Rettevejledning til Økonomisk Kandidateksamen 2006II, Økonometri 1

Størrelse: px
Starte visningen fra side:

Download "Rettevejledning til Økonomisk Kandidateksamen 2006II, Økonometri 1"

Transkript

1 Rettevejledning til Økonomisk Kandidateksamen 6II, Økonometri Vurderingsgrundlaget er selve opgavebesvarelsen og bilaget. Programmer og data, som er aleveret elektronisk, bedømmes som sådan ikke, men er anvendt.eks. til at opklare eventuelle ølgeejl og lignende i besvarelsen, og til at checke at opgaven er besvaret individuelt. Ved bedømmelsen er der taget udgangspunkt i den vægtning a opgaverne, der er anørt i opgaveteksten. I den samlede bedømmelse indgår desuden en vurdering a, om besvarelsen samlet set er konsistent og indenor de angivne rammer ormår at belyse den overordnede problemstilling, der rejses i opgaven. I opgaveteksten er det anørt, at besvarelsen højst må ylde 6 sider (inkl. orsiden og derudover 5 sider bilag. Overskrides omanget a opgavebesvarelsen, skal det vægtes negativt i den samlede bedømmelse. Hvor der udøres hypotesetest orventes der redegjort or de opstillede hypoteser, den anvendte teststatistik og ordeling samt signikansniveauet or testet (i rettevejledningen benyttes 5% signikansniveau hvis ikke andet er nævnt. Henvisninger i rettevejledningen henviser til lærebogen Wooldridge Introductory Econometrics, 3. udgave hvis intet andet er nævnt. Opgaven besvares ud ra individualiserede datasæt. Hvor der i vejledningen er angivet konkrete numeriske resultater og konklusioner, er disse baseret på eksamensnummer 7. Resultater or andre eksamensnumre kan ås ved at køre det vedlagte SAS program VEJL6II.sas med det relevante eksamensnummer, samt de udleverede macro- og data-iler. Konklusionerne med andre eksamensnumre kan deror avige ra denne vejledning. Opgave Spørgsmål a: Fortolkning a modellen i Fortolkningen a parametrene: β kan ortolkes som det approksimative procentvise akast a et års ekstra uddannelse alt andet lige. Parameteren orventes at være positiv. Det giver ikke mening at lave alt andet lige ortolkninger a parameteren β 3 alene, idet det ikke er muligt at variere variablen alder uden at variere variablen alder. Parametrene β og β 3 kan ortolkes som eekten a alder på lønnen. Vi orventer et aldende akast med alderen, så deror orventes at β 3 <. ii Parameteren β optræder ikke i model (, idet model ( remkommer ved at tage ørste derenser i model (. Spørgsmål b: Beskrivelse a data i Data beskrives ved en tabel, som angiver gennemsnit, varians (eller standardavigelse samt evt. min og ma. Kommentarer vedr. tabellen bør indeholde en kort diskussion a, om der er oplagte problemer med data. Det kan bemærkes, at der indes en 49-årig kvinde i data, som har en anciennitet på 55 år. Dette tyder på, at der er måleejl i data.

2 ii En krydstabel med srudd og trudd eller en tabel over srudd-trudd opstilles. Tabellen viser, at der i de leste tilælde er overensstemmelse mellem egen og tvillingens rapportering a data. Korrelationen mellem disse to variable er også høj ca.,67. Opgave Spørgsmål a i I dette spørgsmål rapporteres OLS estimaterne a model (. Der bør ikke kommenteres på evt. signikans a estimaterne, da man endnu ikke har checket or gyldigheden a OLS variansen (da MLR 5 muligvis ikke er opyldt. ii De studerende skal nævne at orudsætningerne or at OLS er konsistent og middelret er at antagelserne MLR-MLR4 er opyldt. Desuden bør de også kunne pege på, at antagelsen MLR 4 ( Ev ( X = hvor X er vektoren a regressorer, sandsynligvis ikke er opyldt på grund a ability bias (uobserverbare evner er korrelerede med uddannelsesniveauet. Dette vil medøre at OLS estimatoren ikke er middelret eller konsistent. Spørgsmål b i De studerende skal gøre rede or, at model ( kan ås ved at lave ørste derenser a model (. Ideen med transormationen er at jerne den del a det observerede ejlled, som har med evner at gøre. Uobserverbare evner kan give anledning til biased estimater, idet disse evner har betydning or lønnen og kan være korreleret med uddannelse. Hvis evner udelukkende er genetisk betinget, vil transormationen jerne evnerne ra det transormerede ejlled, idet man nu udelukkende kigger på orskelle imellem genetisk identiske tvillinger. Hvis evner også er bestemt a andre aktorer, er det ikke sikkert, at transormationen vil jerne evnerne ra det uobserverbare ejlled. ii OLS estimationen a model ( udøres, og estimationsresultaterne rapporteres. Der bør ikke kommenteres på evt. signikans a estimaterne, da man endnu ikke har checket or gyldigheden a OLS variansen (da MLR 5 muligvis ikke er opyldt. De studerende bør bemærke, at OLS estimaterne a model ( og ( aviger meget, hvilket tyder på, at antagelse MLR 4 ikke er opyldt or model (. Spørgsmål c i De studerende bør udøre og rapportere graiske test a residualerne, som vil kunne asløre heteroskedasticitet (.eks. residualerne (eller residualerne i anden plottet mod en eller lere a de orklarende variable eller den prædikterede værdi a den ahængige variabel. Konklusionen er at der ingen tegn er på heteroskedasticitet. ii Breuch-Pagan test or heteroskedasticitet udøres ved at lave ølgende hjælperegression: uˆ = δ + δ ( srudd srudd + δ ( London London + δ ( gt gt + 3 δ4( anciennitet anciennitet + δ5( deltid deltid + ejl, hvor û er residualerne ra OLS regressionen a (. Hvis regressionen har signikant orklaringsgrad, er det tegn på heteroskedasticitet. Nulhypotesen H : δ = δ = δ3 = δ4 = δ5 = er en hypotese om homoskedasticitetet. Testet kan udøres som et F-test or hjælperegressionens orklaringsgrad. F-teststørrelsen F=,9 er appro. F(5,84-ordelt med p-værdien p=,7. Udøres testet i stedet som et LM test ås

3 Spørgsmål d teststørrelsen til LM = nr = 9,339 = 6,43. Teststørrelsen er asymp. χ (5, og p- værdien er her p=,66. I begge tilælde kan nulhypotesen ikke avises. Altså ikke tegn på heteroskedasticitet. I dette spørgsmål bør de studerende redegøre or hvilken hypotese som testes, samt anøre teststørrelsen, dens ordeling og drage den rigtige konklusion på baggrund a testet. Desuden kan det anøres, at antagelsen MLR 6 (normalitet a ejlleddet ikke er undersøgt, så deror benyttes de asymptotiske resultater. De asymptotiske resultater orudsætter et stort antal observationer, hvilket er opyldt her (9 observationer. i I denne opgave testes hypotesen H : β =,8 mod et dobbeltsidet alternativ ( H: β, 8. Teststørrelsen kan udregnes som en F-teststørrelse (eller t-teststørrelse som er appro. F-ordel med (,85 rihedsgrader. F-teststørrelsen er bestemt til,9 med en p-værdi på,89. Anvendes et 5 % signikansniveau kan hypotesen ikke avises, dvs. vi kan ikke avise, at akastet a uddannelse er 8, %. ii Der bør i besvarelsen skelnes mellem, at model ( ikke indeholder variablen alder (og deror ikke identicerer en evt. eekt på lønnen og om alder som sådan er med til at bestemme lønnen I denne opgave testes lg. hypotese H : β = β 4 5 = β6 = β7 =. Teststørrelsen kan udregnes som en F- teststørrelse som er appro. F-ordelt med (4,85 rihedsgrader. F-teststørrelsen er bestemt til,67 med en p-værdi på,65. Anvendes et 5 % signikansniveau kan hypotesen ikke avises. Dvs. vi kan ikke avise, at uddannelse udelukkende er bestemt a uddannelsesniveauet og aktorer som er ælles or begge tvillinger.eks. alder, opvækstvilkår og orældres karakteristika. Spørgsmål e De studerende bør bemærke at akastet til anciennitet er estimeret til ca. % i model (, mens det er -, % i model (. Forskellen kan skyldes ability bias, idet ability bias vil betyde at alle OLSestimatorne i model ( er inkonsistente. Desuden kan det bemærkes at orskellen mellem de to estimater kan ikke orklares med ringe variation i variablen anciennitet anciennitet (der indes nemlig en betydelig variation i denne variabel. Det kan dog bemærkes, at der sandsynligvis optræder måleejl i anciennitet (j. spørgsmål.b.ii. Studerende kan evt. bemærke at måleejl i model ( vil give større bias (j. spørgsmål 3.b. Spørgsmål i I model ( er eekten a alder (og alder kvadreret ikke identiceret, ordi variationen i alder indenor et tvillingpar per deinition er. Deror er det ikke muligt på baggrund a tvillingestudier at estimere eekten a alder. ii De studerende bør redegøre or, hvorledes model ( kan udvides, således at man tillader, at akastet a uddannelse ahænger a alderen. Den udvidede model kan se således ud: 3

4 Opgave 3 Spørgsmål a ln( timeløn ln( timeløn = β ( srudd srudd + β ( London London 4 + β5( gt gt + β6( anciennitet anciennitet + β7( deltid deltid + β8(( srudd srudd alder + v v Besvarelser som også inkluderer interaktionsled mellem uddannelse og alder kvadreret skal også regnes or korrekt besvarelse. Estimeres modellen, inder man, at akastet a uddannelse er atagende med alder (eller stigende med ødselsår. Dette kan ortolkes således, at akastet a uddannelse er højere or yngre ødselskohorter (muligvis ordi kvaliteten a uddannelsen er blevet orbedret. De studerende skal gøre rede or, hvordan de udører de orskellige estimationer og test. Desuden skal de på baggrund a testene være i stand til at drage de rigtige konklusioner. i. De studerende bør begrunde, hvoror måleejl i uddannelsesvariablen betyder, at OLS estimatoren a model ( er inkonsistent. Her er det nok at bemærke, at det antages, at det er klassiske måleejl og dereter reerere til det generelle resultat om måleejl i de orklarende variable. For at opnå konsistente estimater kan IV estimation anvendes, hvor variablen med s måleejl (srudd er den endogene variabel (korreleret med ejlleddet v = u βe. Som instrument or srudd anvendes den anden tvillings oplysninger om uddannelseslængden (trudd. Denne variabel kan anvendes som instrument, idet den opylder de to betingelser: Betingelse : trudd er korreleret med srudd: s t cov( srudd, trudd = cov( udd + e, udd + e s t t s = var( udd + cov( e, udd + cov( e, udd + cov( e, e = var( udd > Betingelse : trudd er ukorreleret med ejlleddet t s cov( trudd, v = cov( udd + e, u βe t s t s = cov( udd, u + cov( e, u βcov( udd, e βcov( e, e Da MLR 4 er opyldt or den sande model ølger det at cov( udd, u =. A antagelserne i t s opgaven remgår det at e er ukorreleret med e og u og hera ølger at cov( e t, u = cov( e t, e s =. Endelig gælder der at måleejlene er klassiske måleejl så deror s er cov( e, udd =. Hera sluttes at cov( trudd, v =. ii. De studerende bør redegøre or den reducerede orm regression: srudd = π + πalder + πalder + π3london + π4gt + π anciennitet + π deltid + π trudd + E og opstille og teste ølgende hypotese: H : π 7 = 4

5 Teststørrelsen er t-ordelt med 37 rihedsgrader. t-teststørrelsen er bestemt til 6, med en tilhørende p-værdi<,. Hypotesen avises, hvilket betyder, at Betingelse kan antages at være opyldt. iii. IV-estimationen kan udøres ved at inkludere residualen Ê ra den reducerede orm regression i spørgsmål 3.a.ii.: ln( timeløn = β + βsrudd + βalder + β3alder + β4london + β5gt + β ˆ 6anciennitet + β7deltid + ρe + ejl Denne OLS regression giver IV-estimaterne (dog med orkerte standardejl, samt mulighed or at udøre et test or eogenitet. Testet udøres ved at teste hypotesen H : ρ = (srudd er eogen. Teststørrelsen er t-ordelt. Teststørrelsen er her bestemt til,7, og den tilhørende p-værdi er,863. Hera sluttes at hypotesen ikke kan avises, altså det tyder ikke på, at srudd er endogen, hvilket betyder, at OLS estimaterne bør anvendes rem or IV estimaterne, da de er mere eiciente. iv. IV estimaterne og standardejl opskrives. Det bemærkes, at testet or eogenitet ikke kunne avises, hvilket tyder på, at srudd er en eogen variabel, og OLS estimation deror bør oretrækkes. Estimationsresultaterne viser, at akastet til uddannelse er estimeret til 5,8 %. v. I dette spørgsmål bør der redegøres or, at variablen trudd kun kan anvendes som instrument, hvis antagelsen cov( udd, u = er opyldt. Hvis uobserverbare evner påvirker løn og uddannelse, er det urealistisk at antage at cov( udd, u =. Spørgsmål b I denne delopgave skal de studerende udlede orskellige udtryk. En korrekt besvarelse kræver, at der præcist bliver redegjort or, hvorledes de enkelte udregninger er lavet. I rettevejledningen er redegjort or en mulig besvarelse, andre måder at udlede de relevante størrelser på kan også være korrekte. i. Udledning : OLS-estimatoren (når ˆ β = erstattes med er givet ved: ( y ( Det benyttes nu at y = β + β + u βe idet ˆ β = (, ( β + β + u βe i ( ( ( ( u ( e = β + β + β ( ( ( (, i ( ( u ( e = β + β + β ( ( ( Grænsen i sandsynlighed kan nu udregnes til. 5

6 ˆ cov(, u cov(, e p lim β = β + β var( var( σ = β+ β σ + σ hvor det sidste lighedstegn ølger a at cov(, u = cov( + e, u = cov(, u + cov( e, u = + = (j. antagelserne MLR4 er opyldt or modellen og cov(, e = cov( + e, e = σ og σ var( = var( + e = σ + σ. Den asymptotiske bias er givet ved β. σ σ + ii. Udledning : OLS estimatoren i en ørste derens model er givet ved: ˆ β = FD ( ( y y ( Det benyttes nu at y y = β( + ( u u β( e e idet ˆ β = FD ( ( β ( + u u β ( e e ( ( ( u u ( ( e e = β + β ( (, i Grænsen i sandsynlighed kan nu udregnes til ˆ cov(, u u cov(, e e FD p lim β = β+ β var( var( σ σ = β + β = β β ( ( σ + σ σ σ + σ σ Det næstsidste lighedstegn ølger a: cov(, u u = cov(, u + cov(, u cov(, u cov(, u = cov(, e e = cov(, e + cov(, e cov(, e cov(, e var( = σ + σ + + = var( + var( cov(, = ( σ + σ + ( σ + σ σ = ( σ + σ σ > σ β. ( σ + σ σ Den asymptotiske bias er givet ved iii. Ved at sammenligne den asymptotiske bias i de to tilælde ses at bias er størst i ørste derens modellen når σ > (i det konkrete tilælde vil det sige at der er en positiv korrelation mellem tvillingernes sande uddannelse. Problemet med måleejl bliver altså større i en ørste derens model. 6

7 Opgave 4 Spørgsmål a I denne opgave skal de studerende selv gøre rede or, hvorledes de vil tage højde or både ability bias og måleejl. i. De studerende bør tage udgangspunkt i model (. Det bør her bemærkes, at model ( tager højde or ability bias men ikke or måleejl. For at korrigere or måleejl i variablen srudd srudd, skal instrument variabel estimatoren bruges. Instrumentet or srudd srudd er trudd trudd. Argumentet or at benytte denne variabel som instrument ølger a begrundelsen i spørgsmål 3.a.i. ii. I dette spørgsmål skal de studerende gennemøre en IV-estimation (dvs. de tre trin beskrevet i opgave 3.a.ii-3.a.iv. Første trin viser, at instrumentet er korreleret med den endogene variabel (testet or svage instrumenter er -,43 (t-ordelt med 85 rihedsgrader og p- værdien<.. I trin to testes or eogenitet a den potentielt endogene variabel. Testet kan ikke avise, at variablen er eogen (t-testet er -,6 som er t-ordelt med 84 rihedsgrader. IV estimationen kan udøres, og man inder så, at akastet a uddannelse er estimeret til 8, % per år. Spørgsmål b I denne del a opgaven skal nye variable vedr. rygning anvendes. i. Andelen a rygere er ca. 33 % og en beregning a den gennemsnitlige uddannelseslængde or rygere og ikke rygere er hhv. 3,3 år og 4,6 år. Der er altså en markant og signikant orskel på,3 års uddannelse mellem rygere og ikke rygere. Rygere ved 8 år har generelt en lavere uddannelse. ii. Undersøges ordelingen a rygere inden or tvillingpar, ses at der er 57 % a tvillingparrene, hvor ingen ryger, 4 % hvor begge ryger og 9 % hvor den ene ryger men ikke den anden. Beregnes orskellen i uddannelseslængde udelukkende på baggrund a orskelle inden or tvillingpar er orskellen kun,4 år og ikke længere signikant. Her er det vigtigt at tage højde or, at den rygende tvilling ikke nødvendigvis er tvilling nr.. De studerende bør bemærke, at en del a samvariationen mellem rygning og uddannelseslængde ormodentligt skyldes andre underliggende aktorer.eks. amiliebaggrund (som er ælles or tvillingerne. iii. De studerende bør her tage udgangspunkt i model ( og anvende rygning sm, sm, som instrument or den endogene variabel srudd srudd. Her er der lere muligheder, idet man kan anvende rygning alene som instrument eller sammen med instrumentet ra opgave 4.a ( trudd trudd. IV-estimationen bekræter dog, hvad der blev vist i spørgsmål 4.b.i nemlig at rygning er et svagt instrument. De studerende bør her bemærke, at det ikke giver mening at ortsætte IV estimationen, hvor rygning alene anvendes som instrument. Det bør også diskuteres om instrumentet aktisk er eogen. 7

8 Opgave 5 Denne del a opgaven bør remstå som en samlet konklusion på hele opgaven. De studerende behøver ikke at inddrage noget nyt her men blot på en overskuelig måde sammenatte deres hovedkonklusioner ra hele opgaven. Spørgsmål a I dette spørgsmål skal de studerende vise, at de har overblik over de orskellige modeller, og at de er i stand til at lave overskuelige tabeller, som sammenholder de vigtigste analyser, de har lavet i opgave -4. Desuden skal de kunne gøre rede or, hvordan de enkelte modeller orholder sig til hinanden. De studerende skal anøre, hvilken model de oretrækker, og anøre hvoror denne oretrækkes. Der er ikke et entydigt svar på dette spørgsmål (test or eogenitet kan ikke orkastes, så OLS estimatoren er konsistent, så her bør lægges vægt på, at de studerende kan argumentere or deres valg. Desuden kan det bemærkes at ability bias giver et or højt estimat a akastet a uddannelse, mens måleejl vil give anledning til en nedad bias i akastet a uddannelse. Det kan også bemærkes, at problemet med måleejl bliver større i model ( (estimationerne baseret på ørste derenser, hvilket bekræter de teoretiske resultater. Spørgsmål b I dette spørgsmål skal de studerende diskutere, hvorledes deres estimat a akastet a uddannelse orholder sig til det privatøkonomiske akast a uddannelse, som er opgjort i bilaget. I bilaget kan man i igur. alæse, at det privatøkonomiske akast a uddannelse i UK er ca. 4 %, altså væsentlig højere end det estimerede akast. I besvarelsen bør de studerende nævne en eller lere grunde til at deres estimat er orskelligt ra bilaget. De studerende kan.eks. pege på: Beregningerne i bilaget tager højde or at der både er gevinster og omkostninger orbundet med uddannelse (se tabel.6. Beregningerne i opgaven er udelukkende baseret på gevinsterne ved uddannelse. Beregningerne i opgaven tager altså ikke højde or løntab under uddannelse samt studieagt. Dette vil dog medøre at akast a uddannelse er estimeret højere i opgaven end i bilaget (altså den modsatte eekt a hvad vi ser Når gevinsterne ved uddannelse opgøres i bilaget tages der også højde or at højere uddannelse giver højere beskætigelse. Gevinsten a uddannelse kommer deror både ra en højere løn men også en højere beskætigelsesgrad. I opgaven okuseres udelukkende på den højere løn. - Dette vil medøre at estimatet a kastet a uddannelse bliver lavere i opgaven end i bilaget. I bilaget er beregningerne a løngevinsten opgjort eter skat. Et progressivt skattesystem vil bevirke at akastet eter skat vil blive mindre end ør skat. - Dette vil medøre at akast a uddannelse er estimeret højere i opgaven end i bilaget (altså den modsatte eekt a hvad vi ser I bilaget er beregningerne baseret på en repræsentativ person der har løn og produktivitet svarende til gennemsnittet i UK. I beregningerne i er baseret udelukkende på kvinder (og tvillinger. Det er ikke entydigt hvorledes dette vil påvirke estimatet a kastet i opgaven sammenlignet med bilaget. 8

Økonomisk Kandidateksamen 2006II Økonometri 1. Afkastet af uddannelse for britiske tvillingepar

Økonomisk Kandidateksamen 2006II Økonometri 1. Afkastet af uddannelse for britiske tvillingepar Økonomisk Kandidateksamen 2006II Økonometri 1 Afkastet af uddannelse for britiske tvillingepar Praktiske anvisninger til individuel tag-hjem eksamen i Økonometri 1: Start med at sikre dig, at du kan få

Læs mere

Kvantitative metoder 2

Kvantitative metoder 2 Kvantitative metoder Heteroskedasticitet 11. april 007 KM: F18 1 Oversigt: Heteroskedasticitet OLS estimation under heteroskedasticitet (W.8.1-): Konsekvenser af heteroskedasticitet for OLS Gyldige test

Læs mere

Rettevejledning til Økonomisk Kandidateksamen 2007II. Økonometri 1

Rettevejledning til Økonomisk Kandidateksamen 2007II. Økonometri 1 Rettevejledning til Økonomisk Kandidateksamen 2007II Økonometri 1 Vurderingsgrundlaget for tag-hjem eksamen er selve opgavebesvarelsen og bilaget. Programmer og data bedømmes som sådan ikke, men er anvendt

Læs mere

Rettevejledning til Økonomisk Kandidateksamen 2005I, Økonometri 1

Rettevejledning til Økonomisk Kandidateksamen 2005I, Økonometri 1 Rettevejledning til Økonomisk Kandidateksamen 005I, Økonometri Vurderingsgrundlaget er selve opgavebesvarelsen og bilaget, inklusive det afleverede SAS program. Materialet på diskette/cd bedømmes som sådan

Læs mere

Rettevejledning til Økonomisk Kandidateksamen 2007II. Kvantitative Metoder 2: Tag-hjem eksamen

Rettevejledning til Økonomisk Kandidateksamen 2007II. Kvantitative Metoder 2: Tag-hjem eksamen Rettevejledning til Økonomisk Kandidateksamen 2007II Kvantitative Metoder 2: Tag-hjem eksamen Der skal for hver studerende foretages en samlet bedømmelse af tag-hjem gruppeopgaven og den individuelle 2-timers

Læs mere

! Proxy variable. ! Målefejl. ! Manglende observationer. ! Dataudvælgelse. ! Ekstreme observationer. ! Eksempel: Lønrelation (på US data)

! Proxy variable. ! Målefejl. ! Manglende observationer. ! Dataudvælgelse. ! Ekstreme observationer. ! Eksempel: Lønrelation (på US data) Dagens program Økonometri 1 Specifikation, og dataproblemer 10. april 003 Emnet for denne forelæsning er specifikation (Wooldridge kap. 9.-9.4)! Proxy variable! Målefejl! Manglende observationer! Dataudvælgelse!

Læs mere

Kvantitative metoder 2

Kvantitative metoder 2 Kvantitative metoder 2 Specifikation og dataproblemer 30. april 2007 KM2: F21 1 Program for de to næste forelæsninger Emnet er specifikation og dataproblemer (Wooldridge kap. 9) Fejlleddet kan være korreleret

Læs mere

Kvantitative metoder 2

Kvantitative metoder 2 Kvantitative metoder 2 Specifikation og dataproblemer 2. maj 2007 KM2: F22 1 Program Specifikation og dataproblemer, fortsat (Wooldridge kap. 9): Betydning af målefejl Dataudvælgelse: Manglende observationer

Læs mere

Økonometri 1. Dagens program. Den simple regressionsmodel 15. september 2006

Økonometri 1. Dagens program. Den simple regressionsmodel 15. september 2006 Dagens program Økonometri Den simple regressionsmodel 5. september 006 Den simple lineære regressionsmodel (Wooldridge kap.4-.6) Eksemplet fortsat: Løn og uddannelse på danske data Funktionel form Statistiske

Læs mere

Kvantitative metoder 2

Kvantitative metoder 2 Kvantitative metoder 2 Den multiple regressionsmodel 5. marts 2007 regressionsmodel 1 Dagens program Emnet for denne forelæsning er stadig den multiple regressionsmodel (Wooldridge kap. 3.4-3.5, E.2) Variansen

Læs mere

Rettevejledning til Økonomisk Kandidateksamen 2004I, Økonometri 1

Rettevejledning til Økonomisk Kandidateksamen 2004I, Økonometri 1 Rettevejledning til Økonomisk Kandidateksamen 004I, Økonometri Vurderingsgrundlaget er selve opgavebesvarelsen og bilaget. Programmer og data som er afleveret på diskette/cd bedømmes som sådan ikke, men

Læs mere

! Variansen på OLS estimatoren. ! Multikollinaritet. ! Variansen i misspecificerede modeller. ! Estimat af variansen på fejlleddet

! Variansen på OLS estimatoren. ! Multikollinaritet. ! Variansen i misspecificerede modeller. ! Estimat af variansen på fejlleddet Dagens program Økonometri Den multiple regressionsmodel 4. februar 003 regressionsmodel Emnet for denne forelæsning er stadig den multiple regressionsmodel (Wooldridge kap. 3.4-3.5)! Opsamling fra sidst

Læs mere

4 Sandsynlighedsfordelinger og approksimationer

4 Sandsynlighedsfordelinger og approksimationer 4 Sandsynlighedsordelinger og approksimationer 4. Sandsynlighedsordeling or specielle diskrete variable 4.. Bernoulliordelingen En indikatorvariabel (dummyvariabel) er en variabel, som viser (indikerer)

Læs mere

Rettevejledning til eksamen i Kvantitative metoder 1, 2. årsprøve 2. januar 2007

Rettevejledning til eksamen i Kvantitative metoder 1, 2. årsprøve 2. januar 2007 Rettevejledning til eksamen i Kvantitative metoder 1,. årsprøve. januar 007 I rettevejledningen henvises der til Berry and Lindgren "Statistics Theory and methods"(b&l) hvis ikke andet er nævnt. Opgave

Læs mere

Økonometri 1. Inferens i den lineære regressionsmodel 2. oktober Økonometri 1: F8 1

Økonometri 1. Inferens i den lineære regressionsmodel 2. oktober Økonometri 1: F8 1 Økonometri 1 Inferens i den lineære regressionsmodel 2. oktober 2006 Økonometri 1: F8 1 Dagens program Opsamling om asymptotiske egenskaber: Asymptotisk normalitet Asymptotisk efficiens Test af flere lineære

Læs mere

Økonometri 1. Oversigt. Mere om dataproblemer Gentagne tværsnit og panel data I

Økonometri 1. Oversigt. Mere om dataproblemer Gentagne tværsnit og panel data I Oversigt Økonometri 1 Mere om dataproblemer Gentagne tværsnit og panel data I Info om prøveeksamen Mere om proxyvariabler og målefejl fra sidste gang. Selektion og dataproblemer Intro til nyt emne: Observationer

Læs mere

Økonometri: Lektion 6 Emne: Heteroskedasticitet

Økonometri: Lektion 6 Emne: Heteroskedasticitet Økonometri: Lektion 6 Emne: Heteroskedasticitet 1 / 32 Konsekvenser af Heteroskedasticitet Antag her (og i resten) at MLR.1 til MLR.4 er opfyldt. Antag MLR.5 ikke er opfyldt, dvs. vi har heteroskedastiske

Læs mere

Økonometri 1. Den simple regressionsmodel 11. september Økonometri 1: F2

Økonometri 1. Den simple regressionsmodel 11. september Økonometri 1: F2 Økonometri 1 Den simple regressionsmodel 11. september 2006 Dagens program Den simple regressionsmodel SLR : Én forklarende variabel (Wooldridge kap. 2.1-2.4) Motivation for gennemgangen af SLR Definition

Læs mere

Økonometri 1. Dagens program. Den multiple regressionsmodel 18. september 2006

Økonometri 1. Dagens program. Den multiple regressionsmodel 18. september 2006 Dagens program Økonometri Den multiple regressionsmodel 8. september 006 Opsamling af statistiske resultater om den simple lineære regressionsmodel (W kap..5). Den multiple lineære regressionsmodel (W

Læs mere

Økonometri 1. Inferens i den lineære regressionsmodel 25. september Økonometri 1: F6 1

Økonometri 1. Inferens i den lineære regressionsmodel 25. september Økonometri 1: F6 1 Økonometri 1 Inferens i den lineære regressionsmodel 25. september 2006 Økonometri 1: F6 1 Oversigt: De næste forelæsninger Statistisk inferens: hvorledes man med udgangspunkt i en statistisk model kan

Læs mere

Rettevejledning til Økonomisk Kandidateksamen 2008II. Kvantitative Metoder 2: Tag-hjem eksamen

Rettevejledning til Økonomisk Kandidateksamen 2008II. Kvantitative Metoder 2: Tag-hjem eksamen Rettevejledning til Økonomisk Kandidateksamen 008II Kvantitative Metoder : Tag-hjem eksamen Der skal for hver studerende foretages en samlet bedømmelse af tag-hjem gruppeopgaven og den individuelle -timers

Læs mere

Økonometri 1. Dummyvariabler 13. oktober Økonometri 1: F10 1

Økonometri 1. Dummyvariabler 13. oktober Økonometri 1: F10 1 Økonometri 1 Dummyvariabler 13. oktober 2006 Økonometri 1: F10 1 Dagens program Dummyvariabler i den multiple regressionsmodel (Wooldridge kap. 7.3-7.6) Dummy variabler for kvalitative egenskaber med flere

Læs mere

Undervisningsnoter til øvelse i Panel Modeller. %, it. E(x kjs

Undervisningsnoter til øvelse i Panel Modeller. %, it. E(x kjs 4 I afsnit 3 beskæftigede vi os med 1EC modellen og viste, hvordan den kunne estimereres med FGLS - bla under forudsætning af, at det individspecifikke stokastiske led er ukorreleret med de forklarende

Læs mere

Lagrange multiplier test. Økonometri: Lektion 6 Håndtering ad heteroskedasticitet. Konsekvenser af Heteroskedasticitet

Lagrange multiplier test. Økonometri: Lektion 6 Håndtering ad heteroskedasticitet. Konsekvenser af Heteroskedasticitet Lagrange multiplier test Et alternativ til F -testet af en eller flere parametre. Økonometri: Lektion 6 Håndtering ad heteroskedasticitet Antag vi har model: y = β 0 + β 1 x 2 + + β k x k + u. Vi ønsker

Læs mere

Økonometri: Lektion 6 Emne: Heteroskedasticitet

Økonometri: Lektion 6 Emne: Heteroskedasticitet Økonometri: Lektion 6 Emne: Heteroskedasticitet 1 / 34 Lagrange multiplier test Et alternativ til F -testet af en eller flere parametre. Antag vi har model: Vi ønsker at teste hypotesen y = β 0 + β 1 x

Læs mere

Økonomisk Kandidateksamen 2004II Økonometri 1. Læsefærdigheder hos skoleelever i Danmark

Økonomisk Kandidateksamen 2004II Økonometri 1. Læsefærdigheder hos skoleelever i Danmark Økonomisk Kandidateksamen 2004II Økonometri 1 Læsefærdigheder hos skoleelever i Danmark Praktiske anvisninger til individuel tag-hjem eksamen i Økonometri 1: Start med at sikre dig at du kan få adgang

Læs mere

Økonometri 1. Dagens program: Afslutningsforelæsning 23. maj 2007

Økonometri 1. Dagens program: Afslutningsforelæsning 23. maj 2007 Dagens program: Økonometri 1 Afslutningsforelæsning 23. maj 2007 6-trins procedure til IV estimation. Afrunding af IV: Rygning og fødselsvægt. Afrunding og perspektivering af Kvant 2. Opfølgning af introduktionsforelæsningen.

Læs mere

Hjemmeopgave 3. Makroøkonomi, 1. årsprøve, foråret 2005 Hans Jørgen Whitta-Jacobsen

Hjemmeopgave 3. Makroøkonomi, 1. årsprøve, foråret 2005 Hans Jørgen Whitta-Jacobsen Hjemmeopgave 3 Makroøkonomi, 1. årsprøve, oråret 2005 Hans Jørgen Whitta-Jacobsen Opgavebesvarelse aleveres til holdlærer i uge 18. Opgave 1 Vurdér og begrund om hvert a ølgende udsagn er korrekt: 1.1

Læs mere

Tema. Dagens tema: Indfør centrale statistiske begreber.

Tema. Dagens tema: Indfør centrale statistiske begreber. Tema Dagens tema: Indfør centrale statistiske begreber. Model og modelkontrol Estimation af parametre. Fordeling. Hypotese og test. Teststørrelse. konfidensintervaller Vi tager udgangspunkt i Ex. 3.1 i

Læs mere

! Husk at udfylde spørgeskema 3. ! Lineær sandsynlighedsmodel. ! Eksempel. ! Mere om evaluering og selvselektion

! Husk at udfylde spørgeskema 3. ! Lineær sandsynlighedsmodel. ! Eksempel. ! Mere om evaluering og selvselektion Dagens program Økonometri 1 Dummy variable 4. marts 003 Emnet for denne forelæsning er kvalitative variable i den multiple regressionsmodel (Wooldridge kap. 7.5-7.6+8.1)! Husk at udfylde spørgeskema 3!

Læs mere

Økonometri: Lektion 2 Multipel Lineær Regression 1/27

Økonometri: Lektion 2 Multipel Lineær Regression 1/27 Økonometri: Lektion 2 Multipel Lineær Regression 1/27 Multipel Lineær Regression Sidst så vi på simpel lineær regression, hvor y er forklaret af én variabel. Der er intet, der forhindre os i at have mere

Læs mere

Økonomisk Kandidateksamen 2003II Økonometri 1. Værdisætning af skov

Økonomisk Kandidateksamen 2003II Økonometri 1. Værdisætning af skov Økonomisk Kandidateksamen 2003II Økonometri 1 Værdisætning af skov Praktiske anvisninger til individuel tag-hjem eksamen i Økonometri 1: Start med at sikre dig at du kan få adgang til data, opgavetekst

Læs mere

Anvendt Statistik Lektion 8. Multipel Lineær Regression

Anvendt Statistik Lektion 8. Multipel Lineær Regression Anvendt Statistik Lektion 8 Multipel Lineær Regression 1 Simpel Lineær Regression (SLR) y Sammenhængen mellem den afhængige variabel (y) og den forklarende variabel (x) beskrives vha. en SLR: ligger ikke

Læs mere

Økonometri 1. Gentagne tværsnit (W ): Opsamling. Gentagne tværsnit og paneldata. Gentagne Tværsnit og Paneldata II.

Økonometri 1. Gentagne tværsnit (W ): Opsamling. Gentagne tværsnit og paneldata. Gentagne Tværsnit og Paneldata II. Gentagne tværsnit (W 13.1-): Opsamling. Økonometri 1 Gentagne Tværsnit og Paneldata II Kombinerer tværsnit indsamlet på forskellige tidspunkter. Partial pooling: Tillader koefficienterne til nogle af variablerne

Læs mere

Økonometri 1. Prediktion. Dummyvariabler 9. oktober Økonometri 1: F9 1

Økonometri 1. Prediktion. Dummyvariabler 9. oktober Økonometri 1: F9 1 Økonometri 1 Prediktion. Dummyvariabler 9. oktober 2006 Økonometri 1: F9 1 Program frem til efterårsferien Om goodness-of-fit, prediktion og residualer (kap. 6.3-4) Kvalitative egenskaber i den multiple

Læs mere

Økonometri 1. Målsætning for Økonometri 1. Dagens program: Afslutningsforelæsning 16. December 2005

Økonometri 1. Målsætning for Økonometri 1. Dagens program: Afslutningsforelæsning 16. December 2005 Dagens program: Økonometri 1 Afrunding og perspektivering af Økonometri 1. Opfølgning af introduktionsforelæsningen. Wooldridge, kapitel 19: Carrying out an Empirical Project Oversigt over økonometriske

Læs mere

Kvantitative metoder 2

Kvantitative metoder 2 Opgave fra sidst (Gauss-Markov teoremet) Kvantitative metoder Inferens i den lineære regressionsmodel 7. marts 007 Opgave: Vis at hvis M = I X X X X ( ' ) ' er M idempoten dvs der gælder gælder M = M '

Læs mere

Økonometri: Lektion 2 Multipel Lineær Regression 1/33

Økonometri: Lektion 2 Multipel Lineær Regression 1/33 Økonometri: Lektion 2 Multipel Lineær Regression 1/33 Simpel Lineær Regression: Model Sidst så vi på simpel lineære regression. Det er en statisisk model på formen y = β 0 +β 1 x +u, hvor fejlledet u,

Læs mere

Effekten af indvandring på indfødte danskeres løn og beskæftigelse

Effekten af indvandring på indfødte danskeres løn og beskæftigelse d. 22.05.2017 Brian Krogh Graversen (DØRS) Effekten af indvandring på indfødte danskeres løn og beskæftigelse I kapitlet Udenlandsk arbejdskraft i Dansk Økonomi, forår 2017 analyseres det, hvordan indvandringen

Læs mere

Kvantitative metoder 2

Kvantitative metoder 2 Kvantitative metoder 2 Inferens i den lineære regressionsmodel 7. marts 2007 regressionsmodel 1 Opgave fra sidst (Gauss-Markov teoremet) Opgave: Vis at hvis M = I X X X X 1 ( ' ) ' er M idempoten dvs der

Læs mere

Appendiks Økonometrisk teori... II

Appendiks Økonometrisk teori... II Appendiks Økonometrisk teori... II De klassiske SLR-antagelser... II Hypotesetest... VII Regressioner... VIII Inflation:... VIII Test for SLR antagelser... IX Reset-test... IX Plots... X Breusch-Pagan

Læs mere

Økonometri, ugeseddel 8 Hold 1 1/4-2003

Økonometri, ugeseddel 8 Hold 1 1/4-2003 1 Modeller/diagrammer med dummy er Disse tre diagrammer ligger til grund for gruppearbejdet. a) Generel regressions model g = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 + β 3 x 3 +..+ β n x n + u i, Hvor i =1,.n g b) Model

Læs mere

NATURVIDENSKABELIG KANDIDATEKSAMEN VED KØBENHAVNS UNIVERSITET.

NATURVIDENSKABELIG KANDIDATEKSAMEN VED KØBENHAVNS UNIVERSITET. NATURVIDENSKABELIG KANDIDATEKSAMEN VED KØBENHAVNS UNIVERSITET. Eksamen i Statistik 1TS Teoretisk statistik Den skriftlige prøve Sommer 2002 3 timer - alle hjælpemidler tilladt Det er tilladt at skrive

Læs mere

Simpel Lineær Regression: Model

Simpel Lineær Regression: Model Simpel Lineær Regression: Model Sidst så vi på simpel lineære regression. Det er en statisisk model på formen y = β 0 + β 1 x + u, hvor fejlledet u, har egenskaben E[u x] = 0. Dette betyder bl.a. E[y x]

Læs mere

Kvantitative metoder 2

Kvantitative metoder 2 Gentagne tværsnit og paneldata Kvantitative metoder 2 Gentagne tværsnit og panel data II 9. maj 2007 I dag: To-periode panel data: Følger de samme individer over to perioder (13.3-4) Unobserved effects

Læs mere

Uge 43 I Teoretisk Statistik, 21. oktober Forudsigelser

Uge 43 I Teoretisk Statistik, 21. oktober Forudsigelser Uge 43 I Teoretisk Statistik,. oktober 3 Simpel lineær regressionsanalyse Forudsigelser Fortolkning af regressionsmodellen Ekstreme observationer Transformationer Sammenligning af to regressionslinier

Læs mere

Matematik & Statistik

Matematik & Statistik Matematik & Statistik Simon Kaiser August 6 FORORD... - 4 - KAPITEL 1: SIMPLE REGNEREGLER OG LIGNINGER... - 5-1. ELEMENTÆRE REGNEREGLER...- 5-1.1 Parentesregning... - 5-1. Brøkregneregler... - 5-1..1 Generelle

Læs mere

Wooldridge, kapitel 19: Carrying out an Empirical Project. Information og spørgsmål vedr. eksamen. Økonometri 1: Afslutningsforelæsning 2

Wooldridge, kapitel 19: Carrying out an Empirical Project. Information og spørgsmål vedr. eksamen. Økonometri 1: Afslutningsforelæsning 2 Økonometri 1 Afslutningsforelæsning 19. maj 2003 Økonometri 1: Afslutningsforelæsning 1 Evalueringer Kun 23 har udfyldt evalueringsskemaerne ud af ca. 120 tilmeldte til eksamen Resultatet kan ses på hjemmesiden

Læs mere

Konfidensintervaller og Hypotesetest

Konfidensintervaller og Hypotesetest Konfidensintervaller og Hypotesetest Konfidensinterval for andele χ -fordelingen og konfidensinterval for variansen Hypoteseteori Hypotesetest af middelværdi, varians og andele Repetition fra sidst: Konfidensintervaller

Læs mere

Oversigt. 1 Gennemgående eksempel: Højde og vægt. 2 Korrelation. 3 Regressionsanalyse (kap 11) 4 Mindste kvadraters metode

Oversigt. 1 Gennemgående eksempel: Højde og vægt. 2 Korrelation. 3 Regressionsanalyse (kap 11) 4 Mindste kvadraters metode Kursus 02402 Introduktion til Statistik Forelæsning 11: Kapitel 11: Regressionsanalyse Oversigt 1 Gennemgående eksempel: Højde og vægt 2 Korrelation 3 Per Bruun Brockhoff DTU Compute, Statistik og Dataanalyse

Læs mere

Grønt forløb: Terningekast. Trin: 4. klasse Fag: Matematik Opgave: Terningekast Antal lektioner: 4 lektioner

Grønt forløb: Terningekast. Trin: 4. klasse Fag: Matematik Opgave: Terningekast Antal lektioner: 4 lektioner Grønt orløb: Terningekast Trin: 4. klasse Fag: Matematik Opgave: Terningekast Antal lektioner: 4 lektioner INDHOLD INTRO... 3 ARBEJDSFORM... 3 FÆLLES MÅL... 3 DET GRØNNE FORLØB... 4 KODNING, SPROG OG SIKKERHED...4

Læs mere

1. Intoduktion. Undervisningsnoter til Øvelse i Paneldata

1. Intoduktion. Undervisningsnoter til Øvelse i Paneldata 1 Intoduktion Før man springer ud i en øvelse om paneldata og panelmodeller, kan det selvfølgelig være rart at have en fornemmelse af, hvorfor de er så vigtige i moderne mikro-økonometri, og hvorfor de

Læs mere

Tænk på a og b som to n 1 matricer. a 1 a 2 a n. For hvert i = 1,..., n har vi y i = x i β + u i.

Tænk på a og b som to n 1 matricer. a 1 a 2 a n. For hvert i = 1,..., n har vi y i = x i β + u i. Repetition af vektor-regning Økonometri: Lektion 3 Matrix-formulering Fordelingsantagelse Hypotesetest Antag vi har to n-dimensionelle (søjle)vektorer a 1 b 1 a 2 a =. og b = b 2. a n b n Tænk på a og

Læs mere

Økonometri 1 Efterår 2006 Ugeseddel 11

Økonometri 1 Efterår 2006 Ugeseddel 11 Økonometri 1 Efterår 2006 Ugeseddel 11 Program for øvelserne: Gruppearbejde og plenumdiskussion Introduktion til SAS øvelser SAS øvelser Øvelsesopgave: Paneldata estimation Sammenhængen mellem alder og

Læs mere

Hypotesetest. Altså vores formodning eller påstand om tingens tilstand. Alternativ hypotese (hvis vores påstand er forkert) H a : 0

Hypotesetest. Altså vores formodning eller påstand om tingens tilstand. Alternativ hypotese (hvis vores påstand er forkert) H a : 0 Hypotesetest Hypotesetest generelt Ingredienserne i en hypotesetest: Statistisk model, f.eks. X 1,,X n uafhængige fra bestemt fordeling. Parameter med estimat. Nulhypotese, f.eks. at antager en bestemt

Læs mere

Rettevejledning til Kvantitative metoder 1, 2. årsprøve 18. juni timers prøve med hjælpemidler

Rettevejledning til Kvantitative metoder 1, 2. årsprøve 18. juni timers prøve med hjælpemidler Rettevejledning til Kvantitative metoder 1, 2. årsprøve 18. juni 2007 4 timers prøve med hjælpemidler Opgaven består af re delopgaver, som alle skal besvares. De re opgaver indgår med samme vægt. Opgaverne

Læs mere

Økonometri 1. FunktioneI form i den lineære regressionsmodel 19. oktober Dagens program

Økonometri 1. FunktioneI form i den lineære regressionsmodel 19. oktober Dagens program Dagens program Økonometri 1 FunktioneI form i den lineære regressionsmodel 19. oktober 004 Mere om funktionel form (kap 6.) Log transformation Kvadratisk form Interaktionseffekter Goodness of fit (kap.

Læs mere

Forelæsning 11: Kapitel 11: Regressionsanalyse

Forelæsning 11: Kapitel 11: Regressionsanalyse Kursus 02402 Introduktion til Statistik Forelæsning 11: Kapitel 11: Regressionsanalyse Per Bruun Brockhoff DTU Compute, Statistik og Dataanalyse Bygning 324, Rum 220 Danmarks Tekniske Universitet 2800

Læs mere

Normalfordelingen. Det centrale er gentagne målinger/observationer (en stikprøve), der kan beskrives ved den normale fordeling: 1 2πσ

Normalfordelingen. Det centrale er gentagne målinger/observationer (en stikprøve), der kan beskrives ved den normale fordeling: 1 2πσ Normalfordelingen Det centrale er gentagne målinger/observationer (en stikprøve), der kan beskrives ved den normale fordeling: f(x) = ( ) 1 exp (x µ)2 2πσ 2 σ 2 Frekvensen af observationer i intervallet

Læs mere

Kvantitative Metoder 1 - Efterår Dagens program

Kvantitative Metoder 1 - Efterår Dagens program Dagens program Estimation: Kapitel 9.7-9.10 Estimationsmetoder kap 9.10 Momentestimation Maximum likelihood estimation Test Hypoteser kap. 10.1 Testprocedure kap 10.2 Teststørrelsen Testsandsynlighed 1

Læs mere

MLR antagelserne. Antagelse MLR.1:(Lineære parametre) Den statistiske model for populationen kan skrives som

MLR antagelserne. Antagelse MLR.1:(Lineære parametre) Den statistiske model for populationen kan skrives som MLR antagelserne Antagelse MLR.1:(Lineære parametre) Den statistiske model for populationen kan skrives som y = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 + + β k x k + u, hvor β 0, β 1, β 2,...,β k er ukendte parametere,

Læs mere

NATURVIDENSKABELIG KANDIDATEKSAMEN VED KØBENHAVNS UNIVERSITET.

NATURVIDENSKABELIG KANDIDATEKSAMEN VED KØBENHAVNS UNIVERSITET. NATURVIDENSKABELIG KANDIDATEKSAMEN VED KØBENHAVNS UNIVERSITET. Eksamen i Statistik 1TS Teoretisk statistik Den skriftlige prøve Sommer 2003 3 timer - alle hjælpemidler tilladt Det er tilladt at skrive

Læs mere

Normalfordelingen og Stikprøvefordelinger

Normalfordelingen og Stikprøvefordelinger Normalfordelingen og Stikprøvefordelinger Normalfordelingen Standard Normal Fordelingen Sandsynligheder for Normalfordelingen Transformation af Normalfordelte Stok.Var. Stikprøver og Stikprøvefordelinger

Læs mere

NATURVIDENSKABELIG KANDIDATEKSAMEN VED KØBENHAVNS UNIVERSITET.

NATURVIDENSKABELIG KANDIDATEKSAMEN VED KØBENHAVNS UNIVERSITET. NATURVIDENSKABELIG KANDIDATEKSAMEN VED KØBENHAVNS UNIVERSITET. Eksamen i Statistik 1 Tag-hjem prøve 1. juli 2010 24 timer Alle hjælpemidler er tilladt. Det er tilladt at skrive med blyant og benytte viskelæder,

Læs mere

NATURVIDENSKABELIG KANDIDATEKSAMEN VED KØBENHAVNS UNIVERSITET.

NATURVIDENSKABELIG KANDIDATEKSAMEN VED KØBENHAVNS UNIVERSITET. NATURVIDENSKABELIG KANDIDATEKSAMEN VED KØBENHAVNS UNIVERSITET. Eksamen i Statistik 1TS Teoretisk statistik Den skriftlige prøve Sommer 2005 3 timer - alle hjælpemidler tilladt Det er tilladt at skrive

Læs mere

Vejledende besvarelser til opgaver i kapitel 14

Vejledende besvarelser til opgaver i kapitel 14 Vejledende besvarelser til opgaver i kapitel 14 Opgave 1 a) Det første trin i opstillingen af en hypotesetest er at formulere to hypoteser, hvoraf den ene støtter den teori vi vil teste, mens den anden

Læs mere

Analysestrategi. Lektion 7 slides kompileret 27. oktober 200315:24 p.1/17

Analysestrategi. Lektion 7 slides kompileret 27. oktober 200315:24 p.1/17 nalysestrategi Vælg statistisk model. Estimere parametre i model. fx. lineær regression Udføre modelkontrol beskriver modellen data tilstrækkelig godt og er modellens antagelser opfyldte fx. vha. residualanalyse

Læs mere

Module 4: Ensidig variansanalyse

Module 4: Ensidig variansanalyse Module 4: Ensidig variansanalyse 4.1 Analyse af én stikprøve................. 1 4.1.1 Estimation.................... 3 4.1.2 Modelkontrol................... 4 4.1.3 Hypotesetest................... 6 4.2

Læs mere

Økonometri 1 Forår 2006 Ugeseddel 11

Økonometri 1 Forår 2006 Ugeseddel 11 Økonometri 1 Forår 2006 Ugeseddel 11 Program for øvelserne: Gruppearbejde og plenumdiskussion Introduktion til SAS øvelser SAS øvelser Øvelsesopgave 5: Paneldata estimation af indkomstligninger på danske

Læs mere

Anvendt Statistik Lektion 9. Variansanalyse (ANOVA)

Anvendt Statistik Lektion 9. Variansanalyse (ANOVA) Anvendt Statistik Lektion 9 Variansanalyse (ANOVA) 1 Undersøge sammenhæng Undersøge sammenhænge mellem kategoriske variable: χ 2 -test i kontingenstabeller Undersøge sammenhæng mellem kontinuerte variable:

Læs mere

3.600 kg og den gennemsnitlige fødselsvægt kg i stikprøven.

3.600 kg og den gennemsnitlige fødselsvægt kg i stikprøven. PhD-kursus i Basal Biostatistik, efterår 2006 Dag 1, onsdag den 6. september 2006 Eksempel: Sammenhæng mellem moderens alder og fødselsvægt I dag: Introduktion til statistik gennem analyse af en stikprøve

Læs mere

Stikprøver og stikprøve fordelinger. Stikprøver Estimatorer og estimater Stikprøve fordelinger Egenskaber ved estimatorer Frihedsgrader

Stikprøver og stikprøve fordelinger. Stikprøver Estimatorer og estimater Stikprøve fordelinger Egenskaber ved estimatorer Frihedsgrader Stikprøver og stikprøve fordelinger Stikprøver Estimatorer og estimater Stikprøve fordelinger Egenskaber ved estimatorer Frihedsgrader Statistik Statistisk Inferens: Prediktere og forekaste værdier af

Læs mere

Økonometri: Lektion 7 Emne: Prædiktionsintervaller, RESET teset, proxy variable og manglende data.

Økonometri: Lektion 7 Emne: Prædiktionsintervaller, RESET teset, proxy variable og manglende data. Økonometri: Lektion 7 Emne: Prædiktionsintervaller, RESET teset, proxy variable og manglende data. 1 / 32 Motivation Eksempel: Savings = β 0 + β 1 Income + u Vi ved allerede, hvordan vi estimerer regresseionlinjen:

Læs mere

Estimation af bilkøbsrelationen med nye indkomst- og formueudtryk

Estimation af bilkøbsrelationen med nye indkomst- og formueudtryk Danmarks Statistik MODELGRUPPEN Arbejdspapir* Edith Madsen 21. juli 1997 Estimation af bilkøbsrelationen med nye indkomst- og formueudtryk Resumé: Papiret præsenterer en reestimationen af fcb-relationen.

Læs mere

Modul 12: Regression og korrelation

Modul 12: Regression og korrelation Forskningsenheden for Statistik ST01: Elementær Statistik Bent Jørgensen Modul 12: Regression og korrelation 12.1 Sammenligning af to regressionslinier........................ 1 12.1.1 Test for ens hældning............................

Læs mere

Anvendt Statistik Lektion 9. Variansanalyse (ANOVA)

Anvendt Statistik Lektion 9. Variansanalyse (ANOVA) Anvendt Statistik Lektion 9 Variansanalyse (ANOVA) 1 Undersøge sammenhæng Undersøge sammenhænge mellem kategoriske variable: χ 2 -test i kontingenstabeller Undersøge sammenhæng mellem kontinuerte variable:

Læs mere

Multipel Lineær Regression

Multipel Lineær Regression Multipel Lineær Regression Trin i opbygningen af en statistisk model Repetition af MLR fra sidst Modelkontrol Prædiktion Kategoriske forklarende variable og MLR Opbygning af statistisk model Specificer

Læs mere

Økonometri Lektion 1 Simpel Lineær Regression 1/31

Økonometri Lektion 1 Simpel Lineær Regression 1/31 Økonometri Lektion 1 Simpel Lineær Regression 1/31 Simpel Lineær Regression Mål: Forklare variablen y vha. variablen x. Fx forklare Salg (y) vha. Reklamebudget (x). Statistisk model: Vi antager at sammenhængen

Læs mere

Program: 1. Repetition: p-værdi 2. Simpel lineær regression. 1/19

Program: 1. Repetition: p-værdi 2. Simpel lineær regression. 1/19 Program: 1. Repetition: p-værdi 2. Simpel lineær regression. 1/19 For test med signifikansniveau α: p < α forkast H 0 2/19 p-værdi Betragt tilfældet med test for H 0 : µ = µ 0 (σ kendt). Idé: jo større

Læs mere

Projekt 4.12 Definition og differentiation af sammensat funktion og omvendt funktion

Projekt 4.12 Definition og differentiation af sammensat funktion og omvendt funktion ISBN 978-87-766-498- Projekter: Kapitel 4. Projekt 4. Deinition og dierentiation a sammensat unktion og omvendt unktion Projekt 4. Deinition og dierentiation a sammensat unktion og omvendt unktion Materialerne

Læs mere

Kapitel 11 Lineær regression

Kapitel 11 Lineær regression Kapitel 11 Lineær regression Peter Tibert Stoltze stat@peterstoltze.dk Elementær statistik F2011 1 / 1 Indledning Vi modellerer en afhængig variabel (responset) på baggrund af en uafhængig variabel (stimulus),

Læs mere

Økonometri 1. Inferens i den lineære regressionsmodel 29. september Økonometri 1: F7 1

Økonometri 1. Inferens i den lineære regressionsmodel 29. september Økonometri 1: F7 1 Økoometri 1 Iferes i de lieære regressiosmodel 9. september 006 Økoometri 1: F7 1 Dages program Opsamlig af hemmeopgave om Mote Carlo eksperimeter Mere om hypotesetest: Ekelt lieær restriktio på koefficieter

Læs mere

Økonometri 1. Definition og motivation. Definition og motivation. Dagens program. Den multiple regressionsmodel 15. februar 2006

Økonometri 1. Definition og motivation. Definition og motivation. Dagens program. Den multiple regressionsmodel 15. februar 2006 Dages program Økoometri De multiple regressiosmodel 5. februar 006 Emet for dee forelæsig er de multiple regressiosmodel (Wooldridge kap 3.-3.3+appedix E.-E.) Defiitio og motivatio Fortolkig af parametree

Læs mere

1 Statistisk inferens: Hypotese og test Nulhypotese - alternativ Teststatistik P-værdi Signifikansniveau...

1 Statistisk inferens: Hypotese og test Nulhypotese - alternativ Teststatistik P-værdi Signifikansniveau... Indhold 1 Statistisk inferens: Hypotese og test 2 1.1 Nulhypotese - alternativ.................................. 2 1.2 Teststatistik........................................ 3 1.3 P-værdi..........................................

Læs mere

Tema. Model og modelkontrol ( Fx. en normalfordelt obs. række m. kendt varians) Estimation af parametre. Fordeling. Hypotese og test. Teststørrelse.

Tema. Model og modelkontrol ( Fx. en normalfordelt obs. række m. kendt varians) Estimation af parametre. Fordeling. Hypotese og test. Teststørrelse. Tema Model og modelkontrol ( Fx. en normalfordelt obs. række m. kendt varians) Estimation af parametre. Fordeling. (Fx. x. µ) Hypotese og test. Teststørrelse. (Fx. H 0 : µ = µ 0 ) konfidensintervaller

Læs mere

5. Dynamiske Modeller

5. Dynamiske Modeller 5. En af styrkerne ved paneldata er, som det også blev diskuteret i afsnit 1, at det er muligt både at beskrive de statistiske processer på både langt og kort sigt ved at udnytte både tværsnits- og panelegenskaberne

Læs mere

Kvantitative Metoder 1 - Forår 2007. Dagens program

Kvantitative Metoder 1 - Forår 2007. Dagens program Dagens program Hypoteser: kap: 10.1-10.2 Eksempler på Maximum likelihood analyser kap 9.10 Test Hypoteser kap. 10.1 Testprocedure kap 10.2 Teststørrelsen Testsandsynlighed 1 Estimationsmetoder Kvantitative

Læs mere

Referat : af Gruppearbejde Økonometri1 øvelsestime ugeseddel 7 dato 26/3 2003, Hold 4

Referat : af Gruppearbejde Økonometri1 øvelsestime ugeseddel 7 dato 26/3 2003, Hold 4 Referat : af Gruppearbejde Økonometri1 øvelsestime ugeseddel 7 dato 26/3 2003, Hold 4 Spm1 Den udvidede model med de to strukturelle variable sk og sh: g i (60-00) = B 0 + B 1 *log(y i ) + B 2 [ log(sk

Læs mere

Reminder: Hypotesetest for én parameter. Økonometri: Lektion 4. F -test Justeret R 2 Aymptotiske resultater. En god model

Reminder: Hypotesetest for én parameter. Økonometri: Lektion 4. F -test Justeret R 2 Aymptotiske resultater. En god model Reminder: Hypotesetest for én parameter Antag vi har model Økonometri: Lektion 4 F -test Justeret R 2 Aymptotiske resultater y = β 0 + β 1 x 2 + β 2 x 2 + + β k x k + u. Vi ønsker at teste hypotesen H

Læs mere

Epidemiologi og biostatistik. Uge 3, torsdag. Erik Parner, Institut for Biostatistik. Regressionsanalyse

Epidemiologi og biostatistik. Uge 3, torsdag. Erik Parner, Institut for Biostatistik. Regressionsanalyse Epidemiologi og biostatistik. Uge, torsdag. Erik Parner, Institut for Biostatistik. Lineær regressionsanalyse - Simpel lineær regression - Multipel lineær regression Regressionsanalyse Regressionsanalyser

Læs mere

Hvad skal vi lave? Nulhypotese - alternativ. Teststatistik. Signifikansniveau

Hvad skal vi lave? Nulhypotese - alternativ. Teststatistik. Signifikansniveau Hvad skal vi lave? 1 Statistisk inferens: Hypotese og test Nulhypotese - alternativ. Teststatistik P-værdi Signifikansniveau 2 t-test for middelværdi Tosidet t-test for middelværdi Ensidet t-test for middelværdi

Læs mere

Kvantitative Metoder 1 - Forår 2007

Kvantitative Metoder 1 - Forår 2007 Dagens program Estimation: Kapitel 9.1-9.3 Estimation Estimationsfejlen Bias Eksempler Bestemmelse af stikprøvens størrelse Konsistens De nitioner påkonsistens Eksempler på konsistente og middelrette estimatorer

Læs mere

Logistisk Regression. Repetition Fortolkning af odds Test i logistisk regression

Logistisk Regression. Repetition Fortolkning af odds Test i logistisk regression Logistisk Regression Repetition Fortolkning af odds Test i logistisk regression Logisitks Regression: Repetition Y {0,} binær afhængig variabel X skala forklarende variabel π P( Y X x) Odds(Y X x) π /(-π

Læs mere

1 Hb SS Hb Sβ Hb SC = , (s = )

1 Hb SS Hb Sβ Hb SC = , (s = ) PhD-kursus i Basal Biostatistik, efterår 2006 Dag 6, onsdag den 11. oktober 2006 Eksempel 9.1: Hæmoglobin-niveau og seglcellesygdom Data: Hæmoglobin-niveau (g/dl) for 41 patienter med en af tre typer seglcellesygdom.

Læs mere

Uge 13 referat hold 4

Uge 13 referat hold 4 Uge 13 referat hold 4 Gruppearbejde 1a: Er variablen kvotient inkluderet på en hensigtsmæssig måde? Der er to problemer med kvotient: 1) Den er trunkeret ved 6.9 og 10.0, løsningen er at indføre dummyer

Læs mere

Anvendt Statistik Lektion 7. Simpel Lineær Regression

Anvendt Statistik Lektion 7. Simpel Lineær Regression Anvendt Statistik Lektion 7 Simpel Lineær Regression 1 Er der en sammenhæng? Plot af mordraten () mod fattigdomsraten (): Scatterplot Afhænger mordraten af fattigdomsraten? 2 Scatterplot Et scatterplot

Læs mere

Økonometri lektion 5 Multipel Lineær Regression. Inferens Modelkontrol Prædiktion

Økonometri lektion 5 Multipel Lineær Regression. Inferens Modelkontrol Prædiktion Økonometri lektion 5 Multipel Lineær Regression Inferens Modelkontrol Prædiktion Multipel Lineær Regression Data: Sæt af oservationer (x i, x i,, x ki, y i, i,,n y i er den afhængige variael x i, x i,,

Læs mere

Rygtespredning: Et logistisk eksperiment

Rygtespredning: Et logistisk eksperiment Rygtespredning: Et logistisk eksperiment For at det nu ikke skal ende i en omgang teoretisk tørsvømning er det vist på tide vi kigger på et konkret logistisk eksperiment. Der er selvfølgelig flere muligheder,

Læs mere

Eksamen på Økonomistudiet 2006-II. Tag-Med-Hjem-Eksamen. Makroøkonomi, 2. årsprøve, Økonomien på langt sigt. Efterårssemestret 2006

Eksamen på Økonomistudiet 2006-II. Tag-Med-Hjem-Eksamen. Makroøkonomi, 2. årsprøve, Økonomien på langt sigt. Efterårssemestret 2006 Eksamen på Økonomistudiet 2006-II ag-med-hjem-eksamen Makroøkonomi, 2. årsprøve, Økonomien på langt sigt Efterårssemestret 2006 Udleveres tirsdag den 2. januar 2007, kl. 10.00 Afleveres torsdag den 4.

Læs mere

Statistik II Lektion 3. Logistisk Regression Kategoriske og Kontinuerte Forklarende Variable

Statistik II Lektion 3. Logistisk Regression Kategoriske og Kontinuerte Forklarende Variable Statistik II Lektion 3 Logistisk Regression Kategoriske og Kontinuerte Forklarende Variable Setup: To binære variable X og Y. Statistisk model: Konsekvens: Logistisk regression: 2 binære var. e e X Y P

Læs mere