कुछ पारिभाषिक अंतर हैं जहां एक ही चीज़ को अलग-अलग विषयों में अलग-अलग नामों से जाना जाता है:
- बायोस्टैटिस्टिक्स में अनुदैर्ध्य डेटा एक ही व्यक्ति = अर्थमिति में पैनल डेटा के अवलोकन हैं।
- एक द्विआधारी निर्भर चर के लिए मॉडल जिसमें 1 की संभावना जाती है, को अर्थमिति में एक लॉजिट मॉडल और बायोसैटिस्टिक्स में लॉजिस्टिक मॉडल कहा जाता है। बायोस्टैटिस्टिशियन बाधाओं अनुपात के संदर्भ में लॉजिस्टिक रिग्रेशन के साथ काम करते हैं, क्योंकि उनके एस अक्सर बाइनरी होते हैं, इसलिए ऑड्स अनुपात आबादी में दो समूहों में ब्याज के परिणाम की सापेक्ष आवृत्तियों का प्रतिनिधित्व करते हैं। यह एक ऐसी सामान्य व्याख्या है जिसे आप अक्सर इस व्याख्या को आसान बनाने के लिए एक निरंतर चर को दो श्रेणियों (निम्न बनाम उच्च रक्तचाप) में परिवर्तित होते देखेंगे।x1/(1+exp[−x′β])x
- सांख्यिकीविदों के "आकलन समीकरण" अर्थशास्त्री के "पल की स्थिति" हैं। सांख्यिकीविदों के एस्टिमेट्स अर्थशास्त्री के चरम अनुमानक हैं।M
पारिभाषिक भिन्नताएँ हैं जहाँ एक ही शब्द का प्रयोग विभिन्न विषयों में अलग-अलग चीज़ों के लिए किया जाता है:
- निश्चित प्रभाव एनोवा सांख्यिकीविदों के लिए प्रतिगमन समीकरण में लिए और अर्थमिति के लिए "भीतर" अनुमानक के लिए खड़े हैं ।x′β
- मजबूत अनुमान का अर्थ है अर्थशास्त्रियों के लिए हेटेरोसेडासिटी-स्टैण्डर्ड स्टैण्डर्ड एरर (क्लस्टर्ड स्टैण्डर्ड एरर और / या ऑटोकैरेलेशन-स्टैण्डर्ड स्टैडर्ड एरर के एक्सटेंशन के साथ) और स्टैटिस्टिस्ट्स के लिए आउटलेर्स के लिए मजबूत तरीके।
- ऐसा लगता है कि अर्थशास्त्रियों का एक हास्यास्पद विचार है कि स्तरीकृत नमूने वे हैं जिनमें चयन की संभावनाएं टिप्पणियों के बीच भिन्न होती हैं। इन्हें असमान संभावना नमूने कहा जाना चाहिए। स्तरीकृत नमूने वे हैं जिनमें नमूना लेने से पहले ज्ञात विशेषताओं के अनुसार जनसंख्या को पूर्व-परिभाषित समूहों में विभाजित किया जाता है।
- अर्थशास्त्री '' डाटा माइनिंग '' (कम से कम 1980 के दशक के साहित्य में) का अर्थ इससे संबंधित कई परीक्षणों और नुकसानों से था, जिन्हें हरेल की पुस्तक में आश्चर्यजनक रूप से समझाया गया है । कंप्यूटर वैज्ञानिक '(और सांख्यिकीविद') डेटा खनन प्रक्रिया डेटा में पैटर्न खोजने के गैर-पैरामीट्रिक तरीके हैं, जिन्हें सांख्यिकीय शिक्षा भी कहा जाता है ।
मैं अर्थमिति के अद्वितीय योगदान को देखता हूं
- एंडोकेनिटी और खराब निर्दिष्ट प्रतिगमन मॉडल से निपटने के तरीके, पहचानना, जैसा कि mpiktas ने एक अन्य उत्तर में बताया है , कि (i) व्याख्यात्मक चर स्वयं यादृच्छिक हो सकते हैं (और इसलिए पैरामीटर अनुमानों में पूर्वाग्रह पैदा करने वाली प्रतिगमन त्रुटियों से संबंधित हैं), (ii) मॉडल लोप किए गए चर से पीड़ित हो सकते हैं (जो तब त्रुटि शब्द का हिस्सा बन जाते हैं), (iii) आर्थिक एजेंटों की उत्तेजना के प्रति विषमता हो सकती है, इस प्रकार मानक प्रतिगमन मॉडल को जटिल बनाते हैं। Angrist & Pischke इन मुद्दों की एक अद्भुत समीक्षा है, और सांख्यिकीविद् इस बारे में बहुत कुछ सीखेंगे कि इससे प्रतिगमन विश्लेषण कैसे किया जाए। बहुत कम से कम, सांख्यिकीविदों को वाद्य चर प्रतिगमन को सीखना और समझना चाहिए।
- अधिक आम तौर पर, अर्थशास्त्री अपने मॉडल के बारे में जितना संभव हो सके उतनी धारणाएं बनाना चाहते हैं, ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि उनके निष्कर्ष बहुभिन्नरूपी सामान्यता के रूप में हास्यास्पद के रूप में कुछ पर टिका नहीं है। यही कारण है कि GMM अर्थशास्त्रियों के साथ बहुत लोकप्रिय है, और कभी भी आंकड़ों में नहीं पकड़ा गया (भले ही इसे 1960 के दशक के अंत में फर्ग्यूसन द्वारा न्यूनतम रूप में वर्णित किया गया था )। यही कारण है कि अनुभवजन्य संभावना को अपनाने से अर्थमिति में तेजी से वृद्धि हुई, लेकिन आंकड़ों में यह मामूली है। यही कारण है कि अर्थशास्त्री डिफ़ॉल्ट "OLS मानक त्रुटियों के साथ" मजबूत "मानक त्रुटियों और सांख्यिकीविदों के साथ अपना प्रतिगमन चलाते हैं।s 2 ( X ′ X ) - 1χ2s2(X′X)−1
- नियमित रूप से प्रायोजित प्रक्रियाओं के साथ समय क्षेत्र में बहुत काम हुआ है - यही कारण है कि मैक्रोइकॉनॉमिक डेटा एकत्र किए जाते हैं। अद्वितीय योगदानों में एकीकृत और संयोगित प्रक्रियाएं और ऑटोरेस्पिरेटिव सशर्त हेट्रोसेकेडसिटी ((G) ARCH) विधियां शामिल हैं। आम तौर पर एक सूक्ष्म व्यक्ति होने के नाते, मैं इनसे कम परिचित हूं।
कुल मिलाकर, अर्थशास्त्री अपने मॉडल में गुणांक की मजबूत व्याख्या के लिए देखते हैं। सांख्यिकीविद् सकारात्मक परिणाम की संभावना को प्राप्त करने के लिए एक लॉजिस्टिक मॉडल के रूप में लेते हैं, अक्सर एक सरल भविष्य कहनेवाला उपकरण के रूप में, और अच्छी घातीय पारिवारिक गुणों के साथ जीएलएम व्याख्या पर भी ध्यान दे सकते हैं जो इसके पास हैं, साथ ही साथ विवेकशील विश्लेषण के लिए कनेक्शन भी हैं। अर्थशास्त्री लोग तर्क मॉडल की उपयोगिता व्याख्या के बारे में सोचेंगे, और चिंतित होंगे कि इस मॉडल में केवल की पहचान की जाती है, और यह कि विषमता इसे बंद कर सकती है। (सांख्यिकीविद् सोच रहे होंगे कि क्याσβ/σσ क्या अर्थशास्त्री इसके बारे में बात कर रहे हैं।) बेशक, एक उपयोगिता जो इसके इनपुट में रैखिक है, माइक्रोइकॉनॉमिक्स 101 के दृष्टिकोण से एक बहुत ही मजेदार बात है, हालांकि अर्ध-अवतल कार्यों के लिए कुछ सामान्यीकरण संभवतः Mas-Collel में किए जाते हैं।
आम तौर पर अर्थशास्त्री क्या याद करते हैं, लेकिन, IMHO से लाभ होगा, बहुभिन्नरूपी विश्लेषण के पहलू हैं (माप त्रुटियों और कई प्रॉक्सी के साथ निपटने के तरीके के रूप में अव्यक्त चर मॉडल सहित ... सांख्यिकीविद् इन मॉडलों से बेखबर हैं, हालांकि, भी) , प्रतिगमन निदान (ये सभी कुक की दूरियाँ, Mallows 'Cp, DFBETA, आदि), लापता डेटा का विश्लेषण (मैनस्की की आंशिक पहचान निश्चित रूप से फैंसी है, लेकिन मुख्यधारा MCAR / MAR / NMAR का टूटना और कई प्रतिरूपण अधिक उपयोगी हैं), और सर्वेक्षण के आँकड़े। मुख्यधारा के आँकड़ों के बहुत से अन्य योगदानों को अर्थमिति द्वारा मनोरंजन किया गया है और या तो एक मानक पद्धति के रूप में अपनाया गया है, या एक अल्पकालिक फैशन के रूप में पारित किया गया है: 1960 के ARMA मॉडल शायद आंकड़ों की तुलना में अर्थमिति में बेहतर रूप से जाने जाते हैं, जैसे कि अन्य स्नातक कार्यक्रम आँकड़ों में इन दिनों एक समय श्रृंखला पाठ्यक्रम की पेशकश करने में विफल हो सकता है; 1970 के दशक के संकोचन अनुमानक / रिज प्रतिगमन आए और गए; 1980 के दशक की बूटस्ट्रैप किसी भी जटिल परिस्थितियों के लिए एक घुटने का झटका प्रतिक्रिया है, हालांकि अर्थशास्त्रियों को बूटस्ट्रैप की सीमाओं के बारे में बेहतर जानकारी होनी चाहिए; 1990 के दशक की अनुभवजन्य संभावना ने सैद्धांतिक सांख्यिकीविदों की तुलना में सैद्धांतिक अर्थशास्त्री से अधिक कार्यप्रणाली विकसित की है; 2000 के दशक के कम्प्यूटेशनल बेयसियन तरीकों का अर्थमिति में मनोरंजन किया जा रहा है, लेकिन मेरी भावना यह है कि पहले उल्लेख किए गए मजबूती के प्रतिमान के अनुकूल होने के लिए बस बहुत अधिक पैरामीट्रिक, बहुत भारी मॉडल आधारित हैं। क्या अर्थशास्त्रियों को सांख्यिकीय अधिगम / जैव सूचना विज्ञान या स्पेटो-टेम्पोरल सामान का कोई उपयोग मिलेगा जो आधुनिक आँकड़ों में बेहद गर्म है।