Konu özeti

  • 14.381 İktisatta İstatistiksel Yöntem Bahar 2006





    Düzey: 
    Lisansüstü

    Öğretim Üyesi: 
    Prof. Victor Chernozhukov

    Çevirmenler:
    Doç. Dr. Gökhan Özertan

    Bir eğrinin doğrusal kamalar ile K=3 ve K=8 için yaklaştırılması. Eğri kabul edilebilir bir ölçüde yaklaştırılmıştır (Çizim Prof. Victor Chernozhukov'a aittir.






    Dersin Özellikleri


    Ders Notları

    		Ödevler (çözümsüz)
    Sınavlar(çözümsüz)





    Dersin Tanımı


    Bu ders, öğrencileri takip eden dönemlerde alacakları ekonometri derslerine hazırlamak üzere istatistik teorisini tanıtmayı amaçlamaktadır. Ders, istatistik teorisinin temel prensiplerini vurgulamaktadır. Olasılığa yönelik temel bir tekrar yapılacaktır; ancak, bu konuların bilindiği varsayılmaktadır. Ders, basit regresyon analizini de kapsamaktadır. İşlenecek konular arasında olasılık, rastsal örneklemler, yanaşıklık yöntemleri, nokta tahminleri, tahmincilerin değerlendirilmesi, Cramer-Rao teoremi, önsav sınamaları, Neyman Pearson lema, Olabilirlik Oranı Testi, aralık tahmini, en iyi doğrusal öndeyici, en iyi doğrusal yaklaşıklık, koşullu beklenti fonksiyonu, işlevsel biçimleri oluşturmak, regresyon cebiri, Gauss-Markov eniyiliği, sonlu örneklemlerde çıkarsama, tutarlılık, yanaşık normallik, farklı yayılım ve kendiyle ilgileşim yer almaktadır.


    • İzlence

      Ders Saatleri

      Dersler: haftada iki kez 1.5 saatlik ders

      Ek Çalışma Saati: haftada bir kez 1 saat

      Tanıtım

      Bu ders, öğrencileri takip eden dönemlerde alacakları ekonometri derslerine hazırlamak üzere istatistik teorisini tanıtmayı amaçlamaktadır. Ders, istatistik teorisinin temel prensiplerini vurgulamaktadır. Olasılığa yönelik temel bir tekrar yapılacaktır; ancak, bu konuların bilindiği varsayılmaktadır. Ders, basit regresyon analizini de kapsamaktadır. İşlenecek konular arasında olasılık, rastsal örneklemler, yanaşıklık yöntemleri, nokta tahminleri, tahmincilerin değerlendirilmesi, Cramer-Rao teoremi, önsav sınamaları, Neyman Pearson lema, Olabilirlik Oranı Testi, aralık tahmini, en iyi doğrusal öndeyici, en iyi doğrusal yaklaşıklık, koşullu beklenti fonksiyonu, işlevsel biçimleri oluşturmak, regresyon cebiri, Gauss-Markov eniyiliği, sonlu örneklemlerde çıkarsama, tutarlılık, yanaşık normallik, farklı yayılım ve kendiyle ilgileşim yer almaktadır.

      Önkoşullar

      Bu dersin önkoşulu Cebir (18.02) ve öğretim üyesinin iznidir.

      Dersin koşulları

      Her hafta iki ders ve bir ek çalışma saati olacaktır.

      Ödevler yaklaşık olarak her iki haftada bir verilecektir. Statistical Inference kitabındaki soruların cevapları verilecektir. Bu soruları cevaplara bakmadan çözmeye çalışmanız önemlidir.

      Ders Kitapları

      Bölüm 1

      Yakından takip edilecek ders kitabı şudur:

      Casella, George, and Roger Berger. Statistical Inference. 2nd ed. Pacific Grove, CA: Thomson Learning, 2001. ISBN: 9780534243128.

      Bu kitap, Bölüm 1'in içerdiği tüm konuları kapsamaktadır ve hem uygulamaya yönelik bir çok problem sunmakta hem de mükemmeler referanslar vermektedir.

      Bölüm 2

      Greene, William. Econometric Analysis. 5th ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, 2002. ISBN: 9780130661890.

      Kitabın baskı hataları şu sayfadadır.

      Bu konuları regresyonu kapsayan diğer ders kitaplarında da bulabilirsiniz.

      Notlandırma

      FAALİYETLER

      AĞIRLIKLAR

      Ödevler

      %40 (Bölüm 1: %15 ve Bölüm 2: %25)

      Vize Bölüm 1

      %35

      Final Sınavı

      %25

      Derse Referans Verme

      Ders materyalini kullanırken lütfen şu şekilde referans veriniz:

      Victor Chernozhukov, course materials for 14.381 Statistical Method in Economics, Fall 2006. MIT OpenCourseWare (http://ocw.mit.edu/), Massachusetts Institute of Technology. İndirme tarihi [Gün Ay Yıl].

      Kapsanan Konular

      Bölüm 1

      A. Olasılığın kısa tekrarı

      B. Rastsal örneklemler ve yaklaşıklık yöntemleri

      1. Örneklem ve rastsal değişkenlerin toplamları
      2. Büyük sayılar kanunu ve merkezi limit teoremi

      C. İstatistik teorisi

      1. Nokta tahmini
      2. Tahmincilerin değerlendirilmesi: Yansızlık, yeterlilik, tutarlılık ve Cramer-Rao teoremi
      3. Önsav sınaması, Neyman Pearson lema, Olabilirlik Oranı ve ilgili testler
      4. Aralık tahmini

      Bölüm 2

      D. Regresyonun temelleri

      1. İktisatta regresyon
      2. En iyi doğrusal öndeyici
      3. En iyi doğrusal yaklaşıklık
      4. Koşullu beklenti fonksiyonu
      5. İşlevsel biçimleri oluşturmak

      E. Sonlu örneklemlerde regresyon

      1. Basit regresyon cebiri
      2. Gauss-Markov eniyiliği
      3. Sonlu örneklemlerde normallik ve normal dışılık durumlarında çıkarsama

      F. Büyük örneklemlerde regresyon

      1. Tutarlılık
      2. Yanaşık normallik
      3. Farklı yayılım
      4. Kendisiyle ilgileşim

      G. Seçilmiş konular (zaman yeterse)

      • Okumalar

        Ders Kitapları

        Bölüm 1

        Yakından takip edilecek ders kitabı şudur:

        Casella, George, and Roger Berger. Statistical Inference . 2nd ed. Pacific Grove, CA: Thomson Learning, 2002. ISBN: 9780534243128.

        Bu kitap Bölüm 1'deki tüm konuları içermektedir ve uygulamaya yönelik bir çok soru ve mükemmel referansları kapsamaktadır.

        Bölüm 2

        Greene, William. Econometric Analysis. 5th ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, 2003. ISBN: 9780130661890.

        Kitaptaki basım hataları şu sayfadadır.

        Bu içerikleri regresyon konularını kapsayan diğer ders kitaplarında da bulabilirsiniz.

        Konulara Göre Okumalar

        Bölüm I

        BAŞLIKOKUMALAR
        A. Olasılığın kısa tekrarı
        Olasılığın kısa tekrarıCasella and Berger. Statistical Inference.Bölümler 1-4.
        B. Rastsal örneklemler ve Random samples and yanaşıklık yöntemleri
        Örnekleme ve rastsal değişkenlerin toplamlarıCasella and Berger. Statistical Inference.Bölümler 5.1-5.3.
        Büyük sayılar kanunu ve Merkezi Limit TeoremiCasella and Berger. Statistical Inference.Bölüm 5.5.
        C. İstatistik Teorisi
        Nokta tahminiCasella and Berger. Statistical Inference.Bölümler 7.2 ve 6.2.1.
        Tahmincilerin değerlendirilmesi: Yansızlık, yeterlilik, tutarlılık ve Cramer-Rao teoremiCasella and Berger. Statistical Inference.Bölümler 7.3, 6.2.1, 6.2.2, and 10.1.
        Aralık tahminiCasella and Berger. Statistical Inference.Bölüm 9 ve Bölüm 10.4.

        Bölüm II

        KONULAROKUMALAR
        D. Regresyonun temelleri
        İktisatta regresyon

        Greene. Econometric Analysis. Bölüm 2 ve 3 (Bölüm 7 ve 8'e de bakınız)

        Varian, H. "Econometrics." Microeconomic Analysis, Bölüm 12. 3rd ed. New York, NY: W.W. Norton and Company, 1992, pp. 198-214. ISBN: 9780393957358.

        Newey, W. "Convergence Rates and Asymptotic Normality for Series Estimators." Journal of Econometrics 79 (1997): 147-168.

        Judd, K. "Approximation Methods." Numerical Methods in Economics Bölüm 6, Cambridge, MA: MIT Press, 1998, pp. 195-249. ISBN: 9780262100717.

        En iyi doğrusal öndeyici
        En iyi doğrusal yakınlaştırıcı
        Koşullu beklenti fonksiyonu
        İşlevsel biçimleri oluşturmak
        E. Sonlu örneklemlerde regresyon
        Basit regresyon cebiriGreene. Econometric Analysis. Bölüm 4 ve 6.
        Gauss-Markov optimalliği
        Sonlu örneklemlerde normallik ve normaldışılıkta çıkarsama
        F. Büyük örneklemlerde regresyon
        Tutarlılık

        Greene. Econometric Analysis. Bölümler 5, 6, 11 ve 12.

        Newey, W. "Asymptotic Theory of Least Squares." 14.382 Ders Notları, İlkbahar 2000.

        Normallik hakkında notlar (PDF)

        Yanaşık normallik
        Farklı yayılım
        Kendiyle ilgileşim
        G. Seçilmiş konular (zaman yeterse)

        Ek Okumalar

        Greene'deki Ekler matrisler ve büyük örneklem teorisi hakkında bilgiler içermektedir. Ders notlarına da bakınız.


        • Ders Notları

          Bölüm II

          Ders notları Regresyonun Temellerini, Regresyon Cebirini, Sonlu Örneklemlerde Tahmini ve Basit Çıkarsamayı, ve Büyük Örneklemlerde Tahmini ve Basit Çıkarsamayı kapsamaktadır. Bu notlar taslak halindedir ve içlerinde hatalar bulunabilir (PDF).

        • Ödevler

          Bu bölümdeki bazı dosyaları kullanabilmek için ilgili yazılımlara sahip olmanız gerekmektedir.

          Ödevler yaklaşık olarak her iki haftada bir verilmektedir. Ödev 1-4 Bölüm I ve Ödev 4-7 Bölüm II ile alakalıdır.

          ÖDEV

          BAŞLIK

          EK DOSYALAR

          Ödev 1

          Olasılık tekrarı

          Ödev 2

          Ortalama kare yakınsamasının benzersizliği

          Yakınsama türlerinin ilişkisi

          Ödev 3

          Poisson dağılımı

          Ençok olabilirlik tahmincisi

          Ödev 4

          Ençok olabilirlik ve Beklemler yöntemi tahmincilerinin karşılaştırması

          Yanaşık yaklaştırma

          Olabilirlik oranı testi

          Ödev 5 (PDF)

          β için OLS tahmininin çıkarımı

          Regresyon katsayılarının    yorumlanması

          İzdüşüm ve kalıntı matrisleri

          Bölüntülü regresyon

          Kübik kama yanaşıklığı

          Monte Carlo

          Yaklaşıklık örneği


          Ödev 6 (PDF)

          Doğrusallık ve yansızlık

          Küresellik varsayımının çiğnenmesi

          14.381 Bölüm I ders içeriklerinin tekrarı ve bilmeniz gereken önemli çıkarımlar

          Ters regresyon

          Simulasyon ve önsav sınaması

          Basit regresyon testi ve Stata’ya hoşgeldiniz

          Problem 6

          datapset6qn6.txt (TXT)

          datapset6qn6.dta (DTA)

          STATA kullanıcıları için ipuçları (PDF) (Raymond Guiteras'ın katkısıyla)

          Sonörneklem (TEX)

          Ödev 7 (PDF)

          Tutarlılığı değerlendirme I

          Tutarlılığı değerlendirme II

          Farklı yayılım

          Kü*** örneklemde normallik ötesinde çıkarsama

          Dersin hızlı bir tekrarı

          Problem 7

          Sonlu Örneklem (PDF)

          Kessler, David, and Peter Temin. "Money and Prices in the Early Roman Empire." In The Monetary Systems of the Greeks and Romans. New York, NY: Oxford University Press, February, 2008. ISBN: 9780199233359.


          • Sınavlar

            Örnek Sınavlar

            Sonbahar 2005 Bölüm II Final Sınavı (PDF)


            • İlgili Kaynaklar

              Ölçülebilirlik

              Bu ders için ölçülebilirlik konusu anahtar kavramları anlamada kullanılmamasında dolayı önemli değildir. Şurada faydalı ve hızlıca kavranabilecek bir kaynak mevcuttur: Koenker, Roger. "Appendix to 13 Ways." Economics 574 Lecture Notes, Spring 2006.

              R'ye giriş

              Grant Farnsworth tarafından hazırlanan bu doküman ücretsiz bir istatistik yazılımı olan R'nin nasıl kullanıldığını açıklamakatdır. (PDF)