Regresión mínimo cuadrática con errores relativos

Abstract

El método de Mínimos Cuadrados con Errores Relativos (MCER) consiste en estimar los parámetros que caracterizan al modelo de regresión de manera que sea mínima la suma de los cuadrados de los errores relativos.En este trabajo se realiza un planteamiento descriptivo del método de Mínimos Cuadrados con Errores Relativos, se obtienen los estimadores de los parámetros para un modelo lineal simple y se propone una medida para analizar la bondad del modelo, que tiene una interpretación similar al coeficiente de determinación. A continuación se extiende esta formulación al modelo lineal básico, derivando el vector de estimadores de mínimos cuadrados con errores relativos. El trabajo concluye con una serie de aplicaciones del método de regresión propuesto, comparando sus resultados con los proporcionados por el método de estimación mínimo cuadrática.