Capítulo 1: Naturaleza del análisis de regresión 1.1 Origen histórico del término regresión: Francis Galton acuñó el término regresión. Planteó que, a pesar de la tendencia de los padres de estatura alta a procrear hijos altos y los padres de estatura baja, hijos bajos, la estatura promedio de los niños de padres de una estatura determinada tendía a desplazarse, o regresar, a la estatura promedio de la población total. La ley de regresión universal de Galton fue confirmada por su amigo Karl Pearson. Pearson descubrió que la estatura promedio de los hijos de un grupo de padres de estatura alta era menor que la estatura de sus padres. 1.2 Interpretación moderna de la regresión En términos generales: afirma que el análisis de regresión trata del estudio de la dependencia de una variable (variable dependiente) respecto de una o más variables (variables explicativa) con el objetivo de estimar o predecir la media o valor promedio poblacional. La elasticidad del precio (es decir, la respuesta a variaciones del precio). 1.3 Relaciones estadísticas y relaciones deterministas En las relaciones estadiś ticas entre variables se analizan, en esencia, variables aleatorias o estocásticas,4 es decir, variables con distribuciones de probabilidad. Por otra parte, en la dependencia funcional o determinista también se manejan variables, pero no son aleatorias o estocásticas. 1.4 Regresión y causalidad ”Una relación estadística, por más fuerte y sugerente que sea, nunca podrá establecer una conexión causal: nuestras ideas de causalidad deben provenir de estadísticas externas y, en último término, de una u otra teoría” 1.5 Regresión y correlación En el análisis de correlación, el objetivo principal es medir la fuerza o el grado de asociación lineal entre dos variables. El coeficiente de correlación mide la fuerza de asociación lineal. 1.6 Terminología y notación Variable Dependiente - Variable explicada - Predicha - Regresada - Respuesta - Endógena - Resultado - Variable controlada Variable explicativa - Variable independiente - Predictora - Regresora - Estímulo - Exógena - Covariante - Variable de control 1.7 Naturaleza y fuentes de datos para el análisis económico Tipos de datos Hay tres tipos de datos disponibles para el aná lisis empírico: series de tiempo, series transversales e informació n combinada (combinació n de series de tiempo y transversales).
