Упражнения

из "Эконометрика начальный курс "

Замечание. Сравнивая (2.23) и (2.29), мы видим что F = t2, т.е. проверка гипотезы Но, используя t- и F-статистики, дает в данном случае (для одномерной регрессионной модели) тождественные результаты. [c.55]
Не удивительно, что малым значениям F (отсутствие значимой функциональной связи X и Y) соответствуют малые значения Л2 (плохая аппроксимация данных). [c.55]
Наряду с методом наименьших квадратов (МНК) возможен и другой подход к оцениванию параметров линейного регрессионного уравнения по данным наблюдений — метод максимального правдоподобия. Этот метод будет рассмотрен детально в главе 10. В данном разделе мы рассмотрим его применение к оцениванию параметров парной регрессии. [c.55]
Значение Д2 увеличилось по сравнению с первой регрессией. Переход к удельным данным приводит к уменьшению дисперсии ошибок модели. [c.58]
Оцепите регрессию Yt = а + /3Xt + t и проверьте гипотезу, что коэффициент (3 равен 1.0. [c.58]
Второй исследователь считает, что весовые коэффициенты первой и второй оценок выбраны неэффективно, и можно построить несмещенную оценку с меньшей дисперсией. Научный руководитель этих исследователей утверждает, что он знает способ еще улучшить общую оценку. [c.65]
Оцените улучшение точности оценок пп. а), б) по сравнению с оценкой /3. [c.66]

Вернуться к основной статье