Problemas de cómputo de la corrección por sesgo en el caso lognormal

Resumen

Cuando tomamos logaritmos de la variable dependiente, a fin de linealizar su relación con las independientes y aplicar en la estimación el modelo lineal general de regresión, y suponemos que el término de error tiene distribución normal, estamos en el caso lognormal. Las predicciones de valores de la variable dependiente, empleando tal estimación, resultan sesgadas, y es necesario proceder a corregirlas. Este trabajo se ocupa de los problemas de esa corrección, que se presentan cuando el programa de cómputos de la regresión invierte la matriz de momentos respecto a las medias muestrales, o la de correlación, y no la de momentos respecto al origen.