Problemas de cómputo de la corrección por sesgo en el caso lognormal
Cuando tomamos logaritmos de la variable dependiente, a fin de linealizar su relación con las independientes y aplicar en la estimación el modelo lineal general de regresión, y suponemos que el término de error tiene distribución normal, estamos en el caso lognormal. Las predicciones de valores de l...
Guardado en:
| Autor principal: | |
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| Formato: | Articulo |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
1983
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/9278 |
| Aporte de: |
| Sumario: | Cuando tomamos logaritmos de la variable dependiente, a fin de linealizar su relación con las independientes y aplicar en la estimación el modelo lineal general de regresión, y suponemos que el término de error tiene distribución normal, estamos en el caso lognormal. Las predicciones de valores de la variable dependiente, empleando tal estimación, resultan sesgadas, y es necesario proceder a corregirlas. Este trabajo se ocupa de los problemas de esa corrección, que se presentan cuando el programa de cómputos de la regresión invierte la matriz de momentos respecto a las medias muestrales, o la de correlación, y no la de momentos respecto al origen. |
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