Razões para o Termo de Erro em Modelos de Regressão
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- Caráter vago da teoria: A teoria, se existe alguma, que explica o comportamento de Y pode ser, e muitas vezes é, incompleta. Podemos saber com certeza que a renda semanal X influencia as despesas de consumo semanais Y, mas podemos desconhecer ou não ter certeza de quais são as outras variáveis que afetam Y. Portanto, ui pode ser usado como um substituto para todas as variáveis excluídas ou omitidas do modelo.
- Indisponibilidade de dados: Mesmo se soubermos quais são algumas das variáveis excluídas e, portanto, considerarmos uma regressão múltipla em vez da simples, talvez não tenhamos informações quantitativas a respeito dessas variáveis. É muito comum na análise empírica que os dados que gostaríamos idealmente de incluir