segunda parte de preguntas de econometría I del sistemático 1. Vendrán otras partes.

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4. Se mencionó en clase de que del método científico los pasos de experimentación y conclusiones son los más
relevantes para la econometría. Explique por qué.
Por definición, según Ramanathan (2002): la econometría se ocupa de la aplicación de métodos estadísticos a la
economía. A diferencia de la estadística económica, que es principalmente datos estadísticos, la econometría se
distingue por la unificación de teoría económica, instrumentos matemáticos y metodología estadística.
Además, en términos más generales,la econometría seocupa de estimar relacioneseconómicas,confrontar la teoría
económica con los datos y contrastar hipótesis relativas al comportamiento económico, y predecir el
comportamiento de variables económicas.
Esto indica que la econometría se encarga de validar teorías económicas a través de la especificación de modelos
matemáticos y estadísticos que se ponen a prueba con datos recolectados para tal objetivo. Por lo tanto, los pasos
más relevantes para la econometría son la experimentación y las conclusiones.
5. Explique con la ayuda de un diagrama los pasos para elaborar un modelo econométrico. O sea, no solo incluya
el diagrama, sino que explique el proceso del modelaje econométrico también.
6. En el análisis de los datos lo primero es analizar la calidad de los datos obtenidos. Se tiene análisis visual y
estadístico. Explique en qué consiste el análisis estadístico de los datos. (Mostrar las fórmulas de al menos 3
parámetros que se estiman con sus respectivas fórmulas).
Para este propósito utilizamos la estadística descriptiva mediante la cual inicialmente estimamos los siguientes
parámetros (mostrar la fórmula de cada uno de los parámetros que se estiman con sus respectivas fórmulas):
a. Media muestral
b. Varianza
c. Desviación estándar
d. Coeficiente de variación
e. Valor mínimo
f. Valor máximo
g. Mediana
h. Moda
Y en análisismás profundo serealiza el análisisdevarianza (anova) y seestudia la matrizdecovarianza y correlación.
7. Como se estima la media muestral, explique.
Cuando tenemos una serie de datos lo primero que nos preguntamos es cuál es el valor medio de dicha serie. Por
ejemplo, si estamos con un grupo de estudiantes quisiéramos saber cuál la edad media del grupo, o la estatura
media. En otras ocasiones un estudiantepuede querer saber que tal salieron en un examen y puede querer saber la
nota media del examen, etc. La media es la medida estadística básica deuna población y/o muestra. Se obtiene de

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una manera muy sencilla: se suman todos los valores de los datos observados y se divide entre el número de
observaciones.Por ejemplo, si hay 20 estudiantes en un aula y les preguntamos la edad a todos, la edad media se
obtendría al sumar las 20 edades y después dividir esa suma entre 20 que es el número de observaciones. En
conclusión, para una variable x, la media muestral x se obtiene con la siguiente formula:
n
x
x
n
i
i


 1
Donde x es la media muestral de la variable x y n es el número de observaciones, 

n
i
i
x
1
es
la suma de todos los valores de x donde i toma un valor desde 1 hasta el último valor n.
8. Como se estima la varianza muestral, explique:
A como estudiamos en clase,para saber quétan buena en promedio es la media para predecir los datos observados
se puede estimar una medida de “dispersión” de los datos con respecto a dicha media. O sea, lo que quisiéramos
saber es la distancia media de cada valor observado con respecto a la media )
( x
xi  pero la suma de estas
diferencias es =0, o sea, 0
)
(
1




x
x
n
i
i
y ese resultado no muestra la dispersión delos datos con respecto a la media
muestra. Para evitar este resultado se decidió entonces elevar cada diferencia al cuadrado, o sea,
2
)
( x
xi  y
entonces la estimación de esta dispersión se convirtió en
1
)
(
)
var(
2
1
2






n
x
x
s
x
n
i
i
x y así fue que nació esta
fórmula que hoy llamamos, naturalmente, varianza.
9. Como se estima la desviación estándar, explique:
La varianza presenta una medida de dispersión delos datos observados con respecto a la media muestral, pero esa
dispersión esta elevada al cuadrado y eso no es muy útil. Por eso, se toma la raízcuadrada de la varianza,llamada
desviación estándar y se utiliza más comúnmente como la medida de dispersión por excelencia y se define como
sx=√
2
x
s
2
se debe entender que la desviación estándar indica es, en las mismas unidades de medida, cuanto en
promedio oscilan los datos con respecto a la media muestral.
10. Explique la historia del desarrollo en las pruebas de hipótesis.
En estadísticas las pruebas de hipótesis se han realizado desde hace siglos. Hace varios siglos no existían las
computadoras y por eso las pruebas de hipótesis se tenían que hacer a mano. Para hacer una prueba de hipótesis
se necesitaba asumir ciertas condiciones con respecto a la distribución de los datos analizados. Los investigadores
utilizaban tablas de distribución ya establecidas para facilitar su trabajo. En estas tablas se incluye los valores que
puede tomar una variable y la probabilidad de que la variable tome un valor determinado (P(z ≤ Z)). La tabla de la
distribución normal estándar (Z~N(µ=0, σ=1) donde µ= media de la distribución y σ2=varianza de la distribución es
una de las distribuciones estándar más comúnmente utilizada en la prueba de hipótesis.Hasta el presente todavía
se utilizan dichastablas paraencontrar losvalores críticos(Zc) dado un nivel de significancia(α) a ser utilizadosen la
prueba de hipótesis.Dado queel valor critico (zc) secompara con un estadístico decomparación (zest) sedebeestimar
estimar zest.El valor zest es obtenido a través del procedimiento de “estandarización.”Esteprocedimiento transforma
cualquier valorzdistribuido con una media µ≠0 y una desviación estándar σ≠1,a un valor Z~N(µ=0, σ=1). O sea, este
método se encarga de “estandarizar”el valor que se quiere comparar. Dicha estandarización sehace por medio de
la fórmula:
Donde Z es el estadístico de interés, x̄ es la media muestral,  es la media
poblacional presumida, y es el error estándar de la media muestral,done S2
es la varianza muestral de x y n es el número de observaciones de la muestra.
En general lo que seintenta es estandarizar la media y la varianza. Conestatransformaciónse creaunvalorque
puede serevaluadoconunatablade probabilidadesde unadistribucióndeterminada.Porlogeneral este

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estadístico se establece cuando se hacen pruebas de hipótesis basadas en la distribución normal, t-
estudiante, F de Fisher, y Chi-cuadrado.