giacomoRandazzo.it

  

Bästa artiklarna:

  
Main / Hur man beräknar f-statistik i stata

Hur man beräknar f-statistik i stata

T-testet är att testa om den okända parametern i populationen är lika med en given konstant i vissa fall, vi ska testa om koefficienten är lika med 0 - med andra ord, om den oberoende variabeln är individuellt signifikant. F-testet är att testa huruvida en grupp variabler har en effekt på y eller inte, vilket innebär att vi ska testa om dessa variabler är gemensamt signifikanta. Men i det här fallet är vi inte intresserade av deras individuella betydelse på y, vi är intresserade av deras gemensamma betydelse på y.

Deras individuella t-förhållanden är små, kanske på grund av multikollinearitet. Därför måste vi genomföra F-testet. Återstående är skillnaden mellan det faktiska y och det förutsagda y från modellen. Ju mindre SSR är, desto bättre är modellen därför. Därför kan vi dra slutsatsen att vi bör behålla dessa 3 variabler. För att hitta Critical F kan vi slå upp F-tabellen.

Jag har också hittat en bekväm webbplats för kritiskt-F-värde http: Vår F-statistik är 9. När vi beräknar F-testet måste vi se till att våra obegränsade och begränsade modeller är från samma uppsättning observationer. Vi kan kontrollera genom att titta på antalet observationer i varje modell och se till att de är desamma.

Ibland saknas värden i våra data, så det kan finnas färre observationer i den obegränsade modellen eftersom vi tar hänsyn till fler variabler än i den begränsade modellen med färre variabler. I vårt exempel är våra observationer 353 för både obegränsade och begränsade modeller. Om antalet observationer skiljer sig från, måste vi uppskatta den begränsade modellen modellerna efter att ha tappat några variabler med samma observationer som används för att uppskatta obegränsad modell den ursprungliga modellen.

Tillbaka till vårt exempel, om våra observationer var olika i de två modellerna, skulle vi göra det. Det betyder att även om ett värde av endera en variabel saknas kommer STATA inte att ta hänsyn till observationen när regressionen genereras.

Det finns ett speciellt fall av F-test som vi vill testa den övergripande betydelsen av en modell. Med andra ord vill vi veta om regressionsmodellen alls är användbar, eller så skulle vi behöva kasta ut den och överväga andra variabler.

Detta är dock sällan fallet. Det här var ett så smärtsamt och långt inlägg. Det har så många formler att jag var tvungen att göra det i Microsoft Words och sedan konvertera det till flera bilder .... Jag hoppas att jag menade. Det betyder att vi vill se om en grupp variabler ska hållas i modellen. Till skillnad från den t-fördelade klockformade kurvan är F-fördelningen sned åt höger, med det minsta värdet 0. Därför skulle vi avvisa nollhypotesen om F-statistik från formeln är större än kritisk-F från F-tabellen .

Du kommenterar med din WordPress. Du kommenterar med ditt Google-konto. Du kommenterar med ditt Twitter-konto.

Du kommenterar med ditt Facebook-konto. Meddela mig om nya kommentarer via e-post. Meddela mig om nya inlägg via e-post. Ange din e-postadress för att prenumerera på den här bloggen och få meddelanden om nya inlägg via e-post.

Skriv upp mig! Hem Om. Testa flera linjära begränsningar: Dela detta: Twitter Facebook. Så här: Som Loading ... F-test, formler, gemensamt signifikant, multipel regression, regression, begränsad modell, restriktion, Stata, obegränsad modell.

Kommentarer 0 Trackbacks 0 Lämna en kommentar Trackback. Inga kommentarer än. Inga trackbacks än. Lämna ett svar Avbryt svar Ange din kommentar här ... Fyll i dina uppgifter nedan eller klicka på en ikon för att logga in: E-post krävs Adress aldrig offentliggjord. Namn (krävs. Sök efter: Kategorier ekonometriksstatistik. Arkiv mars 2010 februari 2010. E-postprenumeration Ange din e-postadress för att prenumerera på den här bloggen och få meddelanden om nya inlägg via e-post. Gå med i 4 andra följare Anmäl mig!

Toppbloggen på WordPress. Skicka för att avbryta. Denna webbplats använder cookies. Genom att fortsätta använda denna webbplats godkänner du deras användning. För att ta reda på mer, inklusive hur du kontrollerar cookies, se här: Cookiepolicy.

(с) 2019 giacomoRandazzo.it