Supuesto 11: Normalidad de u (II)

Por supuesto, esto significa que cuando se trata con una muestra finita, se debe realizar la prueba explícita para el supuesto de normalidad. Ya se ha considerado la bondad de ajuste Ji cuadrado y las pruebas de Jarque-Bera de normalidad. Se le sugiere al lector aplicar éstas u otras pruebas de normalidad a los residuales de la regresión. Se debe tener en mente que en muestras finitas sin el supuesto de normalidad los estadísticos usuales t y F pueden no seguir las distribuciones t y F.

Quedan los supuestos 4,5,7,8,9  y 10. Los supuestos 7,8 y 10 están estrechamente interrelacionados y se analizan en el capítulo sobre multicolinealidad (capítulo 10). El supuesto 4 se estudia en el capítulo sobre htereoscedasticidad, (capítulo 11). El supuesto 5 se analiza en el capítulo sobre autocorrelación (capítulo 12). Finalmente, el supuesto 9 se analiza en el capítulo sobre especificación de modelos (capítulo 13) y se trabaja más en detalle en el capítulo 14.

Por razones pedagógicas, en cada uno de estos capítulos se sigue un esquema común , a saber , (1) identificar la naturaleza del problema, (2) examinar sus consecuencias, (3) sugerir métodos para detectarlo y (4)  considerar medidas remediales de tal forma que puedan conducir a estimadores que posean las propiedades estadísticas deseables analizadas en la parte I.

Cabe anotar: Como se mencionó anteriormente, no existen respuestas satisfactorias a todos los problemas que surgen de la violación de los supuestos del MCRL. Además, puede haber más de una solución a un problema particular y frencuentemente no está claro cuál método es el mejor . Además, en una aplicación particular, puede estar involucrada más de una violación del MCRL. Así, el sesgo de especificación, la multicolinealidad y la hereoscedasticidad puede  coexistir e una aplicación y no existe una prueba única opmnipotente que resuelva todos los problemas simultáneamente. Además, una prueba específica, corriente en alguna época, quizá ya no se aplique porque se descubrió que tenía algunas limitaciones. Pero esta es la forma como la ciencia progresa. La cronometraría no es la excepción.