통계, 계량 경제학12 4.단순회귀분석 (1) 경제학적 모형 vs 계량 모형 경제학적 모형 : 여러 변수들에 대한 관계. 변수들은 완벽하게 관측된다. 계량모형 : 데이터 + 경제학적 모형 변수들이 모두 관측되지는 않는다. ex) wage=B0+B1 educ + B2 exper + U U:관측되지 않는 오차항(관측되지 않는 변수) B0,B1,B2= 임금결정식을 결정하는 모수 (특성을 결정하는 값들) -참고- 인과관계 : 다른 나머지는 다 고정일 때 x 한 단위 변경 시 Y의 변화 (방향성이 있어야 한다. 상관관계는 방향성 x) 단순선형회귀분석 모형 Y=Bo+B1X+U Y=outcome, U=X가 아닌 모든 것. U를 제외하면 선형함수다. (독립 변수가 X하나이기 때문) 즉, 절편과 기울기(B0,B1)가 중요. Y값의 변화 = X가 미치는 영향 + U가.. 2023. 4. 10. 3. 추정과 검정 통계적 추론 표본 통계량 : 표본의 정보를 요약하는 공식. (표본분포) 추정 : 표본을 바탕으로 모집단의 특성 확인 (평균, 분산 등) 검겅: 모집단의 특성에 대한 특정 가설을 설정하고 판단 (검정통계량) 표본통계량 연속확률변수 x에 대한 확률밀도함수 fx(x)는 다음과 같은 조건을 만족한다. 모든 실수 x에 대하여 fx(x) ≥0 p(a< x ≤ b)는 a부터 b까지 확률밀도함수와 x축 사이의 면적 (연속확률 변수↔이산확률변수, 확률밀도함수↔ 확률질량함수) ex)정규분포 : 평균0 표준편차1 -덧- 위 분포들은 표준정규분포를 이룬다. (표를 이용하기 위해서다) 이를 위해서는 표준화가 필요하다. 표준화 : 서로 다른 평균, 표준편차를 가지지만 정규분포를 따르는 X,Y를 일치시켜주는 방법 표준화를 통해 표.. 2023. 3. 29. 2. 확률이론 확률변수 표본공간(Ω)으로부터 실수 집합으로 가는 함수 표본 공간에 있는 임의의 원소 오메가(w)에 대하여 실수 값을 부여 (숫자화 시켜서 통계 계량 가능하게 해준다) 1. 이산 확률 변수 : 1, 0 (두개의 동전을 던지는 실험 등) 2. 연속 확률 변수 : 연속적인 변화, 실수 아무값이나 대응 가능. ex) Z=h (앞) 의 개수 +3 (h는 앞 t=뒤) z(hh)=5 z(ht)=4 z(th)=4 z(tt)=3 P(X=x)=P({w∈Ω : X(w) =x}) 여기서 x는 임의의 실수 ex) 2개의 동전을 던지는 실험에서 x= 앞이 나온 경우 Ω = {HH, HT, TH, TT} P(x=2)= p{HH}=1/4 P(x=0)= p{TT}=1/4 P(x=1)= p{HT, TH}=1/4 P(x=3)= 불가능 .. 2023. 3. 22. 1. 기초 통계학 통계학 소개 1)목적 : 데이터로부터 정보를 얻음. (대표값, 분산, 비대칭도 등) 2)기초 용어 평균(mean): 중간값 중위값(median): N개의 값을 크기 순으로 배치 시 중간에 오는 값 최빈값(mode): 가장 많이 관측되는 값 분산(variance): 퍼짐의 정도 히스토그램(histogram): 측정값이 존재하는 범위를 몇 개의 구간으로 나눈 경우 각 구간을 밑변으로 하고 그 구간에 속하는 측정값의 출현 도수를 세로로하는 면적을 갖는 막대 (밑은 네이버 지식백과) https://terms.naver.com/entry.naver?docId=2324100&cid=60227&categoryId=60227 표본공간(sample space) : 하나의 확률 실험으로부터 얻을 수 있는 모든 결과를 모은.. 2023. 3. 12. 이전 1 2 3 다음
