Samenvatting
AMASER Summary Lecture Slides
- Instelling
- Vrije Universiteit Amsterdam (VU)
Summary of the lecture slides from
[Meer zien]Voorbeeld 1 van de 11 pagina's
Voorbeeld 1 van de 11 pagina's
In winkelwagengesponsord bericht van onze partner
Voorbeeld van de inhoud
Advanced Methods for Applied Spatial Economic Research 2014-2015Lecture 1
Cross-section: exploit differences between regions.
Panel data: a cross-section of individuals over several time-periods
Time series: multiple time periods on the same observational unit
An estimator is a rule that tells how to calculate an estimate based on the measurements contained
in a sample.
An Estimator shows how data are used to calculate an estimate for a specific parameter
- Consistent: if sample size approaches infinity estimator exactly equals parameter value
(asymptotic property)
- Unbiased: expected value of the estimator equals the parameter value (small sample
property)
- Efficient: estimator has the smallest variance among the unbiased estimator (most precise is
small samples)
Variance of the estimator: a measure of the precision of an estimator, 𝑣𝑎𝑟(𝑝̂ ).
Central Limit Theorem: normal distributed as n infinity
Estimator for μ is the sample mean
Type I error: Reject the null hypothesis when it is fact true
Type II error: Accept the null hypothesis when it is fact not true
Zero Conditional Mean Assumption: 𝐸 [𝑈𝑖 |𝑋𝑖 ] = 0, the error term is uncorrelated to the
independant variables.
- If the assumption holds, β is the effect of X on Y (causal effect)
- If the assumption does not hold, β describes the association or correlation between X and Y
(might contain reversed causality and omitted (unobserved) variables
- If holds, regressors are exogenous
- OLS estimators are unbiased
- OLS estimators are consistent
Heteroskedastic error u: the variance of u at a given value of X var(u|X = x) depends on x.
Homoskedastic error u: the variance of u at a given value of X, var(u|X = x) is constant.
If OLS assumptions hold, and errors are homoscedastic, then as a result of the Gauss-Markov
theorem, he OLS estimator is BLUE.
Skewness: how much a distribution deviates from symmetry.
Kurtosis: how much mass is in the tails, the greater the kurtosis, the more likely are outliers.
Covariance: the extent to which two random variables move together.
Correlation: the dependence between X and Y, very similar to the covariance.
Distribution:
- Normal: bell shaped probability density. The mean u lies in the center. This distribution has
95% of its probability between u -1.966 and u +1.966.
- Chi-squared: sum of m squared independent standard normal random variables. The degrees
of freedom are equal to the number m of used variables.
- Student t: m degrees of freedom. The distribution of the ratio of a standard normal random
variable divided by the square root of an independently distributed chi-squared random
variable divided by m.
Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:
Verzekerd van kwaliteit door reviews
Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!
Snel en makkelijk kopen
Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, creditcard of Stuvia-tegoed voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.
Focus op de essentie
Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!
Veelgestelde vragen
Wat krijg ik als ik dit document koop?
Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.
Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?
Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.
Van wie koop ik deze samenvatting?
Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper jipclaassens. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €2,99. Je zit daarna nergens aan vast.
Is Stuvia te vertrouwen?
4,6 sterren op Google & Trustpilot (+1000 reviews)
Afgelopen 30 dagen zijn er 49160 samenvattingen verkocht
Opgericht in 2010, al 14 jaar dé plek om samenvattingen te kopen