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Equivalencia de un coeficiente de pendiente en una regresión con datos individuales y agregados

Quiero comparar los coeficientes de las dos regresiones lineales:

$$ \begin{array}{c} y_{ij} &=& \beta_0 + \beta_1 X_{j} + u_{ij} \\ y_{j} &=& \alpha_0 + \alpha_1 X_{j} + u_{j} \\ y_{j} &=& \frac{1}{N_j} \sum_{i=1} ^ {N_j} y_{ij} \end{array} $$

de modo que la segunda ecuación sólo difiere al utilizar la media del grupo $j$ en lugar de observaciones individuales $y_{ij}$ como variable dependiente. ¿Existe una manera fácil de demostrar que $\hat{\beta}_1 = \hat{\alpha}_1$ donde hat denota la estimación OLS?

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Lucozade Puntos 299

Por definición, $\beta_1= S_{X_j Y_{ij}} / S_{X_j}$ y $\alpha_1= S_{X_j Y_{j}} / S_{X_j}$ . Entonces $S_{X_j Y_{ij}} = E_{ij}[ (X_j - \overline{X}) (Y_{ij} - \overline{Y_{ij}}) ] = E_{j}[ (X_j - \overline{X}) (E_i(Y_{ij} - \overline{Y_{j}})) ] = E_{j}[ (X_j - \overline{X}) (Y_{j} - \overline{Y}) ] = S_{X_j Y_{j}} $ . [En la segunda igualdad, he utilizado su tercera ecuación].

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