🗊Презентация Эконометрика. Лекция 2

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
Эконометрика. Лекция 2, слайд №1Эконометрика. Лекция 2, слайд №2Эконометрика. Лекция 2, слайд №3Эконометрика. Лекция 2, слайд №4Эконометрика. Лекция 2, слайд №5Эконометрика. Лекция 2, слайд №6Эконометрика. Лекция 2, слайд №7Эконометрика. Лекция 2, слайд №8Эконометрика. Лекция 2, слайд №9Эконометрика. Лекция 2, слайд №10Эконометрика. Лекция 2, слайд №11Эконометрика. Лекция 2, слайд №12Эконометрика. Лекция 2, слайд №13Эконометрика. Лекция 2, слайд №14Эконометрика. Лекция 2, слайд №15Эконометрика. Лекция 2, слайд №16Эконометрика. Лекция 2, слайд №17Эконометрика. Лекция 2, слайд №18Эконометрика. Лекция 2, слайд №19Эконометрика. Лекция 2, слайд №20
Скачать

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Эконометрика. Лекция 2. Доклад-сообщение содержит 20 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1


Эконометрика 1 осень 2016 Лекция 2 14.09.2016
Описание слайда:
Эконометрика 1 осень 2016 Лекция 2 14.09.2016

Слайд 2


Пример: данные по результатам тестов в Калифорнии (продолжение) = (1) или = (2)
Описание слайда:
Пример: данные по результатам тестов в Калифорнии (продолжение) = (1) или = (2)

Слайд 3


Пример: данные по результатам тестов в Калифорнии (продолжение) Уравнение (1) – определение коэффициента наклона прямой, которая может быть записана = (3) Но! = +другие факторы (4)
Описание слайда:
Пример: данные по результатам тестов в Калифорнии (продолжение) Уравнение (1) – определение коэффициента наклона прямой, которая может быть записана = (3) Но! = +другие факторы (4)

Слайд 4


Формальная модель (1) Пусть среднее значение за тест в i-м школьном округе среднее значение размера класса в i-м школьном округе прочие факторы, влияющие на результаты обучения в i-м школьном округе = + (5)
Описание слайда:
Формальная модель (1) Пусть среднее значение за тест в i-м школьном округе среднее значение размера класса в i-м школьном округе прочие факторы, влияющие на результаты обучения в i-м школьном округе = + (5)

Слайд 5


Формальная модель (2) Уравнение (5) – модель парной линейной регрессии или линейная модель наблюдений или линейная эконометрическая модель или линейная регрессионная модель номер наблюдения ( зависимая переменная независимая переменная или регрессор случайная ошибка регрессии или ошибка – го наблюдения линия (функция) теоретической регрессии (регрессии генеральной совокупности) или линейная модель связи - свободный член (константа) линии теоретической регрессии - коэффициент наклона линии теоретической регрессии
Описание слайда:
Формальная модель (2) Уравнение (5) – модель парной линейной регрессии или линейная модель наблюдений или линейная эконометрическая модель или линейная регрессионная модель номер наблюдения ( зависимая переменная независимая переменная или регрессор случайная ошибка регрессии или ошибка – го наблюдения линия (функция) теоретической регрессии (регрессии генеральной совокупности) или линейная модель связи - свободный член (константа) линии теоретической регрессии - коэффициент наклона линии теоретической регрессии

Слайд 6


Пример: гипотетические данные по результатам тестов в Калифорнии
Описание слайда:
Пример: гипотетические данные по результатам тестов в Калифорнии

Слайд 7


Оценка коэффициентов в модели парной линейной регрессии Как оценить или в более общей постановке?
Описание слайда:
Оценка коэффициентов в модели парной линейной регрессии Как оценить или в более общей постановке?

Слайд 8


Что такое оценка? Оценка (an estimator) – функция от результатов наблюдения (выборки), выбранных случайным образом из генеральной совокупности. Оценка (an estimate) – численное значение оценки, полученной по данным из конкретной случайной выборки.
Описание слайда:
Что такое оценка? Оценка (an estimator) – функция от результатов наблюдения (выборки), выбранных случайным образом из генеральной совокупности. Оценка (an estimate) – численное значение оценки, полученной по данным из конкретной случайной выборки.

Слайд 9


Какие бывают оценки: примеры Пусть - математическое ожидание Y в генеральной совокупности (обозначаем E(Y)). Пусть - выборка n независимых одинаково распределенных случайных величин (i.i.d) из рассматриваемой генеральной совокупности. Как мы можем оценить ? Оценка 1: Оценка 2: Оценка 3: , при четном n (для удобства)
Описание слайда:
Какие бывают оценки: примеры Пусть - математическое ожидание Y в генеральной совокупности (обозначаем E(Y)). Пусть - выборка n независимых одинаково распределенных случайных величин (i.i.d) из рассматриваемой генеральной совокупности. Как мы можем оценить ? Оценка 1: Оценка 2: Оценка 3: , при четном n (для удобства)

Слайд 10


Свойства оценок Смещенность (несмещенность) - несмещенная оценка , если Смещением называется величина Состоятельность - состоятельная оценка , если Эффективность и - несмещенные оценки . Тогда (более ) эффективная чем , если
Описание слайда:
Свойства оценок Смещенность (несмещенность) - несмещенная оценка , если Смещением называется величина Состоятельность - состоятельная оценка , если Эффективность и - несмещенные оценки . Тогда (более ) эффективная чем , если

Слайд 11


МНК оценка Пример: выборочное среднее – МНК оценка математического ожидания
Описание слайда:
МНК оценка Пример: выборочное среднее – МНК оценка математического ожидания

Слайд 12


МНК оценка коэффициентов парной линейной регрессии = + (5) (6) → - МНК оценки коэффициентов и = + - МНК оценка линии регрессии, (линия выборочной регрессии или функция выборочной регрессии); = - предсказанное значение ; = - остаток МНК регрессии
Описание слайда:
МНК оценка коэффициентов парной линейной регрессии = + (5) (6) → - МНК оценки коэффициентов и = + - МНК оценка линии регрессии, (линия выборочной регрессии или функция выборочной регрессии); = - предсказанное значение ; = - остаток МНК регрессии

Слайд 13


МНК оценка коэффициентов парной линейной регрессии
Описание слайда:
МНК оценка коэффициентов парной линейной регрессии

Слайд 14


Предположения МНК Предположение №1: условное распределение относительно имеет нулевое среднее: Предположение №2: , независимы и одинаково распределены (i.i.d.) Предположение №3: большие выбросы маловероятны: и имеют ненулевые конечные четвертые моменты
Описание слайда:
Предположения МНК Предположение №1: условное распределение относительно имеет нулевое среднее: Предположение №2: , независимы и одинаково распределены (i.i.d.) Предположение №3: большие выбросы маловероятны: и имеют ненулевые конечные четвертые моменты

Слайд 15


Предположение №1:
Описание слайда:
Предположение №1:

Слайд 16


Предположение №2: , - (i.i.d.) Это утверждение о способе формирования выборки – простым случайным образом из одной генеральной совокупности
Описание слайда:
Предположение №2: , - (i.i.d.) Это утверждение о способе формирования выборки – простым случайным образом из одной генеральной совокупности

Слайд 17


Предположение №3: большие выбросы маловероятны
Описание слайда:
Предположение №3: большие выбросы маловероятны

Слайд 18


Зачем нужны эти предположения? Математическая роль: при их выполнении МНК оценка имеет некоторые хорошие свойства Позволяют понять проблемы, возникающие при оценке МНК регрессии, если они нарушаются
Описание слайда:
Зачем нужны эти предположения? Математическая роль: при их выполнении МНК оценка имеет некоторые хорошие свойства Позволяют понять проблемы, возникающие при оценке МНК регрессии, если они нарушаются

Слайд 19


Свойства МНК оценок Если выполняются предположения 1-3 метода наименьших квадратов, то в больших выборках 1. имеют совместное нормальное распределение; 2. (асимптотически), где 3. (асимптотически), где где
Описание слайда:
Свойства МНК оценок Если выполняются предположения 1-3 метода наименьших квадратов, то в больших выборках 1. имеют совместное нормальное распределение; 2. (асимптотически), где 3. (асимптотически), где где

Слайд 20


Свойства МНК оценок - несмещенные оценки;
Описание слайда:
Свойства МНК оценок - несмещенные оценки;

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию