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Resumo dos test: Ronaldo Loures TESTE F: Fq,m-k-1 = (sarv-sariv)/q sarv = (m-k-1) au Fq,m-k-1 = (1/R^2 - Rv^2)/q (1-R^2)/(m-k-1) n = número de observações do modelo verdade K = número de parâmetros do modelo q = número de restrições impostas p = número de restrições que significam estatisticamente mais significativas Este modelo é o modelo F (análise de variância de sogados) * U.S.: Ao calcular uma estatística F, os (graus de gl) do numerador e o número de restrições que estão sendo testados, enquanto os gl do denominador são os graus de liberdade de modelo irretritível. * estatística F tabela ANOVA. Fonte de variação Somatório de quadrados gra l e de liberdade residual SQE K SQE/k m-k-1 SQE √(1/(m-k-1)). Fq,m-k-1 = R^2/K (1-R^2)/(m-k-1) au Fqk,m-k-1 = SQE/k SQE/k √(1(m-k-1)) F > c: rejeitar H0 ⇒ IMPLICA DIZER que os resíduos do modelo de regressão têm efeito conjunto sobre a variável dependente. Teste de Hipóteses Comum: Linear de parâmetros Exemplo B1=B2 H0: B1-B2=0 H1: B1-B2≠0 dp = B1-B2 Êp BP(B1-B2) = √var(B1-B2). var(B1-B2) = var(B1) + var(B2) - 2 cov(B1;B2). * regra de rejeição igual ao do teste t normal. * INTERVALO DE CONFIANÇA: P( B ̂g - tc dp( B ̂g) ≤ Bg ≤ B ̂g + tc dp(B ̂g)) = 1 - aα e. * corrido é dizer que a cada 100 intervalos amostrais im 95 deles Bf vai estar certo - - - - -. Título de Multiplicador de Lagrange * quando se usa amostras assintóticas pode-se utilizar outros testes para testar restrições de modelos múltiplos. * A estatística LM apóia nos aspectos de gema - maximum. mantém constante da amostra e normalidade. * Regressão o modelo robusto Y = B0 + B1X1 + B2X2 residual e resíduos. * û = B0 + B1X1 + B2X2 + B3X3 + B4X4 LM = mR^2α^2K*q 1. b1: LM ≤ c resposta: H: resto milhar que aponta significância aos parâmetros g1 = número de restrições omitidos.
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Resumo dos test: Ronaldo Loures TESTE F: Fq,m-k-1 = (sarv-sariv)/q sarv = (m-k-1) au Fq,m-k-1 = (1/R^2 - Rv^2)/q (1-R^2)/(m-k-1) n = número de observações do modelo verdade K = número de parâmetros do modelo q = número de restrições impostas p = número de restrições que significam estatisticamente mais significativas Este modelo é o modelo F (análise de variância de sogados) * U.S.: Ao calcular uma estatística F, os (graus de gl) do numerador e o número de restrições que estão sendo testados, enquanto os gl do denominador são os graus de liberdade de modelo irretritível. * estatística F tabela ANOVA. Fonte de variação Somatório de quadrados gra l e de liberdade residual SQE K SQE/k m-k-1 SQE √(1/(m-k-1)). Fq,m-k-1 = R^2/K (1-R^2)/(m-k-1) au Fqk,m-k-1 = SQE/k SQE/k √(1(m-k-1)) F > c: rejeitar H0 ⇒ IMPLICA DIZER que os resíduos do modelo de regressão têm efeito conjunto sobre a variável dependente. Teste de Hipóteses Comum: Linear de parâmetros Exemplo B1=B2 H0: B1-B2=0 H1: B1-B2≠0 dp = B1-B2 Êp BP(B1-B2) = √var(B1-B2). var(B1-B2) = var(B1) + var(B2) - 2 cov(B1;B2). * regra de rejeição igual ao do teste t normal. * INTERVALO DE CONFIANÇA: P( B ̂g - tc dp( B ̂g) ≤ Bg ≤ B ̂g + tc dp(B ̂g)) = 1 - aα e. * corrido é dizer que a cada 100 intervalos amostrais im 95 deles Bf vai estar certo - - - - -. Título de Multiplicador de Lagrange * quando se usa amostras assintóticas pode-se utilizar outros testes para testar restrições de modelos múltiplos. * A estatística LM apóia nos aspectos de gema - maximum. mantém constante da amostra e normalidade. * Regressão o modelo robusto Y = B0 + B1X1 + B2X2 residual e resíduos. * û = B0 + B1X1 + B2X2 + B3X3 + B4X4 LM = mR^2α^2K*q 1. b1: LM ≤ c resposta: H: resto milhar que aponta significância aos parâmetros g1 = número de restrições omitidos.