MCO Cálculo de la Varianza (matriz de covarianza) y demostración de insesgadez de los coeficientes

Muestro los diferentes pasos para el calculo de la matriz de covarianza de los coeficientes de Mínimos Cuadrados Ordinarios, usando el calculo matricial y detallando las herramientas que se necesitan para el calculo.
La primera etapa del cálculo de la matriz de covarianza corresponde también a la demostración de que el estimador de MCO es un estimador insesgado de los coeficientes Beta ( bajo algunos supuestos).
Rachid Laajaj
Assistant Professor of Economics, University of Los Andes
www.laajaj.com

[@santiagoarcila6224]

Le doy gracias a la vida por permitirte existir y hacer este video.

[@cesarayllon_]

Gracias por el video, mi profesor se saltó varios pasos y nunca mostro herramientas que tu sí. Excelente profesor.

[@xeniamejia6860]

Oye muchísimas gracias!!! Me ha servido muchíísimo!! Te pasaste, explicas muy bien.

[@camiloardilaleg]

Muchas pero muchas gracias, realmente me ayudaste a entender mucho mejor el tema, que francamente me costó bastante. Explicas bastante bien.
Muchas gracias de nuevo.

[@alejandrowenfu9647]

Ud es sumamente inteligente, mil gracias por compartir sus conocimientos

[@eduardmartinezcasulleras6895]

Creo que hay un gazapo en la demostración, pués E[ei*ej] para (ij) no es igual a E[ei]+E[ej]+2Cov[ei,ej], confundes este caso con el de E[ei+ej] que si es lo que has escrito. E[ei*ej]=E[ei]*E[ej] sin son independiente ei y ej (que es el caso).Saludos

[@ramirocastano284]

me salvaste el parcial,,, muchas gracias

[@asiergonzalez4777]

grandisimo video,muy buena explicación

[@nicolaslupi3111]

Clarisimo, muchas gracias

[@verrr2349]

Gracias broder lo he entendido gracias a ti

[@jaimea4807]

MUCHAS GRACIAS!

[@itzellopez6391]

gracias !!!!! al fin pude entender de donde sale el error estandar de la matriz de varianza covarianza

[@nerysramirezmordan5715]

Felicidades, todo muy claro

[@rubencaicedo227]

excelente

[@manuelnguemanguemaangono3702]

buen video

[@emanueljimenezcubero5873]

Muchas gracias, hubiera quedado completamente satisfecho si hubieras hecho un ejemplo practico

[@santamedinas8600]

Clarisimo!

[@oscarfabian3215]

Felicitaciones amigo Rachid Laajaj, muy bien explicado, solo quería preguntarte de donde sacaste que E(e1.e2) = E(e1) + E(e2) + 2Cov(e1,e2) ¿dóne se encuentra esa formula o cómo se demuestra?. Gracias

[@felbra4498]

Es una propiedad de la varianza. En este video puedes ver una demostración th-cam.com/video/7nYdDUBBweA/w-d-xo.html&ab_channel=JuanJos%C3%A9GibajaMart%C3%ADns

[@luisr.alcantara5119]

La normalidad de los residuos te garantiza la que los parámetros sean insesgados?

[@omarcirigoaguilar7515]

Excelente video. Por qué ya no hubo más ??

[@Vanegonzalezvevo]

Callese viejo lesbiano jajaja Que bueno que ya veas a Superholly ;)

[@viajeespacial5391]

Notable, en los libros siempre se saltan este desarrollo

[@miguelcontreras8372]

Cuál propiedad es esa??? 6:43

[@rlaajaj]

Es la regla que se aplica a la varianza de la suma de 2 variables = sum de las varianzas + 2 covarianzas