9 Funciones de regresión no lineal
Hasta ahora se asume que la función de regresión era lineal; es decir, se ha tratado el parámetro de pendiente de la función de regresión como una constante. Lo cual implica que el efecto en \(Y\) de un cambio de una unidad en \(X\) no depende del nivel de \(X\). Sin embargo, si el efecto de un cambio en \(X\) sobre \(Y\) depende del valor de \(X\), se debería usar una función de regresión no lineal.
Al igual que en el capítulo anterior, los paquetes AER (Kleiber and Zeileis 2020) y stargazer (Hlavac 2018) son necesarios para la reproducción del código presentado en este capítulo. Compruebe si el fragmento de código a continuación se ejecuta sin ningún mensaje de error.
library(AER)
library(stargazer)Referencias bibliográficas
Hlavac, Marek. 2018. stargazer: Well-Formatted Regression and Summary Statistics Tables (version 5.2.2). https://CRAN.R-project.org/package=stargazer.
Kleiber, Christian, and Achim Zeileis. 2020. AER: Applied Econometrics with R (version 1.2-9). https://CRAN.R-project.org/package=AER.