Una clase de una hora la has resumido en diez minutos, explicas super bien y muy claro pero hablas muy rapido ! Tenia que pausarlo a cada rato. Ja! ja ! Gracias ! me fue de mucha utilidad.
Claro. Lo que hemos hecho es estimar los parámetros con mayor precisión. El significado no ha cambiado, y para eso lo hemos hecho, para poder interpretarlos y que expliquen algo de interés de la realidad.
Estoy de acuerdo con Fernando Salinas e Incubar UNPAT. Habla super rápido, voy a intentar ponerlo a velocidad lenta para entender las palabras, y eso que mi idioma nativo-materno es el castellano..
Hola...!! :) disculpe :) Que de común tienen la heterosedasticidad con la autocorrelacion , la heteroaedasticidad con la multicolinealidad y la autocorrelacion con la multicolinealidad ???
El profesor comenta: "Hola. En principio son problemas diferentes, y no tienen nada en común, aunque pueden presentarse a la vez.- La heterocedasticidad ocurre cuando la varianza del error no es constante.- La autocorrelación ocurre cuando el error está relacionado consigo mismo, cuestión que comprobamos con la covarianza o con el coeficiente de (auto)correlación.Pese a ser problemas diferentes, se pueden presentar a la vez y tenemos entonces un problema que se maneja mediante modelos ARCH, GARCH,...- La multicolinealidad consiste en que dos o más variables explicativas del modelo están relacionadas linealmente entre sí. Esto hace que no pueda estimarse correctamente los parámetros al realizar una operación matricial en la que se divide algo por cero, o por un número extremadamente pequeño. Hay muchas soluciones al problema, la más "estadística" es la regresión PLS, acrónimo de mínimos cuadrados parciales (en inglés).Espero haber aclarado su duda".
Es una propuesta de los profesores Rafael Romero y Luisa Zúnica, que puedes encontrar en "Modelos para el estudio de efectos sobre la dispersión en ausencia de replicaciones", Rafael Romero Villafranca, Luisa Rosa Zúnica Ramajo Estadística española, ISSN 0014-1151, Nº 116, 1987, págs. 55-74
Una clase de una hora la has resumido en diez minutos, explicas super bien y muy claro pero hablas muy rapido ! Tenia que pausarlo a cada rato. Ja! ja ! Gracias ! me fue de mucha utilidad.
buenisimo, exactamente lo que buscaba, gracias.
Gracias por la explicación lo he entendido por fin. Mis profesores de la universidad han sido incapaces de poder ser ten claros. Un saludo.
Buen video.. explicación adecuada
¡Gracias por el video! Consulta: al corregir la heterocedasticidad, los coeficientes del nuevo modelo ¿podran interpretarse?
Claro. Lo que hemos hecho es estimar los parámetros con mayor precisión. El significado no ha cambiado, y para eso lo hemos hecho, para poder interpretarlos y que expliquen algo de interés de la realidad.
Estoy de acuerdo con Fernando Salinas e Incubar UNPAT. Habla super rápido, voy a intentar ponerlo a velocidad lenta para entender las palabras, y eso que mi idioma nativo-materno es el castellano..
y yo viéndolo en 2x... Chilean things
Hola...!! :) disculpe :) Que de común tienen la heterosedasticidad con la autocorrelacion , la heteroaedasticidad con la multicolinealidad y la autocorrelacion con la multicolinealidad ???
El profesor comenta:
"Hola. En principio son problemas diferentes, y no tienen
nada en común, aunque pueden presentarse a la vez.- La heterocedasticidad ocurre cuando la varianza del
error no es constante.- La autocorrelación ocurre cuando el error está
relacionado consigo mismo, cuestión que comprobamos con la covarianza o con el
coeficiente de (auto)correlación.Pese a ser problemas diferentes, se pueden presentar a la
vez y tenemos entonces un problema que se maneja mediante modelos ARCH,
GARCH,...- La multicolinealidad consiste en que dos o más
variables explicativas del modelo están relacionadas linealmente entre sí. Esto
hace que no pueda estimarse correctamente los parámetros al realizar una
operación matricial en la que se divide algo por cero, o por un número extremadamente
pequeño. Hay muchas soluciones al problema, la más "estadística" es
la regresión PLS, acrónimo de mínimos cuadrados parciales (en inglés).Espero haber aclarado su duda".
@@UPV Buenas tardes, mi consulta es qué nombre tiene la prueba en el ejercicio
Es una propuesta de los profesores Rafael Romero y Luisa Zúnica, que puedes encontrar en "Modelos para el estudio de efectos sobre la dispersión en ausencia de replicaciones",
Rafael Romero Villafranca, Luisa Rosa Zúnica Ramajo
Estadística española, ISSN 0014-1151, Nº 116, 1987, págs. 55-74
Ufff corto y resumido, entendí perfectamente (creo)
No se entienden con claridad las palabras, de no haber sido por esto, el video pudo ser bueno.
aaaaaaaaa ya jajaja mi vida se acaba de iluminar
por favor modular
habla muy rápido
me ha costado la vida entenderle, no se si esta hablando o rapeando
No se entiende lo que dices
Interesante tema, pero hablas muy rápido y para un tema no muy conocido es necesario pausar y dar mas ejemplos.
No se entiende nada, habla feo
no se entiende cuando habla