Fag: Kvantitative metoder 2. Årsprøvefag maj Tag-hjem gruppeopgave

Størrelse: px
Starte visningen fra side:

Download "Fag: Kvantitative metoder 2. Årsprøvefag maj Tag-hjem gruppeopgave"

Transkript

1 Eksamen på Økonomistudiet 2008-II Fag: Kvantitative metoder 2 Årsprøvefag maj 2008 Tag-hjem gruppeopgave Der er fokus på at undgå tilfælde af eksamenssnyd I tilfælde af formodet eksamenssnyd, der bemærkes af fagenes eksamensadministration, af eksamenstilsynet eller af faglæreren, foretager studielederen en foreløbig undersøgelse af sagen. Dette foregår ved indhentning af udtalelse fra faglæreren, evt. fra eksamenstilsynet, og ved samtale med den studerende. Hvis studielederen finder formodningen om snyd bestyrket, indberetter han forholdet til rektor. Den studerende skal under studiet og eksamenerne efterleve reglerne om videnskabelig redelighed. Videnskabelig uredelighed foreligger, når der ved forfalskning, plagiering, fortielse eller på anden måde vildledes om den pågældendes egne indsats eller resultater, eller når en anden studerende bistås hermed. Eksempelvis betragtes manglende kildeangivelser i skriftlige opgaver som fortielser. Forsøg på at snyde behandles på samme måde som gennemførte snyderier. Rektor har følgende sanktionsmuligheder: Tildeling af advarsel Bortvisning fra eksamen Bortvisning fra universitetet for en begrænset periode eller permanent. Det Samfundsvidenskabelige Fakultet Studie- og eksamenskontoret Oktober 2006

2 Klimaforandringer og landbrugsproduktion Praktiske anvisninger til gruppe tag-hjem eksamen i Kvantitative metoder 2: Start med at sikre, at I kan få adgang til data (se næste side). Opgaven kan besvares i grupper af maksimalt 3 studerende. Der skal afleveres én fælles besvarelse for hele gruppen uden nærmere specifikation af hvert gruppemedlems bidrag. Læs alle opgaverne igennem, før I begynder at svare. Besvar alle spørgsmål og delspørgsmål i opgave 1 til 6. Som en tommelfingerregel til fordeling af arbejdsindsatsen kan man bruge følgende vægtning af opgaverne: opgave 1: 15%, opgave 2: 25%, opgave 3: 15%, opgave 4: 25%, opgave 5: 15%, opgave 6: 5%. Der ønskes en samlet rapport med specifikke referencer til relevante bilagstabeller med regressionsoutput. Tabeller og figurer i teksten forsynes med henvisning til den relevante bilagstabel. Tabeller med regressionsoutput m.v. i bilaget ønskes fortløbende nummereret og forsynet med henvisning til navnet på det SAS-program, hvorfra tabellen er genereret. SASprogrammerne skal vedlægges som bilag (hvis SAS-programmerne er skrevet i flere forskellige filer skal de samles til en enkelt fil før aflevering). Forsiden til besvarelsen skal være den side, der kan downloades som Afleveringsforside.doc. Siden udfyldes med eksamensnummer på alle gruppens medlemmer og samlet sidetal. Et gruppemedlems eksamensnummer vælges som gruppens afleveringsnummer. Omfanget af besvarelsen bør ikke overstige 21 sider, inkl. forside, teksttabeller og figurer i teksten. Omfanget af bilag med regressionsoutput, SAS-program mv. bør ikke overstige 20 sider. Det er ikke nødvendigt at medtage meget omfangsrigt output, fx output fra proc univariate i bilaget. Alle sider i besvarelsen (inkl. bilag) forsynes med sidetal og det valgte afleveringsnummer. Besvarelsen (inkl. bilag) afleveres elektronisk, se Upload af besvarelse. Eksamen slutter den klokken Besvarelsen afleveres via upload til Absalon, som skal være afsluttet senest kl Der vil være almindeligt åbent i edb-kælderen mellem kl og i eksamensperioden.

3 Adgang til data: Sådan får I fat i gruppens individualiserede datasæt: 1. Download tre filer fra hjemmesiden til en mappe fx C:\WRK på PC en: XMASTER.sas7bdat, SASMACR.sas7bcat og XINDIVID.sas. 2. Placer filerne midlertidigt i den valgte mappe og check at stierne i XINDIVID.sas stemmer overens med dette. 3. Angiv gruppens afleveringsnummer i XINDIVID.sas (vælg et af jeres eksamensnumre). 4. Åbn XINDIVID.sas i SAS og kør programmet. Det danner filen XGRUPPEDATA.sas7bdat som indeholder gruppens eget datasæt og udskriver tallene som et check på, at I har kontakt til datasættet. I kan ignorere eventuelle warnings, der kommer frem når I kører programmet. 5. Kopiér XGRUPPEDATA.sas7bdat til det sted, hvor I ønsker at arbejde med jeres data. I er nu klar til at løse opgaven. 6. Slet filen XMASTER.sas7bdat (denne fil er password-beskyttet og skal ikke bruges i løsningen af selve opgaven). Har I problemer med at generere filen XGRUPPEDATA.sas7bdat kan I kontakte Hans Christian Kongsted på telefonnummer i tidsrummet fra klokken til torsdag den 29. maj. Der ydes ikke hjælp efter det nævnte tidsrum og heller ikke til andre dele af opgaven. Upload af besvarelse: Besvarelsen afleveres via fagets Absalon-side som svar på den stillede opgave. Dette kræver login via PUNKT KU for et af gruppens medlemmer. Bemærk at der kun afleveres en besvarelse for hele gruppen. Besvarelsen skal bestå af i alt 5 filer. Filerne skal navngives så hvert filnavn starter med det bogstav, der er angivet herunder. Bogstavet efterfølges af eksamensnummeret for den studerende, som afleverer. 1. Selve rapporten skal afleveres som PDF fil. Filnavnet skal starte med R. 2. Bilag med SAS-output afleveres som PDF fil. Filnavnet skal starte med B. 3. Gruppens SAS-program afleveres som fil i et almindeligt tekst-format (.txt). Filnavnet skal starte med P. 4. SAS-datafilen XGRUPPEDATA.SAS7BDAT omdøbes, så filnavnet starter med F. 5. En fil i et almindeligt tekstformat (.txt), som indeholder eksamensnumrene på samtlige gruppens medlemmer. Filnavnet skal starte med N. Der skal anvendes samme eksamensnummer for alle disse filer.

4 Eksempel: Gruppen, som afleverer under eksamensnummer 117, afleverer følgende filer: 1. R117.pdf 2. B117.pdf 3. P117.txt 4. F117.sas7bdat 5. N117.txt Se mere om hvordan I anskaffer en gratis PDF-konverter ved at følge dette link: Dokumentation af data: Datasættet består af observationer for udvalgte amerikanske amter ( counties ) og rummer oplysninger om hvert amt for 1997 og for Generelle variabler: profit fland fips Gennemsnitlig overskud pr. acre ved landbrugsproduktion i amtet (regnet i USD/acre). Det samlede landbrugsareal i amtet (regnet i acres). En acre er 0,405 hektar. Amtsnummer D2002 Dummyvariabel for år Referencekategori er år dry Dummyvariabel for, at der i amtet anvendes kunstvanding på mindre end 10 procent af arealet. irr north cent south west = 1-dry Dummyvariabel for at amtet ligger i den nordøstlige del af USA. Dummyvariabel for at amtet ligger i den midtvestlige del af USA. Dummyvariabel for at amtet ligger i den sydlige del af USA. Dummyvariabel for at amtet ligger i den vestlige del af USA.

5 Klima-relaterede variabler: dd prcp dd_7000 prcp_7000 dd_pred prcp_pred Antal hundrede graddage i vækstsæsonen, det vil sige antal grader F regnet i hundreder og summeret over dagene. Kun dage med temperaturer mellem 46,4 gr. F og 89,6 gr. F bidrager. Nedbørsmængde i vækstsæsonen (regnet i amerikanske tommer, inches ). Gennemsnitligt antal graddage i hundreder i vækstsæsonen over perioden 1970 til Gennemsnitlig nedbørsmængde i vækstsæsonen over perioden 1970 til Fremskrivning af antal graddage i hundreder i vækstsæsonen fra klimamodellen Hadley-2. Fremskrivning af nedbørsmængde i vækstsæsonen fra klimamodellen Hadley-2. Jordbundsmæssige forhold: Kfact lslop flood sand clay perm moist wet salt Indeks for om jorden er udsat for erosion. Indeks for gennemsnitlig markstørrelse. Andel af arealet som er udsat for oversvømmelser. Andel af arealet som er sandjord. Andel af arealet som er lerjord. Indeks for jordens gennemtrængelighed for vand. Indeks for jordens evne til at holde vand. Andel af arealet som er engareal. Andel af arealet med saltaflejringer. Bemærk at data kan være bearbejdet eller udvalgt til brug for denne opgave. 1 1 Det originale datasæt stammer fra artiklen af Deschênes og Greenstone: The Economic Impacts of Climate Change: Evidence from Agricultural Output and Random Fluctuations in Weather, American Economic Review, March 2007 (kan downloades fra tidsskriftets hjemmeside på

6 Introduktion til opgaven: Formålet med denne opgave er at undersøge økonomiske effekter af de klimaændringer, som forventes at blive resultatet af den øgede udledning af drivhusgasser. De første fremskrivninger af ændringer i klimaet var uniforme set over lande og regioner. Et eksempel er FN s Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC-1) som i 1990 forudså en gennemsnitlig temperaturstigning på 5 grader F (Fahrenheit-skalaen) og en forøgelse af nedbørsmængden på 8 procent som følge af en fordobling af niveauet for drivhusgasser i atmosfæren frem til Nyere modeller er langt mere sofistikerede og fremskriver udviklingen regionalt, fx helt ned på delstatsniveau i USA. Datasættet til denne opgave indeholder klimafremskrivninger (dd_pred og prpc_pred) fra en sådan detaljeret model (Hadley-2). Disse fremskrivninger viser store variationer både regionalt og mellem lande. For de fire geografiske hovedområder i det kontinentale USA forudser Hadley-2 følgende ændringer i de gennemsnitlige nedbørsmængder og antal graddage frem til år Region Ændring af nedbørsmængde (tommer) Amter uden Amter med udbredt brug af udbredt brug af kunstvanding kunstvanding Ændring af graddageantal (i hundreder) Amter uden Amter med udbredt brug af udbredt brug af kunstvanding kunstvanding Nordøst 4,02 3,60 8,10 4,69 Midtvest 3,47 3,43 10,21 11,58 Syd 4,44 5,04 16,99 15,75 Vest 1,00 2,16 9,57 9,49 Kilde: Deschênes og Greenstone: The Economic Impacts of Climate Change: Evidence from Agricultural Output and Random Fluctuations in Weather, American Economic Review, March Tallene er opgjort på basis af samtlige amter i det kontinentale USA. I opgaven tages der udgangspunkt i de givne fremskrivninger af klimaet. Den økonometriske analyse fokuserer på, hvilke effekter der kan forventes på landbrugets indtjening. Landbruget er en sektor i økonomien som må forventes at blive direkte berørt af ændrede temperatur- og nedbørsforhold. For at kunne vurdere den forventede indtjeningseffekt er det nødvendigt at observere tilfældige variationer i temperatur og nedbør. Det vil sige variationer som kan antages at være exogene og altså ikke er relaterede til fx uobserverede dyrkningsmæssige forhold. Ud over at landbruget har selvstændig interesse kan analysen af de regionale variationer i klimaændringernes effekt bruges som grundlag for at forstå forskelle i lande og regioners villighed til at tage omkostningskrævende initiativer for at reducere udledningen af drivhusgasser. USA har indtil videre ikke villet indgå bindende aftaler om reduktioner af udledning af drivhusgasser.

7 Det modelmæssige udgangspunkt for opgaven er følgende lineære regressionsmodel: profit = β + β dry + β dry dd + β dry dd + β dry prcp + β dry prcp 2 2 it 0 1 it 2 it it 3 it it 4 it it 5 it it + β irr dd + β irr dd + β irr prcp + β irr prcp it it 7 it it 8 it it 9 it it β10kfactit + β11lslopit + β12 f it + 13 it 14 it + 15 it + β moist + β wet + β salt 16 it 17 it 18 it + β D t + v it lood β sand + β clay β perm (1.1) hvor vit er fejlleddet, i betegner amtet og t betegner perioden (1997 eller 2002). Ideen med at analysere denne model er at forsøge at opnå konsistente estimater for alt-andet-lige effekter på det gennemsnitlige overskud pr. acre af ændringer i de klima-relaterede variabler, graddage-antallet dd og nedbørsmængden prcp. I model (1.1) kontrolleres der for en lang række jordbundsmæssige forhold og for, om brugen af kunstvanding er udbredt indenfor et amt eller ej. På den baggrund kan det indtil videre antages at modellen opfylder MLR.1-4 antagelserne. Opgave 1: a) Udvælg 2002-observationerne i datasættet. Beskriv de variabler der indgår i model (1.1) med udgangspunkt i jeres datasæt fra filen XGRUPPEDATA.sas7bdat. Gør dette ved at opstille en eller flere tabeller med relevante karakteristika for de enkelte variabler og foretag relevante krydstabuleringer. Kommentér kort på tabellerne. b) Som nævnt i introduktionen indebærer IPCC-1 scenariet en gennemsnitlig temperaturstigning på 5 gr. F og en forøgelse af nedbørsmængden med 8 procent. Antag at disse ændringer i et gennemsnitligt amt vil svare til 700 ekstra graddage og 1,2 ekstra tommer nedbør. Beregn standardafvigelsen set over amter på antallet af graddage og på nedbørsmængden i Sammenlign med de forventede ændringer i disse variabler som følge af klimaforandringer og kommentér kort på resultatet. c) Datasættet indeholder både fremskrivningen af graddageantallet (dd_pred) fra en detaljeret klimamodel (Hadley-2) og de gennemsnitlige værdier (dd_7000) over perioden (det nuværende klima). Desuden oplyses, hvilket af de fire geografiske hovedområder i det kontinentale USA, som det enkelte amt tilhører. i) Benyt disse oplysninger til at opstille en tabel som opdeler den forventede ændring af graddage-antallet i fem intervaller: <0, 0 500, , , Vær kritisk overfor datagrundlaget når I udfører disse beregninger.

8 ii) 2 Udfør χ -testet for, at forøgelsen af graddage-antallet er fordelt homogent over de fire geografiske hovedområder. Redegør for, om forudsætningerne for testet er opfyldt. Kommentér kort på resultatet. Opgave 2: Tag i denne opgave udgangspunkt i det sammensatte tværsnit, der består af data for alle amter i begge år (i alt observationer). a) Beskriv modellen i (1.1). Hvilken fortolkning har koefficienterne β 1 og β 13? Hvilke fortegn vil I forvente for β2 og β 3? b) Udfør estimationen af (1.1) ved OLS. Rapportér regressionskoefficienterne ˆ β0, ˆ β ˆ 1,..., β 19 i en tabel sammen med deres almindelige standardfejl. Rapportér også standardfejl, som er robuste overfor heteroskedasticitet. Kommentér på tabellen. c) Undersøg om modellen i (1.1) opfylder antagelsen MLR.5 om konstant varians på fejlleddet givet regressorerne. Gør dette ved at: i) Lave et plot af residualerne, v ˆit, overfor den forudsagte værdi fra model (1.1). ii) Udføre Breusch-Pagan testet for heteroskedasticitet. Hvad er jeres konklusion? d) Udfør test af hver af følgende hypoteser: i) Jordbundsforholdene har ingen effekt på profitten. ii) Temperaturforhold har ingen effekt på profitten. iii) Sammenhængen mellem profit og graddage-antal er ens for amter med og uden udbredt brug af kunstvanding. Redegør i hvert tilfælde for, hvilket test I anvender, for de nul- og alternativhypoteser I tester og for jeres konklusion. Begrund svarene. e) De klimarelaterede variabler dd og prcp optræder i modellen som kvadratiske funktioner for hver af de to grupper af amter, hvor dyrkningen sker med udbredt brug af kunstvanding henholdsvis uden udbredt brug af kunstvanding. Besvar følgende for hver af de to variabler, dd og prcp : i) Lav grafiske sammenligninger af de estimerede sammenhænge mellem profitraten og hver af de klima-relaterede variabler for de to grupper af amter.

9 ii) Findes der et profitmaximerende niveau for hver variabel i hver af de to grupper? iii) Beregn i givet fald det profitmaximerende niveau. f) Brug jeres estimationsresultater som grundlag for at udføre en simpel beregning af den forventede ændring af profitten pr. acre i et IPCC-1 scenario for de fremtidige klimaændringer. Som tidligere nævnt indebærer IPCC-1 en gennemsnitlig temperaturstigning og en forøgelse af nedbørsmængden der svarer til 700 ekstra graddage og 1,2 ekstra tommer nedbør. i) Beregn den forventede ændring af profitten pr. acre i et gennemsnitligt amt uden udbredt brug af kunstvanding i Tag udgangspunkt i gennemsnitsværdierne for graddage og nedbør. Foretag samme beregning for et gennemsnitligt amt med udbredt kunstvanding i ii) Kommentér kort og kritisk på resultatets gyldighed og relevans med henblik på at vurdere konsekvenserne af de ventede klimaændringer. Opgave 3: Tag i denne opgave udgangspunkt i det sammensatte tværsnit, der består af data for alle amter i begge år (i alt observationer). Modelgrundlaget er igen model (1.1). Den afhængige variabel i modellen er beregnet som den gennemsnitlige profit pr. acre for landbrugsarealet indenfor det enkelte amt: profit = (samlet salg for landbrug i amtet - samlede udgifter for landbrug i amtet)/ fland a) Diskutér, hvorfor denne gennemsnitsberegning giver anledning til at forvente heteroskedasticitet i modellen. Beskriv en konkret metode som i givet fald kan anvendes til at korrigere for en sådan type af heteroskedasticitet. b) Udfør en vægtet lineær regression (WLS) som er motiveret at jeres svar under a). Opstil en tabel, som sammenligner estimationsresultaterne med dem, som I opnåede fra Opgave 2. Kommentér tabellen med henblik på forskelle og ligheder mellem resultaterne. c) Diskutér om og på hvilken måde WLS-resultaterne kan siges at være et bedre bud end OLSresultaterne på de landbrugsøkonomiske konsekvenser af de forventede klimaforandringer.

10 Opgave 4: I denne opgave udnyttes at de i alt observationer i datasættet er parvist sammenhørende observationer for i alt amter. Datasættet kan således betragtes som et to-periode panel. a) Beregn standardafvigelsen over amter for ændringerne mellem de to år i hver af de variabler, som indgår i model (1.1). Opstil en tabel med resultatet af beregningerne. Kommentér på tabellen, herunder på muligheden for at lade variablerne indgå i en første-differens estimation. b) Udfør en første-differens estimation med udgangspunkt i model (1.1). Opstil en tabel, som sammenligner estimations-resultaterne med dem, som I fik fra Opgave 3. Kommentér tabellen med henblik på forskelle og ligheder mellem resultaterne. c) I en tidligere offentliggjort analyse 2 på grundlag af et tilsvarende datasæt vælger forfatterne Deschênes og Greenstone en første-differens estimation som basis for deres beregninger af de forventede effekter af klimaændringer på landbruget. i) Diskutér argumenter for og imod at resultater fra en første-differens estimation i dette tilfælde bør foretrækkes fremfor resultater af en tværsnitsestimation. Kan variationer i temperatur og nedbør betragtes som exogene i forhold til at estimere effekter af de forventede klimaændringer? ii) iii) Gentag beregningerne af de forventede ændringer af profitten pr. acre i et gennemsnitligt amt henholdsvis med og uden udbredt brug af kunstvanding i 2002 fra Opgave 2f, men på grundlag af estimaterne fra første-differens modellen (uanset om de estimerede effekter er signifikante eller ej). Sammenlign med resultaterne fra Opgave 2f. Gør nu som Deschênes og Greenstone og brug jeres resultater fra første-differens estimationen (uanset om de estimerede effekter er signifikante eller ej) til at beregne effekten på den samlede profit i landbrugssektoren i milliarder USD som følge af klimaændringer. Brug den detaljerede Hadley-2 fremskrivning af graddage og nedbør for hvert amt, som ligger i variablerne dd_pred og prpc_pred. Brug 2002-værdierne af dd og prpc som udtryk for det nuværende klima og 2002-værdien af dry for amtets status med hensyn til kunstvanding. Beregn ændringen i den predikterede profit for hvert amt og find den estimerede total for alle amter ved at vægte med landbrugsarealet i hvert amt. Det dyrkede areal fremgår af variablen fland. Kommentér kort og kritisk på resultatet. 2 Deschênes og Greenstone: The Economic Impacts of Climate Change: Evidence from Agricultural Output and Random Fluctuations in Weather, American Economic Review, March 2007.

11 Opgave 5: Robusthedsanalyse Udfør en analyse, som efterprøver robustheden af en af jeres vigtigste konklusioner fra Opgave 1-4. Analysen skal være mulig at gennemføre ud fra XGRUPPEDATA.sas7bdat. Redegør kort for, hvilken konkret konklusion I ønsker at efterprøve og begrund, hvorfor I fokuserer på netop dette resultat. Redegør kort for de alternative modeller og/eller test, I tager i anvendelse og konkludér på robusthedsanalysen. Opgave 6: Sammenfatning og konklusion Skriv en kort sammenfatning af resultaterne af jeres analyser i Opgave 2, 3, 4 og 5. Udpeg jeres foretrukne estimater af de forventede effekter af klimaændringerne. Hvad er jeres overordnede konklusion om betydningen af klimaændringer for profitten i landbrugssektoren? Der er ingen bilag til opgaven.

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

Fag: Kvantitative metoder 2. Årsprøvefag maj Tag-hjem gruppeopgave

Fag: Kvantitative metoder 2. Årsprøvefag maj Tag-hjem gruppeopgave Eksamen på Økonomistudiet 2007-II Fag: Kvantitative metoder 2 Årsprøvefag 29. 30. maj 2007 Tag-hjem gruppeopgave Der er fokus på at undgå tilfælde af eksamenssnyd I tilfælde af formodet eksamenssnyd, der

Læs mere

Eksamen på Økonomistudiet 2009-I. Makro 2. Udleveres d. 14. januar kl. 10.00 A everes d. 16. januar kl.10.00

Eksamen på Økonomistudiet 2009-I. Makro 2. Udleveres d. 14. januar kl. 10.00 A everes d. 16. januar kl.10.00 Eksamen på Økonomistudiet 2009-I Makro 2 2. årsprøve Udleveres d. 14. januar kl. 10.00 A everes d. 16. januar kl.10.00 Der er fokus på at undgå tilfælde af eksamenssnyd I tilfælde af formodet eksamenssnyd,

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

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

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

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

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

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 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

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

Regler om disciplinære foranstaltninger over for de studerende ved Syddansk Universitet

Regler om disciplinære foranstaltninger over for de studerende ved Syddansk Universitet Regler om disciplinære foranstaltninger over for de studerende ved Syddansk Universitet (se også vejledningen nedenfor) Fastsat i henhold til 14, stk. 6 i lov nr. 403 af 28. maj 2003 om universiteter (Universitetsloven).

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

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

Økonomisk Kandidateksamen 2005I Økonometri 1. Virker u-landsbistanden?

Økonomisk Kandidateksamen 2005I Økonometri 1. Virker u-landsbistanden? Økonomisk Kandidateksamen 2005I Økonometri 1 Virker u-landsbistanden? Praktiske anvisninger til individuel tag-hjem eksamen i Økonometri 1: Start med at sikre dig at du kan få adgang til data og bilag

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

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

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 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

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

Økonomisk Kandidateksamen 2004I Økonometri 1. Kvinders arbejdsudbud

Økonomisk Kandidateksamen 2004I Økonometri 1. Kvinders arbejdsudbud Økonomisk Kandidateksamen 004I Økonometri Kvinders arbejdsudbud Praktiske anvisninger til individuel tag-hjem eksamen i Økonometri : Start med at sikre dig at du kan få adgang til data (se næste side).

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

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

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

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

Baggrundsnotat: Søskendes uddannelsesvalg og indkomst

Baggrundsnotat: Søskendes uddannelsesvalg og indkomst 17. december 2013 Baggrundsnotat: Søskendes uddannelsesvalg og indkomst Dette notat redegør for den økonometriske analyse af indkomstforskelle mellem personer med forskellige lange videregående uddannelser

Læs mere

Fokus på Forsyning. Datagrundlag og metode

Fokus på Forsyning. Datagrundlag og metode Fokus på Forsyning I notatet gennemgås datagrundlaget for brancheanalysen af forsyningssektoren sammen med variable, regressionsmodellen og tilhørende tests. Slutteligt sammenfattes analysens resultater

Læs mere

Skriftlig eksamen i samfundsfag

Skriftlig eksamen i samfundsfag OpenSamf Skriftlig eksamen i samfundsfag Indholdsfortegnelse 1. Introduktion 2. Præcise nedslag 3. Beregninger 3.1. Hvad kan absolutte tal være? 3.2. Procentvis ændring (vækst) 3.2.1 Tolkning af egne beregninger

Læs mere

Retningslinjer for studerende som skal til skriftlig eksamen på Samfundsvidenskab

Retningslinjer for studerende som skal til skriftlig eksamen på Samfundsvidenskab Retningslinjer for studerende som skal til skriftlig eksamen på Samfundsvidenskab September 2013 Bemærk at denne vejledning er et tillæg til SDU s regelsæt for brug af computer ved skriftlige stedprøver.

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

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

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

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

Simpel Lineær Regression

Simpel Lineær Regression Simpel Lineær Regression Mål: Forklare variablen y vha. variablen x. Fx forklare Salg (y) vha. Reklamebudget (x). Vi antager at sammenhængen mellem y og x er beskrevet ved y = β 0 + β 1 x + u. y: Afhængige

Læs mere

1 Ensidet variansanalyse(kvantitativt outcome) - sammenligning af flere grupper(kvalitativ

1 Ensidet variansanalyse(kvantitativt outcome) - sammenligning af flere grupper(kvalitativ Indhold 1 Ensidet variansanalyse(kvantitativt outcome) - sammenligning af flere grupper(kvalitativ exposure) 2 1.1 Variation indenfor og mellem grupper.......................... 2 1.2 F-test for ingen

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

Eksamen ved. Københavns Universitet i. Kvantitative forskningsmetoder. Det Samfundsvidenskabelige Fakultet

Eksamen ved. Københavns Universitet i. Kvantitative forskningsmetoder. Det Samfundsvidenskabelige Fakultet Eksamen ved Københavns Universitet i Kvantitative forskningsmetoder Det Samfundsvidenskabelige Fakultet 14. december 2011 Eksamensnummer: 5 14. december 2011 Side 1 af 6 1) Af boxplottet kan man aflæse,

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

Eksempel Multipel regressions model Den generelle model Estimation Multipel R-i-anden F-test for effekt af prædiktorer Test for vekselvirkning

Eksempel Multipel regressions model Den generelle model Estimation Multipel R-i-anden F-test for effekt af prædiktorer Test for vekselvirkning 1 Multipel regressions model Eksempel Multipel regressions model Den generelle model Estimation Multipel R-i-anden F-test for effekt af prædiktorer Test for vekselvirkning PSE (I17) ASTA - 11. lektion

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

Information til studerende som skal til skriftlig eksamen på Samfundsvidenskab

Information til studerende som skal til skriftlig eksamen på Samfundsvidenskab Information til studerende som skal til skriftlig eksamen på Samfundsvidenskab Bemærk at disse retningslinjer er et tillæg til SDU s regelsæt for brug af computer ved skriftlige stedprøver Når du tilmelder

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

Anvendt Statistik Lektion 6. Kontingenstabeller χ 2 -test [ki-i-anden-test]

Anvendt Statistik Lektion 6. Kontingenstabeller χ 2 -test [ki-i-anden-test] Anvendt Statistik Lektion 6 Kontingenstabeller χ 2 -test [ki-i-anden-test] 1 Kontingenstabel Formål: Illustrere/finde sammenhænge mellem to kategoriske variable Opbygning: En celle for hver kombination

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

Anvendt Statistik Lektion 6. Kontingenstabeller χ 2- test [ki-i-anden-test]

Anvendt Statistik Lektion 6. Kontingenstabeller χ 2- test [ki-i-anden-test] Anvendt Statistik Lektion 6 Kontingenstabeller χ 2- test [ki-i-anden-test] Kontingenstabel Formål: Illustrere/finde sammenhænge mellem to kategoriske variable Opbygning: En celle for hver kombination af

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

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

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

grupper(kvalitativ exposure) Variation indenfor og mellem grupper F-test for ingen effekt AnovaTabel Beregning af p-værdi i F-fordelingen

grupper(kvalitativ exposure) Variation indenfor og mellem grupper F-test for ingen effekt AnovaTabel Beregning af p-værdi i F-fordelingen 1 Ensidet variansanalyse(kvantitativt outcome) - sammenligning af flere grupper(kvalitativ exposure) Variation indenfor og mellem grupper F-test for ingen effekt AnovaTabel Beregning af p-værdi i F-fordelingen

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

Statistik Lektion 4. Variansanalyse Modelkontrol

Statistik Lektion 4. Variansanalyse Modelkontrol Statistik Lektion 4 Variansanalyse Modelkontrol Eksempel Spørgsmål: Er der sammenhæng mellem udetemperaturen og forbruget af gas? Y : Forbrug af gas (gas) X : Udetemperatur (temp) Scatterplot SPSS: Estimerede

Læs mere

Udvalget for Videnskab og Teknologi. UVT alm. del - Svar på Spørgsmål 40 Offentligt. Udvalget for Videnskab og Teknologi

Udvalget for Videnskab og Teknologi. UVT alm. del - Svar på Spørgsmål 40 Offentligt. Udvalget for Videnskab og Teknologi Udvalget for Videnskab og Teknologi UVT alm. del - Svar på Spørgsmål 40 Offentligt Ministeren for videnskab, teknologi og udvikling Udvalget for Videnskab og Teknologi Folketinget Christiansborg 1240 København

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

! 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 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

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

De variable, som er inkluderet i de forskellige modeller, er følgende:

De variable, som er inkluderet i de forskellige modeller, er følgende: DUL II. Undersøgelse af hvilke faktorer, der er væsentlige for at understøtte, at der er klare og veltilrettelagte mål tilstede i arbejdet med elevernes læring Følgende er en statistisk analyse af ovenstående

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

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

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

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

Epidemiologi og biostatistik. Uge 3, torsdag. Erik Parner, Afdeling for Biostatistik. Eksempel: Systolisk blodtryk

Epidemiologi og biostatistik. Uge 3, torsdag. Erik Parner, Afdeling for Biostatistik. Eksempel: Systolisk blodtryk Eksempel: Systolisk blodtryk Udgangspunkt: Vi ønsker at prædiktere det systoliske blodtryk hos en gruppe af personer. Epidemiologi og biostatistik. Uge, torsdag. Erik Parner, Afdeling for Biostatistik.

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

Institut for Matematiske Fag Matematisk Modellering 1 UGESEDDEL 6

Institut for Matematiske Fag Matematisk Modellering 1 UGESEDDEL 6 Institut for Matematiske Fag Matematisk Modellering 1 Aarhus Universitet Eva B. Vedel Jensen 25. februar 2008 UGESEDDEL 6 Forelæsningerne torsdag den 21. februar og tirsdag den 26. februar. Jeg har gennemgået

Læs mere

Løsning eksamen d. 15. december 2008

Løsning eksamen d. 15. december 2008 Informatik - DTU 02402 Introduktion til Statistik 2010-2-01 LFF/lff Løsning eksamen d. 15. december 2008 Referencer til Probability and Statistics for Engineers er angivet i rækkefølgen [8th edition, 7th

Læs mere

To samhørende variable

To samhørende variable To samhørende variable Statistik er tal brugt som argumenter. - Leonard Louis Levinsen Antagatviharn observationspar x 1, y 1,, x n,y n. Betragt de to tilsvarende variable x og y. Hvordan måles sammenhængen

Læs mere

1 Regressionsproblemet 2

1 Regressionsproblemet 2 Indhold 1 Regressionsproblemet 2 2 Simpel lineær regression 3 2.1 Mindste kvadraters tilpasning.............................. 3 2.2 Prædiktion og residualer................................. 5 2.3 Estimation

Læs mere

Metodenotat FLIS sammenligningskommuner 2016-data

Metodenotat FLIS sammenligningskommuner 2016-data Metodenotat FLIS sammenligningskommuner 2016-data Dette notat præsenterer metoden bag beregningen af de modeller, der anvendes til bestemmelse af sammenligningskommuner i FLIS. Den seneste beregning er

Læs mere

Mindste kvadraters tilpasning Prædiktion og residualer Estimation af betinget standardafvigelse Test for uafhængighed Konfidensinterval for hældning

Mindste kvadraters tilpasning Prædiktion og residualer Estimation af betinget standardafvigelse Test for uafhængighed Konfidensinterval for hældning 1 Regressionsproblemet 2 Simpel lineær regression Mindste kvadraters tilpasning Prædiktion og residualer Estimation af betinget standardafvigelse Test for uafhængighed Konfidensinterval for hældning 3

Læs mere

Eksamen Bacheloruddannelsen i Medicin med industriel specialisering

Eksamen Bacheloruddannelsen i Medicin med industriel specialisering Eksamen 2016 Titel på kursus: Uddannelse: Semester: Forsøgsdesign og metoder Bacheloruddannelsen i Medicin med industriel specialisering 6. semester Eksamensdato: 17-02-2015 Tid: kl. 09.00-11.00 Bedømmelsesform

Læs mere

Hjemmeopgave. I bedes benytte sidste side fra denne opgavetekst i udfyldt stand som forside på jeres opgavebesvarelse. Siden findes også på nettet.

Hjemmeopgave. I bedes benytte sidste side fra denne opgavetekst i udfyldt stand som forside på jeres opgavebesvarelse. Siden findes også på nettet. Hjemmeopgave Basal statistik for sundhedsvidenskabelige forskere, efterår 2012 Udleveret 2. oktober, afleveres senest ved øvelserne i uge 44 (30. oktober-1. november) I Secher et al. (1986) estimeres referencekurver

Læs mere

Fremtidige klimaudfordringer i Ringkøbing-Skjern Kommune

Fremtidige klimaudfordringer i Ringkøbing-Skjern Kommune Notat Fremtidige klimaudfordringer i Ringkøbing-Skjern Kommune Udarbejdet af Morten Lassen Sundhed og Omsorg, december 2014 Klimaudfordringer Side 2 INDHOLDSFORTEGNELSE Indledning... 3 Danmarks fremtidige

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

12. september Epidemiologi og biostatistik. Forelæsning 4 Uge 3, torsdag. Niels Trolle Andersen, Afdelingen for Biostatistik. Regressionsanalyse

12. september Epidemiologi og biostatistik. Forelæsning 4 Uge 3, torsdag. Niels Trolle Andersen, Afdelingen for Biostatistik. Regressionsanalyse . september 5 Epidemiologi og biostatistik. Forelæsning Uge, torsdag. Niels Trolle Andersen, Afdelingen for Biostatistik. Lineær regressionsanalyse - Simpel lineær regression - Multipel lineær regression

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

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 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

Appendiks A Anvendte test statistikker

Appendiks A Anvendte test statistikker Appendiks A Anvendte test statistikker Afhandlingen opdeler testene i henholdsvis parametriske og ikke-parametriske test. De første fire test er parametriske test, mens de ikke-parametriske test udgør

Læs mere

Bilag S.1: Beskrivelse af beregningen af koefficienten på indvandrerbaggrund

Bilag S.1: Beskrivelse af beregningen af koefficienten på indvandrerbaggrund Bilag S.1: Beskrivelse af beregningen af koefficienten på indvandrerbaggrund Det er kun i model (1) i artiklen, at den gennemsnitlige betydning af at have indvandrerbaggrund (α 1 ) direkte kan estimeres.

Læs mere

Dansk Erhvervs gymnasieanalyse Sådan gør vi

Dansk Erhvervs gymnasieanalyse Sådan gør vi METODENOTAT Dansk Erhvervs gymnasieanalyse Sådan gør vi FORMÅL Formålet med analysen er at undersøge, hvor dygtige de enkelte gymnasier er til at løfte elevernes faglige niveau. Dette kan man ikke undersøge

Læs mere

a) Har måleresultaterne for de 2 laboranter samme varians? b) Tyder resultaterne på, at nogen af laboranterne måler med en systematisk fejl?

a) Har måleresultaterne for de 2 laboranter samme varians? b) Tyder resultaterne på, at nogen af laboranterne måler med en systematisk fejl? Module 6: Exercises 6.1 To laboranter....................... 2 6.2 Nicotamid i piller..................... 3 6.3 Karakterer......................... 5 6.4 Blodtryk hos kvinder................... 6 6.5

Læs mere

Bilag 5: Økonometriske analyser af energispareindsatsens. (Cointegration) Energistyrelsen. Marts 2015

Bilag 5: Økonometriske analyser af energispareindsatsens. (Cointegration) Energistyrelsen. Marts 2015 Marts 2015 Bilag 5: Økonometriske analyser af energispareindsatsens nettoeffekt (Cointegration) Indholdsfortegnelse 1. Cointegrationsanalyse 3 Introduktion til anvendte cointegrationsmodel og data 3 Enhedsrodstest

Læs mere

Den samlede model til estimation af lønpræmien er da givet ved:

Den samlede model til estimation af lønpræmien er da givet ved: Lønpræmien Lønpræmien i en branche kan indikere, om konkurrencen er hård eller svag i branchen. Hvis der er svag konkurrence mellem virksomhederne i branchen, vil det ofte give sig udslag i både højere

Læs mere

men nu er Z N((µ 1 µ 0 ) n/σ, 1)!! Forkaster hvis X 191 eller X 209 eller

men nu er Z N((µ 1 µ 0 ) n/σ, 1)!! Forkaster hvis X 191 eller X 209 eller Type I og type II fejl Type I fejl: forkast når hypotese sand. α = signifikansniveau= P(type I fejl) Program (8.15-10): Hvis vi forkaster når Z < 2.58 eller Z > 2.58 er α = P(Z < 2.58) + P(Z > 2.58) =

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

Matematik B. Højere handelseksamen

Matematik B. Højere handelseksamen Matematik B Højere handelseksamen hhx122-mat/b-17082012 Fredag den 17. august 2012 kl. 9.00-13.00 Prøven består af to delprøver. Delprøven uden hjælpemidler består af opgave 1 til 5 med i alt 5 spørgsmål.

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

Løsning til eksamensopgaven i Basal Biostatistik (J.nr.: 1050/06)

Løsning til eksamensopgaven i Basal Biostatistik (J.nr.: 1050/06) Afdeling for Biostatistik Bo Martin Bibby 23. november 2006 Løsning til eksamensopgaven i Basal Biostatistik (J.nr.: 1050/06) Vi betragter 4699 personer fra Framingham-studiet. Der er oplysninger om follow-up

Læs mere

Statikstik II 2. Lektion. Lidt sandsynlighedsregning Lidt mere om signifikanstest Logistisk regression

Statikstik II 2. Lektion. Lidt sandsynlighedsregning Lidt mere om signifikanstest Logistisk regression Statikstik II 2. Lektion Lidt sandsynlighedsregning Lidt mere om signifikanstest Logistisk regression Sandsynlighedsregningsrepetition Antag at Svar kan være Ja og Nej. Sandsynligheden for at Svar Ja skrives

Læs mere

Kvantitative metoder 2

Kvantitative metoder 2 Kvalitative egenskaber og dummyvariabler Kvantitative metoder 2 Dummyvariabler 28. marts 2007 Vi har (hovedsagligt) set på kvantitative variabler (løn, priser, forbrug, indkomst, )... Men hvad med kvalitative

Læs mere

Løsning til eksaminen d. 14. december 2009

Løsning til eksaminen d. 14. december 2009 DTU Informatik 02402 Introduktion til Statistik 200-2-0 LFF/lff Løsning til eksaminen d. 4. december 2009 Referencer til Probability and Statistics for Engineers er angivet i rækkefølgen [8th edition,

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

Klima-, Energi- og Bygningsudvalget 2014-15 KEB Alm.del Bilag 30 Offentligt

Klima-, Energi- og Bygningsudvalget 2014-15 KEB Alm.del Bilag 30 Offentligt Klima-, Energi- og Bygningsudvalget 2014-15 KEB Alm.del Bilag 30 Offentligt Til Klima-, energi- og bygningsudvalget og Miljøudvalget Folketingets Økonomiske Konsulent Til: Dato: Udvalgenes medlemmer 30.

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

PhD-kursus i Basal Biostatistik, efterår 2006 Dag 2, onsdag den 13. september 2006

PhD-kursus i Basal Biostatistik, efterår 2006 Dag 2, onsdag den 13. september 2006 PhD-kursus i Basal Biostatistik, efterår 2006 Dag 2, onsdag den 13. september 2006 I dag: To stikprøver fra en normalfordeling, ikke-parametriske metoder og beregning af stikprøvestørrelse Eksempel: Fiskeolie

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

Dansk Erhvervs gymnasieeffekt - sådan gør vi

Dansk Erhvervs gymnasieeffekt - sådan gør vi Dansk Erhvervs gymnasieeffekt - sådan gør vi FORMÅL Formålet har været at undersøge, hvor dygtige de enkelte gymnasier er til at løfte elevernes faglige niveau. Dette kan man ikke undersøge blot ved at

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

Statistik for Biokemikere Projekt

Statistik for Biokemikere Projekt Statistik for Biokemikere Projekt Institut for Matematiske Fag Inge Henningsen og Helle Sørensen Københavns Universitet November 2008 Formalia Dette projekt udgør en del af evalueringen i kurset Statistik

Læs mere