Эконометрический анализ

Глава 2. Модель линейной регрессии
таким образом, модель раскладывается на два процесса, один из которых
определяет совместное распределение дохода и уровня страхования в ге-
неральной совокупности, а второй — распределение спроса на услуги здра-
воохранения при конкретных уровне дохода и типе страхования. При этой
форме записи особенный интерес представляет условное распределение
p(H
| I, T ), в то время как p(I, T ), распределение уровня дохода и типа стра-
хования, вторично или даже вообще малоинтересно. (С другой стороны, при
этом же подходе можно также изучать условный спрос на страхование при
данном уровне дохода p(T
|I).) Продолжая размышлять в том же ключе, мож-
но понять, что исследователя обычно интересует не совместное распределе-
ние всехпеременныхмодели, а условные распределения одной перемен-
ной относительно других.
Понятие условного распределения дает нам отправную точку для раз-
мышлений о связи между целевой переменной y и набором переменных x,
которые, как мы подозреваем, могут быть связаны с целевой переменной.
Здесь возникает вопрос, возвращающий нас к дискуссии о том, что есть мо-
дель. Какие именно аспекты условного распределения могут представлять
интерес? Строящий модель исследователь, думая о свойствахусловного рас-
пределения, часто склонен уделять внимание прежде всего математическо-
му ожиданию, думая в первую очередь о значении E[y
|x] или о функции
регрессии
, что приводит нас к основной теме этой главы. В примере, при-
веденном выше, было бы естественно взять в качестве y число посещений
врача, как это будет сделано в примере, который будет часто использоваться
в дальнейшем. Если бы мы изучали уровень дохода I, который часто имеет
сильно скошенное распределение, то среднее может не представлять боль-
шого интереса. Скорее всего, интересной статистикой была бы условная