Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE
Academia de Studii Economice din București/Universitatea „Artifex„ din București
Conf. univ. dr. Mădălina-Gabriela ANGHEL
Universitatea „Artifex„ din București
Conf. univ. dr. Aurel DIACONU Phd
Universitatea „Artifex„ din București
Drd. Georgiana NIȚĂ
Academia de Studii Economice din București
Drd. Alexandru BADIU
Academia de Studii Economice din București
Abstract
Utilizând conceptul de regresie şi regresie liniară a modelelor specifice, se pot studia probleme de estimare şi testare. Mentionam unele noţiuni generale ale regresiei lineare. Luam in considerare un model statistic unde este domeniul eşantion de dimensiunea este domeniul parametru, şi este familia distribuţiilor de eşantionare.Utilizand teoria lui Frisch şi Waugh care în 1933 au arătat că regresia cu o variabilă ne-orientată este aceeaşi ca şi în cazul unei variabile adiţionale în regresia de bază, se va incerca estimarea unei parti a vectorului β. In acest sens, putem efectua demonstratia luand in considerare modelul regresiei. De asemenea, pentru analiza predicţiei putem sa considerăm modelul liniar iniţial.
Cuvinte cheie: funcţie integrabilă, probabilitate condiţională, proiecţie ortogonală, variabilă exogenă, regresie univariată
Main aspects concerning hypothesis and estimators in univariate regression
Abstract
Using the concept of regression and specific models of linear regression we can study problems related to estimation and testing. We will mention some general concepts of linear regression. We will also take a statistical model where the sample size is the parameter, and the family of sampling distributions. Using Frisch and Waugh theory, that in 1933 showed that the regression of a non-oriented variable is the same as in the case of a variable additional to the basic regression, we will try to estimate a portion of the vector β. In this sense, we’ll carry a proof of considering the regression model. Also, for the analysis of prediction we can consider the initial linear model.
Key words:integrable function, conditional probability, orthogonal projection, exogenous variable, univariate regression
