18 Years
K.V. Smith(1969). “Stock Price and Economic Indexes for Generating Efficient Portfolios,” The Journal of Business, Vol. 42, #3, pp. 326-336
- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Tukey’s 1-Degree of Freedom for Non-Additivity/ Yields for 8 Business Indices Over 18 Years презентация
Содержание
- 1. Tukey’s 1-Degree of Freedom for Non-Additivity/ Yields for 8 Business Indices Over 18 Years
- 2. Experimental Setting 2-Way ANOVA with one measurement
- 3. Data – 18 Years for 8 Business
- 4. Algorithm Fit the additive Model and estimate
- 5. OLS Estimation of D
- 6. Sum of Squares for Interaction (αβij = Dαiβj )
- 7. Business Index Example Y
- 8. Sums of Squares & F-Test for Interaction
Experimental Setting 2-Way ANOVA with one measurement per combination of levels of factors A and B (N=a(b)(1)) Additive Model: E(Yij)= μ + αi + βj Interaction Model (1 df): E(Yij)= μ
Слайд 2Experimental Setting
2-Way ANOVA with one measurement per combination of levels of
factors A and B (N=a(b)(1))
Additive Model: E(Yij)= μ + αi + βj
Interaction Model (1 df): E(Yij)= μ + αi + βj + αβij
Where αβij = ηαiβj/μ = Dαiβj
Procedure Involves Estimating D and testing whether the parameter equals 0
Additive Model: E(Yij)= μ + αi + βj
Interaction Model (1 df): E(Yij)= μ + αi + βj + αβij
Where αβij = ηαiβj/μ = Dαiβj
Procedure Involves Estimating D and testing whether the parameter equals 0
Слайд 4Algorithm
Fit the additive Model and estimate μ, αi and βj
Fit
the interaction model with αβij = Dαiβj
Use Least Squares to estimate D
Obtain Sum of Squares for Interaction and Remainder
Conduct 1-degree of freedom F-test of H0: D=0
Use Least Squares to estimate D
Obtain Sum of Squares for Interaction and Remainder
Conduct 1-degree of freedom F-test of H0: D=0
