Wer sich heutzutage mit ???konometrie besch???ftigen will, tut gut daran, sich mit den Grundbegriffen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik auseinanderzusetzen. Es ist hier jedoch nicht der Ort, eine solche Ein- f???hrung zu geben. Das ist Aufgabe von Monographien - und die sind reich- lich vorhanden. F???r eine Einf???hrung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematische Statistik gen???ge uns der Hinweis auf das ausgezeich- nete Buch von L. SCHMETTERER [1J. F???r Grundlagenfragen sei auf das Buch von H. ...
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Wer sich heutzutage mit ???konometrie besch???ftigen will, tut gut daran, sich mit den Grundbegriffen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik auseinanderzusetzen. Es ist hier jedoch nicht der Ort, eine solche Ein- f???hrung zu geben. Das ist Aufgabe von Monographien - und die sind reich- lich vorhanden. F???r eine Einf???hrung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematische Statistik gen???ge uns der Hinweis auf das ausgezeich- nete Buch von L. SCHMETTERER [1J. F???r Grundlagenfragen sei auf das Buch von H. RICHTER [2J verwiesen. Wer sich ???ber Zeitreihenanalyse informieren will, mag sich an das 1960 erschienene Handbuch der ???konometrie von G. TINTNER [3] halten. Im folgenden werden die f???r uns wesentlichen Sachverhalte aus der Regres- sionstheorie formuliert - dabei wird die Kenntnis des Inhaltes der oben angegebenen Werke vorausgesetzt. Seite 21 1. Die Ausgangssituation 1 Die Regressionstheorie geht von folgenden Vorstellungen aus ): (x, x, ---, x ) sei eine (p+1)-dimensionale zuf???llige Variable. Mit 1 o p X Ix, ---, x bezeichnen wir die zuf???llige Variable x, wenn wir sie un- 1 o p o ter der Hypothese {x 1 = x }, ---, {x = X } betrachten. Es sei der Erwar- 1 p p tungswert E(X Ix, ---, x ) vorhanden und gleich + 1x1+"'+ x, wobei 1 o p o p p die . irgendwelche Parameter sind. Anders ausgedr???ckt: die Regressions- fl???che von x bez???glich x, ---, X ist linear.
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