cap2. modelo regresión multiple-v2-2011
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CAPITULO 2:
Modelo Clásico del Métodos de Regresión Múltiples
Prof.: Juan Carlos Miranda C.Instituto de Estadístico
Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas
Noviembre 2011
CURSO: ESTADÍSTICA EMPRESARIAL II
(ESTD-241)
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CONTENIDO DEL CAPITULO 2
1. Modelo Regresión Múltiples: enfoque clásico
2. Modelo en notación matricial
3. Estimación por MCO
4. Propiedades de los parámetros del modelo
5. Contraste de hipótesis general
6. Análisis de Varianza ANOVA
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Especificación del modelo: 1) Forma escalar:
2) forma matricial:
ikikiii exxxy ...22110
Introducción: Modelo de Regresión Lineal Clásico
ni ,.....,1
UXY
);....;;(.var 21 kxxxntesindependiek
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Notación Matricial Escribimos el modelo en términos
matriciales:
nkknnn
k
k
n u
u
u
xxx
xxx
xxx
y
y
y
......*
....1
.........
...1
...1
...2
1
1
0
21
22212
12111
2
1
UXY
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Hipótesis Clásicas1) Linealidad en los parámetros
2) ε o Y son variables iid
3) X no aleatoria, conocida.
4) Rango
),0( 2INe ),( 2IXNY
nkXrg 1)(
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Resumen de la Regresión lineal general
Son necesarias nociones básicas de matrices.
Debemos Repasar (ver bibliografía): ¿Qué es una matriz A n,k ? Operaciones básicas se producto con
matrices Determinante de una matriz Métodos para obtener la matriz inversa para
cualquier orden A k,k
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Ejemplo I Queremos comprobar si el salario
depende de la educación y la experiencia Nuestro modelo es:
Si nuestros datos fueran:iii uereducwage exp210
w a g e e d u c e x p e r2 5 0 0 0 0 8 53 6 0 0 0 0 1 0 4
. . . . . . . . .4 5 8 0 0 0 1 1 1 3
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Ejemplo I: en forma matricial Por tanto, Matricialmente escribiríamos:
nu
u
u
..
13111
......
4101
581
458000
........
360000
250000
2
1
2
1
0
YXXX ''ˆ 1
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Estimación por Mínimos Cuadrados Ordinaria
El objetivo: será obtener una estimación de Método: Mínimos Cuadrados Ordinarios
Función objetivo a minimizar:
Operando:
ˆˆˆˆ ´´´´´´´ XXYXXYYY
)ˆ()ˆ(...,...,'1
12 XYXY
e
e
eeee t
n
ni
2
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ˆ''ˆ''ˆ2'
ˆ''ˆˆ'''ˆ'
ˆˆˆˆ'
XXYXYY
XXXYYXYY
XYXYXYXYee
YXXX
YXXX
XXYXee
''ˆ
'ˆ'
0ˆ''2''2ˆ'
1
Estimación por Mínimos Cuadrados
1 Condición:
Sistema de ecuaciones normales:
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ˆ''ˆ''ˆ2'
ˆ''ˆˆ'''ˆ'
ˆˆˆˆ'
XXYXYY
XXXYYXYY
XYXYXYXYee
XXee
''2ˆˆ
'´
2
Estimación por Mínimos Cuadrados
2 Condición:
Por tanto: YXXX ''ˆ 1
Matriz definida positiva
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Para que X´X sea no singular (y por lo tanto, se pueda obtener la inversa) es importante que se cumplan las dos condiciones siguientes:
1)
2) Que la matriz no contenga dependencias lineales (una variable sea combinación lineal de otras)
kn
Estimación por mínimos cuadrados
Deben existir más datos que parámetros a estimar
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F.J. Anscombe en 1973. “Graphs in Statistical Analysis”, The American Statistician, 27, pp.17-21)
Ejemplo de Regresión lineal simple con enfoque matricial
Estimar por MCO y termino matricial las cuatro regresiones con término constante que se indican a continuación:
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Representación gráfica
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Comentarios al modelamiento
1) Modelo (a) la relación entre las variables es más o menos lineal.2) En el modelo (b) la relación entre las variables es claramente no lineal.3) En el modelo (c) todos los puntos de la nube real, exceptuando uno, se ajustan casi perfectamente a una recta que no es la estimada porque hay un valor atípico.4) En el modelo (d) tenemos otro problema diferente en los datos. Los datos de la variable explicativa son todos igual a 8, exceptuando el octavo valor.
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Propiedad del estimador de
Finitas:1) Lineal en Y y en ε: por ser X no aleatoria
2) Insesgado: por ser X no aleatoria y )ˆ(E 0)( E
3) Óptimo: matriz de varianzas covarianzas es
´))(ˆ))(ˆ(ˆ(ˆˆ EEE 1´21´´´1´ )()()( XXXXXXXXE
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Propiedad del estimador de
Finitas:3) Eficiente: de mínima varianza entre los insesgados. Alcanza la cota de Cramer Rao.
4) Distribución finita:
))'(,ˆ 12 XXNMCO
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Propiedad del estimador de
Asintóticas:1) Consistente: Si se cumple que:
0;lim´
PN
XXP nXX
MCOˆ
ˆlimnp
2) Asintóticamente normal:
])[(lim,0()ˆ( 1´
2
N
XXNN N
3) Asintóticamente eficiente: la varianza asintótica alcanza la cota Cramer Rao
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1
0
111
ˆ
ˆˆ,..,
1
....
1
,...
ˆ
nnn e
e
e
x
x
X
y
y
Y
eXY
¿Qué forma tiene el modelo Regresión Simple (2x2)?
Más concretamente, β estimada tiene los siguientes componentes, para el caso de un modelo simple:
iii
ii
iii
ii
yx
yYX
xx
xnXX ',' 2
1
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Propiedades de la regresión por MCO
1) La suma de los residuos es igual a cero
2) El plano de regresión pasa por el punto definido por las medias de Y,X
i
ie 0
kk xxy ˆ....ˆˆ110
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3) Los residuos son ortogonales a las X’s
4) Los residuos son ortogonales a las predicciones (por ser éstas combinación lineal de los regresores)
0' eX
0'ˆ eY
Propiedades de la regresión por MCO
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Supuestos del modelo
1) Modelo bien especificado Y=X + ε2) E(ε)=03) Regresores fijos
E(X ε)=XE(ε)=04) Independencia y homoscedasticidad
E(εε’)= 2I5) Normalidad
ε ~N(0, 2I)
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Objetivo: Buscar los valores de ,,…,k que mejor ajustan nuestros datos.
Ecuación:
Residuo:
Minimizar:
ikkiiiii xxyyye ˆˆˆˆ 110
n
iie
1
2
ikkii xxy ˆˆˆˆ 110
Resumen: Mínimos Cuadrados ordinario
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Hemos calculado:
Tenemos:
Definimos la matriz:
H es idempotente, simétrica y del mismo rango que X, (k+1). Es una matriz de proyección.
YXXX tt 1ˆ
YXXXXXY tt 1ˆˆ
tt XXXXH1
Resumen: Interpretación geométrica
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H simétrica (obvio) H idempotente
Residuos ortogonales a valores ajustados
Residuos ortogonales a matriz de diseño X
0)( 1 XXXXXXYXHIYXe ttttt
0ˆˆ HYHIYHYHYYHYYYYe ttttt
tttttt XXXXXXXXXXXXHH111
Interpretación geométrica
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X
1
YX1
Y
e
0
Subespacio vectorial generado por las columnas de X
Interpretación geométrica
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Varianza
Para estimar 2 utilizamos la varianza residual
Es insesgado como estimador de 2 y además
1ˆ 1
22
kn
eS
n
i iR
212
1
2
~
kn
n
i ie
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Propiedades de los estimadores
Normalidad. Sabemos Y=X+U, de donde Y~N(X,2I). Como también es normal.
Esperanza.
Varianza.
XXXXYXXXEE tttt 11ˆ
12111ˆ XXXXXYVarXXXYXXXVarVar tttttt
YXXX tt 1ˆ
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Tenemos
La varianza 2 suele ser desconocida y utilizamos el error estándar estimado
iit
i XXVar12
1ˆ
ijt
ji XXCov12
11ˆ,ˆ
iit
iit XXNXXN
1211
12 ,~ˆ ; ,~ˆ
21
1ˆˆRii
ti SXXS
Propiedades de los estimadores
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Supuestos de modelo
A partir de los supuestos 1,2,3 demostramos que:
Con el supuesto 4, la varianza se escribe:
)ˆ(E
12 ')ˆ( XXVar
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La matriz de varianzas y covarianzas La matriz tiene esta forma:
Es simétrica Depende de las observaciones de la
muestra
)ˆvar(...)ˆ,ˆcov(
...)ˆvar(.......
)......ˆ,ˆcov()ˆ(var
)ˆ(
211
klk
iVar
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Ejemplo II
Un agricultor se pregunta: ¿Cómo afecta la cantidad de fertilizante a
la cosecha de trigo?
Para ayudarle a responder su pregunta estudiamos los datos de su cosecha dado: La cantidad de fertilizante Lluvia
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Los datos siguientes (verificar los cálculos:
Continuación Ejemplo II
Y
Cosecha de trigo
(Kg./Ha.)
X
Fertilizante
(Kg./Ha.)
Z
Lluvia
(ml.)
40 100 10
50 200 20
50 300 10
70 400 30
65 500 20
65 600 20
80 700 30
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Estimamos el modelo:Cosecha = 0 + 1*fertilizante + 2*lluvia + i
Dependent Variable: Y
Included observations: 7
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 28.09524 2.491482 11.27652 0.0004
X 0.038095 0.005832 6.531973 0.0028
Z 0.833333 0.154303 5.400617 0.0057
R-squared 0.981366 Mean dependent var 60.00000
Adjusted R-squared 0.972050 S.D. dependent var 13.84437
S.E. of regression 2.314550 Akaike info criterion 4.813835
Continuación Ejemplo II
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Es importante la interpretación de los coeficientes estimados
0= promedio de cosecha pronosticada si no se utilizan fertilizantes y no llueve.
1 =Si mantenemos el nivel de lluvia constante, un aumento de 1 kg. en fertilizante se relaciona con un aumento de 0.038 kg. en la cosecha, en promedio.
2 = Si tomamos un nivel constante de fertilizante, un aumento de 1 ml. de lluvia proporcionaría un aumento de 0.83 kg. de cosecha.
Continuación Ejemplo II
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Ejemplo III
Matriz de varianzas y covarianzas de los coeficientes
C X Z
C 6.207483 -0.001701 -0.238095
X -0.001701 3.40E-05 -0.000595
Z -0.238095 -0.000595 0.023810
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Bondad de ajuste
A partir de Descomponemos de la suma de cuadrados
de desviación de y respecto a su media:
0
'ˆ2'ˆ'ˆ
ˆ''ˆ
ˆ'ˆ
'
SCRSCE
eYYeeYYYY
eYYeYY
YeYYeY
YYYYSCT
iii eyy ˆ
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Bondad de ajuste
El coeficiente de determinación es:
Si AUMENTAMOS el número de variables explicativas, R2 AUMENTA
¿Dónde está el límite para el número de variables explicativas?
SCT
SCR
SCT
SCER 12
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R2 ajustado
Creamos una nueva medida: R2 ajustado donde
Hay una penalización por grados de libertad
)1/(
)1/(12
NSCT
kNSCRR
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Podemos escribirlo en función de R2
Puede ser negativo!
R2 ajustado
22 11
1 Rkn
nR
10 2 R
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Ejemplo III
3ª B)
160
495
50
4
0,67676768
3,47826087
10,1020408
0,65568731
R2 1ª Estimación
SCR 165
SCT 495
N 50
K 3
R2 0,66666667
R2-AJUSTADO
NUMERADOR 3,5106383
DENOMINADOR 10,10204
R2 AJUST. 0,6524822
2ª A)
115
495
50
4
0,7676767
2,5
10,102040
0,75252525
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Contraste de hipótesis
Necesitamos:El supuesto de normalidad ~ N(0, 2I)Tomamos
)1(ˆ 2
knee
![Page 44: Cap2. modelo regresión multiple-v2-2011](https://reader034.vdocumento.com/reader034/viewer/2022052600/557cee27d8b42af77e8b4e69/html5/thumbnails/44.jpg)
Contraste de hipótesisTipos:
Contrastes con una sola restricción lineal: Contraste de significación Contraste sobre una combinación lineal de
parámetros
Contrastes con más de una restricción lineal: Caso general Contraste de significación conjunta Contraste de cambio estructural
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Contraste de significación
0ˆ:
0ˆ:
1
0
k
k
H
H•Su forma general sería:
•También podemos contrastar si el parámetro es igual a un valor concreto
•El estadístico de contraste sería:
%)2
),1((ˆˆ
0ˆ
kn
k ttk
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Ejemplo: Continuación III En el ejemplo acerca de la cosecha de trigo, vimos
que el coeficiente para el efecto del fertilizante sobre la cosecha era 0.038, ¿será estadísticamente 0?
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X 0.038095 0.005832 6.531973
0.0028
Construimos el estadístico de contraste:
%2
),1(ˆ
01 5319.600583.0
0038.0ˆ
ˆ
1
kn
H t
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Análisis de la varianza (ANOVA)
Provee información acerca de la variabilidad dentro de la regresión.
Queremos hacer una prueba de la significación de la regresión estimada.
¿Provee la variable explicativa suficiente información sobre la variable estimada?
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I. ANOVA: Varianza del Modelo de Regresión
Variabilidad total [STC]
2)( yyi
Variabilidad entre grupos o explicada
[SEC]
2)ˆ( yyi
Variabilidad dentro de grupos o residual
[SRC]
2)ˆ( ii yy
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II. ANOVA: componentes de la varianza
SRC SCE STC
explicada no Var.explicada Var. totalVar.
e)yy()yy(N
1i
2i
2N
1ii
2N
1ii
Habíamos dicho que: 2)ˆ( ii yy
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II. ANOVA
Dado que las varianzas son desconocidas unos buenos estimadores de la varianza son:
Intra grupos: MSE=SCE/(n-k) Entre grupos: MSR=SCR/(k-1) Es importante observar que la
variabilidad entre grupos no es recogida por el modelo, mientras la entre grupos si.
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III. ANOVA: Estadístico F
Fuente de variación
Suma de cuadrados
Grados de libertad
Suma de cuadrados medianos
Inter grupos SCE K-1 MSE
Intra grupos SRC N-k MSR
Total STC N-1 MST
Por comodidad se construye una tabla:
Donde: k = nº parámetros estimados (α y β en la regresión
simple) n = nº observaciones
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Es decir, el ANOVA consiste en contrastar que k variables de k poblaciones normales con varianza desconocida tienen la misma media muestral. Es decir, bajo la hipótesis nula:
0....: 210 koH
Aceptaremos la hipótesis nula si las varianzas son estadísticamente iguales y esto lo contrastaremos con:
,,1* knkFMSE
MSRF
III. ANOVA: Estadístico F
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TABLA ANOVA (Multifactorial)
Cuadrados Medios
Grados de
libertad
Suma de cuadrados
Fuente de
variación
n-1Total
n-kDebido a los residuos (INTRA)
k-1Debido a la regresión (INTER)
2ynyy
yxyy
2ˆ ynyx 1
ˆ 2
k
ynyxMSR
kn
yxyyMSE