En el presente trabajo se analiza y compara mediante un experimento Monte Carlo el comportamiento de cinco expresiones para el Coeficiente de Determinación cuando el modelo lineal se especifica sin término independiente. Se ensayan distintos valores del parámetro poblacional P2, que mide la proporción de varianza explicada por el modelo, introduciendo también la multicolinealidad como factor de variación en el diseño. Se confirma el coeficiente propuesto por Heijmans y Neudecker (1987) y el de Barten...

El sesgo condicionado se ha propuesto como diagnóstico de influencia en distintos modelos y técnicas estadísticas. Tratando de recoger una visión global de la utilidad del concepto, en este trabajo se hace una revisión general del mismo relacionándolo con la curva de sensibilidad y la curva de influencia muestral. Además, se señalan posibles líneas de trabajo que permitirán abordar el análisis de la influencia a través de este enfoque en una gran variedad de técnicas estadísticas.