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

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. When a logarithmic transformation of the dependent variable is made in order to obtain a linear relation with the independent ones, to apply the general linear model the lognormal case is reached. The predictions of the dependent variable values using such estimation are biased; so, it is necessary to correct them. This paper deals with the problems of such a correction, that appear when the computation program finds the inverse of the moments respect to the sample means matrix, or the correlation matrix instead of the matrix of the moments respect to the origin. Trabajo surgido del Proyecto de Investigación "El capital humano universitario de la provincia de Salta", del Consejo de Investigación de la Universidad Nacional de Salta (UNSa) y llevado a cabo en el Departamento de Ciencias Económicas, Jurídicas y Sociales de esa universidad, con apoyo de la SECyT y CONICET.