Page 35 - El Modelo de Regresión Lineal

ˆ 
   0.22 − 0.04
V  0  =   (56)
ˆ 
  − 0.04 0.01
 1   

En la diagonal principal de la matriz (56) se encuentran las

varianzas de los estimadores; fuera de la diagonal principal, las

covarianzas. Con base en los resultados anteriores, el cuadro 3

resume los principales estadísticos de la regresión:

Cuadro 3. Estadísticos de la regresión; n = 7, k = 1
Coeficiente Error estándar t
ˆ
ˆ
 2.104 0.473 4.445
0
ˆ
 0.643 0.096 6.649
1
n
2
2
2
y = 5.157, ˆ  = 0.879,   = 0.471, ˆ  = 0.09, ˆ  = 0.30, R = 0.898,
Y i
i= 1
ˆ
2
1 =
R = 0.878, F = 44.209, jb = 0.279, w = 1.01, bg ( ) 3.212,
1,5
A
bg ( ) 3.304, ramsey ( ) 1.647, ramsey ( ) 0.716
2 =
2 =
1 =

Segundo ejemplo empírico

El cuadro 4 presenta una muestra finita de valores para calcular los

estimadores de la expresión (50):

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