Con este capítulo se concluyó nuestra exposición del modelo clásico de regresión lineal iniciada en el capítulo 2. Como se señalo en ocasiones, el modelo clásico está basado en algunos supuestos ideales o riguroros. Pero ha proporcionado una norma o posición estándar frente a la cual podemos juzgar a otros modelos de regresión que tratan de inyectar "realismo' relajando uno o más supuestos del modelo clásico. La labor en el restos del blog será encontrar lo que sucede si se incumple uno o más supuestos del modelo clásico. Agradaría saber qué tan "robusto" o "sólido" es el modelo clásico en el caso de que se adopten supuestos menos rigurosos. Interesaría saber, por ejemplo, lo que sucede si se incumple el supuesto de normalidad, o si se permite la presencia de heteroscedasticidad o de correlación serial o de errores de especificación.
Pero antes de dedicarse a esta investigación, en el capítulo 9 se introducirá el modelo clásico en notación matricial. Este capítulo proporiciona un resumen conveniente de los capítulos 1 al 8 y muestra además la razón por la cual el álgebra matricial es una herramienta tan útil, una vez se sale de los modelos de regresión con dos o tres variables; si se permite que con ésta se maneje el modelo de regresión con variables sería un trabajo muy desordenado.
Debe anotarse que en el capítulo 9 no es esencial para entender el resto del texto. Se ha incluido para beneficio de los estudiantes con mayor formación matemática. Sin embargo con las bases de álgebra matricial dadas en el apéndice B el lector sin conocimiento previo del álgebra matricial encontrará de utilidad estudiar el capítulo. Pero permítanme reiterar, este capítulo no es crítico para entender el resto del blog; puede ser omitido sin pérdida de continuidad.
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