Análisis de Residuos y Supuestos del Modelo de Regresión Lineal Simple en R

Описание: El análisis de residuos es una parte fundamental en econometría para comprobar si un modelo de regresión lineal cumple sus supuestos teóricos. En este vídeo repasamos los principales supuestos del modelo de regresión lineal simple y realizamos ejemplos prácticos en R para cada caso.

Los supuestos teóricos son:

1. LINEALIDAD: La relación entre las variables debe ser LINEAL
2. INDEPENDENCIA: Los errores son Independientes
3. HOMOCEDASTICIDAD: Los errores tienen una varianza constante
4.NORMALIDAD: Los errores están distribuidos normalmente

Índice :

00:30 Supuestos del modelo de regresión lineal simple
07:20 ¿Qué son los residuos del modelo ?
08:25 Estudio de la normalidad
09:40 Estudio homocedasticidad
11:10 Estudio autocorrelación
13:05 Transformación de variables
16:10 Práctica en R

Además, se muestran ejercicios prácticos y referencias a vídeos relacionados sobre los supuestos que comentamos:

Test de NORMALIDAD Jarque- Bera en R
   • Test de Normalidad Jarque-Bera en R | Comp...  

Heterocedasticidad en R. Pruebas para detectarla.
   • Heterocedasticidad en R | Cómo Detectarla ...  

Autocorrelación en R. Pruebas para Detectarla
   • Autocorrelación en R | Cómo detectarla con...  


📌Código R del video ( Descarga aquí)
https://ricovictor.com/wp-content/upl...


Si no viste los vídeos anteriores, puedes consultar el curso completo aquí:

📌Modelo de regresión lineal simple – Curso completo
   • Curso completo de Regresión Lineal Simple  

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