Dependencia media - Mean dependence

En la teoría de la probabilidad , se dice que una variable aleatoria Y es media independiente de la variable aleatoria X si y solo si su media condicional E ( Y  |  X = x ) es igual a su media (incondicional) E ( Y ) para todo x tal que la probabilidad que X = x no es cero. Se dice que Y es media dependiente de X si E ( Y  |  X = x ) no es constante para todo x para el que la probabilidad no es cero.

Según Cameron y Trivedi (2009 , p. 23) y Wooldridge (2010 , pp. 54, 907), la independencia estocástica implica una independencia media, pero lo contrario no es cierto. error de harvtxt: sin destino: CITEREFCameron_and_Trivedi2009 ( ayuda )

Además, la independencia media implica falta de correlación, mientras que lo contrario no es cierto.

El concepto de independencia media se utiliza a menudo en econometría para tener un término medio entre el supuesto fuerte de variables aleatorias independientes ( ) y el supuesto débil de variables aleatorias no correlacionadas. ${\ Displaystyle X_ {1} \ perp X_ {2}}$${\ Displaystyle (\ operatorname {Cov} (X_ {1}, X_ {2}) = 0).}$

Referencias

• Cameron, A. Colin; Trivedi, Pravin K. (2009). Microeconometría: métodos y aplicaciones (8ª ed.). Nueva York: Cambridge University Press. ISBN   9780521848053 .
• Wooldridge, Jeffrey M. (2010). Análisis econométrico de datos de panel y de sección transversal (2ª ed.). Londres: The MIT Press. ISBN   9780262232586 .

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