Modelos de regresión uniecuacionales

En estos modelos, una variable  llamada dependiente, es expresada como una función lineal de una o más variables, llamadas explicativas. En modelos de este tipo se supone implícimante que si existen relaciones causales entre las variables dependientes y explicativas, éstas van en una dirección solamente: de las variables explicativas hacia la variable dependiente.

En este capitulo se hace una exposición relacionada con la interpretación, tanto histórica como moderna, del término regresión y se ilustran las diferencias entre las dos interpretaciones con diversos ejemplos tomados de la economía y de otros campos.

En el siguiente capitulo se introducirán algunos conceptos fundamentales del análisis de regresión con la ayuda del modelo de regresión lineal con dos variables, en el cual la variable dependiente es expresada como una función lineal de sólo una variable explicativa.

En siguiente del siguiente se seguiran manejando el modelo con dos variables y se introducirá lo que se conoce como el modelo clásico de regresión lineal, que tiene diversos supuestos simplificadores con estos supuestos, se introducirá el método de minimos cuadrados ordinarios (MCO) para estimar los parámetros del modelo de regresión con dos variables. El método MCO es simple de aplicar y tiene algunas propiedades estadísticas muy deseables.