wsccontractorsga.com

  

Beste Artikel:

  
Main / Chow Test Dummy Variable Excel

Chow Test Dummy Variable Excel

Der Chow-Test ist nur ein gewöhnlicher F-Test, bei dem die getestete Nullhypothese lautet, dass die Koeffizienten in den beiden Stichproben gleich sind. Die Nullhypothesensumme der Quadrate stammt also aus der gepoolten Regression ohne Dummies. Die Alternative entspannt dies, indem ein Gruppen-Dummy hinzugefügt wird, der mit jedem Regressor multipliziert wird.

Es gibt also doppelt so viele Koeffizienten. Der Test basiert auf dem Unterschied zwischen den RSSs und den eingeschränkten und nicht eingeschränkten Regressionen. Natürlich können Sie das uneingeschränkte RSS erhalten, indem Sie die Ergebnisse aus den beiden gruppenspezifischen Regressionen hinzufügen. Dann ist die Chow-Teststatistik. Der entscheidende Punkt ist, dass dies wirklich nicht anders ist als jeder andere Hypothesentest. Ich habe mich immer gefragt, warum Chow Anerkennung dafür bekommen sollte, dass er es erfunden hat.

Sie können dies verallgemeinern, wenn Sie einige Koeffizienten zwischen den beiden Gruppen variieren lassen und nur eine Teilmenge der Koeffizienten durch geeignete Anwendung der Dummy-Variablen testen möchten.

Hier ist ein Beispiel mit den Mitarbeiterdaten. Hier ist ein Technote, der es erklärt. Der Chow-Test liefert einen Test, ob der Satz linearer Regressionsparameter i. Der einfachste Weg, dies zu tun, besteht darin, ein einfaches Modell aus den Dialogfeldern zu erstellen, die Befehlssyntax in ein Fenster einzufügen und einen LMATRIX-Unterbefehl hinzuzufügen.

Wir zeigen Ihnen anhand eines hypothetischen Beispiels, wie das geht. Angenommen, wir haben eine abhängige Variable mit dem Namen y, einen kontinuierlichen Prädiktor mit dem Namen x und eine kategoriale Variable mit dem Namen Group.

Hier sind die Schritte, die Sie ausführen möchten, um den Chow-Test durchzuführen. Bewegen Sie im Dialogfeld "Univariate" y in das Feld "Abhängige Variable". Verschieben Sie die Gruppierungsvariable Gruppe in das Feld Feste Faktoren. Bewegen Sie den kontinuierlichen Prädiktor x in das Feld mit der Bezeichnung Covariate s. Klicken Sie auf die Schaltfläche Modell. Wählen Sie Benutzerdefiniert, klicken Sie auf Gruppe und verschieben Sie es, klicken Sie auf X und verschieben Sie es, klicken Sie dann auf Gruppe, dann auf x und verschieben Sie sie dann als Interaktion.

Die Befehlssyntax sollte ungefähr wie folgt aussehen: Gespräche nach Datum. Ökonometrie 310000GEDV. Beantwortete Frage Diese Frage wurde beantwortet. Unbeantwortete Frage Diese Frage wurde noch nicht beantwortet. Ich schreibe eine Arbeit für Ökonometrie. Die Frist nähert sich, aber wir haben einige Probleme bei der Beantwortung einer Frage zu dem von uns entwickelten Modell.

Wir müssen prüfen, ob Frauen schneller auf Obstbier umsteigen als Männer, wenn der Preis für Pilsbier steigt. Wir müssen auch prüfen, ob alte Menschen schneller auf Trappistenbier umsteigen als junge Menschen, wenn der Preis für Pilsbier steigt. Wir glauben, dass unsere Variable "gender" keine Änderungen benötigt, da sie nur 0- und 1-Werte enthält. Wir denken, dass wir eine Dummy-Variable für junge Leute 0 und alte Leute 1 machen müssen.

Wir haben versucht, die diesem Beitrag beigefügte Formel zu verwenden, sind uns jedoch nicht sicher, wie wir diese Formel ausfüllen und berechnen sollen. Das Ergebnis sollte mit dem Ergebnis unseres Chow-Tests übereinstimmen. Unser zweites Problem ist, dass wir nicht wissen, wie wir die Ergebnisse des alternativen Dummy-Variablen-Tests interpretieren müssen.

Gibt es jemanden, der unsere Probleme versteht und uns innerhalb kurzer Zeit helfen kann? Hier ist die Formel mit freundlicher Genehmigung von Wikipedia, um das Eingeben zu speichern. Dies ist die akzeptierte Antwort. Feed für dieses Thema.

(с) 2019 wsccontractorsga.com