Metodología de evaluación de costos de adaptación al cambio climático
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7. El número de observaciones n debe ser mayor que el número de parámetros por estimar,
alternativamente el número de observaciones n, debe ser mayor que el número de variables.
8. La variabilidad en los valores de X. No todos los valores de X en una nuestra dada deben ser
iguales, técnicamente, Var(x) debe ser un número finito.
9. El modelo de regresión está correctamente especificado. Alternativamente no hay un sesgo de
especificación o error en el modelo utilizado para el análisis empírico.
10.No hay multicolinealidad perfecta, es decir no hay relaciones perfectamente lineales entre las
variables explicativas.
La precisión de los estimadores MCO esta medida por sus errores estándar, estos no son
otra cosa que la desviación estándar de la distribución muestral del estimador y la distribución
muestral de un estimador es una probabilidad o distribución de frecuencias del estimador. Las
distribuciones muestrales son utilizadas para inferir los valores de los parámetros de la población
con base en los valores de los estimadores calculados de una o más muestras.
Los valores estimados de mínimos cuadrados poseen propiedades óptimas o ideales, las cuales
están contenidas en el teorema de Gauss–Markov, considerando la propiedad de mejor estimador
lineal insesgado (MELI), se dice que un estimador es MELI si cumple con lo siguiente:
• Es lineal: función lineal de una variable aleatoria tal como la variable
dependiente Y en el modelo de regresión.
• Es insesgado: su valor promedio o el valor esperado
es igual al
verdadero valor
• Tiene varianza mínima dentro de la clase de todos los estimadores
lineales insesgados; un estimador insesgado con varianza mínima es
conocido como estimador eficiente.
La bondad de ajuste:
El coeficiente de determinación R
2
mide la relación de todas las variables independientes en
conjunto respecto a la variable dependiente, es decir, brinda la información de proporción de la
variación total en Y que puede ser explicada por la variación en las variables X.
Pueden observarse dos propiedades de R
2
:
Es una cantidad no negativa
Sus límites son
. Un r
2
de 1 significa un ajuste perfecto, es decir
para cada
i, por otra parte un r
2
=0 significa que no hay relación alguna entre la variable dependiente y las
variables explicativas.
4.4.
Í
ndice de vulnerabilidad con adaptación
Considerando que para cualquier decisión de adaptación a los cambios climáticos proyectados existen
diferentes opciones que permitirían mantener o cumplir determinadas condiciones, resulta necesario
evaluar las opciones en relación con los diferentes resultados o consecuencias de cada una de ellas.
