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Asignatura: Econometria, Profesor: Mª Victoria Verdugo Mates, Carrera: Administración y Dirección de Empresas, Universidad: UVIGO
Tipo: Apuntes
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Los coeficientes de regresión parcial son los coeficientes de las variables independientes
producido por un cambio unitario en la variable independiente a la que acompañan manteniendo constantes las demás variables.
XY i^ K i (^) i
Los coeficientes de regresión parcial pueden considerarse como una medida del efecto causal, una vez se han neutralizado, tanto en el regresando como en el regresor las variaciones causadas por las restantes variables explicativas del modelo. Los coeficientes de regresión parcial se estiman directamente a través de los estimadores
Los coeficientes de regresión parcial dependen de las unidades de medida de las variables a las que acompañan, por lo que no son directamente comparables. Cada coeficiente de regresión parcial estimado vendrá acompañado por su error estándar (que indica la precisión de ese estimador) y por la ratio t (que indica su grado de significación).
INTERPRETACIÓN DE LOS COEFICIENTES EN EL MRLM
Los coeficientes beta son los coeficientes de las variables independientes, una vez estandarizadas todas, por lo que también se denominan coeficientes estandarizados.
Los coeficientes beta miden el cambio en la variable dependiente (en unidades de desviación estándar) producido por un cambio unitario en la variable independiente a la que acompaña (en unidades de desviación estándar) manteniendo constantes las demás variables.
i K Y i *^ i Xi^ ^0 ,^1 ,^2 ,...,
Los coeficientes beta se estiman a través de los coeficientes de regresión parcial ( b i ) ajustados por el cociente entre la desviación estándar de la variable independiente y la
relativa de las variables independientes i K S b S Y i X
Los coeficientes beta no dependen de las unidades de medida de las variables a las que acompañan, por lo que son directamente comparables. Además van a permitir saber cuáles son las variables que tienen un mayor peso para la explicación del regresando.