Szacowanie modelu postaci laboratorium - wykład

Nasza ocena:

3
Pobrań: 14
Wyświetleń: 406
Komentarze: 0
Notatek.pl

Pobierz ten dokument za darmo

Podgląd dokumentu
Szacowanie modelu postaci laboratorium - wykład - strona 1 Szacowanie modelu postaci laboratorium - wykład - strona 2

Fragment notatki:

Oszacowano model postaci:    0  t SB   t t t PW SB       1 0     1.   zbadaj czy model ma właściwą postać analityczną .   włłaściw elujestnie ityczna postacanal H ściwa elujestw łl ityczna postacanal H A mod : mod : 0     B:Functional Form   *CHSQ(   1)=   1.4710[.225]*F(   1,  35)=   1.4095[.243]    Test Ramsey’a  CHSQ(   1)=   1.4710[Prob 0.225a=0,05]  471 , 1 ) 1 ( 2      // duża próba 300,05]  F(1,35)=1,4095  // mała próba 30x    Test normalności rozkładu składnika losowego(Jarque – Bera JB)  ) , 0 ( : ) , 0 ( ~ : 2 2 0       niemaN H N H t A t   CHSQ(   2)=   9.5053[.0090.05]  F(  1,  35)=  0.85  Parametr B2 jest statystycznie nie istotnie różny od zera czyli nie uzasadnione było  dołączenie zmiennej losowej    Czy uzasadnione jest dołączenie zmiennej czasowej  0 : 0 : 3 0 3 0     H H   F Statistic                    F(  1,  35)=  28.9459[.000]  Odrzucamy   Parametr B3 jest statystycznie istotnie  czyli uzasadnione jest dołączenie do modelu zmiennej  x    3.  w modelu z dwoma zmiennymi objaśniającymi PW i SI zbadaj ich łączną wpływ  na zmienną objaśnianą SB     t t t t SI PW SB         3 1 0     Test do badania łącznej istotności wpływu zmiennych objaśniających ma zmienną obiaśniana  0 lub 0 : 0 : 1 3 0 3 1 0         H H     F-stat.    F(  2,  35)   40.4843[.000 ... zobacz całą notatkę

Komentarze użytkowników (0)

Zaloguj się, aby dodać komentarz