En la teoría de la probabilidad , se dice que una variable aleatoria Y es media independiente de la variable aleatoria X si y solo si su media condicional E ( Y | X = x ) es igual a su media (incondicional) E ( Y ) para todo x tal que la probabilidad que X = x no es cero. Se dice que Y es media dependiente de X si E ( Y | X = x) no es constante para todo x para el que la probabilidad no es cero.
Según Cameron y Trivedi (2009 , p. 23) y Wooldridge (2010 , pp. 54, 907), la independencia estocástica implica una independencia media, pero lo contrario no es cierto.
Además, la independencia media implica falta de correlación, mientras que lo contrario no es cierto.
El concepto de independencia media se usa a menudo en econometría [ cita requerida ] para tener un término medio entre la fuerte suposición de variables aleatorias independientes () y el supuesto débil de variables aleatorias no correlacionadas
Referencias
- Cameron, A. Colin; Trivedi, Pravin K. (2009). Microeconometría: métodos y aplicaciones (8ª ed.). Nueva York: Cambridge University Press. ISBN 9780521848053.
- Wooldridge, Jeffrey M. (2010). Análisis econométrico de datos de panel y de sección transversal (2ª ed.). Londres: The MIT Press. ISBN 9780262232586.