включать в себя несколько наборов фиктивных переменных. Эта последовательность представляет
собой пример модели с двумя видами.COST = b1 + dOCC + eRES + b2N + u
Разделы презентаций
- Разное
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
1 Два вида фиктивных переменных Объяснительные переменные в модели регрессии
Содержание
- 1. 1 Два вида фиктивных переменных Объяснительные переменные в модели регрессии
- 2. 2Мы продолжим использовать модель функций затрат школы
- 3. 3Чтобы моделировать более высокие накладные расходы школ-интернатов,
- 4. 4Мы также будем проводить различие между профессиональными
- 5. 5Если школа имеет регулярную учебную программу и
- 6. 6TWO SETS OF DUMMY VARIABLESДля обычной обычной
- 7. 7В случае нежилого профессионального учебного заведения RES
- 8. Nb1+d +eb1+db1+eb1Профессиональные, жилыеОбычный, нежилойded +e8eOccupational,nonresidentialRegular,residentialДиаграмма иллюстрирует модель
- 9. 9В частности, мы предполагаем, что дополнительные накладные
- 10. Вот данные для первых 10 школ. Обратите
- 11. Вот диаграмма разброса, показывающая четыре типа школы.11Два вида фиктивных переменных NCOST
- 12. . reg COST N OCC RES Source
- 13. . reg COST N OCC RES Source
- 14. . reg COST N OCC RES Source
- 15. . reg COST N OCC RES Source
- 16. Результат регрессии показан сверху в форме уравнения.
- 17. Полагая RES равным 1, но сохраняя OCC
- 18. Аналогичным образом, функции затрат для нежилых и
- 19. Вот диаграмма рассеяния с четырьмя функциями стоимости, неявными в результате регрессии.19Два вида фиктивных переменных NCOST
- 20. . reg COST N OCC RES Source
- 21. . reg COST N OCC RES Source
- 22. Скачать презентанцию
2Мы продолжим использовать модель функций затрат школы и распространим ее, чтобы учесть тот факт, что некоторые из школ являются интернатакми.Два вида фиктивных переменных COST = b1 + dOCC + eRES +
Слайды и текст этой презентации
Слайд 11
Два вида фиктивных переменных
Объяснительные переменные в модели регрессии могут
Слайд 22
Мы продолжим использовать модель функций затрат школы и распространим ее,
чтобы учесть тот факт, что некоторые из школ являются интернатакми.
Два
вида фиктивных переменных COST = b1 + dOCC + eRES + b2N + u
Слайд 33
Чтобы моделировать более высокие накладные расходы школ-интернатов, мы вводим фиктивную
переменную RES, которая равна 1 для них и 0 для
нежилых школ. e - дополнительные годовые накладные расходы в школе-интернате по сравнению с нежилой.Два вида фиктивных переменных
COST = b1 + dOCC + eRES + b2N + u
Слайд 44
Мы также будем проводить различие между профессиональными и обычными школами,
используя фиктивную переменную OCC, определенную в первой последовательности. (Лучше было
бы использовать классификацию в четырех категориях, и на практике мы бы это сделали, но это усложняло бы график.)Два вида фиктивных переменных
COST = b1 + dOCC + eRES + b2N + u
Слайд 55
Если школа имеет регулярную учебную программу и не является интернатом,
обе фиктивные переменные равны 0, а функция затрат упрощается к
ее основным компонентам.Два вида фиктивных переменных
Регулярный, нежилой(интернат)
(OCC = RES = 0)
COST = b1 + dOCC + eRES + b2N + u
COST = b1 + b2N + u
Слайд 66
TWO SETS OF DUMMY VARIABLES
Для обычной обычной школы RES равна
1, а отрезок увеличивается на сумму e.
Два вида фиктивных переменных
Регулярный, нежилой(интернат)
(OCC = RES = 0)
COST = b1 + dOCC + eRES + b2N + u
COST = b1 + b2N + u
COST = (b1 + e) + b2N + u
Регулярный, жилой
(OCC = 0; RES = 1)
Слайд 77
В случае нежилого профессионального учебного заведения RES составляет 0, а
OCC - 1, поэтому накладные расходы увеличиваются на d. Если
школа является профессиональной и жилой, она увеличивается на (d + e).Два вида фиктивных переменных
Регулярный, нежилой (OCC = RES = 0)
COST = b1 + dOCC + eRES + b2N + u
COST = b1 + b2N + u
COST = (b1 + e) + b2N + u
Регулярный, жилой(интернат)
(OCC = 0; RES = 1)
COST = (b1 + d + e) + b2N + u
Профессиональный , жилой
(OCC = 1; RES = 1)
COST = (b1 + d) + b2N + u
Профессиональный, нежилой (OCC = 1; RES = 0)
Слайд 8N
b1+d +e
b1+d
b1+e
b1
Профессиональные, жилые
Обычный, нежилой
d
e
d +e
8
e
Occupational,
nonresidential
Regular,
residential
Диаграмма иллюстрирует модель графически. Обратите внимание,
что эффекты различных компонентов модели считаются отдельными и аддитивными в
этой спецификации.Два вида фиктивных переменных
COST
Слайд 99
В частности, мы предполагаем, что дополнительные накладные расходы в школе-интернате
одинаковы для обычных и профессиональных школ.
Два вида фиктивных переменных
N
b1+d
+eb1+d
b1+e
b1
Профессиональные, жилые
Обычный, нежилой
d
e
d +e
e
Профессиональные, нежилые
Обычный,
жилой
COST
Слайд 10Вот данные для первых 10 школ. Обратите внимание, как значения
фиктивных переменных меняются в зависимости от характеристик школы.
10
School
Type Residential? COST N OCC RES1 Профессиональный No 345,000 623 1 0
2 Профессиональный Yes 537,000 653 1 1
3 Регулярный No 170,000 400 0 0
4 Профессиональный Yes 526.000 663 1 1
5 Регулярный No 100,000 563 0 0
6 Регулярный No 28,000 236 0 0
7 Регулярный Yes 160,000 307 0 1
8 Профессиональный No 45,000 173 1 0
9 Профессиональный No 120,000 146 1 0
10 Профессиональный No 61,000 99 1 0
Два вида фиктивных переменных
Слайд 11Вот диаграмма разброса, показывающая четыре типа школы.
11
Два вида фиктивных переменных
N
COST
Слайд 12. reg COST N OCC RES
Source |
SS df MS
Number of obs = 74---------+------------------------------ F( 3, 70) = 40.43
Model | 9.3297e+11 3 3.1099e+11 Prob > F = 0.0000
Residual | 5.3838e+11 70 7.6911e+09 R-squared = 0.6341
---------+------------------------------ Adj R-squared = 0.6184
Total | 1.4713e+12 73 2.0155e+10 Root MSE = 87699
------------------------------------------------------------------------------
COST | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------+--------------------------------------------------------------------
N | 321.833 39.40225 8.168 0.000 243.2477 400.4183
OCC | 109564.6 24039.58 4.558 0.000 61619.15 157510
RES | 57909.01 30821.31 1.879 0.064 -3562.137 119380.2
_cons | -29045.27 23291.54 -1.247 0.217 -75498.78 17408.25
------------------------------------------------------------------------------
Вот вывод Stata для регрессии. Начнем с интерпретации коэффициентов регрессии. Коэффициент N указывает, что предельные издержки на одного учащегося составляют 322 юаней в год.
12
Два вида фиктивных переменных
Слайд 13. reg COST N OCC RES
Source |
SS df MS
Number of obs = 74---------+------------------------------ F( 3, 70) = 40.43
Model | 9.3297e+11 3 3.1099e+11 Prob > F = 0.0000
Residual | 5.3838e+11 70 7.6911e+09 R-squared = 0.6341
---------+------------------------------ Adj R-squared = 0.6184
Total | 1.4713e+12 73 2.0155e+10 Root MSE = 87699
------------------------------------------------------------------------------
COST | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------+--------------------------------------------------------------------
N | 321.833 39.40225 8.168 0.000 243.2477 400.4183
OCC | 109564.6 24039.58 4.558 0.000 61619.15 157510
RES | 57909.01 30821.31 1.879 0.064 -3562.137 119380.2
_cons | -29045.27 23291.54 -1.247 0.217 -75498.78 17408.25
------------------------------------------------------------------------------
Константа дает оценку годовой накладной стоимости ссылочной категории, нежилых обычных школ. Это все еще отрицательно, поэтому не имеет никакого смысла.
13
Два вида фиктивных переменных
Слайд 14. reg COST N OCC RES
Source |
SS df MS
Number of obs = 74---------+------------------------------ F( 3, 70) = 40.43
Model | 9.3297e+11 3 3.1099e+11 Prob > F = 0.0000
Residual | 5.3838e+11 70 7.6911e+09 R-squared = 0.6341
---------+------------------------------ Adj R-squared = 0.6184
Total | 1.4713e+12 73 2.0155e+10 Root MSE = 87699
------------------------------------------------------------------------------
COST | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------+--------------------------------------------------------------------
N | 321.833 39.40225 8.168 0.000 243.2477 400.4183
OCC | 109564.6 24039.58 4.558 0.000 61619.15 157510
RES | 57909.01 30821.31 1.879 0.064 -3562.137 119380.2
_cons | -29045.27 23291.54 -1.247 0.217 -75498.78 17408.25
------------------------------------------------------------------------------
Коэффициент OCC указывает, что ежегодные накладные расходы в профессиональных школах составляют 110 000 юаней больше, чем в обычных школах.
14
Два вида фиктивных переменных
Слайд 15. reg COST N OCC RES
Source |
SS df MS
Number of obs = 74---------+------------------------------ F( 3, 70) = 40.43
Model | 9.3297e+11 3 3.1099e+11 Prob > F = 0.0000
Residual | 5.3838e+11 70 7.6911e+09 R-squared = 0.6341
---------+------------------------------ Adj R-squared = 0.6184
Total | 1.4713e+12 73 2.0155e+10 Root MSE = 87699
------------------------------------------------------------------------------
COST | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------+--------------------------------------------------------------------
N | 321.833 39.40225 8.168 0.000 243.2477 400.4183
OCC | 109564.6 24039.58 4.558 0.000 61619.15 157510
RES | 57909.01 30821.31 1.879 0.064 -3562.137 119380.2
_cons | -29045.27 23291.54 -1.247 0.217 -75498.78 17408.25
------------------------------------------------------------------------------
Коэффициент RES показывает, что ежегодные накладные расходы школ-интернатов на 58 000 юаней выше, чем у нежилых школ.
15
Два вида фиктивных переменных
Слайд 16Результат регрессии показан сверху в форме уравнения. Полагая обе фиктивные
переменные равными 0, мы получаем неявную функцию стоимости для нежилых
обычных школ.16
Два вида фиктивных переменных
Обычный, нежилой (OCC = RES = 0)
COST = –29,000 + 110,000OCC + 58,000RES + 322N
^
^
COST = –29,000 + 322N
Слайд 17Полагая RES равным 1, но сохраняя OCC на 0, мы
получаем функцию стоимости для обычных обычных школ.
17
Два вида фиктивных переменных
Обычный, нежилой,(OCC = RES = 0)
COST = –29,000 + 110,000OCC + 58,000RES + 322N
Обычный, жилой
(OCC = 0; RES = 1)
^
^
COST = –29,000 + 322N
^
COST = –29,000 + 58,000 + 322N
= 29,000 + 322N
Слайд 18Аналогичным образом, функции затрат для нежилых и жилых профессиональных школ
производятся путем установления OCC равным 1 и RES равным 0
и 1 соответственно.18
Два вида фиктивных переменных
Обычный, нежилой,(OCC = RES = 0)
COST = –29,000 + 110,000OCC + 58,000RES + 322N
Обычный, жилой
(OCC = 0; RES = 1)
Профессиональные, жилые (OCC = 1; RES = 1)
Профессиональные, нежилые(OCC = 1; RES = 0)
^
^
COST = –29,000 + 322N
^
COST = –29,000 + 58,000 + 322N
= 29,000 + 322N
^
COST = –29,000 + 110,000 + 322N
= 81,000 + 322N
^
COST = –29,000 + 110,000 + 58,000 + 322N
= 139,000 + 322N
Слайд 19Вот диаграмма рассеяния с четырьмя функциями стоимости, неявными в результате
регрессии.
19
Два вида фиктивных переменных
N
COST
Слайд 20. reg COST N OCC RES
Source |
SS df MS
Number of obs = 74---------+------------------------------ F( 3, 70) = 40.43
Model | 9.3297e+11 3 3.1099e+11 Prob > F = 0.0000
Residual | 5.3838e+11 70 7.6911e+09 R-squared = 0.6341
---------+------------------------------ Adj R-squared = 0.6184
Total | 1.4713e+12 73 2.0155e+10 Root MSE = 87699
------------------------------------------------------------------------------
COST | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------+--------------------------------------------------------------------
N | 321.833 39.40225 8.168 0.000 243.2477 400.4183
OCC | 109564.6 24039.58 4.558 0.000 61619.15 157510
RES | 57909.01 30821.31 1.879 0.064 -3562.137 119380.2
_cons | -29045.27 23291.54 -1.247 0.217 -75498.78 17408.25
------------------------------------------------------------------------------
t и F-тесты могут быть выполнены обычным способом. Коэффициент фиктивной переменной профессиональной школы значительно отличается от 0 на уровне значимости 0,1%.
20
Два вида фиктивных переменных
Слайд 21. reg COST N OCC RES
Source |
SS df MS
Number of obs = 74---------+------------------------------ F( 3, 70) = 40.43
Model | 9.3297e+11 3 3.1099e+11 Prob > F = 0.0000
Residual | 5.3838e+11 70 7.6911e+09 R-squared = 0.6341
---------+------------------------------ Adj R-squared = 0.6184
Total | 1.4713e+12 73 2.0155e+10 Root MSE = 87699
------------------------------------------------------------------------------
COST | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------+--------------------------------------------------------------------
N | 321.833 39.40225 8.168 0.000 243.2477 400.4183
OCC | 109564.6 24039.58 4.558 0.000 61619.15 157510
RES | 57909.01 30821.31 1.879 0.064 -3562.137 119380.2
_cons | -29045.27 23291.54 -1.247 0.217 -75498.78 17408.25
------------------------------------------------------------------------------
Однако отношение t для коэффициента RES составляет всего 1,87. К счастью, мы можем выполнить односторонний тест (почему?), Поэтому он значительно отличается от 0 на уровне 5% (но не на уровне 1%).
21
Два вида фиктивных переменных
