13_multicolinealidad - Lissete Rivera Casavantes

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8. Multicolinealidad
Pilar Alcalde
2 sem 2014
Estimación por MCO
Supuestos de Gauss-Markov:
1. Linealidad
2. Muestreo aleatorio simple 
3. No colinealidad perfecta
4. Media condicional nula
5. Homocedasticidad
6. Normalidad
1. No colinealidad perfecta
Colinealidad perfecta
Colinealidad imperfecta
(GP 2010)
1. No colinealidad perfecta
Estimamos el modelo de la tarea para el grupo 15 (¿quién es?)
1. No colinealidad perfecta
Estimamos el modelo de la tarea para el grupo 15 (¿quién es?)
2. Multicolinealidad
Colinealidad perfecta
Colinealidad imperfecta
(GP 2010)
2. Multicolinealidad
(GP 2010)
 
2. Multicolinealidad
 
Ejemplo clásico
2. Multicolinealidad
 
2. Multicolinealidad
 
Ejemplo menos clásico:
 preexistencias
2. Multicolinealidad
 
Ejemplo menos clásico:
2. Multicolinealidad
 
Ejemplo menos clásico:
2. Multicolinealidad
Problema tanto teórico como de la muestra
Recolección de información
Especificación del modelo
Sobredeterminación
Tendencia común
A veces es sólo una realidad.
2. Multicolinealidad
Ejemplo polinomios
3. Detección
Problema no está bien definido. 
Buen ajuste, tests t no significativos
Sensibilidad a pequeños cambios en los datos
Alta correlación entre regresores
Regresiones auxiliares
Factores de Inflación de Varianza
3. Detección
 
Ejemplo clásico
4. Medidas correctivas
Posible solución depende de la causa
No hacer nada
Combinación de información
Eliminar una variable
Transformación de variables
Incluir datos nuevos
Polinomios ortogonales
Análisis de componentes principales
8. Multicolinealidad
Pilar Alcalde
1 sem 2014