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este video cubrirá el sesgo por variable omitida en el análisis de regresión al final de este video deberías sentirte cómodo prediciendo el efecto de omitir una variable de un modelo, incluyendo la dirección del sesgo, si es que hay alguno, de los coeficientes estimados y describiendo cómo el sesgo por variable omitida resulta de una relación entre una variable independiente y el término de error. Para comenzar nuestra discusión, reconsideremos una pregunta que hemos hecho antes: ¿cuál es el efecto de la educación en los ingresos? Anteriormente, estimamos un modelo con los ingresos como variable dependiente y los años de educación como variable independiente. Usamos el NL s Y para estimar el modelo en Stata y encontramos estos resultados: cada año adicional de educación estaba asociado con un aumento en los ingresos de $1 y 88 centavos por hora. Podríamos preguntar si hay algo que falta en este modelo. Probablemente podrías hacer una larga lista de otras cosas que probablemente afecten los ingresos. Elijamos una que esté fácilmente disponible en el NL s Y: el compuesto s
