Gå til innhold
Trenger du skole- eller leksehjelp? Still spørsmål her ×

Metode & Økonometri BI V16


Anbefalte innlegg

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

Lenke til kommentar
Videoannonse
Annonse

Noen som har en god forklaring på når man skal ha med R^2 med restriksjoner i en f-fest? gjerne med eksempel fra caset vårt

I oppgave h så blir det f-verdi=((0,4582-0,4564)/6)/((1-0,4582)/(1676-8)= 0,92.

 

Noen må rette på meg hvis det er helt feil.

 

Man bruker R^2 med restriksjoner når man fjerner variabler.

Endret av Anonym5600
Lenke til kommentar

 

Noen som har en god forklaring på når man skal ha med R^2 med restriksjoner i en f-fest? gjerne med eksempel fra caset vårt

I oppgave h så blir det f-verdi=((0,4582-0,4564)/6)/((1-0,4582)/(1676-8)= 0,92.

 

Noen for rette på meg hvis det er helt på bærtur.

 

Man bruker R^2 med restriksjoner mår man fjerner variabler.

 

Så vi vårt tilfelle så er bare R^2 med restriksjoner med når det er snakk om oppgave H eller M?

  • Liker 1
Lenke til kommentar

 

Er det noen som kan forklare hva alle bokstadene i stata betyr? Tenker på SS, df(frihetsgrader?), MS, Root MSE, Adj R.squared osvosv

 

 

Ligger en PDF fil på its som forklarer en god del

 

Du kan ikke tilfeldig sende meg den PDF-filen, finner den ikke på Its ? :)

Lenke til kommentar

 

 

Er det noen som kan forklare hva alle bokstadene i stata betyr? Tenker på SS, df(frihetsgrader?), MS, Root MSE, Adj R.squared osvosv

 

 

Ligger en PDF fil på its som forklarer en god del

 

Du kan ikke tilfeldig sende meg den PDF-filen, finner den ikke på Its ? :)

 

Sendte deg PM 

Lenke til kommentar

 

 

 

Er det noen som kan forklare hva alle bokstadene i stata betyr? Tenker på SS, df(frihetsgrader?), MS, Root MSE, Adj R.squared osvosv

 

 

Ligger en PDF fil på its som forklarer en god del

 

Du kan ikke tilfeldig sende meg den PDF-filen, finner den ikke på Its ? :)

 

Sendte deg PM 

 

Jeg kunne også tenke meg den PDF-filen om du gidder å sende? :) Finner den heller ikke

Lenke til kommentar

 

 

 

 

Er det noen som kan forklare hva alle bokstadene i stata betyr? Tenker på SS, df(frihetsgrader?), MS, Root MSE, Adj R.squared osvosv

 

 

Ligger en PDF fil på its som forklarer en god del

 

Du kan ikke tilfeldig sende meg den PDF-filen, finner den ikke på Its ? :)

 

Sendte deg PM 

 

Jeg kunne også tenke meg den PDF-filen om du gidder å sende? :) Finner den heller ikke

 

Bare å sende meg email adressen, så sender jeg med engang :) 

Lenke til kommentar

Noen som har gjort H14 oppg. 9? Ifølge fasiten skal Ho beholdes (ingen heteroskedastisitet). Skjønner ikke hvordan dette kan stemme når testverdien er 25,77, og de kritiske verdiene er henholdsvis 2,370, 3,111 og 4,881. Ho bør jo da forkastes, og feilleddet er heteroskedastisk på alle nivåer. Eller er det noe jeg ikke har fått med meg?

Åh det står hvilken utsagn som er GALT! Så da er det galt at er homoskedastisk. 

 

Må passe virkelig på hva han spør etter

Lenke til kommentar

Noen som kan forklare hvordan de løser oppgave 33 på Høst 15? Skjønner ikke hvordan man kan få det som står i fasiten. 

I Genaro sine notater står det

"...Tolkning av B2 (og b2): Hvis X2 øker med 1%, så endrer Y seg i gjennomsnitt med (B2/100), gitt at evnt. andre X-er ikke endrer seg."

Siden B2=0 og B3 =0, er det bare B4 som har noe her å gjøre.. Siden det er snakk om endring på 10% og ikke 1%, tok jeg 0,0181/100*10= 0,0018 som rundet opp blir 0,002.

  (jeg bruker 4 desimaler på kalkulatoren)

Lenke til kommentar

På stata, hvordan kan man lese av korrelasjon? Eller hvor står det hen?

Vi har jo regnet ut utvalgskorrelasjonen i oppgave C, men det finnes en annen måte å se den på: Dersom du kjører regress på venstresidevariabel og kun en høyresidevariabel (slik vi har gjort i oppgave D 2-9) vil du se at det står en R-squared i høyre hjørne. Utvalgskorrelasjonen = kvadratroten av R-squared.

Lenke til kommentar

 

På stata, hvordan kan man lese av korrelasjon? Eller hvor står det hen?

Vi har jo regnet ut utvalgskorrelasjonen i oppgave C, men det finnes en annen måte å se den på: Dersom du kjører regress på venstresidevariabel og kun en høyresidevariabel (slik vi har gjort i oppgave D 2-9) vil du se at det står en R-squared i høyre hjørne. Utvalgskorrelasjonen = kvadratroten av R-squared.

 

Thank u  :)

Lenke til kommentar

 

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.

Lenke til kommentar

 

 

På stata, hvordan kan man lese av korrelasjon? Eller hvor står det hen?

Vi har jo regnet ut utvalgskorrelasjonen i oppgave C, men det finnes en annen måte å se den på: Dersom du kjører regress på venstresidevariabel og kun en høyresidevariabel (slik vi har gjort i oppgave D 2-9) vil du se at det står en R-squared i høyre hjørne. Utvalgskorrelasjonen = kvadratroten av R-squared.

 

Thank u  :)

 

Ikke noe problem!  :)

Lenke til kommentar

 

 

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.

Lenke til kommentar

 

 

 

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. 

Lenke til kommentar

 

Noen som kan forklare hvordan de løser oppgave 33 på Høst 15? Skjønner ikke hvordan man kan få det som står i fasiten. 

I Genaro sine notater står det

"...Tolkning av B2 (og b2): Hvis X2 øker med 1%, så endrer Y seg i gjennomsnitt med (B2/100), gitt at evnt. andre X-er ikke endrer seg."

Siden B2=0 og B3 =0, er det bare B4 som har noe her å gjøre.. Siden det er snakk om endring på 10% og ikke 1%, tok jeg 0,0181/100*10= 0,0018 som rundet opp blir 0,002.

  (jeg bruker 4 desimaler på kalkulatoren)

 

Jaa, selvfølelig..takk! :D

Lenke til kommentar

Opprett en konto eller logg inn for å kommentere

Du må være et medlem for å kunne skrive en kommentar

Opprett konto

Det er enkelt å melde seg inn for å starte en ny konto!

Start en konto

Logg inn

Har du allerede en konto? Logg inn her.

Logg inn nå
×
×
  • Opprett ny...