To tylko jedna z 4 stron tej notatki. Zaloguj się aby zobaczyć ten dokument.
Zobacz
całą notatkę
Wykład 4, 18.11.2008 Testowanie istotności parametrów Stawiamy hipotezy badawcze
Statystyką testową jest: Uwaga! Proszę zauważyć, że licząc powyższą formułę przyjmuje się , co wynika z hipotezy zerowej.
- jeśli |t|t α/2 , odrzucamy H 0 na rzecz H A na α procentowym poziomie istotności.
- jeśli |t|≤ t α/2 , brak podstaw do odrzucenia H 0 na α procentowym poziomie istotności.
t α/2 to wartość krytyczna odczytana jest z rozkładu t-Studenta o liczbie stopni swobody T-k-1
TEST F (testowanie łączne- Fishera) Wykorzystuje analizę wariancji składnika resztowego, można przeprowadzić podobnego typu rozumowanie dotyczące istotności wszystkich parametrów wyjąwszy wyraz wolny
Stawiamy hipotezę:
Wyliczamy wartość statystyki testowej zgodnie z formułą:
Następnie porównujemy wartość statystyki testowej F t z wartością krytyczną odczytaną z rozkładu Fishera o stopniach swobody licznika k i mianownika T-k-1 i α procentowym poziomie istotności:
- jeśli F t F α (k,T-k-1) - wówczas odrzucamy H 0 na rzecz H A na α procentowym poziomie istotności.
- jeśli F t ≤F α (k,T-k-1) - wówczas stwierdzamy brak podstaw do odrzucenia H 0 na α procentowym poziomie istotności.
Testy diagnostyczne -testuje się w celu weryfikacji założeń uczynionych w trakcie konstruowania modelu. w szczególności założeń struktury stochastycznej modelu - czyli składnika zakłócającego modelu.
Odnośnie struktury stochastycznej modelu (składnika zakłócającego) czyni się następujące, tzw. klasyczne założenia:
- brak autokorelacji (czyli skorelowania w czasie z własnymi opóźnionymi obserwacjami)
- stałość wariancji
- normalność rozkładu składników losowych w klasycznym modelu regresji
Testowanie autokorelacji Do testowania autokorelacji najczęściej używa się jednego z trzech testów:
- Durbina-Watsona (DW)
- h-Durbina
- Godfreya
Test DW można stosować jeśli jednocześnie spełnione są następujące założenia:
- w modelu występuje wyraz wolny
- zmienne objaśniające się nielosowe
- nie występują zmienne endogeniczne opóźnione w czasie w roli zmiennych objaśniających (model nie jest dynamiczny)
- składniki losowe charakteryzują się zależnością autoregresyjną rzędu co najwyżej pierwszego
μ- składnik losowy o wartości oczekiwanej równej zero, stałej wariancji i zerowej kowariancji
... zobacz całą notatkę
Komentarze użytkowników (0)