Econometria

Viés de Variável Omitida: Prova Matemática

Já expliquei o conceito de Omitted Variable Bias em Viés de Variável Omitida: Um exemplo prático. Agora, vou deixar aqui a “prova” matemática do problema. Isto é, o que acontece com nosso estimador quando deixamos de incluir uma variável relevante no modelo. Há bastantes rasuras. Pode me escrever se não entender – ou se achar que tem algum erro.

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Experimentos Naturais (Texto no Portal Deviante)

Se você quer saber o efeito de uma droga, mesmo sem ser médico você tem uma ideia básica de como funcionará o experimento: selecionar n indivíduos, para alguns dar a droga e para outros não. Um tempo depois você analisa a diferença entre os que utilizaram a droga e os que não a utilizaram e esse é o efeito procurado.

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Causalidade Reversa

Um dos maiores cuidados que devemos ter ao elaborarmos um experimento, um RCT (randomized controlled trial), é a causalidade reversa.

Causalidade reversa se refere à inversão da direção causa-efeito em um experimento. Isto é, ocorre quando há confusão entre o que é a causa e o que é o efeito. Os modelos estatísticos servem para dizer que X causa Y, porém, quando há causalidade reversa, o autor corre o risco de concluir que Y causa X.

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5 modelos básicos de forecast no R

Há algumas formas básicas de se fazer projeções para valores futuros (forecast), diferentes dos modelos geralmente falados nesse blog, mas que podem ser úteis. A seguir, temos 5 métodos simples que fazem parte do pacote fpp do R (na verdade são parte do pacote forecast que é carregado junto).

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Séries Temporais: Correlograma (Interpretação e Código em R)

Em séries temporais, é importante realizar uma análise da autocorrelação de uma série, para entender, principalmente sua aleatoriedade, já que várias técnicas partem dessa premissa. Autocorrelação é simplesmente a correlação entre uma série e ela mesma defasada. Ou seja, é a correlação entre os valores da série em um determinado período de tempo, e os valores da mesma série em um outro momento no tempo.

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Séries Temporais: Introdução e Decomposição dos Componentes em R

Esse post vai ensinar de forma sucinta como inputar seus dados de séries temporais no R e separar graficamente o que é a sazonalidade, a tendência e a aleatoriedade dos seus dados. Se você já conhece o conceito de séries, pode pular os dois próximos parágrafos.

Séries temporais são observações ao longo do tempo. Se você está trabalhando com dados ao longo do tempo, então as técnicas serão diferentes das utilizadas quando se trabalha com dados que consistem em informações retiradas de uma foto ao longo do tempo (dados cross-sectional). Exemplos de variáveis analisadas em séries temporais: preço diários de uma ação, crescimento anual do PIB, inflação anual, vendas mensais, resultados trimestrais de uma empresa, etc.

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