TEMA 2

Apuntes

**Temas principales:** • Expresión matemática (álgebra ordinaria y matricial) • Hipótesis clásicas en MRLNC • Modelo de regresores y coeficientes • Propiedades del ajuste por MCO • Estimación por mínimo cuadrático ordinario (MCO) --- **2.1. Expresión matemática (álgebra ordinaria y matricial)** *Álgebra Ordinaria:* Yt = B0 + B1X1t + B2X2t + ... + εt donde t representa el número de observaciones (tamaño muestral), y k es el número de variables explicativas. El número total de regresores es k+1. Para cada observación: t=1 → y₁ = B₀ + B₁X₁₁ + B₂X₂₁ + ... + ε₁ t=2 → y₂ = B₀ + B₁X₁₂ + B₂X₂₂ + ... + ε₂ ... t=T → yT = B₀ + B₁X₁T + B₂X₂T + ... + εT *Álgebra Matricial:* Y = XB + E --- **2.2. Hipótesis clásicas en MRLNC** *Forma funcional y datos:* La función que relaciona la variable dependiente con las explicativas debe ser correcta, es decir, la función estimada debe coincidir con la poblacional. Para verificarlo, se grafican los datos y se selecciona la función que mejor se ajusta visualmente. Si la relación no es lineal, se transforma para linealizarla; si la no linealidad afecta a los coeficientes B, no se debe aplicar el método de mínimos cuadra...