Статистика и эконометрика: в чем разница?

Область статистики занимается сбором, анализом, интерпретацией и представлением данных.

Эконометрика – это просто применение статистических методов к экономическим темам.

Например, студент, проходящий вводный курс статистики, может изучить следующие темы:

• Как рассчитать описательную статистику
• Как визуализировать данные
• Как построить доверительные интервалы
• Как выполнить проверку гипотез
• Как подогнать регрессионные модели
• Как подогнать модели ANOVA

Студент, который затем пройдёт курс эконометрики, научится применять каждый из этих статистических методов для ответа на исследовательские вопросы, связанные с экономикой.

Если студент хочет стать специалистом по эконометрике, он должен сначала ознакомиться с концепциями, преподаваемыми на вводном курсе статистики.

Затем они могут пройти курс эконометрики, чтобы научиться применять статистические методы к конкретным исследовательским вопросам в области экономики.

Общие статистические методы, используемые в эконометрике

В области эконометрики используется множество статистических методов.

Следующие примеры иллюстрируют некоторые часто используемые методы.

Пример 1: Описательная статистика

Специалисты по эконометрике часто используют описательную статистику для обобщения текущего состояния экономики в определенной области.

Например, специалист по эконометрике может собрать следующие данные о людях в определенном городе:

• Численность населения: 85 000 человек.
• Средний семейный доход: 71 200 долларов США.
• Средний доход семьи: 56 400 долларов США.
• Стандартное отклонение семейного дохода: 12 200 долларов США.

Используя эту описательную статистику, специалист по эконометрике может получить четкое представление о распределении доходов в этом городе.

Специалист по эконометрике также может сравнить эти значения с другими городами или даже сравнить эти значения с тем же городом за другой период.

На практике специалисты по эконометрике постоянно используют описательную статистику, чтобы лучше понять экономическое положение разных городов, штатов и стран.

Пример 2: регрессионные модели

Специалисты по эконометрике часто используют множественные регрессионные модели , чтобы понять, как различные факторы влияют на определенные переменные отклика .

Например, специалист по эконометрике, изучающий дома, может подойти к следующей регрессионной модели:

Переменная ответа :

• Цена дома

Переменные-предикторы :

• Квадратный фут
• количество комнат
• Количество ванных комнат
• Размер земли

Затем они могут использовать эту модель регрессии, чтобы точно понять, как различные переменные-предикторы влияют на переменную ответа.

Например, они могут обнаружить, что на каждый дополнительный увеличение размера дома на один квадратный фут (при неизменных всех остальных переменных) цена дома увеличивается в среднем на 150 долларов.

Или они могут обнаружить, что за каждую дополнительную ванную комнату (все остальные переменные остаются неизменными) цена дома увеличивается в среднем на 8500 долларов.

Они также могут использовать эту регрессионную модель для прогнозирования цены продажи дома на основе значений предикторных переменных модели.

Пример 3: Прогнозирование временных рядов

Специалисты по эконометрике часто используют анализ временных рядов для прогнозирования состояния экономики данного округа, города, штата или страны в определенный момент времени в будущем.

Например, специалист по эконометрике может использовать исторические данные для прогнозирования ВВП, уровня безработицы, процентной ставки или других показателей для данной страны в определенный момент времени в будущем.

Связанный: Как построить временной ряд в R (с примерами)

Заключение

В заключение:

Область статистики включает в себя широкий спектр методов, которые можно использовать с самыми разными типами данных.

Область эконометрики — это просто применение этих статистических методов к различным темам экономики.

Дополнительные ресурсы

В следующих статьях объясняется важность статистики в различных областях:

Почему важна статистика? (10 причин, почему статистика важна!)
Важность статистики в бизнесе
Важность статистики в образовании
Важность статистики в здравоохранении