Transformaciones logarítmicas en regresión simple

En este artículo se investiga los efectos de las transformaciones logarítmicas en un análisis de regresión simple. En la práctica, es muy común que los parámetros de los modelos conocidos como exponencial y potencial se estimen de manera habitual mediante una transformación logarítmica, que los reduce a modelos lineales y se “regresa” al modelo original aplicando la función exponencial a la estimación del intercepto. En este trabajo se encuentra que este procedimiento no genera estimadores de mínimos cuadrados para el modelo inicial e introduce variaciones en la forma como se conciben las relaciones entre las variables. La popularidad de las herramientas de análisis hace que el riesgo de utilizar modelos que no correspondan a los datos pase desapercibido.

• Autores: Ortiz Pinilla, Jorge; Gil, Diana
• Fecha de publicación: 2014
• Institución: Universidad Santo Tomás
• Repositorio: Universidad Santo Tomás
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.usta.edu.co:11634/39594
• Acceso en línea: https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/1143; http://hdl.handle.net/11634/39594
• Palabra clave: modelo exponencial; modelo potencial; mínimos cuadrados; regresión no lineal; modelos de regresión.
• License: http://purl.org/coar/access_right/c_abf2