Easynomics
Easynomics
  • 13
  • 124 364
Proof that sample mean is unbiased
In this video we show that the sample mean is an unbiased estimator for the population mean. This is a very simple proof that uses some important properties of the expectation operator.
มุมมอง: 4 586

วีดีโอ

Proof that R squared is 0 if slope b1 is 0 (R2=0 iff b1=0)
มุมมอง 4.8K3 ปีที่แล้ว
In this video we show that the coefficient of determination (R squared) is equal to zero if b1 is equal to zero.
Proof that annihilator matrix M is symmetric
มุมมอง 1.3K4 ปีที่แล้ว
In this video we show that the annihilator matrix M is symmetric.
Omitted variable bias, long and short regression
มุมมอง 5K4 ปีที่แล้ว
In this video we derive the formula for omitted variable bias and the relationship between the short regression and the long regression.
Proof ols estimator is unbiased
มุมมอง 48K4 ปีที่แล้ว
In this video we show that the Ordinary Least Squares estimator for beta 1 (the slope) is unbiased.
Proof that r squared is correlation coefficient squared
มุมมอง 20K4 ปีที่แล้ว
In this video we show the proof that the r squared can be written as the correlation coefficient squared.
Proof that total sum of squares = explained sum of squares plus the sum of squared residuals
มุมมอง 17K4 ปีที่แล้ว
In this video we show the proof that the total sum of squares can be decomposed into the explained sum of squares and sum of squared residuals.
Panel data fixed effects regression within transformation
มุมมอง 2.3K4 ปีที่แล้ว
In this video we show the proof for the within transformation in a fixed effects panel data regression.
Proof of simple Ordinary Least Squares properties
มุมมอง 2.9K4 ปีที่แล้ว
This video shows the proofs for three simple Ordinary Least Squares properties: 1) The sum of the fitted residuals is zero 2) The fitted residuals are uncorrelated to X 3) The fitted residuals are uncorrelated to the predicted Y
Showing that the regression line passes through the mean of X and the mean of Y (EASY PROOF)
มุมมอง 16K4 ปีที่แล้ว
In this video we show that the regression line always passes through the mean of X and the mean of Y.
How to derive the Ordinary Least Squares coefficients EASY
มุมมอง 1.5K4 ปีที่แล้ว
In this video we show how to derive the Ordinary Least Squares coefficients in the sample by solving the corresponding minimization problem.
Setting up the Ordinary Least Squares problem
มุมมอง 2874 ปีที่แล้ว
In this video we set up the Ordinary Least Squares problem and explain the intuition behind it.
How to derive the population regression coefficients (EASY)
มุมมอง 1.3K4 ปีที่แล้ว
In this video, we show how to derive the population regression coefficients in the simple linear regression model.

ความคิดเห็น

  • @JuanFelipeGalvezZuleta
    @JuanFelipeGalvezZuleta 3 หลายเดือนก่อน

    woolridge book says that R=ey(hat)y. That means ey(hat)y=exy?? why???

  • @Zerpyderp
    @Zerpyderp 3 หลายเดือนก่อน

    RSS/TSS

  • @hazimkhaqanrana4875
    @hazimkhaqanrana4875 4 หลายเดือนก่อน

    Thank you very much for this very detailed explanation. It helped a lot in my studies in Econometrics

  • @guedes_133
    @guedes_133 5 หลายเดือนก่อน

    You made something impossible look easy. thank you!

  • @pickleson4573
    @pickleson4573 5 หลายเดือนก่อน

    Incredibly helpful, thank you so much!

  • @maccook9951
    @maccook9951 5 หลายเดือนก่อน

    Top notch good sir!

  • @Fancy-Wizard
    @Fancy-Wizard 5 หลายเดือนก่อน

    i understand the math well enough to get the idea. im studying for a CMA/ management accountant) do i need to add more algebra to my education to be good at my new career?

  • @pcwork-y2k
    @pcwork-y2k 5 หลายเดือนก่อน

    thanks

  • @krish4659
    @krish4659 5 หลายเดือนก่อน

    why did we get Beta square when taking it out ? coz variance ( a X ) = A^2 variance ( X)

  • @PranayPaiPrannu
    @PranayPaiPrannu 6 หลายเดือนก่อน

    Great video. Cheers!

  • @mayashomarieh7941
    @mayashomarieh7941 6 หลายเดือนก่อน

    Thank you!

  • @fatihcaglar5516
    @fatihcaglar5516 7 หลายเดือนก่อน

    thank you so much

  • @pasiondemarginales
    @pasiondemarginales 10 หลายเดือนก่อน

    Thank you so much, bless you

  • @christopherbonadio-cappiel6773
    @christopherbonadio-cappiel6773 10 หลายเดือนก่อน

    this video literally carried me on one of the questions on my econometrics exam lol

  • @АркадийАврамчук
    @АркадийАврамчук 10 หลายเดือนก่อน

    why beta_0 is not a random variable?

  • @961735
    @961735 11 หลายเดือนก่อน

    Thanks

  • @alejandrojara2024
    @alejandrojara2024 ปีที่แล้ว

    Thanks so much!!

  • @mukundshrivastava6826
    @mukundshrivastava6826 ปีที่แล้ว

    Awesome explanation. But SSE=(yi-y_hat i)^2 and SSR=(y_hat I - y_bar)^2 and not the other way round.

  • @Crunchy257
    @Crunchy257 ปีที่แล้ว

    Var of Beta not Hat possess var of Beta 1 hat .solve this problem plz?

  • @Crunchy257
    @Crunchy257 ปีที่แล้ว

    Aoa can u Hepl me in one problem?

  • @ledesmaomar
    @ledesmaomar ปีที่แล้ว

    Thanks a lot !

  • @BishalDas-ly7ls
    @BishalDas-ly7ls ปีที่แล้ว

    Brother can you make a video on derivation of ARMA model, difference equation in time Series Econometrics derivation and it's solutions and numericals also,Ardl Bound test derivation and differential equation in time Series Econometrics derivation.

  • @benatchison8982
    @benatchison8982 ปีที่แล้ว

    THANK YOU, I HOPE YOU HAVE A GREAT YEAR

  • @saumyadwivedi6911
    @saumyadwivedi6911 ปีที่แล้ว

    thankyou!!

  • @azuretapori
    @azuretapori ปีที่แล้ว

    what was that first order business? I didn't understand that. How it is summing to zero?

    • @vitaeNOODLES
      @vitaeNOODLES 19 วันที่ผ่านมา

      If you take the partial derivative of the loss function by vector of errors, you'll see that it equals zero only if the sum of errors is equal to zero too

  • @alexandernevsky5055
    @alexandernevsky5055 ปีที่แล้ว

    R^2 = 1 - SSE/SST, not = SSE/SST

  • @valeriereid2337
    @valeriereid2337 ปีที่แล้ว

    Thanks for this lecture. It was very helpful.

  • @divyab592
    @divyab592 ปีที่แล้ว

    Very easily explained

  • @ulyssesdu6628
    @ulyssesdu6628 ปีที่แล้ว

    Really good proof!

  • @moeezazam9291
    @moeezazam9291 ปีที่แล้ว

    Very well explained! Thank you.

  • @sealtrain8252
    @sealtrain8252 ปีที่แล้ว

    Does this proof hold for n = 1?

  • @lofibeatz990
    @lofibeatz990 ปีที่แล้ว

    if sum of xi and xbar =0 whats the point of solving everything is zero then........................why care solve anything we can put everything zero as per convience. THIS SOLUTION IS JUST A LIE LOL

  • @sionsterowzzz
    @sionsterowzzz ปีที่แล้ว

    man thank god for all the guys like you out here

  • @AbdullaKaiksow
    @AbdullaKaiksow ปีที่แล้ว

    Thanks for this! It really helped

  • @mf_faqih
    @mf_faqih ปีที่แล้ว

    i still don't get it, can please you explain why Ui hat times Yi hat equal to zero? Thanks

  • @skyblue7014
    @skyblue7014 ปีที่แล้ว

    Crazy video, but I am still confused after watching this...

  • @yoencorbel9094
    @yoencorbel9094 2 ปีที่แล้ว

    Hi, I have an econometric question, is there a way for me to ask it to you ? Thanks !

  • @quishzhu
    @quishzhu 2 ปีที่แล้ว

    thanks!

  • @ravitejathemacho
    @ravitejathemacho 2 ปีที่แล้ว

    Explanation is too fast and not clear

  • @qwkkk7172
    @qwkkk7172 2 ปีที่แล้ว

    Did not understand why (xi -x bar) is not conditional on x... Please help

  • @gabrielsmiley5067
    @gabrielsmiley5067 2 ปีที่แล้ว

    Easynomics>my lecturer🚶‍♂️

  • @gabrielsmiley5067
    @gabrielsmiley5067 2 ปีที่แล้ว

    Damn! You're a lifesaver. You decomposed everything to my understanding. Thanks🙏

  • @kevinshao9148
    @kevinshao9148 2 ปีที่แล้ว

    Thanks for the nice video! One Question Sir, your first equality, does Var(y-y_hat) =?= Var(y) - Var(y_hat) ? y and y_hat independent?

  • @TheTsedeke
    @TheTsedeke 2 ปีที่แล้ว

    pleas help me

  • @juanfernandomoyanoramirez600
    @juanfernandomoyanoramirez600 2 ปีที่แล้ว

    thank you so much, becuase of you I was able to do my homeworkd

  • @mohamedsagou3834
    @mohamedsagou3834 2 ปีที่แล้ว

    what about the multiple linear regression??

  • @藍士恩-d1q
    @藍士恩-d1q 2 ปีที่แล้ว

    Thanks

  • @IUTTV
    @IUTTV 2 ปีที่แล้ว

    Thanks!

  • @12elfemo
    @12elfemo 2 ปีที่แล้ว

    Can someone explain me where I went wrong here: If we know that ESS = 0, doesn't that imply that RSS/TSS = 1? And that implies that RSS can not be equal to zero. And the formula for RSS = Sum(Yi - Yi-bar)^2 then Yi can't be equal to Yi-bar. However with the formula for Beta^1 being Beta^1 = Cov(X,Y)/Var(X), and Cov= Sum(Xi - Xi-bar) * (Yi - Yi-bar). And we know that Yi - Yi-bar can not be equal to zero, then under the assumption that Var(X) = 0, the cov(x,y) can not be equal to zero and with that Beta^1 can not be zero either.

  • @abidaa5939
    @abidaa5939 2 ปีที่แล้ว

    THANK YOU SO MUCH YOU HELPED ME WITH MY PROBLEM SET:)) WISH YOU THE BEST