Principios de econometría.
By: Gujarati, Damodar N [aut]
Material type: 
TextPublisher: España : McGraw-Hill Interamericana, c2006Edition: 3edDescription: 546 páginas : ilustracionesISBN: 8448146328Subject(s): Econometría | Economía -- Métodos estadísticos | Probabilidades | Análisis de regresión | Regresión múltipleDDC classification: 658.4033 Abstract: CONTENIDO: La naturaleza y el alcance de la econometría - Revisión de la estadística: probabilidad y distribuciones de probabilidad - Características de las funciones de probabilidad - Algunas distribuciones de probabilidad importantes - Inferencia estadística: estimación y contrastación de hipótesis - Ideas básicas de la regresión lineal: el modelo de dos variables - El modelo de dos variables: contrastación de hipótesis - Regresión múltiple: estimación y contrastación de hipótesis - Formas funcionales de los modelos de regresión - Modelos de regresión de variables dummy - Selección del modelo: criterios y test - Multicolinealidad: ¿Qué pasa si las variables explicativas están correlacionadas? - Heteroscedasticidad: ¿qué ocurre si el error de la varianza no es constante? - Autocorrelación: ¿qué ocurre si los términos de error están correlacionados? - Modelos de ecuaciones simultáneas - algunos temas concretos sobre los modelos de regresión de una única ecuación.
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Libros/ General
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Biblioteca Central Euclides Jaramillo Arango GENERAL | 658.4033 G969p 3ed. (Browse shelf) | Ej. 1 | Available (Sin restricciones) | 065970 |
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Incluye bibliografía, índice onomástico e índice analítico.
CONTENIDO: La naturaleza y el alcance de la econometría - Revisión de la estadística: probabilidad y distribuciones de probabilidad - Características de las funciones de probabilidad - Algunas distribuciones de probabilidad importantes - Inferencia estadística: estimación y contrastación de hipótesis - Ideas básicas de la regresión lineal: el modelo de dos variables - El modelo de dos variables: contrastación de hipótesis - Regresión múltiple: estimación y contrastación de hipótesis - Formas funcionales de los modelos de regresión - Modelos de regresión de variables dummy - Selección del modelo: criterios y test - Multicolinealidad: ¿Qué pasa si las variables explicativas están correlacionadas? - Heteroscedasticidad: ¿qué ocurre si el error de la varianza no es constante? - Autocorrelación: ¿qué ocurre si los términos de error están correlacionados? - Modelos de ecuaciones simultáneas - algunos temas concretos sobre los modelos de regresión de una única ecuación.
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