Clase 1 Flashcards
Tres tipos de inferencia
1) Deducción: Busca explicar los fenómenos de las ideas, no hay conjunto de información real sino que solo puedo deducir el comportamiento.
2) Inducción: Busca explicar los fenómenos de las ciencias fácticas. Se hace a partir de un conjunto de información, observaciones y valores que busquen explicar un comportamiento. Entonces se reúne información sobre las causas para inducirnos al comportamiento. Se usas modelos matemáticos que no están sujetos a la aleatoriedad. Por lo tanto no son estocásticos.
3) Abducción: Se basa en la explicación de un fenómeno por medio de una determinada causa. Es un tipo de inferencia que busca determinar si un fenómeno es causa de un comportamiento donde supuesta una causa, intentamos obtener el comportamiento del suceso.
Diferencias entre modelos Económicos y Econométricos
La diferencia entre los modelos radica es su vinculación con la aleatoriedad.
Los modelos económicos se fundamentan en modelos matemáticos que son determinísticos y que no los afecta la aleatoriedad.
En cambio los modelos econométricos sí están sujetos a la aleatoridad y por lo tanto podemos afirmar que es estocásticos.
Procesos estocástico
Es un proceso que se encuentra afectado por la aleatoriedad y bajo la influencia de un conjunto infinito de causas (por lo que es imposible determinar la totalidad de las mismas)
Qué es la estructura causal de un fenómeno
Es el conjunto de causas que pueden afectar a un fenómeno. Estas causas pueden ser numeradas y deben preceder al suceso o al menos ser inmediatas al mismo.
Autoregresividad. Distintos grados
Se llama autorregresividad a la misma influencia que el suceso posee sobre sí mismo de sus ocurrencias pasadas.
En este sentido, existen distintos grados para determinar la influencia del pasado sobre el suceso.
Orden 0: El pasado no afecta al comportamiento (tirada de un dado)
Orden 1: Solo afecta lo inmediato.
Y así de forma creciente.
Conjunto de información de fenómenos. Subconjunto de información como alternativa. Qué pasa si no tengo nada de información. Que pasa si el subconjunto es igual al conjunto de info.
Dada la estructura causal de los fenómenos, para poder hallar una explicación del mismo necesito un conjunto de información infinito. Pero es imposible porque no hay forma alguna de reunir toda la información ni herramientas necesarias para recabarla.
De todas formas, puedo al menos contar con una parte de ese conjunto de información, al que llamaremos omega chico, que me otorga al menos un conocimiento parcial del fenómeno, sin dejar de lado la aleatoriedad, como un factor del que no me puedo desapegar.
En caso de no contar con nada de información, el fenómeno pasa a ser aleatorio en forma pura, y en caso de tener todo el conjunto de información, entonces sería un fenómeno determinístico del cual puedo predecir el valor futuro (esto último es prácticamente imposible).
Comportamiento de un suceso como función del conjunto de información
A partir de un conjunto de información, puedo inducir la naturaleza y el comportamiento de un determinado fenómeno.
Para ello debo reunir un subconjunto de información al que debo agregar una variable aleatoria (perturbación) la cual es aleatoria de forma pura y no tengo conocimiento del valor de la misma.
De esta forma.
Y(t) = f(wY(t)) + E(t).
Así, gracias al añadido de este factor aleatorio, es imposible explicar en forma total el suceso sin importar cuánta info tenga, pero de todas formas, me permite al menos acercarme a la determinación de esta variable.
Cómo se define el valor de un fenómeno en un momento determinado no transcurrido?
Tras haber analizado todos los factores, podemos afirmar entonces que determinar el valor el valor exacto de un fenómeno en un momento no transcurrido, no es posible dado que no contamos con los medios requeridos para reunir la información que necesitamos para explicar el mismo ni conocemos todas las causas que lo generan.
Por ello lo que podemos hacer es explicar el mismo de forma parcial mediante un subconjunto de información, al que deberemos añadir un factor aleatorio por las cuestiones no abarcadas.
De esta forma Y(t) = f(wY(t)) + E(t).
Dado que estamos agregando una variable aleatoria, el valor del suceso Y(t) es en definitiva una variable aleatoria.
