Econometria

Logaritmo:
En matemáticas, el logaritmo de un número —en una base determinada— es el exponente al cual hay que elevar la base para obtener dicho número. Por ejemplo, el logaritmo de 1000 en base 10 es 3, porque 1000 es igual a 10 a la potencia 3: 1000 = 103 = 10×10×10.
De la misma manera que la operación opuesta de la suma es la resta y la de la multiplicación la división, la logaritmación esla operación inversa a la exponenciación.
R-cuadrado
R-Squared es un término estadístico diciendo lo bueno que es un término en la predicción de otro. Si R-cuadrado es de 1,0 entonces se da el valor de un término, que perfectamente se puede predecir el valor de otro término. Si R-cuadrado es de 0,0, entonces conocer un término no no le ayudan a saber que el otro término en absoluto. En términosmás generales, un mayor valor de R-cuadrado significa que es mejor que se puede predecir un plazo de otro.

R-cuadrado es la más utilizada en la regresión lineal. Dado un conjunto de puntos de datos, la regresión lineal da una fórmula para la línea que más se aproxime a los puntos. También le da un valor R-cuadrado para decir lo bien que la línea resultante coincide con los puntos de datosoriginal.

El servidor utiliza alertas de regresión lineal para determinar qué tan bien un archivo pistas de otro. Algunas poblaciones generalmente se mueven en la misma dirección en momentos similares. El servidor selecciona el más alto valor R cuadrado que decir que las acciones son la mejor opción. El servidor también tiene un valor mínimo de R-cuadrado, y si un par de acciones tiene un R-cuadradopor debajo de este valor mínimo, el servidor no ve esto como un par útil
RSS sum squared resid
Una técnica estadística utilizada para medir la cantidad de varianza en un conjunto de datos que no se explica por el modelo de regresión. La suma de los cuadrados residual es una medida de la cantidad de error que queda entre la función de regresión y el conjunto de datos. Una suma menor residual dela figura cuadrados representa una función de regresión que explica una mayor cantidad de los datos.
Log likelihood
En estadística, una función de verosimilitud (a menudo simplemente la probabilidad) es una función de los parámetros de un modelo estadístico, que se define de la siguiente manera: la probabilidad de un conjunto de valores de los parámetros dado algunos resultados observados esigual a la probabilidad de que los resultados observados dado los valores de los parámetros. Funciones de verosimilitud juegan un papel clave en la inferencia estadística, sobre todo los métodos de estimación de un parámetro de un conjunto de estadísticas.
En el lenguaje no técnico, de "probabilidad" es generalmente sinónimo de "probabilidad", pero en el uso de estadísticas, una distinción claratécnica se hace. Uno se puede preguntar: "Si yo tuviera que lanzar una moneda al aire 100 veces, ¿cuál es la probabilidad de que el aterrizaje de heads-up cada vez?" o "Teniendo en cuenta que he arrojó una moneda 100 veces y ha aterrizado el mano a mano 100 veces, ¿cuál es la probabilidad de que la moneda es justo?" pero no sería apropiado para cambiar de "probabilidad" y "probabilidad" en las dosfrases.
! Est. 504, Clase 3 1
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loglikelihood y
intervalos de confianza
revisión:
Sean X1, X2, ..., Xn una muestra aleatoria simple de una
distribución de probabilidad f (x, θ).
Un parámetro θ de f (x, θ) es una variable que es
característico de f (x, θ).
Una estadística de T es cualquier cantidad que se puede calcular
a partir de una muestra, es una función de X1, ..., Xn.
Unaestimación de θ

de θ es un número único que es un
valor razonable para θ.
Un estimador θ

de θ es una estadística que da la
fórmula para calcular la estimación de θ
Durbin Watson Stat
La estadística D de Durbin-Watson que prueba la independencia de los residuos, es decir, que valores observados en una variable para un individuo no deben verse influenciados por los valores de la variable...