Si se está estudiando la dependencia de una variable en una única variable explicativa, como es el caso del gasto de consumo sobre el ingreso real, dicho estudio es conocido como el análisis de regresión simple, o con dos variables. Sin embargo, si está estudiando la dependencia de una variable en más de una variable explicativa, tal como el producto de una cosecha, la lluvia, la temperatura, el solo y los fertilizantes, éste se conoce como el análisis de regresión múltiple. En otras palabras, en una regresión de dos variables sólo hay una variable explicativa mientras que en la regresión múltiple hay más de una variable explicativa.
El término aleatorio es un sinónimo de estocástico. Como se anóto anteriormente una variable aleatoria o estocástica es aquella que puede tomar cualquier conjunto de valores, positivos o negativos, con una probabilidad dad.
Si se afirma lo contrario, la letra Y representará la variable dependiente y las X(X1,X2...... ,Xk) representarán las variables explicativas,siendo Xk la k-esima variable explicativa. Los subíndices i o t denotarán la observación o valor i-ésimo o t-ésimo respectivamente. Xk1 (o Xkt) denotará la i-ésima (o la t-ésima) observación de la variable Xk. N (o T) representará el número total de observaciones o valores en la población y n (o t) el número total de observaciones en una muestra. Por convención, se utilizará el subíndice i para los datos de corte transversal (es decir, información recogida en un punto del tiempo) y el subíndice t será utilizado para datos de series de tiempo (es decir, información recogida a lo largo de cierto periodo). La naturaleza de la información de las series de corte transversal y de las series de tiempo, igual que el importante tema de la naturaleza y las fuentes de información para el análisis empírico, se estudiarán en la siguiente sección.
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