restrict_folie.pdf
(
93 KB
)
Pobierz
257066080 UNPDF
Paweł Strawi«ski
wiczenia 08.12.2004
Source |
SS
df
MS
Number of obs = 104
-----------+------------------------------
F( 4, 99) = 58.63
Model | 2975758.96 4 743939.739
Prob > F = 0.0000
Residual | 1256215.7 99 12689.0475
R-squared = 0.7032
-----------+------------------------------
Adj R-squared = 0.6912
Total | 4231974.65 103 41087.1326
Root MSE = 112.65
------------------------------------------------------------------------
trade | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-----------+------------------------------------------------------------
home | 281.7843 39.46046 7.14 0.000 203.4862 360.0824
gdp | .2725153 .0316966 8.60 0.000 .2096224 .3354082
population | -4.351363 .7644008 -5.69 0.000 -5.8681 -2.834626
currency | -57.22637 25.55083 -2.24 0.027 -107.9248 -6.527986
_cons | -7.410417 27.28542 -0.27 0.787 -61.5506 46.72977
------------------------------------------------------------------------
Source |
SS
df
MS
Number of obs = 104
-----------+------------------------------
F( 6, 97) = 39.99
Model | 3013732.24 6 502288.706
Prob > F = 0.0000
Residual | 1218242.42 97 12559.2002
R-squared = 0.7121
-----------+------------------------------
Adj R-squared = 0.6943
Total | 4231974.65 103 41087.1326
Root MSE = 112.07
------------------------------------------------------------------------
trade | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-----------+------------------------------------------------------------
home | 297.4458 51.41374 5.79 0.000 195.4037 399.4878
gdp | .2789986 .0319397 8.74 0.000 .2156071 .3423901
population | -4.292105 .7670781 -5.60 0.000 -5.814543 -2.769667
language | 38.46699 37.24442 1.03 0.304 -35.45288 112.3869
border | -57.47032 34.8647 -1.65 0.103 -126.6671 11.72645
currency | -57.13311 25.49176 -2.24 0.027 -107.7272 -6.539017
_cons | -13.21911 27.98323 -0.47 0.638 -68.75807 42.31984
------------------------------------------------------------------------
Source |
SS
df
MS
Number of obs = 104
-----------+------------------------------
F( 3, 100) = 30.96
Model | 2037796.17 3 679265.391
Prob > F = 0.0000
Residual | 2194178.48 100 21941.7848
R-squared = 0.4815
-----------+------------------------------
Adj R-squared = 0.4660
Total | 4231974.65 103 41087.1326
Root MSE = 148.13
------------------------------------------------------------------------
trade | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-----------+------------------------------------------------------------
home | 429.3668 46.72319 9.19 0.000 336.6694 522.0643
population | 1.601497 .4259261 3.76 0.000 .7564722 2.446523
currency | 3.286626 32.2991 0.10 0.919 -60.79388 67.36713
_cons | -71.83208 34.50054 2.08 0.040 -140.2802 -3.383989
------------------------------------------------------------------------
1
Paweł Strawi«ski
wiczenia 08.12.2004
Przykład 2. Zadanie przygotowawcze do kolokwium
Na podstawie danych pochodz¡cych z Badania Ekonomicznej Aktywno±ci Ludno-
±ci (BAEL) zbudowano Klasyczny Model Regresji Liniowej wyja±niaj¡cy poziom
zarobków za pomoc¡ płci (1-m¦»czyzna), wykształcenia, sta»u pracy i zamieszki-
wania w du»ym mie±cie. Oszacowano nast¦puj¡cy model:
zarobki
n
=
stala
+
¯
1
plec
+
¯
2
wyzsze
+
¯
3
srednie
+
¯
4
staz
+
¯
5
dmiasto
+
"
(1)
Otrzymano nast¦puj¡ce oszacowania parametrów
¯
:
stala ¯
1
¯
2
¯
3
¯
4
¯
5
103
:
446259
:
02909242
:
0832118
:
7394
¡:
953417790
:
71356
oraz ich macierz wariancji-kowariancji:
| plec wyzsze srednie staz dmiasto _cons
---------+------------------------------------------------------
plec | 7.70637
wyzsze | .653625 25.1057
srednie | -.49456 9.99634 12.715
staz | -.013924 .144787 .144021 .014444
dmiasto | .036815 -3.6993 -1.82901 -.0056 10.4579
_cons | -3.70348 -11.9266 -11.4932 -.390763 -.962061 20.8221
Uzupełnij brakuj¡ce wielko±ci w poni»szej tabeli, a nast¦pnie oce« poprawno±¢
modelu analizuj¡c wyniki testów istotno±ci i ł¡cznej istotno±ci wyestymowanych
parametrów. Dokonaj interpretacji staystycznie istotnych współczynników wektora
¯
.
Source | SS df MS Number of obs = 25794
----------+------------------------------ F( 5, 25788) = 999.01
Model | 243286287 5 48657257.3 Prob > F = 0.0000
Residual | 1.2560e+09 25788 48705.6867 R-squared = .
----------+------------------------------ Adj R-squared = .
Total | 1.4993e+09 25793 58128.5052 Root MSE = 220.69
-------------------------------------------------------------------
zarobki | Coef. Std. Err. t [95% Conf. Interval]
----------+--------------------------------------------------------
plec | 59.02909 . . 53.58791 64.47028
wyzsze | 242.0832 . . 232.2622 251.9042
srednie | 118.7394 . . 111.7503 125.7286
staz | -.9534177 . . -1.188985 -.7178505
dmiasto | 90.71356 . . 84.37501 97.05211
_cons | 103.4462 . . 94.50228 112.3902
-------------------------------------------------------------------
2
Paweł Strawi«ski
wiczenia 08.12.2004
Rozwi¡zanie
:
1. Wariancje estymatorów odczytujemy z diagonali macierzy wariancji-kowariancji.
Bł¦dy standartowe estymatorów to pierwiastki ich wariancji.
25
:
1057=5
:
0106
se
(
¯
srednie
)=
p
12
:
715=3
:
5658
se
(
¯
staz
)=
p
0
:
014444=0
:
1202
se
(
¯
miasto
)=
p
10
:
4579=3
:
2339
se
(
¯
stala
)=
p
20
:
8221=4
:
5631
p
7
:
70637=2
:
7760
se
(
¯
wyzsze
)=
p
2. Statystyki t-Studenta otrzymujemy dziel¡c współczynniki wektora
¯
przez
wcze±niej obliczone bł¦dy standardowe.
t
¯
plec
=
59
:
0291
2
:
7760
=21
:
26
t
¯
wyzsze
=
242
:
0832
5
:
0106
=48
:
31
t
¯
srednie
=
118
:
7394
3
:
5658
=33
:
30
t
¯
staz
=
¡
0
:
9534
0
:
1202
=
¡
7
:
93
t
¯
dmiasto
=
90
:
7136
3
:
2339
=28
:
05
t
¯
stala
=
103
:
4462
4
:
5631
=22
:
67
3. Współczynnik
R
2
uzyskujemy ze stasystyki F.
N¡k
F
1+
k¡
1
25788
999
:
01
1+
5
5
R
2
=
N¡k
F
=
25788
999
:
01
=0
:
1622
4. Znaj¡c
R
2
łatwo wyliczamy dopasowane
R
2
:
¹
R
2
=1
¡
25793
25788
(1
¡
0
:
1622)=0
:
1620
Po wykonaniu powy»szych czynno±ci mo»emy uzupełni¢ tabel¦.
Source | SS df MS Number of obs = 25794
----------+------------------------------ F( 5, 25788) = 999.01
Model | 243286287 5 48657257.3 Prob > F = 0.0000
Residual | 1.2560e+09 25788 48705.6867 R-squared = 0.1622
----------+------------------------------ Adj R-squared = 0.1620
Total | 1.4993e+09 25793 58128.5052 Root MSE = 220.69
--------------------------------------------------------------------
zarobki | Coef. Std. Err. t [95% Conf. Interval]
----------+---------------------------------------------------------
plec | 59.02909 2.7760 21.26 53.58791 64.47028
wyzsze | 242.0832 5.0106 48.31 232.2622 251.9042
srednie | 118.7394 3.5658 33.30 111.7503 125.7286
staz | -.9534177 0.1202 -7.93 -1.188985 -.7178505
dmiasto | 90.71356 3.2339 28.05 84.37501 97.05211
_cons | 103.4462 4.5631 22.67 94.50228 112.3902
--------------------------------------------------------------------
3
se
(
¯
plec
)=
k¡
1
Plik z chomika:
letsmakesomenoise
Inne pliki z tego folderu:
strona1.by_kar.gif
(29 KB)
strategia_lizbonska.zip
(150 KB)
statystyka_matematyczna_egzamin_2006-06-14.djvu
(387 KB)
statystyka_matematyczna_egzamin_2002-06.djvu
(132 KB)
Statystyka.pdf
(80 KB)
Inne foldery tego chomika:
Analiza
Bankowość
Egzamin makroekonomia Zalega
Egzamin makroekonomia Zalega(1)
eTrapez
Zgłoś jeśli
naruszono regulamin