Narzędzia statystyczne i ekonometryczne. Wykład 1. dr Paweł Baranowski



Podobne dokumenty
Metody Ilościowe w Socjologii

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 7

Ekonometria. Zajęcia

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 16 zaliczenie z oceną

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 5

Statystyka matematyczna i ekonometria

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu

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

Statystyka matematyczna dla leśników

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

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka

Weryfikacja hipotez statystycznych

t y x y'y x'x y'x x-x śr (x-x śr)^2

Wykład 3 Hipotezy statystyczne

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

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

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

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

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja)

Adam Kirpsza Zastosowanie regresji logistycznej w studiach nad Unią Europejska. Anna Stankiewicz Izabela Słomska

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

Metoda najmniejszych kwadratów

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 8

MODELE LINIOWE. Dr Wioleta Drobik

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA (wykład 2) Dariusz Gozdowski

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

Testowanie hipotez statystycznych.

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

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

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 9

Metody statystyczne w socjologii SYLABUS A. Informacje ogólne Opis

Statystyka opisowa. Wykład V. Regresja liniowa wieloraka

Inżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki. przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi. semestr zimowy

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka Katarzyna Rosiak-Lada

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Przykład 1. (A. Łomnicki)

3. Modele tendencji czasowej w prognozowaniu

BADANIE POWTARZALNOŚCI PRZYRZĄDU POMIAROWEGO

STATYSTYKA MATEMATYCZNA, LISTA 3

Mikroekonometria 13. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński

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

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

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

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics 2, 2, 0, 0, 0

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Ekonometria. Prognozowanie ekonometryczne, ocena stabilności oszacowań parametrów strukturalnych. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej

Statystyka SYLABUS A. Informacje ogólne

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

Błędy przy testowaniu hipotez statystycznych. Decyzja H 0 jest prawdziwa H 0 jest faszywa

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne

przedmiotu Nazwa Pierwsza studia drugiego stopnia

Testowanie hipotez statystycznych.

Przykład 2. Stopa bezrobocia

Wprowadzenie do teorii ekonometrii. Wykład 1 Warunkowa wartość oczekiwana i odwzorowanie liniowe

166 Wstęp do statystyki matematycznej

Analiza niepewności pomiarów

Testowanie hipotez statystycznych

Proces modelowania zjawiska handlu zagranicznego towarami

Statystyka i Analiza Danych

Imię, nazwisko i tytuł/stopień KOORDYNATORA przedmiotu zatwierdzającego protokoły w systemie USOS Jacek Marcinkiewicz, dr

Uniwersytet w Białymstoku Wydział Ekonomiczno-Informatyczny w Wilnie SYLLABUS na rok akademicki 2010/2011

WYKŁAD 8 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Suwałkach SYLLABUS na rok akademicki 2014/2015

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

Własności statystyczne regresji liniowej. Wykład 4

Kolokwium ze statystyki matematycznej

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Matematyka i statystyka matematyczna dla rolników w SGGW WYKŁAD 9. TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH cd.

Wykład 3 Testowanie hipotez statystycznych o wartości średniej. średniej i wariancji z populacji o rozkładzie normalnym

WYKŁAD 8 ANALIZA REGRESJI

Analiza autokorelacji

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Testowanie hipotez statystycznych

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

Nieliniowe. Liniowe. Nieliniowe. Liniowe. względem parametrów. Linearyzowane. sensu stricto

Testowanie hipotez statystycznych.

Testowanie hipotez statystycznych

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

Statystyka i opracowanie danych- W 8 Wnioskowanie statystyczne. Testy statystyczne. Weryfikacja hipotez statystycznych.

Idea. θ = θ 0, Hipoteza statystyczna Obszary krytyczne Błąd pierwszego i drugiego rodzaju p-wartość

Założenia do analizy wariancji. dr Anna Rajfura Kat. Doświadczalnictwa i Bioinformatyki SGGW

KORELACJE I REGRESJA LINIOWA

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

Rozkłady statystyk z próby

Testowanie hipotez. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Testowanie hipotez 1 / 25

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

BADANIE POWTARZALNOŚCI PRZYRZĄDU POMIAROWEGO

Data wydruku: Dla rocznika: 2015/2016. Opis przedmiotu

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI REGRESJA LINIOWA

Transkrypt:

Narzędzia statystyczne i ekonometryczne Wykład 1 dr Paweł Baranowski

Informacje organizacyjne Wydział Ek-Soc, pok. B-109 pawel@baranowski.edu.pl Strona: baranowski.edu.pl (w tym materiały) Konsultacje: PIĄTEK 13.15-14.50 (P) PONIEDZIAŁEK 16.30-18.00 (N) + dodatkowe

Literatura obowiązkowa Aczel A. (2011), Statystyka w zarządzaniu. Pełny wykład, WN PWN, Warszawa. Maddala G.S. (2008), Ekonometria, WN PWN, Warszawa. Uzupełnieniem wykładów będzie samodzielna praca i lektura fragmentów ww. książek. Lektura jest obowiązkowa (zajęcia to ok. 30% ECTS)

Zaliczenie Kolokwium z całości materiału (70%) Mini-badanie z użyciem metod poznanych na zajęciach + obrona (30%) Szczegóły nieco później Bardziej praktyczne zastosowania i intuicja niż sucha teoria (ale pewnych elementów teorii nie unikniemy) Aktywność = dodatkowe punkty (do 10%)

Po co metody ilościowe? Coraz łatwiejszy dostęp do danych, łatwa obróbka przy pomocy komputera Analizy bardziej obiektywne niż sam opis Możliwość formalnego testowania (dziś ) Możliwość określenia ile oczywiście również mają ograniczenia i wady!

Przykłady Jak dźwignia finansowa wpływa na zysk (analiza korelacji i regresji) Czy spółki giełdowe mają lepsze wyniki finansowe niż pozostałe? (test równości średnich) Czy występuje efekt stycznia? (test istotności) Kto nie spłaci kredytu? Ile wynosi p-stwo default? (regresja logistyczna) Ile wyniesie dług publiczny w 2014? (prognozowanie, analiza trendu)

Część I Aczel: s. 186-198, 265-274, 340, 353-358 + przypomnienie r. 3 i r. 4 TESTY STATYSTYCZNE PRZYPOMNIENIE I INTUICJA

CZY ŚREDNIA JEST RÓWNA 15? Wartość oczekiwana (populacja generalne) I próbka Czy 10 może być (statystycznie) równe 12? 15? 11? 3?

Estymacja Szacowanie nieznanego parametry na podstawie próby; szacujemy - czyli zawsze popełnimy błąd [nieunikniony ] Ile wynosi średnia z losowo wybranej próby jeśli wiemy, że średnia z populacji wynosi 10? (dodatkowo np. znamy odchylenie standardowe, ale to mniej istotne )

5,05 5,32 5,59 5,86 6,13 6,4 6,67 6,94 7,21 7,48 7,75 8,02 8,29 8,56 8,83 9,1 9,37 9,64 9,98 10,17 10,45 10,72 10,99 11,26 11,53 11,8 12,07 12,34 12,61 12,88 13,15 13,42 13,69 13,96 14,23 14,5 14,77 15,04 Średnia z próby rozkład (normalny lub t-studenta) 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0

Testowanie hipotez H0: wartość oczekiwana z populacji A = 10 (w skrócie: μ A = 10) H1: wartość oczekiwana z populacji A 10 (ewentualnie: > albo <)

Wartość krytyczna, błąd I i II rodzaju SĘDZIA Anna Maria Wesołowska Przestępca Sędzia NIEWINNY WINNY NIEWINNY Błąd II rodz. WINNY Błąd I rodz. Jak ustalić granicę skazania? (czyli: wartość krytyczną)

To samo dla hipotez Takie same błędy popełniamy podczas weryfikacji (testowania) hipotez Błąd I rodzaju = poziom istotności (wielkość tego błędu zakładamy) Prawdziwy świat Test statystyczny H0 H1 H0 Błąd II rodz. H1 Błąd I rodz.

Testowanie hipotez (2) H0: wartość oczekiwana z populacji A = wartość oczekiwana z populacji B (w skrócie: μ A = μ B ) H1: wartość oczekiwana z populacji A wartość oczekiwana z populacji B (ewentualnie: > albo <)

Część II Maddala, rozdz. 3.1, 3.2, 3.4, 3.9 LINIOWA REGRESJA

Wydatki a dochody 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000

Specyfikacja Liniowa postać zależności [TYPOWE] Wyraz wolny [TYPOWE] Dochody wpływają na wydatki (a nie odwrotnie) Zależność statystyczna [TYPOWE] y i = α 0 + α 1 x i + ε i Zmienna endogeniczna, egzogeniczna, skł.los

Składnik losowy Wahania czysto losowe Pominięte zmienne - wszystko co wpływa na y, a nie da się opisać za pomocą x Błędy pomiaru zmiennej y Założenia dot. składnika losowego

Składnik losowy - założenia Maddala (2008, s. 100): 1) Wartość oczekiwana = 0 2) Jednakowa wariancja 3) Niezależność po obserwacjach 4) Niezależność składnika los. i zmiennej ezgo- 5) Normalność

Jak poprowadzić prostą? 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000

Metod najmniejszych kwadratów y i = α 0 + α 1 x i + ε i Szukamy takich a0 i a1 (oszacowania): i (y i a 0 a 1 x i ) 2 min

Jak poprowadzić prostą? 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000

Wzór macierzowy a 0 a 1 = X T X 1 X T y NIE UCZCIE SIĘ NIEPOTRZEBNYCH WZORÓW!!!

Interpretacja y i = a 0 + a 1 x i Jeśli x wzrośnie o 1 jedn., to y wzrośnie o a1 jednostek (ceteris paribus)

Regresja c.d. Ilość stopni swobody np. regresja dla 1 obserwacji, 2 obserwacji Zależność nieliniowa, ale liniowa względem parametrów y i = α 0 + α 1 x i + ε i y i = f y i x i = g(x i )

N=1 K=2 2,5 2 1,5 1 0,5 0 0 500 1000 1500 2000 2500

N=2 K=2 2,5 2 1,5 1 0,5 0 0 500 1000 1500 2000 2500

Funkcja wykładnicza zamiast prostej 4500 4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000

Dopasowanie, test istotności Czy dochody istotnie wpływają na wydatki? (czyli: czy parametr α 1 = 0???) test t-studenta Jak dobrze dopasowane jest równanie? R 2 R 2 skorygowany SE

Dziękuję za uwagę