Y (i, t): – Y es una variable dependiente con “i” depende de la ciudad y “t” es la entidad dependiente del tiempo.
X (i, t): – X es una variable independiente con “i” depende de la ciudad y “t” es la entidad dependiente del tiempo.
entonces una ecuación de la forma:
Y (i, t) = B0 + B1 * X (i, t) + [V (t) + A (i) + M (i, t)]
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donde V (t) es una variable que depende del tiempo pero no de la ciudad
A (i) es una variable que depende de la ciudad pero no del tiempo
M (i, t) es una variable que depende tanto de la ciudad como del tiempo.
Aquí, dependiente de la ciudad significa geografía, tráfico, población (cambio lento, por tanto, constante).
dependiente del tiempo significa demografía, raza, educación y clima
Sabemos que X (i, t) es una variable independiente y [V (t) + A (i) + M (i, t)] son variables de apoyo para X (i, t), así que para incluirlas en análisis que necesitamos para comprobar su covarianza, es decir
COV (V (t), X (i, t)) = 0, COV (A (i), X (i, t)) = 0 y COV (M (i, t), X (i, t)) = 0
Si alguna de las condiciones no se cumple, decimos que el análisis de datos será sesgado e inconsistente, en ese caso excluimos [V (t) o A (i) o M (i, t)] de nuestro análisis de datos.
Esperemos que ayude.