Como lo muestra el análisis anterior, se tiene que prestar mucha atención al término de error al transformar un modelo para el análisis de regresión. Igual que para (6.8.4), éste es un modelo de regresión no lineal en los parámetros y deberá ser resuelto mediante algún procedimiento computacional iterativo. La estimación del modelo (6.8..3) no debe tener ningún problema.
Para resumir, se debe prestar atención al término de perturbación cuando se transforme un modelo para el análisis de regresión. De lo contrario, una aplicación a ciegas de MCO al modelo transformado no producirá un modelo con las propiedades estadísticas deseables.
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