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Perché
Non capisco. Ok, abbiamo . Quindi, per il primo presupposto OLS risulta cheE(vi)=E((Xi-ˉX)uip→E((Xi-μX)ui)=E(Xi-μX)E(ui)=0(poichéE(uβ1−β^1=1n∑ni=1vi(n−1n)sX2β1−β^1=1n∑i=1nvi(n−1n)sX2\beta_1-\hat{\beta }_1=\frac{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}v_i}{(\frac{n-1}{n}){s_{X}}^{2}}E(vi)=E((Xi−X¯)ui→pE((Xi−μX)ui)=E(Xi−μX)E(ui)=0E(vi)=E((Xi−X¯)ui→pE((Xi−μX)ui)=E(Xi−μX)E(ui)=0E(v_i)=E((X_i-\bar{X})u_i\overset{p}{\rightarrow}E((X_i-\mu_X)u_i)=E(X_i-\mu_X)E(u_i)=0 ). Poi Archivio e Watson dice che per la seconda ipotesi OLS v i è IID e V un r ( v i ) < ∞ . Sicuramente questo è per il campionamento casuale di variabili, …