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Introduction à lÉconométrie Statistique: estimation et inférence

Quelle est la différence entre estimation et estimateur ?
L'estimation d'un paramètre inconnu, noté θ est fonction des observations résultant d'un échantillonnage aléatoire simple de la population.
L'estimateur est donc une nouvelle variable aléatoire construite à partir des données expérimentales et dont la valeur se rapproche du paramètre que l'on cherche à connaître.
Quel est le but de l'inférence statistique ?
L'objectif de l'inférence statistiques est de tester la généralisabilité des conclusions de l'analyse statistique descriptive pour trois objectifs statistiques : a) Comparaison d'un groupe d'observation à une distribution connue. b) Comparaison de deux groupes d'observations.
Qu'est-ce qu'un estimateur efficient ?
Un estimateur est plus efficient qu'un autre si les deux estimateurs sont non biaisés et que le premier a une variance moins élevée que le deuxi`eme. ˜ β − β )2) .
Il s'agit de l'espérance de l'écart au carré entre la valeur de l'estimateur et sa vraie valeur.
La statistique inférentielle permet, à l'aide des probabilités, de généraliser les conclusions issues d'un échantillon pour l'ensemble de la population avec un certain degré de certitude (Spiegel, 1974, Chap.

Quelle est la différence entre estimation et estimateur ?