计量经济学导论斯托克第二课和第三课课件.pdf

      1  感兴趣的所有可能个体的集合 (学区) 我们将总体视为无限大 (∞近似于“非常大”)  一个随机结果的数值概括 (地区平均测试成绩、学生教师比)  Y 离散时：总体中出现的不同Y取值的概率，如Pr[Y = 650] Y 连续时：这些取值集合的概率，如Pr[640 Y 660] 2 均值、方差、标准差、协方差、相关系 数 均值 mean = Y 的期望值（期望） = E(Y) = B Y B = Y 多次重复取值的长期平均值 2 方差variance = E(Y – B ) P P Y B 2 =  Y = 分布平方散布的度量 标准差standard deviation = 方差 = B Y B 3 E Y Y 3  偏度 skewness = 3  Y =分布不对称性的度量 偏度 = 0: 分布是对称的 偏度 () 0: 分布具有右（左）长尾 E Y Y 4  峰度 kurtosis = 4  Y = 尾部厚薄的度量 = 出现大值的可能性度量 峰度 = 3: 正态分布 峰度 3: 厚尾 (“尖峰 leptokurtotic”) 4 5 联合分布与协方差 随机变量 X 和 Z 服从某一 联合分布joint distribution X 和 Z 之间的协方差定义为 cov(X ,Z) = E [(X –  )(Z –  )] =  X Z XZ 协方差是X 和 Z 线性关联程度的度量; 其单位为X 的单位 ´ Z 的单位 cov(X ,Z) 0 表明 X 和 Z 正相关 若 X 和 Z