Modelo de regresión con variables dicótomas

Modelo de regresión con variables dicótomas

1. Escala Razón, Ordinal, Nominal

   • Escala Nominal = Variables Indicadoras, categóricas, cualitativas o dicótomas
     • Cuantificar mediante variables artificiales 0 - 1
       • 1 → Presencia de atributo o posesión
       • 0 → Ausencia de atributo o posesión
       • Variables dicótomas
         • Recurso para clasificar datos en categorías excluyentes
         • Se usan en modelos de regresión
         • Modelos de análisis de varianza (ANOVA)
           • Análisis de varianza
             • Técnica estadística para comparar dos o más medios.
             • Colinealidad Perfecta
               • Variable dicótoma para cada categoría o grupo
               • Relación lineal exacta entre las variables
               • Variable cualitativa m categorías (m -1) → Variables dicótomas
                 • Cada variable regresora cualitativa, el número de variables dicótomas introducidas debe ser una menos que las categorías de esa variable.
               • Trampa variable dicótoma
                 • Relación exacta entre variables
                 • Situación perfecta colinealidad o perfecta multicolinealidad
                 • Eludir trampa → Número de variables dicótomas como números de categoría, sin introducir el intercepto del modelo.
               • Categoría Base, comparación, control, referencia u omitida no se asigna a variable dicótoma
                 • Valor intercepto → valor medio de categoría en comparación
                 • Coeficientes de intercepto diferencial = Valor de 1 difiere en el coeficiente de intercepto correspondiente a la categoría

2. Modelo con 2 variables cualitativas

   • Modelo ANCOVA
     • Modelo de análisis de covarianza
     • Variables cualitativas y cuantitativas

3. Variable dicótoma alternativa a la prueba de Chow

   • Prueba Chow
     • Estabilidad estructural del modelo
   • Intercepto y coeficientes de las pendientes son iguales en ambas regresiones → Regresiones coincidentes
   • Interceptos diferentes en ambas regresiones, pendientes iguales → Regresiones Paralelas
   • Interceptos en 2 regresiones iguales, pendientes diferentes → Regresiones concurrentes
   • Ambos interceptos y pendientes son diferentes → Regresión disímbolos
   • Coeficiente de la pendiente diferencial (Alterador de la pendiente)
     • Cuanto difiere el coeficiente de la pendiente de la función

4. Micronumerosidad → Tamaño pequeño de la muestra

5. Multicolinealidad

   • Relación lineal perfecta o exacta entre algunas o todas las variables explicativas de un modelo de regresión (Menos perfecta)
   • Grado de Colinealidad = Se mide por la magnitud de la intersección ( > Intersección > Grado de Colinealidad)

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