Weryfikacja modelu. ( ) Założenia Gaussa-Markowa. Związek pomiędzy zmienną objaśnianą a zmiennymi objaśniającymi ma charakter liniowy

Podobne dokumenty
16, zbudowano test jednostajnie najmocniejszy dla weryfikacji hipotezy H

TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego).

Ćwiczenia 11_12 KLASYCZNY MODEL REGRESJI LINIOWEJ

( ) ( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( ) 2. r s. ( i. REGRESJA (jedna zmienna) e s = + Y b b X. x x x n x. cov( (kowariancja) = (współczynnik korelacji) = +

Proces modelowania zjawiska handlu zagranicznego towarami

Budowa modelu i testowanie hipotez

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

Model 1: Estymacja KMNK z wykorzystaniem 32 obserwacji Zmienna zależna: st_g

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

4. Średnia i autoregresja zmiennej prognozowanej

Outsourcing a produktywność pracy w polskich przedsiębiorstwach. Anna Grześ Zakład Zarządzania Uniwersytet w Białymstoku

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka - W 9 Testy statystyczne testy zgodności. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

Przykład 2. Stopa bezrobocia

Metoda najmniejszych kwadratów

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

Weryfikacja hipotez statystycznych

Statystyka opisowa. (n m n m 1 ) h (n m n m 1 ) + (n m n m+1 ) 2 +1), gdy n jest parzyste

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

Zadanie 1 1. Czy wykresy zmiennych sugerują, że zmienne są stacjonarne. Czy występuje sezonowość?

STUDIA I STOPNIA EGZAMIN Z EKONOMETRII

Testy adaptacyjne dla problemu k prób

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI. Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Weryfikacja hipotez statystycznych

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

Wykład 6. Klasyczny model regresji liniowej

Ekonometria I Weryfikacja: współliniowość i normalność. Dr Michał Gradzewicz Szkoła Główna Handlowa w Warszawie

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

$y = XB KLASYCZNY MODEL REGRESJI LINIOWEJ Z WIELOMA ZMIENNYMI NIEZALEŻNYMI

Niestacjonarne zmienne czasowe własności i testowanie

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

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5

PROGNOZOWANIE WIELKOŚCI WYDOBYCIA WĘGLA KAMIENNEGO W GÓRNOŚLĄSKIM ZAGŁĘBIU WĘGLOWYM Z UŻYCIEM LINIOWEJ FUNKCJI REGRESJI

Ekonometria. Zajęcia

dev = y y Miary położenia rozkładu Wykład 9 Przykład: Przyrost wagi owiec Odchylenia Mediana próbkowa: Przykłady Statystyki opisowe Σ dev i =?

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

Temat: BADANIE NIEZALEśNOŚCI DWÓCH CECH JAKOŚCIOWYCH TEST CHI KWADRAT. Anna Rajfura 1

Modelowanie rynków finansowych

Ekonometria. Ćwiczenia nr 3. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej

Porównanie wielu rozkładów normalnych

Statystyka opisowa. Wykład V. Regresja liniowa wieloraka

k k M. Przybycień Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Wykład 13-2

OPIEKUN MEDYCZNY 15:00-15:45 SPOTKANIE ORGANIZACYJNE 15:45-16:30 OPIEKA NAD OSOBĄ CHORĄ 16:30-17:15 OPIEKA NAD OSOBĄ CHORĄ PIĄTEK.

Value at Risk (VaR) Jerzy Mycielski WNE. Jerzy Mycielski (Institute) Value at Risk (VaR) / 16

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5. 2 listopada 2009

Testy post-hoc. Wrocław, 6 czerwca 2016

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Temat: Badanie niezależności dwóch cech jakościowych test chi-kwadrat

Metody Ekonometryczne

Podstawowe pojcia. Metody probabilistyczne i statystyka Wykład 7: Statystyka opisowa. Rozkłady prawdopodobiestwa wystpujce w statystyce.

Wprowadzenie Testy własności składnika losowego. Diagnostyka modelu. Część 1. Diagnostyka modelu

Testowanie hipotez statystycznych.

Szymon Bargłowski, sb39345 MODEL. 1. Równania rozpatrywanego modelu: 1 PKB t = a 1 a 2 E t a 3 Invest t 1

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

Porównanie modeli statystycznych. Monika Wawrzyniak Katarzyna Kociałkowska

EKONOMETRIA STOSOWANA PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

Wokół testu Studenta 1. Wprowadzenie Rozkłady prawdopodobieństwa występujące w testowaniu hipotez dotyczących rozkładów normalnych

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

... i statystyka testowa przyjmuje wartość..., zatem ODRZUCAMY /NIE MA POD- STAW DO ODRZUCENIA HIPOTEZY H 0 (właściwe podkreślić).

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 9 i 10 - Weryfikacja hipotez statystycznych

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 15-16

BADANIE POWTARZALNOŚCI PRZYRZĄDU POMIAROWEGO

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

Ekonometria. Modele dynamiczne. Paweł Cibis 27 kwietnia 2006

Model 1: Estymacja KMNK z wykorzystaniem 4877 obserwacji Zmienna zależna: y

Statystyka matematyczna dla leśników

Statystyka w przykładach

Projekt zaliczeniowy z Ekonometrii i prognozowania Wyższa Szkoła Bankowa w Toruniu 2014/2015

Testowanie hipotez. Hipoteza prosta zawiera jeden element, np. H 0 : θ = 2, hipoteza złożona zawiera więcej niż jeden element, np. H 0 : θ > 4.

Ekonometria. Własności składnika losowego. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD października 2009

Projekt zaliczeniowy z Ekonometrii i prognozowania Wyższa Szkoła Bankowa w Toruniu 2017/2018

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1

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

Prawdopodobieństwo i statystyka

Twierdzenia graniczne:

Wykład 5 Teoria eksperymentu

SIMR 2017/18, Statystyka, Przykładowe zadania do kolokwium - Rozwiązania

PRZEDZIAŁY UFNOŚCI. Niech θ - nieznany parametr rozkładu cechy X. Niech α będzie liczbą z przedziału (0, 1).

GAL 80 zadań z liczb zespolonych

1. Wnioskowanie statystyczne. Ponadto mianem statystyki określa się także funkcje zmiennych losowych o

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1

Ekonometria. Modelowanie zmiennej jakościowej. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej

Statystyka matematyczna i ekonometria

Testowanie hipotez. H 1 : µ 15 lub H 1 : µ < 15 lub H 1 : µ > 15

Stosowana Analiza Regresji

16 Przedziały ufności

Statystyka matematyczna. Wykład III. Estymacja przedziałowa

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

STATYSTYKA MATEMATYCZNA, LISTA 3

Wstęp do probabilistyki i statystyki. Wykład 4. Statystyki i estymacja parametrów

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

Wykład 2 Hipoteza statystyczna, test statystyczny, poziom istotn. istotności, p-wartość i moc testu

Rozkład Gaussa i test χ2

Parametryczne Testy Istotności

Transkrypt:

Wryfkacja modlu. Założa Gaussa-Markowa Zwązk pomędzy zmą objaśaą a zmym objaśającym ma charaktr lowy x, x,, K x k Wartośc zmych objaśających są ustalo ( są losow ε. Składk losow dla poszczgólych wartośc zmych objaśających mają rozkład ormaly o wartośc oczkwaj zro stałj waracj N 0,δ ε y ( Składk losow są z sobą skorlowa.

Tst ormalośc (tst 6 Davda-Hllwga. Składk losowy ma rozkład ma rozkład ormaly N( 0; Sε Kostruujmy cl, dzląc odck [0,] a rozłączych odcków o długośc /. Wyzaczamy wartośc dystrybuaty hpottyczj rszt modlu F( sprawdzamy, do których cl wpadają. 3 Wyzaczamy lczbę pustych cl k Obszar krytyczy tstu jst dwustroy [0, k ] U [k, -]

Produkcja x Zużyc surowca y 8 3 yˆ 7,4 +, 4 x 3 4 4 7 5 5 8 6 0 0 7 Źródło Grń J., Statystyka matmatycza. Modl zadaa, PWN, Warszawa 976. s urow c 5 0 5 0 0 3 4 5 6 7 8 produkcja

yˆ 7,4 +, 4 x Produkcja x Zużyc Surowca y Przwdywa zużyc surowca Rszty 8 9,57 -,57 3,7,9 3 4 3,86 0,4 4 7 6,00,00 5 8 8,4-0,4 ŷ 0 - - Rozkład rszt 0 4 6 8 produkcja 6 0 0,9-0,9 7,43-0,43

Produkcja x Zużyc Surowca y Przwdywa zużyc surowca Rszty ŷ Sε, 0 Stad. rszty. Dystrybuata Nr cl F S ε 8 9,57 -,57 -,65 0,049 3,7,9,35 0,9 7 3 4 3,86 0,4 0,5 0,56 4 4 7 6,00,00,05 0,853 6 5 8 8,4-0,4-0,5 0,44 4 6 0 0,9-0,9-0,30 0,38 3 7,43-0,43-0,45 0,36 3,00 0,858 dystrybuata 0,75 0,57 0,49 0,86 0,43 0 0 3 4 5 6 7 8 produkcja

H Składk losowy ma rozkład ma rozkład ormaly N(0,.0 0 Lczba pustych cl k Dla α0,05 Obszar krytyczy [0] U [4, 6] K [0] U [4, 6] N ma podstaw do odrzucamy hpotzy H0

Tst ormalośc dla dużj lczby obsrwacj TEST χ Składk losowy ma rozkład ma rozkład ormaly N( 0; Sε χ r ( p p - rozkład χ ( r, r - lczba klas szrgu rozdzlczgo, -lość obsrwacj w -tj klas, 5(8 p -prawdopodobństwo hpottycz zaobsrwowaa wartośc składka losowgo -w -tj klas. Obszar krytyczy

Przykład Stopa bzroboca okrs Stopa okrs Stopa bzroboca bzroboca sty-98 0,7 sty-00 3,7 lut-98 0,6 lut-00 4 mar-98 0,4 mar-00 4 kw-98 0 kw-00 3,8 maj-98 9,7 maj-00 3,6 cz-98 9,6 cz-00 3,6 lp-98 9,6 lp-00 3,8 s-98 9,5 s-00 3,9 wrz-98 9,6 wrz-00 4 paź-98 9,7 paź-00 4, ls-98 9,9 ls-00 4,5 gru-98 0,4 gru-00 5 sty-99,4 Sty-0 5,7 lut-99,9 lut-0 5,9 mar-99 mar-0 6, kw-99,8 maj-99,6 cz-99,6 lp-99,8 s-99,9 wrz-99, paź-99, ls-99,5 gru-99 3

Stopa bzroboca 8,00 6,00 4,00,00 0,00 8,00 6,00 4,00,00 0,00 y t,88647 + 0,76354 yt + 0,56408 yt 0 + 0,38394 π cos t 6 + ε

rszty stad. rszty stad. rszty stad. rszty stad. -,94-0,5 0,6,33 -,90-0,47 0,7,34 -,75-0,47 0,9,45 -, -0,39 0,9,63 -, -0,33 0,30,77-0,97-0,8 0,45,5-0,88-0,6 0,73,54 7-0,86-0,8 0,86-0,83-0,8 0,93-0,79-0,4 0,96-0,73 0,08,0-0,66 0,09,07-0,63 0,6-0,6 0,9-0,60 0,4 5-0,55 6 3,5,5 0,75 0-0,75 -,5 -,5 Std. składk rsztow 0 0 0 30 40 50 60

Klasa od do Φ x p Φ( x Φ( x ( p ( p p ( -0,54903 6 0,9075 0,9075 5,089 0,054989-0,54903 0,5448 5 0,599 0,30745 5,7473 0,03504 0,5448,05788 0,845346 0,546 3,67 0,0966 ( +,05788 7 0,54654 8,0499 0,35009 SUMA 0,366

Tst ormalośc dla dużj lczby obsrwacj TEST χ Składk losowy ma rozkład ma rozkład ormaly N( 0; Sε r ( p χ 0,3 ( - rozkład χ r p 0,3 χ < α ( 5, 99 N ma podstaw do odrzucamy hpotzy H0

Tst ormalośc Jarqu-Bra Składk losowy ma rozkład ma rozkład ormaly JB 6 B + 4 ( B 3 - rozkład N ( 0; S χ ( gdz S, t t B t S 4 t B 4 t S 3 t 3 - waracja składka losowgo, - mara asymtr rozkładu składka losowgo, - kurtoza rozkładu składka losowgo, Obszar krytyczy

Tst ormalośc Jarqu-Bra Składk losowy ma rozkład ma rozkład ormaly N ( 0; S, ^ ^3 ^4 ^3 / S^3 ^4 / S^4 -,57,465-3,87 36,9-5,65 6,85,9,664,5 7,67 3,4,7 0,4 0,0 0,00 0,00 0,00 0,000,00,00,46,657-0,4 0,0 0,00 0,00 0,00 0,000-0,9 0,084-0,0 0,00-0,04 0,000-0,43 0,85-0,08 0,00-0, 0,00 SUMA 5,437-0,83 45,584 -, 75,555 śrda 0,777-0,76 0,7935 S 0,88 JB 7,750

Tst ormalośc Jarqu-Bra Składk losowy ma rozkład ma rozkład ormaly JB 6 B + 4 ( B 3 - rozkład N ( 0; S χ ( S gdz, t 0,777 t 3 t B 3 t S 4 t B 4 t S - waracja składka losowgo, - mara asymtr rozkładu składka losowgo, - kurtoza rozkładu składka losowgo mara spłaszcza, Obszar krytyczy

Modl 3 Estymacja KMNK z wykorzystam 39 obsrwacj 9980-0004 Zma zalża Stopa_bzroboc Błąd stadardowy HAC, szrokość oka (jądro Bartltta współczyk błąd stadardowy t-studta wartość p -------------------------------------------------------------------- cost,8383 0,58465 3,0 0,0036 *** Czas 0,0407896 0,0096663 4,450 7,96-05 *** Stopa_bzro_ 0,793 0,0597756 3,5,04-05 *** Śrd.aryt.zm.zalżj,40769 Odch.stad.zm.zalżj,00005 Suma kwadratów rszt,47756 Błąd stadardowy rszt 0,6336 Wsp. dtrm. R-kwadrat 0,98370 Skorygoway R-kwadrat 0,98796 F(, 36 794,5856 Wartość p dla tstu F,65-30 Logarytm warygodośc -,59079 Kryt. form. Akak'a 9,8457 Kryt. bays. Schwarza 4,74 Kryt. Haaa-Qua 0,9707 Autokorl.rszt - rho 0,654873 Statystyka Durba h 4,34465

Tst ormalośc Jarqu-Bra -przykład Składk losowy ma rozkład ma rozkład ormaly N( 0; S JB B + B 6 4 ( 3, 6 - rozkład χ (,6,05 > χ 0 ( 5, 99 Odrzucamy hpotzę H0

Tst ormalośc Shapro-Wlka Składk losowy ma rozkład ma rozkład ormaly N ( 0; S gdz 0 (,...,, ( ( W a, ( ( + ( _ - wartośc rszt uporządkowa maljąco a, - współczyk stablcowa przz Shapro-Wlka Obszar krytyczy

Tst ormalośc Shapro-Wlka - przykład Składk losowy ma rozkład ma rozkład ormaly 0; N ( S Odrzucamy hpotzę 0,897 ( _ ( (, + a W 0,939,897 0 05, < W 0

Tst ormalośc Shapro-Wlka - przykład Składk losowy ma rozkład ma rozkład ormaly N ( 0; S ^ stad ( (--( a a*[(-+-(] [(-śr]^ -,57,469 -,784 -,57 3,4 0,6,0,469,86,653-0,487-0,49 0,49 0,30 0,5 0,84 0,43 0,00-0,34-0,86 0,3 0,4 0,05 0,08,000,000-0,6-0,43 0 0,00-0,43 0,00 0,6 0,43 0,00-0,86 0,08,36,000,000-0,49 0,84,460,86,653 0,000 5,49 0,00, 5,49 S^ 0,776 4,9 S 0,88063

Tst ormalośc Shapro-Wlka - przykład Składk losowy ma rozkład ma rozkład ormaly 0; N ( S Odrzucamy hpotzę 0,70 5,437,95 ( _ ( (, + a W 0,803,70 0 05, < W 0

Tst ormalośc Lllfors a Składk losowy ma rozkład ma rozkład ormaly T sup x F * ( x F( x gdz F * ( x F( x - dystrybuata mprycza uormowago składka losowgo modlu - dystrybuata tortycza rozkładu N(0, Obszar krytyczy

Tst ormalośc Lllfors a - przykład Składk losowy ma rozkład ma rozkład ormaly T ( x F( 0, 9 sup F * x x ( ~ 0, P T > T 0,05 N ma podstaw do odrzuca H 0