Rikke95

 

 

 

 

 

 

Hva har dere som R-squared på oppgave m. Står selv med 0,6510. Hvis vi skal finne f-verdien mellom j og m med restriksjoner så vil jo den bli 0? Noen som har noen god forklaring på dette? Betyr dette at ved å fjerne adsize som variabel så vil ikke R-squared endre seg fordi adzie ikke forklarer noen spesielt?

 

Eller har jeg bare løst casen helt feil.

Fått det samme, du har ikke gjort feil i caset, men lurer på hvorfor det blir sånn selv

Det er L-modellen i caset som kan teste om feilleddet i modell J er heteroskedastisk eller ikke. Da blir 0,2163 R^2uten restriksjoner og 0 blir R^2med restriksjoner ettersom nullhypotesen inneholder akkurat samme variabler som i modell J. Dersom en av variablene utelukkes fra nullhypotesen, finner man R^2med restriksjoner i regress med venstresidevariabel og den utelukkede høyresidevariabelen. Det er forresten unødvendig å regne ut testverdien for hånd ettersom den står i F (df, n-k) oppe i høyre hjørne i testmodellen. Den blir 65,78 i denne testen.

Så det er altså ingen vits å finne F-verdien mellom foreks: h og E. Hvis du ser på eksamen 2015 H så har de gjort dette, men vi slipper å gjøre dette grunnet den er hertrosked? har jo muligheter til å finne disse test verdiene før eksamen tenkte jeg.

 

Det er aktuelt å finne F-verdien for de ulike testene. Vi vet jo utifra caset at både modell E og modell J har feilledd med heteroskedastisitet. Disse måtte dermed bli beregnes på nytt med Robust-standardfeil i henholdsvis modell H og modell M. I forhold til caset kan modell G teste modell E for hetero, det samme med modell L for modell J. F-verdien for testene står i modell G (16,98) og modell L (65,78), så de trenger ikke å bli regnet ut for hånd, slik en må gjøre i tester som ikke er tilknyttet STATA. 

 

 

 

For å finne t-verdiene forbundet med disse testverdiene, og konkludere om det er heteroskedastisitet eller ikke - regner man ut de kritiske for forhånd da? Men antall df og ser på de vanlige signifikantnivåene. Jeg fikk ihvertfall at i begge to forkastes H0 og det er heteroskedastisitet. Stemmer dette? 

 

I Caset er skal testen E være med 10 % sig-nivå, test G skal være med 1 %. Begge har testverdier over kritisk verdi på henholdsvis 10 og 1 %, men jeg mener at resultatet fortsatt skal være heteroskedastisitet på begge testene om de også ble testet på 5 % og 1 % (E) og 10 % og 5 % (G). 

 

Skjønner! Men det at det er en tosidig test - vil ikke det ha innvirkning? Må man ikke dele 10% og 1% på to? Og så finne testverdier utifra dette? (testverdien er vel kanskje uansett over dette selv om man tar tosidig) 

 

 

 

 

Hva har dere som R-squared på oppgave m. Står selv med 0,6510. Hvis vi skal finne f-verdien mellom j og m med restriksjoner så vil jo den bli 0? Noen som har noen god forklaring på dette? Betyr dette at ved å fjerne adsize som variabel så vil ikke R-squared endre seg fordi adzie ikke forklarer noen spesielt?

 

Eller har jeg bare løst casen helt feil.

Fått det samme, du har ikke gjort feil i caset, men lurer på hvorfor det blir sånn selv

Det er L-modellen i caset som kan teste om feilleddet i modell J er heteroskedastisk eller ikke. Da blir 0,2163 R^2uten restriksjoner og 0 blir R^2med restriksjoner ettersom nullhypotesen inneholder akkurat samme variabler som i modell J. Dersom en av variablene utelukkes fra nullhypotesen, finner man R^2med restriksjoner i regress med venstresidevariabel og den utelukkede høyresidevariabelen. Det er forresten unødvendig å regne ut testverdien for hånd ettersom den står i F (df, n-k) oppe i høyre hjørne i testmodellen. Den blir 65,78 i denne testen.

Så det er altså ingen vits å finne F-verdien mellom foreks: h og E. Hvis du ser på eksamen 2015 H så har de gjort dette, men vi slipper å gjøre dette grunnet den er hertrosked? har jo muligheter til å finne disse test verdiene før eksamen tenkte jeg.

 

Det er aktuelt å finne F-verdien for de ulike testene. Vi vet jo utifra caset at både modell E og modell J har feilledd med heteroskedastisitet. Disse måtte dermed bli beregnes på nytt med Robust-standardfeil i henholdsvis modell H og modell M. I forhold til caset kan modell G teste modell E for hetero, det samme med modell L for modell J. F-verdien for testene står i modell G (16,98) og modell L (65,78), så de trenger ikke å bli regnet ut for hånd, slik en må gjøre i tester som ikke er tilknyttet STATA. 

 

For å finne t-verdiene forbundet med disse testverdiene, og konkludere om det er heteroskedastisitet eller ikke - regner man ut de kritiske for forhånd da? Men antall df og ser på de vanlige signifikantnivåene. Jeg fikk ihvertfall at i begge to forkastes H0 og det er heteroskedastisitet. Stemmer dette? 

I case H og M gjør man en tosidig test på 10% og 1%, hvordan ser man utifra tabell regnet ut på stata hvilke som er signifikante på disse nivåene? Må man dele 10% på 2 og så se hvilke som ligger over - disse er da ikke-signifikante? Kan man også regne ut dette for hånd på vanlig måte?

Jeg tror det er paneldata. 

 

Kan noen som er kvikke med kalkulatoren forklare meg hvordan jeg regner ut e^1,12345 (f.eks.)... Tenker spesielt på oppg. 13 på eksamen H14. Skjønner ikke helt hvordan vi finner ut svaret der.

Når du har tallet 1,12345 på kalkulatoren, trykker du på 2ND (gul knapp) og så på LN knappen (det står e^x rett over denne knappen)

Er det noe som vet om datasettet er tidsseriedata eller paneldata?