Econometria.

Esplora il modello di regressione lineare semplice Yt = B1 + B2Xt + Ut, una tecnica fondamentale per analizzare le relazioni tra variabili. Viene introdotto il ruolo della variabile dipendente (Yt), esplicativa (Xt), del termine di errore stocastico (Ut) e dei coefficienti stimabili (B1, B2). La comprensione delle variabili casuali, discrete e continue, e delle loro distribuzioni di probabilità, insieme ai momenti (valore atteso, varianza, asimmetria, curtosi), è cruciale. Si discute l'importanza delle distribuzioni normali e multivariate. Vengono approfondite le aspettative condizionate e le assunzioni chiave del modello, come l'esogeneità e l'indipendenza e identica distribuzione degli errori (IID), evidenziando problematiche quali l'eteroschedasticità e l'autocorrelazione. Infine, viene fornita un'interpretazione geometrica del metodo dei minimi quadrati ordinari (OLS), che minimizza la distanza tra i dati osservati e il modello proiettando la variabile dipendente nello spazio dei regressori, assicurando l'ortogonalità dei residui.