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realizată de Paola Banegas 4 ani în urmă

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Extensiones del modelo de regresión lineal con dos variables

Existen diversas extensiones del modelo de regresión lineal que permiten una mejor adaptación a diferentes tipos de datos y situaciones. Entre estas extensiones se encuentran los modelos recíprocos, hiperbólicos, semilogarítmicos y logarítmicos.

Extensiones del
modelo de regresión
lineal con dos variables

Extensiones del modelo de regresión lineal con dos variables

Cómo medir la elasticidad: modelo loglineal

Modelo de elasticidad constante
Modelo de regresión exponencial
Event from the middle of the book

Formas funcionales de los modelos de regresión

El modelo log-lineal Modelos semilogaritmicos Modelo recíprocos El modelo logarítmico recíprocos

Regresión sobre variables estandarizados

Coeficiente beta
Variables estandarizadas

Elección de la forma funcional

Modelo recíprocos

Modelo log hipérbola o recíproco logarítmico

Modelo semilogarítmico: log-lin y lin-log

Cómo medir la tasa de crecimiento: log-in
Lin-log
Modelos semilog Modelo log-in

Escala y unidades de medición

Advertencia sobre la interpretación
Factores de escala

Regresión a través del origen

-Línea de mercado de valores -R^ 2 para modelo de regresión a través del origen