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La primera edición de los libros de la fundación econométrica se publicó hace treinta años. A medida que pasaba el tiempo, hubo muchos avances importantes en la teoría y la práctica económica, que se habrían utilizado como material para actualizar el libro. Sin embargo, lo que no ha cambiado a lo largo de los años es que la econometría se puede enseñar intuitiva e informativamente a los principiantes, sin la necesidad de controlar la matriz de álgebra, cálculo o estadísticas más que el nivel del suelo. Algunas diskussiones en el libro son técnicas, y por lo tanto se colocan en el anexo, o eventualmente el lector está dirigido a mirar a otras fuentes. Los lectores pueden ver que esta última edición tiene una extensión concreta de temas y aplicaciones. En esta edición, se centran en los períodos de datos relevantes y ampliados. De hecho, hay quince nuevos ejemplos ilustrativos y más de treinta problemas de entrenamiento al final de cada capítulo. Además, se han actualizado datos de aproximadamente dos docenas de ejemplos de problemas y más de veinte problemas. No solo vale la pena leer por parte de los estudiantes en economía y finanzas, sino también por estudiantes e investigadores en política, relaciones internacionales, agricultura y ciencias de la salud, incluyendo la siguiente distracción. Parte I regresión modelo una ecuación Capítulo 1 del concepto básico de análisis de regresión Capítulo 2 análisis de regresión dos variables: algunas ideas fundamentales Capítulo 3 modelo de regresión dos variables: problema en la estimación Capítulo 4 modelo de regresión lineal Normal clásica (CNLRM) Capítulo 5 regresión dos variables: estimación de intervalos y pruebas de hipótesis Capítulo 6 de las dos variables modelo de regresión lineal Capítulo 7 análisis de regresión compuesta: problema de estimación Capítulo 8 análisis de regresión compuesta: problema de inferencia Capítulo 9 de regresión variable ficticia Parte II renuncia a las suposiciones modelo clásico Capítulo 10 multicolinearidad: ¿qué sucede cuando los regredores se correlacionan? Capítulo 11 heteroeskedasticidad: ¿qué sucede si la variación de errores no es constante? Ko