Evidencia empírica de los mínimos cuadrados en el modelo de regresión de coeficientes aleatorios

Descripción del Articulo

El presente artículo estudia algunas propiedades en muestras finitas de varios estimadores del Coeficiente de Respuesta Medio en un Modelo de Regresión Lineal de Coeficientes Aleatorios. Para este fin, fue necesario diseñar un experimento muestral. Así, se obtuvo evidencias acerca del Sesgo, Consist...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Huamanchumo De la Cuba, Luis Emilio
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2001
Institución:Universidad Nacional de Ingeniería
Repositorio:UNI-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/14424
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.14076/14424
https://doi.org/10.21754/tecnia.v11i1.527
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Coeficientes aleatorios
Mínimos cuadrados generalizados
Sesgo
Consistencia y eftciencia
Descripción
Sumario:El presente artículo estudia algunas propiedades en muestras finitas de varios estimadores del Coeficiente de Respuesta Medio en un Modelo de Regresión Lineal de Coeficientes Aleatorios. Para este fin, fue necesario diseñar un experimento muestral. Así, se obtuvo evidencias acerca del Sesgo, Consistencia y Eficiencia a partir de 15,120 estimaciones. De acuerdo a esto, no sólo el estimador Mínimos Cuadrados Generalizados en Dos Etapas (MCG2E) produjo los mejores resultados sino también el estimador Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCOII) al obtener ganancias significativas en Eficiencia cuando fue estimado a partir de un modelo sin Error de Especificación. Es necesario ampliar dicha investigación incluyendo el estimador Máximo Verosímil.
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