Ekonometria. Modele regresji wielorakiej - dobór zmiennych, szacowanie. Paweł Cibis pawel@cibis.pl. 1 kwietnia 2007



Podobne dokumenty
Ekonometria. Regresja liniowa, współczynnik zmienności, współczynnik korelacji liniowej, współczynnik korelacji wielorakiej

Ekonometria. Regresja liniowa, współczynnik zmienności, współczynnik korelacji, współczynnik korelacji wielorakiej. Paweł Cibis

Ekonometria. Dobór postaci analitycznej, transformacja liniowa i estymacja modelu KMNK. Paweł Cibis 9 marca 2007

Ekonometria. Dobór postaci analitycznej, transformacja liniowa i estymacja modelu KMNK. Paweł Cibis 23 marca 2006

Ekonometria. Regresja liniowa, dobór postaci analitycznej, transformacja liniowa. Paweł Cibis 24 marca 2007

( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:

Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: y t. X 1 t. Tabela 1.

JEDNORÓWNANIOWY LINIOWY MODEL EKONOMETRYCZNY

Ekonometria. Weryfikacja modelu. Paweł Cibis 12 maja 2007

Zależność. przyczynowo-skutkowa, symptomatyczna, pozorna (iluzoryczna),

Statystyka. Wykład 9. Magdalena Alama-Bućko. 24 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 24 kwietnia / 34

Metody Ilościowe w Socjologii

Metody i analiza danych

STATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2

Analiza Statystyczna

parametrów strukturalnych modelu = Y zmienna objaśniana, X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających,

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

Regresja wieloraka Ogólny problem obliczeniowy: dopasowanie linii prostej do zbioru punktów. Najprostszy przypadek - jedna zmienna zależna i jedna

ANALIZA DYNAMIKI DOCHODU KRAJOWEGO BRUTTO

Statystyka. Wykład 8. Magdalena Alama-Bućko. 10 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 10 kwietnia / 31

Statystyka. Wykład 9. Magdalena Alama-Bućko. 7 maja Magdalena Alama-Bućko Statystyka 7 maja / 40

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

Metoda najmniejszych kwadratów

TABELE I WYKRESY W EXCELU I ACCESSIE

Ekonometria. Weryfikacja modelu. Paweł Cibis 6 kwietnia 2006

Statystyka opisowa. Wykład V. Regresja liniowa wieloraka

TABELE I WYKRESY W EXCELU I ACCESSIE

Testowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona;

1. Eliminuje się ze zbioru potencjalnych zmiennych te zmienne dla których korelacja ze zmienną objaśnianą jest mniejsza od krytycznej:

Liniowy model ekonometryczny Metoda najmniejszych kwadratów Laboratorium 1.

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu

K wartość kapitału zaangażowanego w proces produkcji, w tys. jp.

Najmniejszą możliwą macierzą jest macierz 1 x 2 lub 2 x 1 składająca się z dwóch przyległych komórek.

opracował: Patryk Besler

Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych

EKONOMETRIA. Prof. dr hab. Eugeniusz Gatnar.

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 7

Testowanie hipotez statystycznych związanych ą z szacowaniem i oceną ą modelu ekonometrycznego

REGRESJA (postać liniowa funkcji) - ROZWIĄZANIA Komentarze kursywą, rozwiązania oraz treści zadań pismem prostym.

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 5

Ekonometria. Modele dynamiczne. Paweł Cibis 27 kwietnia 2006

Statystyka. Wykład 8. Magdalena Alama-Bućko. 23 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 23 kwietnia / 38

Regresja i Korelacja

Statystyka w zarzadzaniu / Amir D. Aczel, Jayavel Sounderpandian. Wydanie 2. Warszawa, Spis treści

t y x y'y x'x y'x x-x śr (x-x śr)^2

Wielowymiarowa analiza regresji. Regresja wieloraka, wielokrotna

WEKTORY I MACIERZE. Strona 1 z 11. Lekcja 7.

Analiza współzależności zjawisk

Analiza składowych głównych. Wprowadzenie

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

Ekonometria. Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego Estymator KMNK. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej

Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji.

Analiza Współzależności

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI REGRESJA LINIOWA

Arkusz kalkulacyjny MS Excel

Uczelnia Łazarskiego. Sylabus. 1. Nazwa przedmiotu EKONOMETRIA 2. Kod przedmiotu

Excel. Zadania. Nazwisko:

Analiza wariancji w analizie regresji - weryfikacja prawdziwości przyjętego układu ograniczeń Problem Przykłady

Excel wykresy niestandardowe

7.4 Automatyczne stawianie prognoz

Arkusz strona zawierająca informacje. Dokumenty Excela są jakby skoroszytami podzielonymi na pojedyncze arkusze.

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

JAK PROSTO I SKUTECZNIE WYKORZYSTAĆ ARKUSZ KALKULACYJNY DO OBLICZENIA PARAMETRÓW PROSTEJ METODĄ NAJMNIEJSZYCH KWADRATÓW

MODELE LINIOWE. Dr Wioleta Drobik

X Y 4,0 3,3 8,0 6,8 12,0 11,0 16,0 15,2 20,0 18,9

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

1.1 Klasyczny Model Regresji Liniowej

Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego

Statystyka. Wykład 7. Magdalena Alama-Bućko. 16 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 16 kwietnia / 35

KARTA PRZEDMIOTU. 12. PRZEDMIOTOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA Odniesienie do kierunkowych efektów kształcenia (symbol)

Załóżmy, że obserwujemy nie jedną lecz dwie cechy, które oznaczymy symbolami X i Y. Wyniki obserwacji obu cech w i-tym obiekcie oznaczymy parą liczb

Współczynnik korelacji. Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Podstawy ekonometrii. Opracował: dr hab. Eugeniusz Gatnar prof. WSBiF

Metoda najmniejszych kwadratów

KORELACJE I REGRESJA LINIOWA

Mikroekonometria 5. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński

OPERACJE NA MACIERZACH DODAWANIE I ODEJMOWANIE MACIERZY

Niestacjonarne zmienne czasowe własności i testowanie

3. Modele tendencji czasowej w prognozowaniu

Arkusz kalkulacyjny EXCEL

EKONOMETRIA STOSOWANA PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

Odwrócimy macierz o wymiarach 4x4, znajdującą się po lewej stronie kreski:

Ekonometria ćwiczenia 3. Prowadzący: Sebastian Czarnota

Zadanie 1. a) Przeprowadzono test RESET. Czy model ma poprawną formę funkcyjną? 1

Przykład 2. Stopa bezrobocia

Stosowana Analiza Regresji

Ćwiczenia nr 4. Arkusz kalkulacyjny i programy do obliczeń statystycznych

str. 1 Excel ćwiczenia 1 Podstawy użytkowania komputerów

Podstawowe operacje na macierzach

Ćwiczenie: Wprowadzenie do obsługi programu statystycznego SAS Enterprise Guide. Statystyka opisowa w SAS Enterprise Guide.

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

e) Oszacuj parametry modelu za pomocą MNK. Zapisz postać modelu po oszacowaniu wraz z błędami szacunku.

Wykład Centralne twierdzenie graniczne. Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu

Zastosowanie Excela w matematyce

Agnieszka Nowak Brzezińska

Wprowadzenie do programu Mathcad 15 cz. 1

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 14

Ekonometria egzamin 07/03/2018

Baltie 3. Podręcznik do nauki programowania dla klas I III gimnazjum. Tadeusz Sołtys, Bohumír Soukup

Transkrypt:

Modele regresji wielorakiej - dobór zmiennych, szacowanie Paweł Cibis pawel@cibis.pl 1 kwietnia 2007

1 Współczynnik zmienności Współczynnik zmienności wzory Współczynnik zmienności funkcje 2 Korelacja liniowa wzory Korelacja liniowa funkcje Excela Korelacja liniowa funkcja Excela Korelacja liniowa Analiza Danych Korelacja liniowa Uzupełnianie przez transpozycję 3 wzór 4 Literatura

Współczynnik zmienności wzory Współczynnik zmienności funkcje 1 Współczynnik zmienności Współczynnik zmienności wzory Współczynnik zmienności funkcje 2 Korelacja liniowa wzory Korelacja liniowa funkcje Excela Korelacja liniowa funkcja Excela Korelacja liniowa Analiza Danych Korelacja liniowa Uzupełnianie przez transpozycję 3 wzór 4 Literatura

Współczynnik zmienności wzory Współczynnik zmienności funkcje Współczynniki zmienności V j = s j x j W j = 2 max x j min x j max x j + min x j V j < V

Współczynnik zmienności wzory Współczynnik zmienności funkcje Współczynniki zmienności funkcje Excela s j = ODCH.STANDARD.POPUL(zakres) x j = ŚREDNIA(zakres) max x j = MAX(zakres) min x j = MIN(zakres)

Współczynnik zmienności wzory Współczynnik zmienności funkcje Współczynniki zmienności funkcje Excela

Korelacja liniowa wzory Korelacja liniowa funkcje Excela Macierz korelacji funkcja Excela Macierz korelacji Analiza Danych Macierz korelacji Uzupełnianie przez transpozycję 1 Współczynnik zmienności Współczynnik zmienności wzory Współczynnik zmienności funkcje 2 Korelacja liniowa wzory Korelacja liniowa funkcje Excela Korelacja liniowa funkcja Excela Korelacja liniowa Analiza Danych Korelacja liniowa Uzupełnianie przez transpozycję 3 wzór 4 Literatura

Pearsona Korelacja liniowa wzory Korelacja liniowa funkcje Excela Macierz korelacji funkcja Excela Macierz korelacji Analiza Danych Macierz korelacji Uzupełnianie przez transpozycję r xy = ni=1 (x i x) (y i ȳ) Cov (X, Y ) ni=1 (x i x) 2 = n 2 i=1 (y i ȳ) s x s y H 0 :r xy = 0 H 1 :r xy 0 lub H 1 :r xy < 0 lub H 1 :r xy > 0 t = r xy n 2 1 rxy 2

Korelacja liniowa wzory Korelacja liniowa funkcje Excela Macierz korelacji funkcja Excela Macierz korelacji Analiza Danych Macierz korelacji Uzupełnianie przez transpozycję funkcje Excela r xy = WSP.KORELACJI(zakres 1;zakres 2) x = MODUŁ.LICZBY(zmienna) x = PIERWIASTEK(zmienna) t α = ROZKŁAD.T.ODW(alfa;n 2) H 1 obustronna t α = ROZKŁAD.T.ODW(2*alfa;n 2) H 1 jednostronna

Korelacja liniowa wzory Korelacja liniowa funkcje Excela Macierz korelacji funkcja Excela Macierz korelacji Analiza Danych Macierz korelacji Uzupełnianie przez transpozycję Macierz współczynników korelacji funkcja Excela 1 Zapisz wartości obserwacji zmiennych w sąsiednich kolumnach (w pierwszej zmienną objaśnianą, o ile istnieje taka potrzeba) 2 Znajdź pusty fragment arkusza o wymiarach N na N, gdzie N to liczba wszystkich zmiennych 3 W lewej górnej komórce arkusza wpisz funkcję =WSP.KORELACJI() pierwszy argument to zakres obserwacji pierwszej zmiennej, drugi to zakres obserwacji zmiennej o numerze odpowiadającym numerowi wiersza budowanej macierzy (w tym przypadku jest to również pierwsza zmienna) 4 Najedź kursorem na drugi argument w formule i naciśnij F4 (blokowanie zakresów) 5 Powtarzaj kroki 3. i 4. w następnych wierszach tej kolumny, zaznaczając zakresy obserwacji kolejnych zmiennych (pierwszy zakres pozostaje bez zmian w całej kolumnie) 6 Zaznacz otrzymany w ten sposób wektor kolumnowy i rozciągnij zakres w prawo, aby utworzyć macierz N na N

Korelacja liniowa wzory Korelacja liniowa funkcje Excela Macierz korelacji funkcja Excela Macierz korelacji Analiza Danych Macierz korelacji Uzupełnianie przez transpozycję Macierz współczynników korelacji funkcja Excela

Korelacja liniowa wzory Korelacja liniowa funkcje Excela Macierz korelacji funkcja Excela Macierz korelacji Analiza Danych Macierz korelacji Uzupełnianie przez transpozycję Macierz współczynników korelacji Analiza Danych 1 Jeżeli w menu Narzędzia nie ma opcji Analiza Danych..., doinstaluj ją (Narzędzia/Dodatki...) 2 Zapisz wartości obserwacji zmiennych w sąsiednich kolumnach (w pierwszej zmienną objaśnianą, o ile istnieje taka potrzeba) 3 Narzędzia/Analiza Danych.../Korelacja zaznacz odpowiedni zakres wejściowy (macierz obserwacji wszystkich zmiennych) jeżeli w zakresie zaznaczone zostały też nagłówki, wybierz opcję Tytuły w pierwszym wierszu wybierz opcję wyścia (w przypadku wyboru pola Zakres zaznaczonym polem będzie lewy górny róg podsumowania pamiętaj, by poniżej i na lewo od tego pola było odpowiednio dużo wolnego miejsca)

Korelacja liniowa wzory Korelacja liniowa funkcje Excela Macierz korelacji funkcja Excela Macierz korelacji Analiza Danych Macierz korelacji Uzupełnianie przez transpozycję Macierz współczynników korelacji Analiza Danych

Korelacja liniowa wzory Korelacja liniowa funkcje Excela Macierz korelacji funkcja Excela Macierz korelacji Analiza Danych Macierz korelacji Uzupełnianie przez transpozycję Macierz współczynników korelacji Uzupełnianie przez transpozycję 1 Dany jest dolny lub górny trójkąt macierzy współczynników korelacji 2 Zaznacz najmniejszy prostokątny zakres komórek zawierający cały trójkąt i naciśnij CTRL+C 3 Kliknij w lewy górny róg pustego obszaru o rozmiarze N na N, gdzie N to ilość zmiennych w macierzy współczynników korelacji (N+1 na N+1 gdy są nagłówki) 4 Edycja/Wklej specjalnie.../wartości + Transpozycja 5 Kliknij w lewą górną komórkę danego na początku trójkąta 6 Edycja/Wklej specjalnie.../wartości + Pomijaj puste 7 Usuń elementy z pomocniczego trójkąta

Korelacja liniowa wzory Korelacja liniowa funkcje Excela Macierz korelacji funkcja Excela Macierz korelacji Analiza Danych Macierz korelacji Uzupełnianie przez transpozycję Macierz współczynników korelacji Uzupełnianie przez transpozycję

Korelacja liniowa wzory Korelacja liniowa funkcje Excela Macierz korelacji funkcja Excela Macierz korelacji Analiza Danych Macierz korelacji Uzupełnianie przez transpozycję Macierz współczynników korelacji Uzupełnianie przez transpozycję

wzór 1 Współczynnik zmienności Współczynnik zmienności wzory Współczynnik zmienności funkcje 2 Korelacja liniowa wzory Korelacja liniowa funkcje Excela Korelacja liniowa funkcja Excela Korelacja liniowa Analiza Danych Korelacja liniowa Uzupełnianie przez transpozycję 3 wzór 4 Literatura

wzór wzór R = 1 detr* detr

wzór detr = WYZNACZNIK.MACIERZY(zakres)

wzór obszar niespójny Łatwy sposób obliczenia współczynnika korelacji wielorakiej, gdy zmienne, dla których jest on wyliczany nie sąsiadują ze sobą w macierzy korelacji (podpunkt c z laborek): 1 Skopiuj macierz korelacji wszelkie operacje będą przeprowadzane na kopii, by nie zniszczyć oryginalnych wartości. Zadbaj o to, by pierwszą ze zmiennych macierzy była zmienna objaśniana 2 Dla zwiększenia czytelności zaznacz kolorem wszystkie jedynki na przekątnej oraz współczynniki korelacji pomiędzy zmiennymi, dla których obliczany będzie współczynnik korelacji wielorakiej 3 W miejsce wszystkich pozostałych współczynników wstaw zera 4 Oblicz wyznacznik całej nowej macierzy 5 Oblicz wyznacznik nowej macierzy z pominięciem pierwszej kolumny i pierwszego wiersza 6 Pierwszy wynik to detr*, drugi to detr 7 Oblicz współczynnik korelacji wielorakiej

wzór obszar niespójny

wzór REGLINP(zmienna Y;zmienne X;stała;statystyka) I wiersz oceny parametrów (UWAGA: wyraz wolny jest zawsze ostatni, a pozostałe parametry są w odwrotnej kolejności niż odpowiadajace im zmienne w macierzy obserwacji!) II wiersz błędy średnie ocen parametrów strukturalnych (S(b i )) III wiersz R 2 i standardowy błąd oceny zmiennej objaśnianej (S e ) V wiersz, I kolumna wyjaśniona suma kwadratów odchyleń V wiersz, II kolumna suma kwadratów reszt

wzór

wzór Postępujemy podobnie jak przy regresji liniowej z jedną zmienną objaśniającą, ale zaznaczamy całą macierz zmiennych objaśniajacych jako zakres wejściowy X oraz pole Składniki resztowe. Objaśnienia: Błąd standardowy (statystyki regresji) standardowy błąd oceny zmiennej objaśnianej (S e ) Przecięcie wyraz wolny Współczynniki oceny parametrów strukturalnych modelu Błąd standardowy (tabela ze współczynnikami) błędy średnie ocen parametrów strukturalnych (S(b i )) Przewidywane Y wartości teoretyczne zmiennej objaśnianej Składniki resztowe reszty modelu

wzór

Estymacja Standardowy błąd oceny wzór S e = ni=1 e 2 i n m 1 jest to pierwiastek kwadratowy z wariancji składnika resztowego (S 2 e ), która jest estymatorem wariancji składnika losowego; informuje o przeciętnych odchyleniach wartości empirycznych (rzeczywistych) zmiennej objaśnianej od jej wartości teoretycznych, wyliczonych z modelu; inaczej o ile, średnio rzecz biorąc, model myli się przy szacowaniu wartości zmiennej objaśnianej (wielkość tej pomyłki wyrażona jest w jednostkach tej zmiennej).

wzór Estymacja Błędy średnie ocen parametrów strukturalnych S (b i ) = V (b i ) V (b i ) to wariancja estymatora parametru strukturalnego (b i ) element z i-tego wiersza i i-tej kolumny macierzy wariancji i kowariancji estymatorów parametrów strukturalnych D 2 (b); informuje, o ile mogłaby się wahać ocena parametru strukturalnego (b i ), gdybyśmy mogli pobrać inną próbę o tej samej liczebności; inaczej o ile jednostek wartość oceny b i różni się od rzeczywistej wartości paremtru β i.

1 Współczynnik zmienności Współczynnik zmienności wzory Współczynnik zmienności funkcje 2 Korelacja liniowa wzory Korelacja liniowa funkcje Excela Korelacja liniowa funkcja Excela Korelacja liniowa Analiza Danych Korelacja liniowa Uzupełnianie przez transpozycję 3 wzór 4 Literatura

Literatura Strahl D., Sobczak E., Markowska M., Bal-Domańska B. Modelowanie ekonometryczne z Excelem. Wrocław: AE 2004.. Metody, przykłady, zadania. Red. J. Dziechciarz. Wrocław: AE 2002.. Metody i analiza problemów ekonomicznych. Red. K. Jajuga. Wrocław: AE 1999.