İstatistik ve ekonometri: fark nedir?

İstatistik alanı verilerin toplanması, analizi, yorumlanması ve sunumuyla ilgilidir.

Ekonometri , istatistiksel yöntemlerin ekonomi konularına uygulanmasıdır.

Örneğin, istatistiğe giriş dersi alan bir öğrenci aşağıdaki konuları öğrenebilir:

• Tanımlayıcı istatistikler nasıl hesaplanır?
• Veriler nasıl görselleştirilir ?
• Güven aralıkları nasıl oluşturulur?
• Hipotez Testi Nasıl Yapılır?
• Regresyon modelleri nasıl sığdırılır
• ANOVA modelleri nasıl takılır?

Daha sonra ekonometri dersi alan bir öğrenci, ekonomiyle ilgili araştırma sorularını yanıtlamak için bu istatistiksel yöntemlerin her birini nasıl uygulayacağını öğrenecektir.

Eğer bir öğrenci ekonometri uzmanı olmak istiyorsa, öncelikle istatistik giriş dersinde öğretilen kavramlara aşina olmalıdır.

Daha sonra ekonomi alanındaki belirli araştırma sorularına istatistiksel yöntemlerin nasıl uygulanacağını öğrenmek için ekonometri dersi alabilirler.

Ekonometride kullanılan yaygın istatistiksel yöntemler

Ekonometri alanı birçok istatistiksel yöntemi kullanır.

Aşağıdaki örnekler yaygın olarak kullanılan bazı yöntemleri göstermektedir.

Örnek 1: Tanımlayıcı istatistikler

Ekonometristler, belirli bir alandaki ekonominin mevcut durumunu özetlemek için sıklıkla tanımlayıcı istatistikler kullanırlar.

Örneğin, bir ekonometri uzmanı belirli bir şehirdeki bireyler hakkında aşağıdaki verileri toplayabilir:

• Nüfus büyüklüğü: 85.000
• Ortalama hane geliri: 71.200 $
• Ortalama hane geliri: 56.400 dolar
• Hane gelirinin standart sapması: 12.200 $

Bu tanımlayıcı istatistikleri kullanarak ekonometrist o şehirdeki gelir dağılımına dair sağlam bir anlayışa sahip olabilir.

Ekonometrist bu değerleri başka şehirlerle de karşılaştırabilir, hatta bu değerleri aynı şehirle farklı bir dönemde karşılaştırabilir.

Uygulamada ekonometristler farklı şehirlerin, eyaletlerin ve ülkelerin ekonomik durumunu daha iyi anlamak için sürekli olarak tanımlayıcı istatistikleri kullanır.

Örnek 2: regresyon modelleri

Ekonometristler, çeşitli faktörlerin belirli tepki değişkenlerini nasıl etkilediğini anlamak için sıklıkla çoklu regresyon modellerini kullanırlar.

Örneğin, evleri inceleyen bir ekonometri uzmanı aşağıdaki regresyon modeline uyabilir:

Yanıt değişkeni :

• Ev fiyatı

Tahmin değişkenleri :

• Metrekare
• oda sayısı
• Banyo sayısı
• Arazi büyüklüğü

Daha sonra farklı yordayıcı değişkenlerin yanıt değişkenini nasıl etkilediğini tam olarak anlamak için bu regresyon modelini kullanabilirler.

Örneğin, evin büyüklüğündeki her bir metrekarelik artış için (diğer tüm değişkenler sabit tutulduğunda), evin fiyatının ortalama 150 dolar arttığını görebilirler.

Veya her ilave banyo için (diğer tüm değişkenler sabit tutulduğunda) ev fiyatının ortalama 8.500 dolar arttığını görebilirler.

Modelin yordayıcı değişkenlerinin değerlerine dayanarak konut satış fiyatını tahmin etmek için de bu regresyon modelini kullanabilirler.

Örnek 3: Zaman serisi tahmini

Ekonometristler, gelecekte belirli bir zamanda belirli bir ilçe, şehir, eyalet veya ülkenin ekonomisinin durumunu tahmin etmek için sıklıkla zaman serisi analizini kullanır.

Örneğin, bir ekonometri uzmanı, gelecekte belirli bir zamanda belirli bir ülke için GSYİH’yı, işsizlik oranını, faiz oranını veya diğer ölçümleri tahmin etmek için geçmiş verileri kullanabilir.

İlgili: R’de Zaman Serisi Nasıl Çizilir (Örneklerle)

Çözüm

Sonuç olarak:

İstatistik alanı birçok farklı veri türüyle kullanılabilecek çok çeşitli yöntemleri kapsar.

Ekonometri alanı basitçe bu istatistiksel yöntemlerin ekonomideki çeşitli konulara uygulanmasıdır.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki makaleler çeşitli alanlarda istatistiğin önemini açıklamaktadır:

İstatistikler neden önemlidir? (İstatistiğin önemli olmasının 10 nedeni!)
İşletmelerde istatistiğin önemi
Eğitimde istatistiğin önemi
Sağlıkta istatistiğin önemi