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Corso di Econometria

Aspetti introduttivi

Richiami di Statistica

Il processo di inferenza statistica

Principali momenti campionari

Inferenza Statistica

Teorema del limite centrale

Intervalli di confidenza

Distribuzione t

Distribuzione chi-quadrato

Interval Estimation

Test delle ipotesi

La derivazione dello stimatore OLS

Le proprietà dello stimatore OLS

Le proprietà asintotiche

Il modello multivariato

La violazione delle assunzioni classiche

Le procedure GLS di trasformazione

La logica dietro la dignostica di routine

Violazioni delle ipotesi di indipendenza 1

Violazioni delle ipotesi di indipendenza 2

Le dummies

Non stazionarietà delle serie temporali

Test formali di diagnosi di UR

Cointegrazione tra variabili integrate dello stesso ordine

Corso di Econometria

Teorema del limite centrale

Possiamo ora produrre ulteriori indicazioni sulla media campionaria Si supponga che la popolazione parentale sia

Allora,

Dimostrazione: Essendo la media campionaria una sommatoria di variabili casuali per assunzione

Allora, essa conserverà le proprietà statistico/distributive della popolazione originaria

Cosa succede se non abbiamo informazioni sulla distribuzione della popolazione originaria?

Teorema del limite centrale

In grandi campioni, la media campionaria si distribuisce secondo una normale centrata sulla media vera e con varianza pari a indipendentemente dalla forma della distribuzione della popolazione originaria Sito divertente:

http://www.ruf.rice.edu/~lane/stat_sim/sampling_dist/index.html

Inferenza sulla varianza della popolazione

Posso usare:

Si può dimostrare che commetto un errore sistematico; avrò cioè un BIAS (o distorsione) in quanto:

Per la dimostrazione useremo il sito: http://www.ruf.rice.edu/~lane/stat_sim/sampling_dist/index.html

Se però stimiamo con:

Prof. Paolo Mattana

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