Wyszukaj
Zaloguj / zarejestruj się
Jeśli masz już konto, możesz się zalogować.
Jeśli nie masz konta, zarejestruj nowe podając nazwę użytkownika, adres email i hasło.
Formularz kontaktowy
Memorizer+
Wykup dostęp
Ta funkcja jest dostępna dla użytkowników, którzy wykupili plan Memorizer+
Fiszki
EE012021
Test w formie fiszek .
Ilość pytań: 40 Rozwiązywany: 947 razy
Wektor β jest nieznanym wektorem nielosowym
prawda
fałsz
Wektor losowy ε (epsilon) to wektor składników
losowych poszczególnych obserwacji:
grupowych poszczególnych obserwacji:
symetrycznych poszczególnych obserwacji:
Wektor β (beta) to wektor kolumnowy g
rupujący znane stałe liczbowe.
rupujący nieznane stałe liczbowe.
Stałe te wyznaczają liniowy wpływ zmiennych objaśniających na zmienne objaśnian
tych stałych jest k, tyle, ile zmiennych objaśniających.
Wskaż poprawne zdanie na temat macierzy X :
W jednorównaniowym modelu ekonometrycznym z wyrazem wolnym a0 zawsze ostatnią kolumnę macierzy X stanowi kolumna jedynek.
c) Jeśli jednorównaniowy model ekonometryczny nie zawiera wyrazu wolnego a0 , to w pierwszej kolumnie macierzy X stoją zera.
a) W każdym jednorównaniowym modelu ekonometrycznym pierwszą kolumnę macierzy X stanowi kolumna wypełniona wartością jeden.
W jednorównaniowym modelu ekonometrycznym z wyrazem wolnym a0 pierwszą kolumnę macierzy X stanowi kolumna jedynek.
Na czym polega metoda najmniejszych kwadratów?
Polega na znalezieniu takiej linii regresji, czyli takich oszacowań parametrów strukturalnych ia , aby suma kwadratów odchyleń zaobserwowanych wartości zmiennej objaśnianej od jej wartości teoretycznych obliczonych z modelu była największa.
Poszukuje się takiej linii regresji, czyli takich oszacowań parametrów strukturalnych i a , aby suma kwadratów odchyleń zaobserwowanych wartości zmiennej objaśnianej od jej wartości teoretycznych obliczonych z modelu była najmniejsza.
Szuka takiej linii regresji, czyli takich oszacowań parametrów strukturalnych ia , aby suma sześcianów odchyleń zaobserwowanych wartości zmiennej objaśnianej od jej wartości teoretycznych obliczonych z modelu była najmniejsza.
Testowanie hipotez statystycznych:
Testowaniu zawsze podlega układ dwóch wykluczających się wzajemnie hipotez dotyczących parametrów (a nie ich oszacowań); układ ten stanowią dwie hipotezy: tzw. hipoteza zerowa (oznaczana symbolem 0) oraz hipoteza alternatywna ( 1). Szkielet zapisu układu
Właściwym dla problemu testowania hipotez dot. pojedynczego parametru w KMNRL jest tzw. test t-Studenta (w skrócie: test t)
Hipoteza statystyczna (w skrócie: hipoteza) = zdanie/stwierdzenie, którego prawdziwość (albo raczej wiarygodność) podlega sprawdzeniu (testowi)
Testowaniu nie może podlegać pojedynczy parametr (np. 1) lub pewna ich grupa;
Testowaniu może podlegać pojedynczy parametr (np. 1) lub pewna ich grupa;
Wnioskowanie statystyczne to:
Testowanie (inaczej weryfikacja) hipotez
Budowanie przedziałów ufności
Błąd średni szacunku - 𝑑( 1),
który stanowi przeciętną (in.: niespodziewaną, losową) różnicę pomiędzy prawdziwą (lecz nieznaną) wartością parametru B1 a jego oceną punktową B
który stanowi przeciętną (in.: spodziewaną, oczekiwaną) różnicę pomiędzy prawdziwą (lecz nieznaną) wartością parametru B1 a jego oceną punktową B
współczynnik determinacji
Im wyższa R^2 (bliższa 1) wartość , tym model jest lepiej dopasowany do danych
informuje, jaka część (w %, po przemnożeniu przez 100%) zaobserwowanej zmienności zmiennej objaśnianej (czyli zmienności jej wartości empirycznych) została wyjaśniona w ramach oszacowanego modelu
Im niższa (bliższa 0) wartość , tym model lepiej dopasowany do dany
informuje o tym, ile procent średniej arytmetycznej zaobserwowanych wartości zmiennej objaśnianej stanowi odchylenie resztowe; zwykle jego interpretację “dołącza się” do tej formułowanej dla odchylenia resztowego, jako jej kontynuację, w tym samym zdan
współczynnik zbieżności
Im niższa (bliższa 0) wartość ph^2 , tym model lepiej dopasowany do dany
informuje, jaka część (w %, po przemnożeniu przez 100%) zaobserwowanej zmienności zmiennej objaśnianej (czyli zmienności jej wartości empirycznych) NIE została wyjaśniona w ramach oszacowanego modelu
Im wyższa(bliższa 1) wartość ph^2 , tym model lepiej dopasowany do dany
informuje o tym, ile procent średniej arytmetycznej zaobserwowanych wartości zmiennej objaśnianej stanowi odchylenie resztowe; zwykle jego interpretację “dołącza się” do tej formułowanej dla odchylenia resztowego, jako jej kontynuację, w tym samym zdan
współczynnik zmienności reszto
jest wielkością niemianowaną, wyrażoną w procentach
Model jest tym lepiej dopasowany do danych, im niższa wartość Ve
informuje o tym, ile procent średniej arytmetycznej zaobserwowanych wartości zmiennej objaśnianej stanowi odchylenie resztowe; zwykle jego interpretację “dołącza się” do tej formułowanej dla odchylenia resztowego, jako jej kontynuację, w tym samym zdan
współczynnik zmienności resztow jest zawsze większy od 0
to przeciętna różnica (wyrażona w jednostkach zmiennej objaśnianej) pomiędzy zaobserwowanymi (in.: empirycznymi, 𝑡 ) a teoretycznymi (wynikającymi z oszacowanego modelu, 𝑡 ) wartościami zmiennej objaśnian
nie posiada jednak interpretacji
współczynnik zmienności resztow jest zawsze większy od 1
Jeżeli S =0,188 to
Zaobserwowane wartości zmiennej objaśnianej odchylają się od wartości teoretycznych wyznaczonych przez model przeciętnie o 0,1884.
Zaobserwowane wartości zmiennej objaśnianej odchylają się od wartości tepraktycznych o 0,1884.
Odchylenie standardowe
nie posiada interpretacji
w zasadzie, tę samą informację co wariancja resztowa
posiada interpretacje
Odchylenie standardowe jest zawsze większe od 1
to przeciętna różnica (wyrażona w jednostkach zmiennej objaśnianej) pomiędzy zaobserwowanymi (in.: empirycznymi, 𝑡 ) a teoretycznymi (wynikającymi z oszacowanego modelu, 𝑡 ) wartościami zmiennej objaśniane
Model jest tym lepiej dopasowany do danych, im niższa wartość S;
Odchylenie standardowe jest zawsze większe od 0
Model jest tym lepiej dopasowany do danych, im wyższa wartość S;
Odchylenie standardowe jest wyrażone
w tej samej jednostce co y
w odmiennej jednostce niż y
Wariancja resztowa
nie posiada interpretacji
posiada interpretacja
Odchylenie standardowe i wariancja resztowa niesie informacje o
wielkości losowosci reszt, czyli rozrzucie wartości empirycznych (in.: zaobserwowanych) zmiennej objaśnianej ( 𝑡 )
wielkości grupowania reszt, czyli rozrzucie wartości empirycznych (in.: zaobserwowanych) zmiennej objaśnianej ( 𝑡 )
wielkości rozproszenia reszt, czyli rozrzucie wartości empirycznych (in.: zaobserwowanych) zmiennej objaśnianej ( 𝑡 )
s2 i s niosą,
w zasadzie, wykluczające się informację
w zasadzie, tę samą informację
w zasadzie, inne informację
Mierniki dopasowania modelu to:
Ve -współczynnik zmienności resztowej
ph^2 współczynnik zbieżności
R^2 współczynnik determinacji
s – odchyle nie resztowe
Jeżeli Współczynnik zbieżnosci phi^2 jest równy 0,05 to
Około 5,00% zmienności zmiennej objasnianej nie jest tłumaczone przez oszcowany model
Około 95,00% zmienności zmiennej objasnianej nie jest tłumaczone przez oszcowany model
Około 5,00% zmienności zmiennej objasnianej jest tłumaczone przez oszcowany model
Jeżeli współczynnik determinacji wynosi 0,95 to
Około 0,95% zmienności zmiennej objasnianej jest tłumaczone przez oszcowany model
Około 95% zmienności zmiennej objasnianej jest tłumaczone przez oszcowany model
Około 95% zmienności zmiennej objasnianej nie jest tłumaczone przez oszcowany model
Cześć!
Wykryliśmy, że blokujesz reklamy na naszej stronie.
Reklamy, jak zapewne wiesz, pozwalają na utrzymanie i rozwój serwisu. W związku z tym prosimy Cię o ich odblokowanie by móc kontynuować naukę.