Análisis Estadístico: Pruebas de Ajuste, Regresión y Series Temporales

TP 7: Pruebas de Ajuste

### Chi-cuadrado

Se aplica a distribuciones continuas, discretas o cualitativas. Se basa en cuantificar las diferencias entre las frecuencias observadas y las esperadas, partiendo de la hipótesis nula de que los datos se ajustan a una distribución de probabilidad dada.

### Kolmogorov-Smirnov

(n>30), se puede utilizar para testear distribuciones como la Binomial o Poisson. Rho cuando el valor p < el nivel de significancia. (también para chi-cuadrado).

### Shapiro-Wilk

n<30.

TP 8: Análisis de Regresión

Determinación del funcional que relaciona las variables y comprensión de las interrelaciones entre las variables que intervienen. **Y** (dependiente, variable explicada o respuesta) y **X** (independiente, variable explicatoria o regresor).

Supuestos del Método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO)

1. El modelo de regresión es lineal en los parámetros.
2. El análisis está condicionado a los valores de X.
3. El valor medio de la perturbación ui es cero, que es el valor esperado.
4. Las varianzas condicionales de ui son idénticas.
5. Dados 2 valores de X, Xi y Xj, la correlación entre dos ui y uj es cero.
6. La covarianza entre ui y Xi es cero.
7. El n debe ser mayor que el número de parámetros por estimar.
8. No todos los valores de X en una muestra deben ser iguales.
9. No hay sesgo de especificación.

R²

**R²** mide la proporción o el porcentaje de la variación total en Y explicada por el modelo de regresión.

TP 9: Componentes de una Serie Temporal

TENDENCIA: componente de muy largo plazo

CÍCLICO: componente de largo plazo

ESTACIONAL: componente de corto plazo

IRREGULAR: componente de muy corto plazo