Especificada la relación entre dos variables, se introducen los datos de las mismas en la hoja de Excel, dando como salida el gráfico de dispersión y el cálculo de las relaciones (lineal, potencial, exponencial, logarítmica y parabólica) con la función y coeficiente de determinación correspondiente. El modelo es útil para estudio de la relación causal entre dos variables, una explicativa y otra explicada como por ejemplo: la cantidad en función del precio; las ventas en función del gasto en publicidad; etc.
Comentarios
Será Análisis de la CORRELACIÓN entre dos variables. Correlación no implica causalidad.
En economía, a partir de la teoría económica, se especifica que una variable (endógena) se explica por otras variables explicativas (exógenas). Mediante el Análisis de Regresión se calcula dicha relación funcional y el coeficiente de correlación mide la calidad de dicho ajuste, concretamente el cuadrado del coeficiente de correlacion (coef. de determinación) mide la varianza explicada de la variable endógena. El análisis de regresión (cálculo de la relación funcional) ha de aplicarse con fundamento, porque una estimación sin causalidad y con coeficiente de correlación alto implica correlaciones espurias, por eso en el modelo hay un gráfico que representa las dos variables simultaneamente para tratar este problema.
Aceptada la sugerencia cambio el título a Análisis de la relación entre dos variables económicas.
Lo de causal estaba basado en la clasificación de los modelos econométricos (clásico, causal, Box-Jenkins), considerando que los modelos causales son los que explican una variable económica a través de una ecuación estructural que la relacionan con otras variables explicativas más una variable aleatoria.
Con el cambio también se evita confundir el objetivo de la aplicación con el de "análisis de causalidad" como puede ser el de Granger
#4 ok. Precisamente por lo último que dices (mencionando el R2), los econometras preferimos en principio evitar hablar de analisis de causalidad. Ardemas de relaciones espureas, por qué no puede ser que en tu relación dada por la teoria economica no tengas o causalidad inversa o simultaneidad.
opino que empezar hablando de "relación causal" esa una presunción (en el sentido de pre-asumir) que la buena econometría (como buena combinación de matematicas, estadistica y teoria economica) no hace porque su objetivo principal será contrastarla antes de utilizar el modelo para cuantificar relaciones. No hay un simple estadistico como el R2 para medir "causilidad", pero sí se pueden hacer cosas que van más allá de lo que hace la plantilla de Excel y por tanto ésta por si misma no es herramienta de "relación causal"
Por cierto, si eres o conoces al propietario del blog que enlazas te aconsejo que dejes el E-views o por lo menos que consideres como una buena alternativa GRETL que es otro buen programa de analisis de regresion (mira otra buena alternativa para no mencionar "causalidad"). Tiene prácticamente todas las funcionalida y además es gratuito (open-source).
gnuplot tambien te lo hace y mejor,aunque en mis primeros años de carrera(y todo el mundo lo hacia) usabamos excel para ajustar datos.
#2 Me lo has quitado de la boca... Error clásico de primera lección de estadística.