agrega
una variable
estocastica para
dar cero
- Entre mayor es la interseccion, mayor es el grado de
colinealidad
- Entre mayor es la interseccion, mayor es el grado de
colinealidad
- Cuando se agrega
una variable
estocastica para
dar cero
- Perfecta
- causas
- Metodo erroneo
de recolecion de
la informacion
- Obtencion de
muestras en un
intervalo limitado de
valores
- Obtencion de
muestras en un
intervalo limitado de
valores
- Restriccion en
el modelo o en
la poblacion
muestral
- Mala
especificacion
del modelo
- Modelo sobre
determinado
- Sobre todo en los
datos de series de
tiempo
- Metodo erroneo
de recolecion de
la informacion
- Consecuencias
- Los estimadores
de MCO SON
MELI
- Razon t uno o mas
coeficientes tiende
a ser no
significativas
- R al
cuadrado es
alta
- Superior
a 0.9
- Superior
a 0.9
- Los intervalos
de confianzas
tienden a ser
altos
- Los estimadores
de MCO SON
MELI
- Incremental las varianzas
y covarianzas
- Si el R cuadrado se
acerca a 1 el FIV se
acerca a infinito
- FIV = Factor
inflacionario de la
varianza
- Se conoce Tolerancia (
TOL)
- R2=1
(perfecta)
TOL =0
- R2=0 no existe
colinealidad y TOL=1
- R2=1
(perfecta)
TOL =0
- Se conoce Tolerancia (
TOL)
- Si el R cuadrado se
acerca a 1 el FIV se
acerca a infinito
- Detecion
- Una R2 elevada pero pocas razones t
significativas
- Altas correlaciones entre
parejas de regresores
- Examen de las
correlaciones
parciales
- Regresiones auxiliares
- Diagrama de
dispersion
- Una R2 elevada pero pocas razones t
significativas
- Procedimientos
- Informacion a
priori
- Combinacion de
informacion de
series de tiempo
- Eliminacion de una variable y
el sesgo de especificacion
- Transformacion de las
variables
- Datos
nuevos
- Informacion a
priori
- Segun
Goldberger
- micronumerosidad
exacta
- cuando n y el
tamaño de la
muestra es
cero
- cuando n y el
tamaño de la
muestra es
cero
- Casi
micronumerosidad
- Igual a casi
multicolinealidad
- Igual a casi
multicolinealidad
- micronumerosidad
exacta
- Las regresoras estan relacionadas
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