ESPECIFICACIÓN INADECUADA DEL MODELO PDF TEORÍA Y EJEMPLOS RESUELTOS DE ESTADÍSTICA-MODELOS LINEALES

Inclusión de regresores irrelevantes
Omisión de regresores relevantes
Consecuencias de orden práctico
Los resultados de las dos Secciones anteriores pueden ayudarnos a tomar decisiones a la hora de especificar un modelo. Hemos visto que sobre parametrizar no introduce sesgos: tan sólo incrementa la varianza de los estimadores y resta grados de libertad. Errar “por exceso” tendría por ello en general consecuencias menos graves, y tanto menos importantes cuanto mayor sea el tamaño muestral. La pérdida de un grado de libertad adicional originada por la inclusión de un parámetro es menos importante cuando los grados de libertad restantes (N-P) siguen siendo muchos.

Ejercicios resueltos de examen de admisión a la Universidad

LIBROS PREUNIVERSITARIOS RUBIÑOS