Capitulo 1. Naturaleza del análisis de regresión.

Mencione un sinonimo de estocastico.

Aleatorio. Son variables que toman cualquier conjunto de valores, positivos o negativos, con una probabilidad dada.

¿De que depende un buen analisis de regresion en la practica?

De la disponibilidad de datos apropiados.

¿Que es el diagrama de dispersion?

El Diagrama de dispersión es un tipo de diagrama matemático que es una herramienta utilizada cuando se desea realizar un análisis gráfico de datos bivariados, es decir, los que se refieren a dos conjuntos de datos. El resultado del análisis puede mostrar que existe una relación entre una variable y la otra

¿De donde se pueden obtener los datos?

- Organismos gubernamentales. - Organismos Internacionales. - Empresas privadas o particulares. - Universidades. - Internet (sitios web).

¿Cuales son los tipos de datos que existen y cual es su periodicidad?

1. Datos de series de tiempo: Son datos que se recopilan, se observan o se registran en intervalos de tiempo rgulares, es decir en forma diaria, semanal, mensual, trimestral, anual, quinquenal (cada 5 años) o decenal (cada 10 años) 2. Datos transversales: Consisten en datos de una o mas variables que no tienen periodicidad debido a que son recopilados solamente una vez en un punto en el tiempo. 3. Datos combinados: Los datos combinados reúnen elementos de series de tiempo y transversales.

¿Cual es la interpretacion moderna de la regresion?

El analisis de reegresion trata del estudio de la dependencia de una variable dependiente (Y) respecto de una o mas variables explicativas (X) esto, con el obetivo de estimar o predecir la media o valor promedio de la primera variable con respecto a los valores ya conocidos de las variables explicativas.

¿Que es el análisis de correlación?

El significado de la palabra correlacion es la relacion que existe entre dos o mas variables. El analisis de correlacion ayuda a medir la fuerza o el grado de asociacion lineal entre dos variables; la asociacion lineal se refiere a como una variable afecta a otra y viceversa. Nos permite conocer 3 cosas: - Si existe o no una correlacion entre las variables. - Que tan fuerte es esa correlacion. - Que tipo de correlacion es: Positiva: Ambas variables aumentan o disminuyen al mismo tiempo. Negativa: Una variable aumenta y la otra disminuye.

¿Que genera una causalidad?

Para aducir a la causalidad se debe acudir a consideraciones a priori o teóricas.

¿Por quien fue confirmada la Ley de regresion universal de Galton?

Por su amigo Karl Pearson.

¿Que se expresa en los modelos de regresion uniecuacionales?

Se exprasa una variable llamada dependiente como funcion lineal de una o mas variables llamadas explicativas.

¿Que es la dependencia estadistica entre variables? De un ejemplo.

En las relaciones estadisticas entre variables se analizan, en esencia, variables aleatorias o estocasticas, es decir variables con distribuciones de probabilidad. Por ejemplo, el rendimiento de un cultivo depende de la temperatura, lluvia, Sol y fertilizantes y dicha dependencia es de naturaleza estadistica porque las variables explicativas, si bien son importantes, no permiten al agronomo predecir en forma exacta el rendimiento del cultivo debido a los errores propios de la medicion de estas variables y a otra serie de factores que en conjunto afectan el rendimiento pero son dificiles de identificar individualmente.

¿Que es la regresion?

Es una herramienta fundamental de la econometria.

¿Quien acuño el termino de regresion?

Francis Galton.

Mencione por que la calidad de los datos no siempre es adecuada y explique de que manera se puede solucionar el problema.

La calidad de los datos no siempre es la adecuada por diversas razones: 1. Es posible cometer errores de observacion. 2. Se pueden presentar errores de medicion de los datos. 3. Al realizar encuestas, el problema de la falta de respuesta puede ser grave; por decir, un investigador puede obtener una tasa de respuesta del 40% pero el analisis basado en dicha tasa quiza no refleje el comportamiento del 60% que no respondio y ocasione un sesgo de selectividad. 4. Los metodos para la obtencion de datos llegan a variar tanto que puede ser dificil comparar resultados de las diversas muestras. 5. Datos como las cifras economicas peden estar representadas en niveles muy agregados por lo que no se puede estudiar informacion mas especifica. 6. Debido a la confidencialidad no se pueden revelar datos individuales de la poblacion por lo que se publican datos generales en forma muy agregada. Para solucionar el problema de que la calidad de los datos no siempre es la adecuada, los investigadores deben tener presente que los datos pueden no ser los mejores y para esto deben tratar de no ser muy dogmáticos o exigentes sobre los resultados de un estudio, ya que si la calidad de los datos no es muy confiable se debe ser mas flexible con los resultados.

Menciona que es la causalidad.

La causalidad se refiere a como el valor de una variable dependiente (Y) cambia al modificarse el valor de una de las variables explicativas (X); esto quiere decir que existe un impacto de una variable en otra.

¿Que es la recta de regresion?

Llamamos linea de regresión a la curva que mejor se ajusta a nube de puntos.

¿A que se refiere la oracion que dice el investigador debe tener siempre en mente que el resultado de la investigacion sera tan bueno como lo sea la calidad de los datos?

Se refiere a que se puede llegar a obtener buenos resultados por medio de una buena investigacion si los datos que se han recabado son confiables, actualizados y que estos mismos sirven segun el objetivo que se debe de investigar. Por lo tanto, si en algunas situaciones los investigadores concluyen que los resultados de la investigacion son insatisfactorios, la causa puede ser la mala calidad delos datos y no un modelo equivocado.

¿Que se supone que si existe en este modelo?

Se supone que si existen relaciones causales entre las variables dependiente (Y) y las explicativas (X), estas se van en una sola dirección: de las variables explicativas a la variable independiente.

Desarrolle un ejemplo para cada caso y defina lo que es la categoria de las escalas de las variables de medición.

Una escala es la graduacion empleada en diversos instrumentos para medir la magnitud de una variable. La medicion de las variables puede realizarse por medio de cuatro escalas de medicion: - Escala de razon: Permite comparar mediciones. En su mayoria las variables economicas pertenecen a esta categoria. Ejemplo: Conocer cuanto asciende el PIB de este año en comparacion con el del año anterior. -Esca la de intervalo: Mide las variables de manera numerica. Los numeros de esta escala permiten conocer la distancia entre las mediciones. Ejemplo: Se utiliza para las escalas de grados de temperatura. -Escala Ordinal: Para estas variables existe un orden, pero las distancias entre las categorias no son cuantificables. Ejemplo: Los niveles de ingresos o nivel socioeconomico. -Escala nominal: Se utiliza para designar o nombrar los elementos medidos. Ejemplo: Genero, o estados civil, etc.

¿Como se definen la variable dependiente e independiente?

Variable dependiente (Y): -Explicada -Predicha -Regresada -Respuesta -Endogena -Resultado -Controlada Variable independiente (X): -Explicativa -Predictora -Regresora -Estimulo -Exogena -Covariante -Control

Diferencias entre las variables estadisticas y deterministas.

Variables estadísticas: - Tienen valores aleatorios. - Hace uso de "u". - Trabaja con la econometria y la estadística. Variables deterministas: - Tienen valores fijos. - Trabaja con leyes. - Se usa en la física.