АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

ТЕМА 8. F-тест для оценки уровня качества уравнения парной регрессии

Читайте также:
  1. B повторяется каждый год в один и тот же сезон и отличается продолжительным и значительным увеличением водности реки и подъемом ее уровня
  2. F-тест на качество оценивания.
  3. III. Методы оценки функции почек
  4. III/1-2-3.Хирургическая стадия имеет три уровня. (стадия наркотического сна )
  5. А что же тогда является успехом? Это присутствие высокого качества в том, что вы делаете, даже в самых простых действиях.
  6. Абсолютные и относительные показатели силы связи в уравнениях парной регрессии.
  7. Абсолютные показатели оценки риска
  8. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона в оценке качества уравнений, построенных по временным рядам.
  9. Автокорреляция остатков модели регрессии. Последствия автокорреляции. Автокорреляционная функция
  10. Акционерное финансирование. Методы оценки стоимости акций.
  11. Алгоритм оценки и проверки адекватности нелинейной по параметрам модели (на примере функции Кобба-Дугласа).
  12. Алгоритм проверки адекватности парной регрессионной модели.

95. Для чего используется F- критерий при оценке качества уравнения регрессии?

F-тест проверяет совместную объясняющую способность всех объясняющих переменных.

Нулевая гипотеза заключается в том, что модель не обладает никакой объясняющей способностью. Если расчетная F-статистика больше табличной, то нулевая гипотеза отвергается.

96. Как рассчитать значение F- критерия, исходя из знания сумм квадратов остатков?

, где ESS – сумма квадратов остатков, RSS – объясненная сумма квадратов, n – число наблюдений, k – число параметров. Если известно TSS (общая сумма квадратов), RSS рассчитывается с помощью формулы .

97. Как рассчитать значение F- критерия, исходя из знания коэффициента детерминации R2?

(Если F>Fкр, то отклоняет нулевая гипотеза *о незначимости*)

98. Как рассчитывается число степеней свободы для F- критерия в парной регрессии?

n-2, где n – количество наблюдений; 2 – количество оцениваемых параметров в парной регрессии.

99. Каков вид F- распределения? Почему обычно используются только односторонние F- критерии?

 

Гипотеза Ho отвергается, если попадаем в заштрихованную область. Критерий дносторонний.

Односторонний критерий имеет более высокую мощность, чем двухсторонний критерий — при той же вероятности ошибочного отклонения нулевой гипотезы. Это говорит о предпочтительности одностороннего критерия по сравнению с двухсторонним.

100. Каков содержательный смысл отношения Фишера в определении F -критерия?

С помощью отношения Фишера мы определяем критический уровень для R2 при любом уровне значимости.

101. Каковы общие принципы выбора уровня значимости при использовании F -критерия для оценки качества уравнения в целом?

Критический уровень в 1% выше критического уровня для проверки при 5% уровне значимости. При выборе 1% уровня значимости вероятность ошибки 1 рода = 1%

102. Как использовать таблицы F- распределения при проведении F- теста?

F(а, k-1, n-k-1): а – уровень значимости. K – число объясняющих переменных с константой, n-k-1= число наблюдений – число объясняющих переменных без константы. Смотрим число, находящееся на пересечении столбца (k-1) и строки (n-k-1). F-распределение всегда одностороннее.

103. Какова связь между F- критерием и t- критерием для коэффициента регрессии? Какова связь между соответствующими критическими значениями?

Fстат.=tстат.2 Fкр.(α,n-z)=t2кр.(α, n-z, двустор.)

104. Что означает эквивалентность F- критерия и t- критерия для парной регрессии?

В парном регрессионном анализе F-критерий и t- критерий имеют одинаковые нулевые гипотезы, и эти критерии эквивалентны друг другу. Тот факт, что они эквивалентны, означает, что нет смысла выполнять оба этих теста.


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | 71 | 72 | 73 | 74 | 75 | 76 | 77 | 78 | 79 | 80 | 81 | 82 | 83 | 84 | 85 | 86 | 87 | 88 | 89 | 90 | 91 | 92 | 93 | 94 | 95 | 96 | 97 | 98 | 99 | 100 | 101 | 102 | 103 | 104 | 105 | 106 | 107 | 108 | 109 | 110 | 111 | 112 | 113 | 114 | 115 | 116 | 117 | 118 | 119 | 120 | 121 | 122 | 123 | 124 | 125 | 126 | 127 | 128 | 129 | 130 | 131 | 132 | 133 | 134 | 135 | 136 | 137 | 138 | 139 | 140 | 141 | 142 | 143 | 144 | 145 | 146 | 147 | 148 | 149 | 150 | 151 | 152 | 153 | 154 | 155 | 156 | 157 | 158 | 159 | 160 | 161 | 162 | 163 | 164 | 165 | 166 | 167 | 168 | 169 | 170 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.)