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Evaluación de costos de adaptaciónal cambio climático
en organismos operadores de agua
El test de Jarque-Bera, analiza la relación entre los coeficientes de asimetría y curtosis o
apuntalamiento de los residuos de la ecuación y los correspondientes a los de una distribución
normal, de forma tal que si estas relaciones son suficientemente diferentes se rechazaría la hipótesis
nula de normalidad de los residuos.
El valor del contraste viene acompañado con el correspondiente nivel de probabilidad asociado
al rechazo de la hipótesis nula siendo cierta, de forma tal que si dicho valor de probabilidad fuera
inferior al 5%, se rechazaría la hipótesis nula, con el 95% de confianza, y se admite la no normalidad
del residuo.
Pruebas de autocorrelación
El fenómeno de la autocorrelación residual consiste en la existencia de un determinado nivel de
correlación entre las perturbaciones (errores) de los sucesivos períodos. En el contexto de regresión,
el modelo clásico de regresión lineal supone que no existe tal autocorrelación en las perturbaciones.
Expresado en forma sencilla, el modelo clásico supone que el término de perturbación relacionado
con una observación cualquiera no está influido por el término de perturbación relacionado con
cualquier otra observación.
Se tomaron en cuenta 3 distintas pruebas para demostrar no autocorrelación en el modelo; el
estadístico Durbin-Watson, la prueba del correlograma y la de LM test.
1) Durbin-Watson:
además de la observación directa del gráfico de residuos, el estadístico
Durbin-Watson, es la forma más habitual de contrastar la existencia de autocorrelación de
primer orden. A partir de este estadístico se puede interpretar que:
• Si hay autocorrelación positiva las diferencias entre residuos que distan un periodo es
muy pequeña por lo que el valor del estadístico será próximo a cero.
• Si hay autocorrelación negativa los residuos serán prácticamente iguales pero de signo
contrario, su diferencia será por tanto grande y el estadístico será más próximo al límite
superior que se establece en cuatro.
• Si no hay autocorrelación, la relación entre los residuos será intermedia y por tanto, el
valor del estadístico experimental también alcanzará un valor intermedio.
2) Prueba del correlograma:
la autocorrelación, está representada gráficamente (Figura A2) en
la primera y numéricamente en la tercer columna con el nombre de AC, su línea vertical
continua representa el cero y las punteadas sus límites de confianza; las barras a su izquierda
expresan valores negativos y las de la derecha positivos. Si ninguna autocorrelación rebasa
los límites de confianza, se acepta la hipótesis nula considerando que los coeficientes de
autocorrelación no son significativamente diferentes de cero.
