Самолетни двигатели Административно право Административно право на Беларус Алгебра Архитектура Безопасност на живота Въведение в професията „психолог” Въведение в икономиката на културата Висша математика Геология Геоморфология Хидрология и хидрометрия Хидравлични системи и хидромашини История на Украйна Културология Културология Логика Маркетинг Машинен инженеринг Медицинска психология Метали и метални инструменти Заваряване икономика Описателни геометрия Основи на икономически т Oria професионална безопасност Пожарна тактика процеси и структури на мисълта, Професионална психология Психология Психология на управлението на съвременната фундаментални и приложни изследвания в апаратура Социална психология социални и философски проблеми Социология Статистика теоретичните основи на компютъра автоматично управление теория теорията на вероятностите транспорт Закон Turoperator Наказателно право Наказателно-процесуалния управление модерно производство Физика физични явления Философски хладилни агрегати и екология Икономика История на икономиката Основи на икономиката Икономика на предприятията Икономическа история Икономическа теория Икономически анализ Развитие на икономиката на ЕС Спешни ситуации VKontakte Съученици My World Facebook LiveJournal Instagram

RESET тест




Те прибягват до теста RESET, когато става въпрос за тестване на хипотезата за линейна спецификация на регресионния модел за необходимостта от включване на квадрати, кубчета на влияещи променливи или други нелинейни термини.

Да предположим, че има нулева хипотеза, че избраният линеен модел е правилен и подходящ: ,

1) Търсите оценки във валидиран модел на линейна регресия.

2) Правим помощна регресия:

където са поставени степени регресии, но повдигнати до мощността от 2 до M. M е естествено число, по-голямо или равно на две, избраният параметър на RESET теста.

Тестваме хипотезата за значимостта на коефициентите със заместените оценки:

ако тази нулева хипотеза е отхвърлена, тогава първоначалната нулева хипотеза е отхвърлена.

Забележка 1. Обикновено тестът RESET се използва за малки стойности на M = 2,3,4 (в зависимост от размера на пробата). За предпочитане е да се използват стойностите на M = 3 или 4.

Забележка 2. Тестът RESET може да отхвърли нулевата хипотеза за линейна спецификация, ако значителен регресор не е включен в линейния модел.

Забележка 3. Също така, нулевата хипотеза може да бъде отхвърлена, ако трябва да преминете към лога-линеен или полу-логаритмичен модел.


По желание, надявам се, допълнение. Като цяло, за сравняване на различни спецификации на модела:

Ако зависимата променлива има същата форма:

1. Според коригирания коефициент изборът се прави в полза на модела, чийто коефициент е по-голям. ( )

2. Според информационни критерии. Инфокритериите се изчисляват за всяка от спецификациите на модела и изборът се прави в полза на този с по-малко инфокритерии.

Инфокритерий Akaike (Akaike) AIC =

Инфокритерии на Schwarz (Shwarz) или байесовски BIC (SIC) =

3. За вложени модели (тоест един модел е друг, към който се добавят един или повече фактори), можете да тествате значението на влиянието на факторите, по които тези спецификации се различават.

4. За да се сравнят непредместените модели, се използва тестът на Davidson-MacKinnon

Ако изборът се прави между модели с различни форми на зависимата променлива (между линейна, лога-линейна и полу-логаритмична), тогава се провежда PE-тест.


Пробит-и логит-регресионни модели: области на приложимост, спецификация и латентна променлива, оценка на параметри чрез метод на максимална вероятност (вид на вероятностната функция), тест на вероятността за ограничения върху параметрите на модела.


Тобитен регресионен модел: област на приложимост, спецификация и латентна променлива, оценка на параметри чрез метод на максимална вероятност (тип на вероятностната функция), тест на вероятността за ограничения върху параметрите на модела.


Инструментални променливи: проблемът с ендогенността и неговото влияние върху статистическите заключения, примери (грешки в измервателните регресори, модели с променлива зависимост от изоставането и др.), Изискването за инструментални променливи, оценки на коефициентите по метода на инструменталните променливи и техните статистически свойства. Домашен тест.


border=0






; Дата на добавяне: 2015-05-27 ; ; изгледи: 1584 ; Публикуваните материали нарушават ли авторските права? | | Защита на личните данни | ПОРЪЧАЙТЕ РАБОТА


Не намерихте това, което търсите? Използвайте търсенето:

Най-добрите поговорки: Ученикът е човек, който постоянно отлага неизбежността ... 10921 - | 7417 - или прочетете всичко ...

Прочетете също:

border=0
2019 @ ailback.ru

Генериране на страница за: 0.002 сек.