Adgangsgivende eksamen (udeladt kategori: Matematisk student med matematik på niveau A)
|
|
- Torben Asmussen
- 8 år siden
- Visninger:
Transkript
1 Økonometri 1 Forår 2003 Ugeseddel 13 Program for øvelserne: Gruppearbejde Opsamling af gruppearbejdet og introduktion af SAS SAS-øvelser i computerkælderen Øvelsesopgave 6: Hvem består første årsprøve på polit.? Denne øvelsesopgave drejer sig om at forklare, hvem der består første årsprøve på polit.-studiet. Til dette formål benyttes information om de studerendes adgangsgivende eksamen, optagelsesår, køn etc. Responsvariablen er altså en binær variabel og i øvelsesopgaven benyttes logit- og probitmodeller til at opstille en model for, hvem der består. Data: Data stammer fra Københavns Universitets studieadministration. Data indeholder information om studerende, som startede på polit.-studiet i perioden fra sommeroptaget i 1997 til vinteroptaget i I alt indeholder datasættet information fra 1105 studerende. Disse data er stillet til rådighed af lektor Karsten Albæk, som har analyseret, hvem der består første årsprøve på polit.-studiet, se Nationaløkonomisk tidsskrift, 139(2) 2001, s , (blå memoserie). En detaljeret beskrivelse af data kan ses i denne publikation. Den afhængige variabel (bestd12) angiver, om den studerende har bestået første årsprøve i løbet af første studieår. De øvrige variable i datasættet er: Startaar: Startår på polit.-studiet Halvaar: 1: vinteroptag, 2: sommeroptag Eksald: Alder på adgangsgivende eksamen Kvotient: Kvotient fra adgangsgivende eksamen. (Kvotient er trunkeret ved 6.9 og 10, dvs. for kvotient <6.9 er kvotient sat lig 6.9 og hvis kvotient >10 er kvotient=10) Kvinde: Dummy for kvinde Adgangsgivende eksamen (udeladt kategori: Matematisk student med matematik på niveau A) MatB: MatM: Sproglig: HF: HHX: HTX: Udland: GIF: Dummy for Matematisk student med matematik på B niveau Dummy for Matematisk student (niveauet for matematik er ikke oplyst) Dummy for Sproglig student Dummy for Højere Forberedelseseksamen Dummy for Højere Handelseksamen Dummy for Højere Teknisk eksamen Dummy for Udenlandsk adgangsgivende eksamen Dummy for Anden studentereksamen 1
2 Den økonometriske analyse: På baggrund af ovenstående variable ønskes en økonometrisk analyse af, hvem der består polit.- studiet. I denne opgave tager vi udgangspunkt i en logitmodel. Modellens parametre estimeres med maximum likelihood estimation. I denne opgave starter vi med at betragte følgende specifikation af sandsynligheden for at bestå første årsprøve: Model (1): P( y = 1 x) = G( β + β halvaar + β eksald + β kvotient + β kvinde + β matb + + β GIF) hvor exp( z) Gz ( ) = 1 + exp( z) Gruppearbejde (30 min): Hver gruppe vælger en talsmand, som afrapporterer for gruppen i den efterfølgende plenumdiskussion. Én af grupperne vil desuden blive bedt om at lave en kort opsamling (½-1 side) af hele holdets konklusioner. Øvelseslæreren er til stede og kan hjælpe med at afklare spørgsmål undervejs. 1. Diskuter evt. problemer med den valgte specifikation: a. Er variablen kvotient inkluderet på en hensigtsmæssig måde? Har du forslag til alternative specifikationer? b. Er variablen eksald inkluderet på en hensigtsmæssig måde? Alternative forslag? 2. Hvordan udføres et test for, om typen af adgangsgivende eksamen har betydning? Beskriv de enkelte trin i et LR test. 3. Diskuter hvordan parametrene i logitmodellen skal fortolkes. 4. Diskuter forskellen mellem en logit, probit og en lineær sandsynlighedsmodel. 5. Hvis man fra politisk side ønsker at øge andelen, som består første årsprøve, hvilke anbefalinger kan man så give på baggrund af denne type af analyse? SAS øvelse: 1. Indlæsning af data. Data ligger i en fil (uge13.sas7bdat), som kan hentes på hjemmesiden for øvelserne. Lav en deskriptiv analyse af variablene i datasættet ved at anvende proc univariate eller proc freq. Man kan med fordel omdefinere variablen halvaar, således at det er en rigtig dummyvariabel (antager værdier 0 og 1). 2. Estimer modellen (1) ved Maximum likelihood estimation. Følgende programskitse kan være til hjælp: proc logistic data= datanavn descending; model bestd12= ; 2
3 Optionen Descending angiver, at parametrene henviser til sandsynligheden for, at responsvariablen er lig 1. Udelades optionen, henviser parametrene til sandsynligheden for, at responsvariablen er lig Test vha. et LR test om typen af adgangsgivende eksamen har betydning for, om man består. (Hint: udfør en estimation uden dummyerne for de adgangsgivende eksamener og benyt log likelihood værdien for de to estimationer til at beregne LR testet). Sammenlign med resultaterne når du bruger test optionen i proc reg. Overvej hvad det er for et test, test optionen i proc reg laver. 4. Undersøg om der er en monoton sammenhæng mellem alderen på den adgangsgivende eksamen og sandsynligheden for at bestå. Dette gøres ved at benytte dummyvariable for alderen af den adgangsgivende eksamen (lav en dummy for eksald=>6). Model (2): P( y = 1 x) = G( β + β halvaar + β kvotient + β kvinde + β matb + + β GIF + δ eksald1+ + δ eksald6) exp( z) Gz ( ) = 1 + exp( z) Undersøg om der er en monoton sammenhæng mellem kvotient og sandsynligheden for at bestå. Vurder også om de øvrige resultater ændrer sig (meget), hvis man bruger en anden specifikation af kvotient end i model (2). 6. Lav et Goodness of fit check af model (2). (Hint benyt OUTPUT OUT til at danne et nyt datasæt med den prædikterede sandsynlighed for at bestå (PREDICTED). Dernæst kan følgende programstump bruges): data fit; set p_bestaa; if p_ssh>0.5 then p_best=1; else p_best=0; proc freq data=fit; tabl e bestd12*p_best; 7. Fortolk resultaterne fra analysen (i model (2)). Dette kan gøres ved at udregne de partielle effekter (se Wooddridge side ). For at udregne disse partielle personer skal man bruge en standard person. Standard personen er udvalgt til at have følgende karakteristika: en mandlig, matematisk student med matematik på A niveau, kvotient på 8.5, eksamensalder nul år, og som er optaget om sommeren (svarende til alle dummy variable er lig 0). Datasættet marginal indeholder en standard personen, og 16 andre personer, hvor de enkelte dummy variable på skift er sat til 1. På baggrund af disse fiktive personer kan de partielle effekter beregnes (husk at partielle effekter af kontinuerte variable beregnes ved formel (17.7) mens for dummy variable anvendes (17.8). Følgende programstump kan anvendes: * Udregning af partielle effekter (spørgsmål 7); * Nyt data med standard personer. 17 forskellige personer lægges til data; data p_effekt; 3
4 set aarsproeve ind.marginal; * Estimation af model (2) samt prediktion af ssh og lineært index; proc logistic data=p_effekt descending; model bestd12=halvaard kvotient kvinde matb matm sproglig HF HHX HTX udland GIF deksald1 deksald2 deksald3 deksald4 deksald5 deksald6; output out=p_effekter1 predicted=ssh xbeta=xb; * Nyt data kun med standard personer; data standard; set p_effekter1; if bestd12=.; * Udskrivning af ssh og lineære index for standard personer; proc print data=standard; Fortolk parameteren til halvårsvariablen. Forklar det fundne resultat (kan resultatet skyldes udeladte variable?) 8. Argumenter på baggrund af dine analyser for hvordan man ville kunne hæve andelen, som består første årsprøve i løbet af første studieår. 9. Sammenlign resultaterne fra en logit specifikation med en probitmodel og en lineær sandsynlighedsmodel. Estimationen af en probitmodel kan foretages ved at man specificerer link, som sættes til probit (se nedenstående program): proc logistic data=p_bestaa descending; model bestd12=halvaard kvotient kvinde matb matm sproglig HF HHX HTX udland GIF deksald1 deksald2 deksald3 deksald4 deksald5 deksald6/ link=probit; output out=probit predicted=pp_ssh; Den lineære sandsynlighedsmodel estimeres med proc reg. 11. Undersøg også hvordan de prædikterede sandsynligheder ser ud for forskellige værdier af variablen kvotient. Dette kan f.eks. gøres ved at sammenligne de prædikterede sandsynligheder for de tre modeller for en mandlig, matematisk student med matematik på A niveau, eksamensalder et år, og som er optaget om sommeren. Dette gøres ved at udregne de prædikterede sandsynligheder for hver af de tre modeller ved hjælp af optionen OUTPUT og PREDICTED. For at tegne en graf med de tre sandsynligheder kan følgende programstump anvendes: data graf; set samlet; if kvinde=0 and halvaar=2 and eksald=1 and matb=0 and Matm=0 and sproglig=0 and HF=0 and HTX=0 and HHX=0 and HF=0 and udland=0 and GIF=0; 4
5 proc sort data=graf out=sgraf; by kvotient; proc gplot data=sgraf; plot pl_ssh*kvotient=1 pp_ssh*kvotient=2 lpm_ssh*kvotient=3/overlay; symbol1 interpol=join co=red; symbol2 interpol=join co=blue; symbol3 interpol=join co=green; quit; 5
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 mereSAS-øvelse: Vi starter ud med model et hvor x=(kvotient, eksald, halvaar, kvinde, MatB,, Gif).
Vi vil formulere en model for et kvalitativ variabel y i med to udfald, at bestå og ikke at bestå første årsprøve. Derefter modeller vi respons-sandsynligheden: Specifikation af sandsynligheden for at
Læs mereLøsning til øvelsesopgaver dag 4 spg 5-9
Løsning til øvelsesopgaver dag 4 spg 5-9 5: Den multiple model Vi tilføjer nu yderligere to variable til vores model : Køn og kolesterol SBP = a + b*age + c*chol + d*mand hvor mand er 1 for mænd, 0 for
Læs mereBLÅ MEMOSERIE. Memo nr. 204 - Januar 2002. Hvem består på politstudiet? Karsten Albæk. (særtryk af Nationaløkonomisk Tidsskrift, 2001(2))
BLÅ MEMOSERIE Memo nr. 204 - Januar 2002 Hvem består på politstudiet? Karsten Albæk (særtryk af Nationaløkonomisk Tidsskrift, 2001(2)) Økonomisk Institut Københavns Universitet Studiestræde 6, 1455 København
Læs mereOptag vinter 2010 Diplomingeniør
Optag vinter 2010 Diplomingeniør Profil af de studerende Afdelingen for Uddannelse og Studerende af Annette Elmue Indledning Hvert år udarbejder DTU en profil af de studerende der er optaget på DTU. Profilen
Læs mere! 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 mereFaculty of Health Sciences. Logistisk regression: Kvantitative forklarende variable
Faculty of Health Sciences Logistisk regression: Kvantitative forklarende variable Susanne Rosthøj Biostatistisk Afdeling Institut for Folkesundhedsvidenskab Københavns Universitet sr@biostat.ku.dk Sammenhæng
Læs mereOptag vinter 2011 Diplomingeniør
Optag vinter 2011 Diplomingeniør Profil af de studerende Afdelingen for Uddannelse og Studerende af Annette Elmue Indledning Hvert år udarbejder DTU en profil af de studerende der er optaget på DTU. Profilen
Læs mereStatistiske Modeller 1: Kontingenstabeller i SAS
Statistiske Modeller 1: Kontingenstabeller i SAS Jens Ledet Jensen October 31, 2005 1 Indledning Som vist i Notat 1 afsnit 13 er 2 log Q for et test i en multinomialmodel ækvivalent med et test i en poissonmodel.
Læs mereØkonometri 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 mereNOTAT 48 02.10.2015 EFFEKTEN AF HF. Metode
NOTAT 48 02.10.2015 EFFEKTEN AF HF er tiltænkt rollen som social og faglig løftestang for de personer, der ikke følger den direkte vej gennem ungdomsuddannelsessystemet. I dette notat viser DEA, at hf
Læs mereKvantitative 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 mereKvantitative 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 mereOptag vinter 2013 Diplomingeniør
Optag vinter 213 Diplomingeniør Profil af de studerende Afdelingen for Uddannelse og Studerende af Michella Magnussen Indledning Hvert år udarbejder DTU en profil af de studerende der er optaget på DTU.
Læs mereMorten Frydenberg 14. marts 2006
Introduktion til Logistisk Regression Morten Frydenberg, Inst. f. Biostatistik 1 RESUME: 2 2. gang: 2006 Institut for Biostatistik, Århus Universitet MPH 1. studieår Specialmodul 4 Cand. San. uddannelsen
Læs mereØkonometri 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 mereStatistik vejledende læreplan og læringsmål, efteråret 2013 SmartLearning
Side 1 af 6 Statistik vejledende læreplan og læringsmål, efteråret 2013 SmartLearning Litteratur: Kenneth Hansen & Charlotte Koldsø: Statistik I økonomisk perspektiv, Hans Reitzels Forlag 2012, 2. udgave,
Læs mereMPH specialmodul i epidemiologi og biostatistik. SAS. Introduktion til SAS. Eksempel: Blodtryk og fedme
MPH specialmodul i epidemiologi og biostatistik. SAS Introduktion til SAS. Display manager (programmering) Vinduer: program editor (med syntaks-check) log output reproducerbart (program teksten kan gemmes
Læs mereLineær og logistisk regression
Faculty of Health Sciences Lineær og logistisk regression Susanne Rosthøj Biostatistisk Afdeling Institut for Folkesundhedsvidenskab Københavns Universitet sr@biostat.ku.dk Dagens program Lineær regression
Læs mereØkonometri 1. Interne evalueringer af forelæsninger. Kvalitative variabler. Dagens program. Dummyvariabler 21. oktober 2004
Dagens program Økonometri 1 Dummyvariabler 21. oktober 2004 Emnet for denne forelæsning er kvalitative egenskaber i den multiple regressionsmodel (Wooldridge kap. 7.1-7.6) Kvalitative variabler generelt
Læs mereNote om Monte Carlo eksperimenter
Note om Monte Carlo eksperimenter Mette Ejrnæs og Hans Christian Kongsted Økonomisk Institut, Københavns Universitet 9. september 003 Denne note er skrevet til kurset Økonometri på. årsprøve af polit-studiet.
Læs mereKursus i varians- og regressionsanalyse Data med detektionsgrænse. Birthe Lykke Thomsen H. Lundbeck A/S
Kursus i varians- og regressionsanalyse Data med detektionsgrænse Birthe Lykke Thomsen H. Lundbeck A/S 1 Data med detektionsgrænse Venstrecensurering: Baggrundsstøj eller begrænsning i måleudstyrets følsomhed
Læs mereStatistik II 4. Lektion. Logistisk regression
Statistik II 4. Lektion Logistisk regression Logistisk regression: Motivation Generelt setup: Dikotom(binær) afhængig variabel Kontinuerte og kategoriske forklarende variable (som i lineær reg.) Eksempel:
Læs mereOptag sommer 2011. Bachelor i teknisk videnskab (civilbachelor) og Diplomingeniør. Profil af de studerende. Afdelingen for Uddannelse og Studerende
Optag sommer Bachelor i teknisk videnskab (civilbachelor) og Diplomingeniør Profil af de studerende Afdelingen for Uddannelse og Studerende af Annette Elmue Indledning Hvert år udarbejder DTU en profil
Læs mereLogistisk regression. Basal Statistik for medicinske PhD-studerende November 2008
Logistisk regression Basal Statistik for medicinske PhD-studerende November 2008 Bendix Carstensen Steno Diabetes Center, Gentofte & Biostatististisk afdeling, Københavns Universitet bxc@steno.dk www.biostat.ku.dk/~bxc
Læs mereDokumentation af programmering i Python 2.75
Dokumentation af programmering i Python 2.75 Af: Alexander Bergendorff Jeg vil i dette dokument, dokumentere det arbejde jeg har lavet i løbet opstarts forløbet i Programmering C. Jeg vil forsøge, så vidt
Læs mereMiniguide til optagelse.dk
Miniguide til optagelse.dk (Gælder kun for ansøgere til os, DSKD) Page 1/6 Optagelse.dk - adgangsgrundlag Du skal vælge Gymnasial eksamen, hvis du har eller er i gang med og afslutter den i år (det kalder
Læs mereÅRGANG 2004. Profil af de studerende, der er optaget på DTU sommeren 2004. Studieadministrationen
ÅRGANG 2004 Profil af de studerende, der er optaget på DTU sommeren 2004 Studieadministrationen Årgang 2004-undersøgelsen Indhold: Profil af de studerende på årgang 2004... 2 Antal og køn... 3 Kvotient,
Læs mereMorten Frydenberg 26. april 2004
Introduktion til Logistisk Regression Morten Frydenberg, Inst. f. Biostatistik RESUME: 2 2. gang: 2002 Institut for Biostatistik, Århus Universitet MPH. studieår Specialmodul 4 Cand. San. uddannelsen.
Læs mereHvorfor SAS Kort intro til SAS
Hvorfor SAS Kort intro til SAS Efterår 2015 Janne Petersen Judith L Jacobsen Lene Theil Skovgaard Kan alt Alle ph.d. studerende har gratis adgang Fra universitetet eller hospitalerne Kode --- hjælp fra
Læs mereVelkommen til ABC Analyzer! Grundkursusmanual 2 vil introducere dig til ABC Analyzers mere avancerede funktioner, bl.a.:
Velkommen til ABC Analyzer! Grundkursusmanual 2 vil introducere dig til ABC Analyzers mere avancerede funktioner, bl.a.: Kategoriseringer uden ABC-kategorier Krydstabel (trebenede) Beregnede og avancerede
Læs mereProgram. Modelkontrol og prædiktion. Multiple sammenligninger. Opgave 5.2: fosforkoncentration
Faculty of Life Sciences Program Modelkontrol og prædiktion Claus Ekstrøm E-mail: ekstrom@life.ku.dk Test af hypotese i ensidet variansanalyse F -tests og F -fordelingen. Multiple sammenligninger. Bonferroni-korrektion
Læs mereSimpel og multipel logistisk regression
Faculty of Health Sciences Logistisk regression Simpel og multipel logistisk regression 16. Maj 2012 Analyse af en binær responsvariabel. syg/rask, død/levende, ja/nej... Ud fra en eller flere forklarende
Læs mereOptag sommer 2012. Bachelor i teknisk videnskab (civilbachelor) og Diplomingeniør. Profil af de studerende. Afdelingen for Uddannelse og Studerende
Optag sommer 202 Bachelor i teknisk videnskab (civilbachelor) og Diplomingeniør Profil af de studerende Afdelingen for Uddannelse og Studerende af Michella Magnussen Indledning Hvert år bliver der af DTU
Læs mereAnvendt 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 mereØkonometri 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 mereOptag 2015. Bachelor i teknisk videnskab (civilbachelor) og diplomingeniøruddannelsen. Profil af de studerende
Optag 0 Bachelor i teknisk videnskab (civilbachelor) og diplomingeniøruddannelsen Profil af de studerende Afdelingen for Uddannelse og Studerende af Ulrik Okkels Indledning Denne profil indeholder deskriptiv
Læs mereDagens Temaer. Test for lineær regression. Test for lineær regression - via proc glm. k normalfordelte obs. rækker i proc glm. p. 1/??
Dagens Temaer k normalfordelte obs. rækker i proc glm. Test for lineær regression Test for lineær regression - via proc glm p. 1/?? Proc glm Vi indlæser data i datasættet stress, der har to variable: areal,
Læs mereBekendtgørelse om adgang til bacheloruddannelser ved universiteterne (bacheloradgangsbekendtgørelsen)
Version / dato: 3. oktober 2013 Bekendtgørelse om adgang til bacheloruddannelser ved universiteterne (bacheloradgangsbekendtgørelsen) I medfør af 1 i lov nr. 319 af 16. maj 1990 om adgangsregulering ved
Læs mereStatistik 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 mereOpgavebesvarelse, logistisk regression
Opgavebesvarelse, logistisk regression Data ligger i rop.xls på kursushjemmesiden: http://staff.pubhealth.ku.dk/ jufo/courses/logistic/ Når du har gemt data på din computer, kan det indlæses i SAS med
Læs mereMan indlæser en såkaldt frequency-table i SAS ved følgende kommandoer:
1 IHD-Lexis 1.1 Spørgsmål 1 Man indlæser en såkaldt frequency-table i SAS ved følgende kommandoer: data ihdfreq; input eksp alder pyrs cases; lpyrs=log(pyrs); cards; 0 2 346.87 2 0 1 979.34 12 0 0 699.14
Læs mereKvantitative 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 mere9. Chi-i-anden test, case-control data, logistisk regression.
Biostatistik - Cand.Scient.San. 2. semester Karl Bang Christensen Biostatististisk afdeling, KU kach@biostat.ku.dk, 35327491 9. Chi-i-anden test, case-control data, logistisk regression. http://biostat.ku.dk/~kach/css2014/
Læs mereKvantitative Metoder 1 - Forår 2007. Dagens program
Dagens program Kapitel 7 Introduktion til statistik Organisering af data Diskrete variabler Kontinuerte variabler Beskrivende statistik Fraktiler Gennemsnit Empirisk varians og spredning Empirisk korrelationkoe
Læs mereStatistik Rapport for 2005
Statistik Rapport for Udarbejdet af Mikkel Petersen April Indholdsfortegnelse Forord Karakteristika ved BA optag sommer.. Karakteristika ved BA optag vinter.. Karakteristika ved kandidat-optaget sommeren...
Læs mereReferat : 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 mereBaggrundsnotat: 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 mereØkonometri, 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 mereMATEMATIK B. Videooversigt
MATEMATIK B Videooversigt 2. grads ligninger.... 2 CAS værktøj... 3 Differentialregning... 3 Eksamen... 5 Funktionsbegrebet... 5 Integralregning... 5 Statistik... 6 Vilkårlige trekanter... 7 71 videoer.
Læs mereEn oversigt over udvalgte kontinuerte sandsynlighedsfordelinger
Institut for Økonomi Aarhus Universitet Statistik 1, Forår 2001 Allan Würtz 4. April, 2001 En oversigt over udvalgte kontinuerte sandsynlighedsfordelinger Uniform fordeling Benyttes som model for situationer,
Læs mereKursus 02402 Introduktion til Statistik. Forelæsning 7: Kapitel 7 og 8: Statistik for to gennemsnit, (7.7-7.8,8.1-8.5) Per Bruun Brockhoff
Kursus 02402 Introduktion til Statistik Forelæsning 7: Kapitel 7 og 8: Statistik for to gennemsnit, (7.7-7.8,8.1-8.5) Per Bruun Brockhoff DTU Compute, Statistik og Dataanalyse Bygning 324, Rum 220 Danmarks
Læs mereDansk Erhvervs gymnasieeffekt - sådan gjorde vi
Dansk Erhvervs gymnasieeffekt - sådan gjorde vi INDHOLD Formålet har været at undersøge, hvor dygtige de enkelte gymnasier er til at løfte elevernes faglige niveau. Dette kan man ikke undersøge blot ved
Læs mereForelæsning 6: Kapitel 7: Hypotesetest for gennemsnit (one-sample setup). 7.4-7.6
Kursus 02402 Introduktion til Statistik Forelæsning 6: Kapitel 7: Hypotesetest for gennemsnit (one-sample setup). 7.4-7.6 Per Bruun Brockhoff DTU Compute, Statistik og Dataanalyse Bygning 324, Rum 220
Læs mereDet kunne godt se ud til at ikke-rygere er ældre. Spredningen ser ud til at være nogenlunde ens i de to grupper.
1. Indlæs data. * HUSK at angive din egen placering af filen; data framing; infile '/home/sro00/mph2016/framing.txt' firstobs=2; input id sex age frw sbp sbp10 dbp chol cig chd yrschd death yrsdth cause;
Læs mereAnvendt 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 mereRygtespredning: 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 mereMultipel Linear Regression. Repetition Partiel F-test Modelsøgning Logistisk Regression
Multipel Linear Regression Repetition Partiel F-test Modelsøgning Logistisk Regression Test for en eller alle parametre I jagten på en god statistisk model har vi set på følgende to hypoteser og tilhørende
Læs mereDansk 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 mereNormalfordelingen. Statistik og Sandsynlighedsregning 2
Normalfordelingen Statistik og Sandsynlighedsregning 2 Repetition og eksamen Erfaringsmæssigt er normalfordelingen velegnet til at beskrive variationen i mange variable, blandt andet tilfældige fejl på
Læs mereDansk 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 mereOptag sommer Bachelor i teknisk videnskab (civilbachelor) og Diplomingeniør. Profil af de studerende
Optag sommer Bachelor i teknisk videnskab (civilbachelor) og Diplomingeniør Profil af de studerende Afdelingen for Uddannelse og Studerende af Annette Elmue Indledning Hvert år udarbejder DTU en profil
Læs mereLøsning til opgave i logistisk regression
Løsning til øvelser i logistisk regression, november 2008 1 Løsning til opgave i logistisk regression 1. Først indlæses data, og vi kan lige sørge for at danne en dummy-variable for cml, som indikator
Læs mereStudenter og resultater
Studenter og resultater Rapporterne præsenterer statistik om studenter og eksamensresultater på de gymnasiale uddannelser. Bemærk, at denne rapport opgør data på baggrund af bevisår og ikke skoleår. Rapporten
Læs mereAnvendt 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 mereFaculty of Health Sciences. Basal Statistik. Logistisk regression mm. Lene Theil Skovgaard. 5. marts 2018
Faculty of Health Sciences Basal Statistik Logistisk regression mm. Lene Theil Skovgaard 5. marts 2018 1 / 22 APPENDIX vedr. SPSS svarende til diverse slides: To-gange-to tabeller, s. 3 Plot af binære
Læs mereStatikstik 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 mereSkriftlig eksamen Science statistik- ST501
SYDDANSK UNIVERSITET INSTITUT FOR MATEMATIK OG DATALOGI Skriftlig eksamen Science statistik- ST501 Torsdag den 21. januar Opgavesættet består af 5 opgaver, med i alt 13 delspørgsmål, som vægtes ligeligt.
Læs mereIntroduktion til GLIMMIX
Introduktion til GLIMMIX Af Jens Dick-Nielsen jens.dick-nielsen@haxholdt-company.com 21.08.2008 Proc GLIMMIX GLIMMIX kan bruges til modeller, hvor de enkelte observationer ikke nødvendigvis er uafhængige.
Læs mereHvor længe venter de studerende inden de begynder uddannelse? Og hvad laver de imens?
Eurostudent IV DENMARK Analysenotat 2: Om hvad de studerende laver inden de begynder universitetsuddannelse Hvor længe venter de studerende inden de begynder uddannelse? Og hvad laver de imens? Det er
Læs mereStatistik Lektion 1. Introduktion Grundlæggende statistiske begreber Deskriptiv statistik Sandsynlighedsregning
Statistik Lektion 1 Introduktion Grundlæggende statistiske begreber Deskriptiv statistik Sandsynlighedsregning Introduktion Kasper K. Berthelsen, Inst f. Matematiske Fag Omfang: 8 Kursusgang I fremtiden
Læs mereKom i gang-opgaver til differentialregning
Kom i gang-opgaver til differentialregning 00 Karsten Juul Det er kortsigtet at løse en opgave ved blot at udskifte tallene i en besvarelse af en tilsvarende opgave Dette skyldes at man så normalt ikke
Læs mereVarmeligningen og cosinuspolynomier.
Varmeligningen og cosinuspolynomier. Projekt for MM50 Marts 009 Hans J. Munkholm 0. Praktiske oplysninger Dette projekt besvares af de studerende, som er tilmeldt eksamen i MM50 uden at være tilmeldt eksamen
Læs mereergoterapeut Optagelse 2013
ergoterapeut Optagelse 2013 velkommen er du interesseret i en uddannelse, som er baseret på forskellige videnskabelige retninger, der omhandler både psyke, hjerne og krop? Og som udvikler dig til en stærk
Læs mereMaple 11 - Chi-i-anden test
Maple 11 - Chi-i-anden test Erik Vestergaard 2014 Indledning I dette dokument skal vi se hvordan Maple kan bruges til at løse opgaver indenfor χ 2 tests: χ 2 - Goodness of fit test samt χ 2 -uafhængighedstest.
Læs mereBilag 7. SFA-modellen
Bilag 7 SFA-modellen November 2016 Bilag 7 Konkurrence- og Forbrugerstyrelsen Forsyningssekretariatet Carl Jacobsens Vej 35 2500 Valby Tlf.: +45 41 71 50 00 E-mail: kfst@kfst.dk Online ISBN 978-87-7029-650-2
Læs mereEksempel på logistisk vækst med TI-Nspire CAS
Eksempel på logistisk vækst med TI-Nspire CAS Tabellen herunder viser udviklingen af USA's befolkning fra 1850-1910 hvor befolkningstallet er angivet i millioner: Vi har tidligere redegjort for at antallet
Læs mereVi vil analysere effekten af rygning og alkohol på chancen for at blive gravid ved at benytte forskellige Cox regressions modeller.
Løsning til øvelse i TTP dag 3 Denne øvelse omhandler tid til graviditet. Et studie vedrørende tid til graviditet (Time To Pregnancy = TTP) inkluderede 423 par i alderen 20-35 år. Parrene blev fulgt i
Læs mereKort om Eksponentielle Sammenhænge
Øvelser til hæftet Kort om Eksponentielle Sammenhænge 2011 Karsten Juul Dette hæfte indeholder bl.a. mange småspørgsmål der gør det nemmere for elever at arbejde effektivt på at få kendskab til emnet.
Læs mereSkriftlig eksamen i Datalogi
Roskilde Universitetscenter side 1 af 9 sider Skriftlig eksamen i Datalogi Modul 1 Vinter 1999/2000 Opgavesættet består af 6 opgaver, der ved bedømmelsen tillægges følgende vægte: Opgave 1 5% Opgave 2
Læs merea) For at bestemme a og b i y=ax+b defineres to lister med data fra opgaven År d 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6 :
Eksemplarisk løsning af eksamensopgave Nedenstående opgaver er delprøven med hjælpemidler fra Matematik B eksamen d. 22 maj 2014 restart with Gym : Opgave 7 a) For at bestemme a og b i y=ax+b defineres
Læs mereStatistik vejledende læreplan og læringsmål, foråret 2015 SmartLearning
Side 1 af 6 Statistik vejledende læreplan og læringsmål, foråret 2015 SmartLearning Litteratur: Kenneth Hansen & Charlotte Koldsø: Statistik I økonomisk perspektiv, Hans Reitzels Forlag 2012, 2. udgave,
Læs mereSPSS introduktion Om at komme igang 1
SPSS introduktion Om at komme igang 1 af Henrik Lolle, oktober 2003 Indhold Indledning 1 Indgang til SPSS 2 Frekvenstabeller 3 Deskriptive statistikker gennemsnit, standardafvigelse, median osv. 4 Søjlediagrammer
Læs mereØkonometri 1. Kvalitative variabler. Kvalitative variabler. Dagens program. Kvalitative variable 8. marts 2006
Dagens program Økonometri 1 Kvalitative variable 8. marts 2006 Kvalitative variabler som forklarende variabler i en lineær regressionsmodel (Wooldridge kap. 7.1-7.4) Kvalitative variabler generelt Dummy
Læs mereVariabelsammenhænge og grafer
Variabelsammenhænge og grafer Indhold Variable... 1 Funktion... 1 Grafen for en funktion... 2 Proportionalitet... 4 Ligefrem proportional eller blot proportional... 4 Omvendt proportionalitet... 4 Intervaller...
Læs mereNYOPTAG SOMMER Profil af de studerende. af Maria Skou og Lene Thorsen
NYOPTAG SOMMER 2005 Profil af de studerende af Maria Skou og Lene Thorsen Indhold: Profil af nyoptag 2005... 2 - Antal og kønsfordeling... 2 - Kvotient, adgangsgivende eksamen... 4 - Alder... 5 - Type
Læs mereGrundlÄggende variabelsammenhänge
GrundlÄggende variabelsammenhänge for C-niveau i hf 2014 Karsten Juul LineÄr sammenhäng 1. OplÄg om lineäre sammenhänge... 1 2. Ligning for lineär sammenhäng... 1 3. Graf for lineär sammenhäng... 2 4.
Læs merePolitrådets Socialundersøgelse
Politrådets Socialundersøgelse 2012 - sommerstart Politrådet Socialundersøgelsen, sommer 2012 Side 2 af 18 Politrådets socialundersøgelse af nye politstuderende sommerstart 2012 Data er baseret på svar
Læs mereStatistik 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 mereKommentarer til matematik B-projektet 2015
Kommentarer til matematik B-projektet 2015 Mandag d. 13/4 udleveres årets eksamensprojekt i matematik B. Dette brev er tænkt som en hjælp til vejledningsprocessen for de lærere, der har elever, som laver
Læs mereAnalysestrategi. 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 mereMatematik 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 mereOpsamling Modeltyper: Tabelanalyse Logistisk regression Generaliserede lineære modeller Log-lineære modeller
Opsamling Modeltyper: Tabelanalyse Logistisk regression Binær respons og kategorisk eller kontinuerte forklarende variable. Generaliserede lineære modeller Normalfordelt respons og kategoriske forklarende
Læs mereTo-sidet variansanalyse
Program 1. To-sidet variansanalyse 2. Hierarkisk princip 3. Tre (og flere) sidet variansanalyse 4. Variansanalyse med blocking 5. Flersidet variansanalyse med tilfældige faktorer 6. En oversigtsslide til
Læs mereAnalyse af bivirkninger på besætningsniveau efter vaccination med inaktiveret BlueTongue Virus (BTV) serotype 8 i danske malkekvægsbesætninger
Analyse af bivirkninger på besætningsniveau efter vaccination med inaktiveret BlueTongue Virus (BTV) serotype 8 i danske malkekvægsbesætninger Af Karen Helle Sloth og Flemming Skjøth, AgroTech Sammendrag
Læs mereMarkante sæsonudsving på boligmarkedet
N O T A T Markante sæsonudsving på boligmarkedet 9. marts 0 Denne analyse estimerer effekten af de sæsonudsving, der præger prisudviklingen på boligmarkedet. Disse priseffekter kan være hensigtsmæssige
Læs mereMPH specialmodul Epidemiologi og Biostatistik
MPH specialmodul Epidemiologi og Biostatistik Kvantitative udfaldsvariable 23. maj 2011 www.biostat.ku.dk/~sr/mphspec11 Susanne Rosthøj (Per Kragh Andersen) 1 Kapitelhenvisninger Andersen & Skovgaard:
Læs mereØkonometri 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