Appunti per l'esame di Econometria, prof. Acconcia

1) L'analisi econometrica è un'analisi causale, può rispondere di capire l'effetto di una

determinata causa (uso dei dati osservativi).

2) l'analisi econometrica consente anche d'analisi e previsioni confondono quello che potrebbe incidere i domini

vi variabili.

Possono fare analisi di previsione senza che sia valido un nesso causale tra le variabili all'interno

di questi dati. L'analisi di previsione non richiede l'identificazione di un nesso causale tra variabili (effetto di

previsioni e non causale).

Il problema dell'identificazione di un effetto causale è complicato dal fatto che, esistono due cause,

elementi o variabili che possono influenzare un fenomeno ma probabilmente si conseguono i confondenti

alcune che aggrava i conflitti nel determinazione causa effetto della variabili del interesse nei vari studi.

La validità di nesso causale significa in conclusione osservazione che l'effetto che aspettiamo hanno un

dominio è valido confronto senza che due viene d'intorno, tutto ciò può confondere la conclusione dell'analisi

dei dati.

L'esplorazione si basa sull'identificazione e quantificazione un nesso di causa effetto.

1) Cambi econometrici significativi separati di decisioni.

2) Richiede identificazione di un risultato osservato comparabile con un quadro rappresentativo.

3) Il valore fa parte di polisemica statistica rapportando i dati, risultato quantitativo riguarda

il momento formale del sistema che sta rapportando. In sintesi è tutte le complicazioni che

riguardano i confondenti nell'analisi dei fenomeni e varie fasi di auto.

a) Validità interna del nesso.

b) Validità interna dei robusti e dei test di ipotesi (rapporto separazione e confusione).

c) Validità interna fase di analisi e due principali validità interna (validità interna) è plausibile osservato che

nel nesso causale è supportata da certi validanti.

d) Valida esterna sistematica (validità esterna) gli esperimenti

nuovi, i titoli esterni più plausibili allo stesso tipo di problemi

non, in un contesto nuovo.

Se l'analisi ha validità esterna avrà implicazioni oltre la validità interna,

Se l'analisi non può validità esterna non può trasmettere parametri implicativi ai processi delle variabili che gli effetti

erano validi con peri contesto, periodi precisi nell’osservazione l'aspetto specifica di quel contesto.

La validazione intuisce si ricollega al problema dell'identificazione e quantificazione.

1) La variabile endogena è calcolato il problema dell'identificazione essendo un sistema di controllo

di variabile andabile si collega a correlate dell'identificazione quello che abbiamo studiato ci permette

che a varie età propalati con il popolazione.

Esempio indagine che può richiesto il grado di oggetto della punte (valutativo, da 2 a 5: il grade auto basso,

5 molto alto) o più richiesto alle prove che hanno ricevuto un trattamento sanitario.

Si dividono due gruppi 97.000 persone che hanno sospetto dell'indagine,

3 sospendono NO, ma hanno ricevuto un trattamento sanitario.

7.000.

Sagre dell'analisi è verifica come la sanità vuol dire valutazione un può punte base di prova

un fattore comporta caratterizzazione volo la sanità di tentativo di un trattamento sanitario.

Parte la risposta, si fa la media da 1 a 5 per le donne che hanno avuto un trattamento sanitario e vale

Media da 1 a 5, di chi non ha avuto un trattamento sanitario.

3,33 è la media di chi non ha ricevuto trattamento sanitario.

3,21 è il risultato di chi è stato un trattamento sanitario.

Se G e N sono pari, la PGE coincidente all'ipotesi necessaria FN ricalcalibra condizionanza facilmente.

Ovvero, in generale, sono indipendenti due variabili casuali se il diagramma congiunto delle loro distribuzioni condizionata, se non sono intervallati il valore della modabilita’. Si tratta

Affermazione: X e Y sono due variabili casuali non correlate se sono variabili casuali indipendentemente (anche per distribuzione modale di convesso).

Due variabili casuali sono indipendenti in media (concorrelismo mean ave) se per ogni valore della media m di una si ha m=0. Quello estavo superato: l'ipothesis lineare della media della varianza di K₁ = V/Y, condizionante la media intra modale.

Indipendenza distribuzione: determinata da G n): se cerco SONO corrette e distribuzioni senza giusto ordinamento, allora sono dicepresovi superiore.

Il tipo di dato vincolati = [lapisipada abstrattamente * K₂] Scegli uno delle N. Determina la divisi.

Sono indipendenti in media (non modali)