Temas Subtemas
1. Inferencia en el modelo de regresión lineal normal clásico. 1.1 Hipótesis de normalidad
1.2 Distribuciones de probabilidad para los estimadores
1.3 Contraste de hipótesis para los parámetros
1.4 Estimación por intervalo
1.5 Estimación máximo-verosímil (MV)
2. Predicción en el modelo de regresión lineal clásico. 2.1 La predicción: concepto y clases
2.2 Predicción óptima en el modelo clásico
2.3 Medidas evaluadoras de la capacidad predictiva
2.4 La estabilidad post muestral
3. Multicolinealidad 3.1 Concepto
3.2 Causas y consecuencias
3.3 Procedimientos para detectar la multicolinealidad
3.4 Soluciones
4. Incumplimiento de las hipótesis del modelo de regresión lineal normal clásico 4.1 Error de especificación
4.2 Incumplimiento de las hipótesis relativas a la perturbación
4.3 Incumplimiento de la hipótesis de rango pleno
4.4 Regresores estocásticos
4.5 Cambio estructural
5. El modelo de regresión lineal generalizado (MRLG) 5.1 Hipótesis
5.2 Estimación, inferencia y predicción
5.3 Heterocedasticidad: estructuras, causas, contrastes, estimación y predicción
5.4 Autocorrelación: estructuras, causas, contrastes, estimación y predicción