Parcial econometria

1. Los modelos ANOVA se utilizan para evaluar la significancia estadística de la relación entre una regresada cuantitativa y regresoras cualitativas o dicótomas.
2. si una variable cualitativa tiene m categorías, sólo hay que agregar (m − 1) variables dicótomas. Para cada regresora cualitativa, el número de variables dicótomas introducidas debe ser una menos que las categorías de esa variable.
3. trampa de la variable dicótoma; es decir, se tendrá una situación de perfecta colinealidad o perfecta multicolinealidad, si hay más de una relación exacta entre las variables.
4. La categoría a la cual no se asigna variable dicótoma se conoce como categoría base, de comparación, de control, de referencia u omitida.
5. El valor del intercepto (β1) representa el valor medio de la categoría de comparación.
6. Los coeficientes asociados a las variables dicótomas se conocen como coeficientes de intercepto diferencial, debido a que indican la medida en que el valor de la categoría que recibe el valor de 1 difiere del coeficiente de intercepto correspondiente a la categoría de comparación.
7. El análisis de regresión y correlación  el primero hace referencia al tipo de relación y el segundo al grado de relación entre las variables.
8. Cuando se presume que la relación entre  una variable explicada y una explicativa ha experimentado un cambio estructural, en la aplicación del estadístico de chow, lo que se desea probar es: Que el intercepto y los parámetros marginales permanecen constantes en las regresiones de los sub periodos.
9. Uno de los supuestos que requiere la prueba de chow es el siguiente: Los errores de los modelos de las submuestras deben ser homocedastica.
10. Para conocer las diferencias encontradas en una prueba de cambio estructural, ocurrieron en el intercepto o en los parámetros marginales (ponderadores): Se introduce una variable dummy por cada uno de los parámetros estimados en la regresión general.
11. Una prueba de normalidad basada en el estadístico k-s se diferencia de la prueba basada en el estadístico chi-cuadrado en que: Se puede aplicar a muestras pequeñas y no requiere de su agrupación.
12. Cuál de las siguientes situaciones  es  una causa probable de multicolinealidad?: Pequeños cambios en los datos producen cambios importantes en las estimaciones que incluso pueden afectar  el signo de las mismas.
13. Unas de las siguientes propuestas puede ser utilizada para resolver el problema de la multicolinealidad: Reducir los grados de libertad mediante el uso de las primeras diferencias.
14. Un fiv alto, como una medida de la colinealidad entre las variables explicativas del modelo puede ser considerado como: Una condición no necesaria ni suficiente para obtener varianzas altas
15. Cuando un procedimiento estadístico es poco sensible a alteraciones en el modelo probabilístico supuesto, es decir que resultados obtenidos son aproximadamente validos cuando este varia, se dice  que es un procedimiento robusto
16. La comprobación de la normalidad es necesaria, para realizar los test de hipótesis exactos y la construcción de intervalos de confianza

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