Recapitulare parțial

TEORIE

Atenție la:

1. Noțiunile de parametri, estimatori, estimații

 Parametrul - este o caracteristică numerică a variabilei X la nivelul populației (ex: media , dispersia etc); este o valoare numerică necunoscută, care face obiectul procesului de estimare

 Estimația - este o caracteristică a variabilei X la nivelul eșantionului, o valoare reală, cunoscută (ex: media , dispersia etc)

 Estimatorul - este o variabilă aleatoare, care are ca valori estimațiile determinate pe baza celor k eșantioane, de volum n, posibil de extras (ex. , )

2. Proprietățile estimatorilor

1) Un estimator este nedeplasat dacă media sau speranța matematică a acestuia este egală cu parametrul:

2) Un estimator este convergent dacă varianța estimatorului tinde spre 0, atunci când volumul eșantionului tinde spre

3) Un estimatorul este eficient dacă este nedeplasat și are dispersia sau varianța cea mai mică față de varianța oricărui alt estimator nedeplasat posibil pentru parametrul considerat, calculat pentru același eșantion de volum n:

3. Demersul cercetării econometrice

a) Formularea problemei în termeni economici, plecând de la o teorie economică.

b) Specificarea modelului matematic al teoriei economice.

c) Specificarea modelului econometric

d) Estimarea parametrilor modelului econometric

e) Testarea ipotezelor statistice.

f) Interpretarea parametrilor modelului econometric în cadrul teoriei economice.

g) Utilizarea modelului econometric estimat pentru predicții și luarea de decizii în politica economică.

4. Prezentarea generală a modelului de regresie:

- tipuri de variabile (dependente, independente, reziduale)

- parametri:

- în RLS: ordonata la origine, panta dreptei;

- în RLM: - coeficient de regresie parțială; reprezintă variația medie a variabilei Y la variația cu o unitate a variabilei independente Xj, în condițiile în care variația celorlalte variabile independente este constantă. Măsoară influența parțială a variabilei independente Xj asupra variabilei dependente.

- componentele (deterministă și stochastică)

5. Interpretarea coeficienților de corelație bivariată și, respectiv, parțială

- Coeficientul de corelație bivariată (Pearson): Se utilizează pentru măsurarea intensității legăturii în cazul unei regresii liniare simple.

-1≤ρ≤1

Interpretare ..

Obs. Coeficienții de corelație bivariată măsoară dependența dintre două variabile, fără a lua în considerare influența celorlalte variabile.

Dacă, la nivelul eșantionului, variabilele X si Y se standardizează, între r și are loc relația adică, coeficientul de corelație este egal cu valoarea standardizată a coeficientului de regresie .