- 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
Эконометрика 1 осень 2016 презентация
Содержание
- 1. Эконометрика 1 осень 2016
- 2.
- 3. Теорема Гаусса-Маркова
- 4. Предположения МНК
- 5. Связь условий Гаусса-Маркова и предположений МНК
- 6. Теорема Гаусса-Маркова
- 7. Теорема Гаусса-Маркова
- 8. Теорема Гаусса-Маркова
- 9. Тема 3: Проверка гипотез в модели парной
- 10.
- 11.
- 12.
- 13.
- 14. 3. Отвержение/ не отвержение нулевой гипотезы
- 15. Р-значение р-значение или вероятность значимости –
- 16.
- 17.
- 18. 3. Отвержение/ не отвержение нулевой гипотезы
- 19.
- 20. Пример: размер класса и результаты тестов в Калифорнии
- 21. Построение доверительных интервалов для коэффициентов регрессии
- 22. Доверительные интервалы для оценки влияния изменения X
- 23. Регрессия с бинарной объясняющей переменной
- 24. Регрессия с бинарной объясняющей переменной
- 25. Степени свободы Число степеней свободы – минимальное
Слайд 5Связь условий Гаусса-Маркова и предположений МНК
УГ-М (1) следует из предположений 1
и 2
УГ-М (2) следует из предположения 2 и предположения о гомоскедастичности ошибок
УГ-М (3) следует из предположения 2
УГ-М (2) следует из предположения 2 и предположения о гомоскедастичности ошибок
УГ-М (3) следует из предположения 2
Слайд 9Тема 3: Проверка гипотез в модели парной линейной регрессии
- Проверка статистических
гипотез о коэффициентах регрессии и доверительные интервалы.
- Нарушения предположений теоремы Гаусса-Маркова, их последствия и методы «борьбы» с ними. Использование оцененной модели для прогнозирования.
- Регрессия без свободного члена
- Нарушения предположений теоремы Гаусса-Маркова, их последствия и методы «борьбы» с ними. Использование оцененной модели для прогнозирования.
- Регрессия без свободного члена
Слайд 15Р-значение
р-значение или вероятность значимости – минимальная вероятность отвержения нулевой гипотезы на
основе имеющейся выборки в предположении, что она (нулевая гипотеза) верна , т.е. это вероятность совершения ошибки первого рода
Слайд 25Степени свободы
Число степеней свободы – минимальное количество элементов варьирования, которые могут
принимать произвольные значения, не изменяющие заданных характеристик.
Пример:
Пусть дано 7 чисел со средней, равной 5 (т. е. в сумме 35). Задача: подобрать другие 7 чисел со средней, равной 5. Произвольно можем выбрать только 6 чисел. Число с. с. здесь равно 7 – 1 = 6, или в общем случае: n .
При вычислении дисперсии по выборке из n наблюдений число степеней свободы равно n-1, т.к. 1 степень свободы мы уже использовали при расчете среднего.
Пример:
Пусть дано 7 чисел со средней, равной 5 (т. е. в сумме 35). Задача: подобрать другие 7 чисел со средней, равной 5. Произвольно можем выбрать только 6 чисел. Число с. с. здесь равно 7 – 1 = 6, или в общем случае: n .
При вычислении дисперсии по выборке из n наблюдений число степеней свободы равно n-1, т.к. 1 степень свободы мы уже использовали при расчете среднего.
