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
COST b 1 ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ 1 Эта последовательность объясняет,
Содержание
- 1. COST b 1 ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ 1 Эта последовательность объясняет,
- 2. COSTb12Предположим, что Вы имеете данные по ежегодным
- 3. COSTb13Профессиональные школы стремятся обеспечить навыками для определенных
- 4. 4Один способ иметь дело с различием в
- 5. 5Однако, у этого был бы недостаток, что
- 6. 6Другой способ обращаться с различием состоял бы
- 7. 7Эффективно, мы выдвигаем гипотезу, что ежегодный накладной
- 8. 8Давайте определим d чтобы быть различием
- 9. 9Тогда b1' = b1 + d d
- 10. OCC = 0 Общеобразовательная школа COST = b1
- 11. У фиктивных переменных всегда есть две ценности,
- 12. Мы будем теперь соответствовать функции этого типа,
- 13. School Type
- 14. 14OCC - фиктивная переменная для типа школы.ФИКТИВНЫЕ
- 15. . reg COST N OCC Source |
- 16. Мы начнем, интерпретируя коэффициенты регрессии .16ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ
- 17. 17Результаты регресса были переписаны в форме уравнения.
- 18. Общеобразовательная школа(OCC = 0)COST = –34,000 +
- 19. 19Очевидно, наличие отрицательной точки пересечения не имеет
- 20. 20Коэффициент фиктивной переменной - оценка d, дополнительный
- 21. Общеобразовательная школа(OCC = 0)Помещение OCC равняется 1,
- 22. Диаграмма разброса показывает данные и две функции
- 23. В дополнение к оценкам коэффициентов результаты регресса
- 24. We will perform a t test on
- 25. В словах наша нулевая гипотеза - то,
- 26. . reg COST N OCC Source |
- 27. . reg COST N OCC Source |
- 28. Таким образом одно объяснение бессмысленного отрицательного накладного
- 29. . reg COST N OCC Source |
- 30. Как уже отмечено, дальнейшая возможность состоит в
- 31. Скачать презентанцию
COSTb12Предположим, что Вы имеете данные по ежегодным периодическим расходам, предельная цена, и число зарегистрированных студентов, N, для реализации средних школ, из которых есть два типа: регулярный и профессиональный.ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕNОбщеобразовательная школаПрофессиональная
Слайды и текст этой презентации
Слайд 1COST
b1
ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
1
Эта последовательность объясняет, как Вы можете включать в
себя качественно-экспрессивные переменные в свою регрессионную модель.
Слайд 2COST
b1
2
Предположим, что Вы имеете данные по ежегодным периодическим расходам, предельная
цена, и число зарегистрированных студентов, N, для реализации средних школ,
из которых есть два типа: регулярный и профессиональный.ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
N
Общеобразовательная школа
Профессиональная школа
b1'
Слайд 3COST
b1
3
Профессиональные школы стремятся обеспечить навыками для определенных занятий, и они
имеют тенденцию быть относительно дорогими, чтобы доказать интервал измерения, поэтому
должны поддержать специализированные семинары.ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
N
Общеобразовательная школа
Профессиональная школа
b1'
Слайд 44
Один способ иметь дело с различием в затратах состоял бы
в том, чтобы управлять отдельными регрессами для двух типов школы.
ФИКТИВНЫЕ
НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕCOST
b1
N
Общеобразовательная школа
Профессиональная школа
b1'
Слайд 55
Однако, у этого был бы недостаток, что Вы будете управлять
регрессами с двумя небольшими выборками вместо одной большой с отрицательным
воздействием на точность оценок коэффициентов.ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
COST
b1
N
Общеобразовательная школа
Профессиональная школа
b1'
Слайд 66
Другой способ обращаться с различием состоял бы в том, чтобы
выдвинуть гипотезу, что у функции стоимости для профессиональных школ есть
точка пересечения b1', который больше, чем это для обычных школ.ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
N
COST
b1
Общеобразовательная школа COST = b1 + b2N + u
Профессиональная школа COST = b1' + b2N + u
b1'
Общеобразовательная школа
Профессиональная школа
Слайд 77
Эффективно, мы выдвигаем гипотезу, что ежегодный накладной расход отличается для
двух типов школы, но крайняя стоимость - то же самое.
Крайнее предположение стоимости не очень вероятно, и мы расслабим его в свое время.ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
Общеобразовательная школа COST = b1 + b2N + u
Профессиональная школа COST = b1' + b2N + u
N
COST
b1
Общеобразовательная школа
Профессиональная школа
b1'
Слайд 88
Давайте определим d чтобы быть различием в точках пересечения:
d = b1' – b1.
ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
Общеобразовательная школа COST = b1
+ b2N + uПрофессиональная школа COST = b1' + b2N + u
Заданная d = b1' – b1
N
COST
b1
Общеобразовательная школа
Профессиональная школа
d
b1'
Слайд 99
Тогда b1' = b1 + d d и мы можем
переписать функцию стоимости для профессиональных школ как показано.
ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
Общеобразовательная
школа COST = b1 + b2N + uПрофессиональная школа COST = b1 + d + b2N + u
Заданная d = b1' – b1
b1+d
N
COST
b1
Профессиональная школа
Общеобразовательная школа
d
Слайд 10OCC = 0 Общеобразовательная школа COST = b1 + b2N +
u
OCC = 1 Профессиональная школа COST = b1
+ d + b2N + uCombined equation COST = b1 + d OCC + b2N + u
10
Мы можем теперь объединить две функции стоимости, определив фиктивный переменный OCC, у которого есть стоимость 0 для обычных школ и 1 для профессиональных школ.
ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
N
COST
b1
b1+d
Профессиональная школа
Общеобразовательная школа
d
Слайд 11У фиктивных переменных всегда есть две ценности, 0 или 1.
Если OCC равен 0, функция стоимости становится этим для обычных
школ. Если OCC равен 1, функция стоимости становится этим для профессиональных школ.11
ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
OCC = 0 Общеобразовательная школа COST = b1 + b2N + u
OCC = 1 Профессиональная школа COST = b1 + d + b2N + u
Combined equation COST = b1 + d OCC + b2N + u
N
COST
b1
b1+d
Профессиональная школа
Общеобразовательная школа
d
Слайд 12Мы будем теперь соответствовать функции этого типа, используя фактические данные
для образца 74 средних школ в Шанхае.
12
ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
COST
N
Профессиональная
школа Общеобразовательная школа
Слайд 13 School Type
COST
N OCC1 Occupational 345,000 623 1
2 Occupational 537,000 653 1
3 Regular 170,000 400 0
4 Occupational 526.000 663 1
5 Regular 100,000 563 0
6 Regular 28,000 236 0
7 Regular 160,000 307 0
8 Occupational 45,000 173 1
9 Occupational 120,000 146 1
10 Occupational 61,000 99 1
Таблица показывает данные для первых 10 школ в образце. Ежегодная стоимость измерена в юане, один юань, будучи стоимостью в США за приблизительно 20 центов в то время. N - число студентов в школе.
13
ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
Слайд 1414
OCC - фиктивная переменная для типа школы.
ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
School
Type
COST N OCC1 Occupational 345,000 623 1
2 Occupational 537,000 653 1
3 Regular 170,000 400 0
4 Occupational 526.000 663 1
5 Regular 100,000 563 0
6 Regular 28,000 236 0
7 Regular 160,000 307 0
8 Occupational 45,000 173 1
9 Occupational 120,000 146 1
10 Occupational 61,000 99 1
Слайд 15. reg COST N OCC
Source |
SS df MS
Number of obs = 74---------+------------------------------ F( 2, 71) = 56.86
Model | 9.0582e+11 2 4.5291e+11 Prob > F = 0.0000
Residual | 5.6553e+11 71 7.9652e+09 R-squared = 0.6156
---------+------------------------------ Adj R-squared = 0.6048
Total | 1.4713e+12 73 2.0155e+10 Root MSE = 89248
------------------------------------------------------------------------------
COST | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------+--------------------------------------------------------------------
N | 331.4493 39.75844 8.337 0.000 252.1732 410.7254
OCC | 133259.1 20827.59 6.398 0.000 91730.06 174788.1
_cons | -33612.55 23573.47 -1.426 0.158 -80616.71 13391.61
------------------------------------------------------------------------------
Мы теперь управляем регрессом СТОИМОСТИ на N и OCC, рассматривая OCC точно так же, как любая другая объяснительная переменная, несмотря на ее искусственный характер. Продукцию Stata показывают.
15
ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
Слайд 16Мы начнем, интерпретируя коэффициенты регрессии .
16
ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
. reg COST
N OCC
Source | SS
df MS Number of obs = 74---------+------------------------------ F( 2, 71) = 56.86
Model | 9.0582e+11 2 4.5291e+11 Prob > F = 0.0000
Residual | 5.6553e+11 71 7.9652e+09 R-squared = 0.6156
---------+------------------------------ Adj R-squared = 0.6048
Total | 1.4713e+12 73 2.0155e+10 Root MSE = 89248
------------------------------------------------------------------------------
COST | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------+--------------------------------------------------------------------
N | 331.4493 39.75844 8.337 0.000 252.1732 410.7254
OCC | 133259.1 20827.59 6.398 0.000 91730.06 174788.1
_cons | -33612.55 23573.47 -1.426 0.158 -80616.71 13391.61
------------------------------------------------------------------------------
Слайд 1717
Результаты регресса были переписаны в форме уравнения. От него мы
можем получить функции стоимости для двух типов школы, установив OCC,
равный 0 или 1.ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
COST = –34,000 + 133,000OCC + 331N
^
Слайд 18Общеобразовательная школа(OCC = 0)
COST = –34,000 + 133,000OCC + 331N
COST
= –34,000 + 331N
^
^
18
Если OCC равен 0, мы получаем уравнение
для обычных школ, как показано. Это подразумевает, что крайняя стоимость за студента в год составляет 331 юань и что ежегодный накладной расход составляет ‒34 000 юаней ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
Слайд 1919
Очевидно, наличие отрицательной точки пересечения не имеет никакого смысла вообще,
и это предполагает, что модель – неверно заданная в некотором
роде. Мы возвратимся к этому позже.ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
Общеобразовательная школа(OCC = 0)
COST = –34,000 + 133,000OCC + 331N
COST = –34,000 + 331N
^
^
Слайд 2020
Коэффициент фиктивной переменной - оценка d, дополнительный ежегодный накладной расход
профессиональной школы .
ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
Общеобразовательная школа(OCC = 0)
COST = –34,000
+ 133,000OCC + 331NCOST = –34,000 + 331N
^
^
Слайд 21Общеобразовательная школа(OCC = 0)
Помещение OCC равняется 1, мы оцениваем, что
ежегодный накладной расход профессиональной школы составляет 99,000 юаней. Крайняя стоимость
совпадает с для обычных школ. Это должно быть, учитывая образцовую спецификацию.21
COST = –34,000 + 133,000OCC + 331N
COST = –34,000 + 331N
COST = –34,000 + 133,000 + 331N
= 99,000 + 331N
^
^
^
ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
Профессиональная школа
(OCC = 1)
Слайд 22Диаграмма разброса показывает данные и две функции стоимости, полученные из
результатов регресса.
22
ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
COST
N
Профессиональная школа
Общеобразовательная школа
Слайд 23В дополнение к оценкам коэффициентов результаты регресса будут включать стандартные
ошибки и обычную диагностическую статистику.
23
ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
. reg COST
N OCCSource | SS df MS Number of obs = 74
---------+------------------------------ F( 2, 71) = 56.86
Model | 9.0582e+11 2 4.5291e+11 Prob > F = 0.0000
Residual | 5.6553e+11 71 7.9652e+09 R-squared = 0.6156
---------+------------------------------ Adj R-squared = 0.6048
Total | 1.4713e+12 73 2.0155e+10 Root MSE = 89248
------------------------------------------------------------------------------
COST | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------+--------------------------------------------------------------------
N | 331.4493 39.75844 8.337 0.000 252.1732 410.7254
OCC | 133259.1 20827.59 6.398 0.000 91730.06 174788.1
_cons | -33612.55 23573.47 -1.426 0.158 -80616.71 13391.61
------------------------------------------------------------------------------
Слайд 24We will perform a t test on the coefficient of
the dummy variable. Our null hypothesis is H0: d =
0 and our alternative hypothesis is H1: d 0.24
ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
. reg COST N OCC
Source | SS df MS Number of obs = 74
---------+------------------------------ F( 2, 71) = 56.86
Model | 9.0582e+11 2 4.5291e+11 Prob > F = 0.0000
Residual | 5.6553e+11 71 7.9652e+09 R-squared = 0.6156
---------+------------------------------ Adj R-squared = 0.6048
Total | 1.4713e+12 73 2.0155e+10 Root MSE = 89248
------------------------------------------------------------------------------
COST | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------+--------------------------------------------------------------------
N | 331.4493 39.75844 8.337 0.000 252.1732 410.7254
OCC | 133259.1 20827.59 6.398 0.000 91730.06 174788.1
_cons | -33612.55 23573.47 -1.426 0.158 -80616.71 13391.61
------------------------------------------------------------------------------
Слайд 25В словах наша нулевая гипотеза - то, что нет никакого
различия в накладных расходах двух типов школы. T статистическая величина
6.40, таким образом, она отклонена на уровне значения на 0.1%.25
ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
. reg COST N OCC
Source | SS df MS Number of obs = 74
---------+------------------------------ F( 2, 71) = 56.86
Model | 9.0582e+11 2 4.5291e+11 Prob > F = 0.0000
Residual | 5.6553e+11 71 7.9652e+09 R-squared = 0.6156
---------+------------------------------ Adj R-squared = 0.6048
Total | 1.4713e+12 73 2.0155e+10 Root MSE = 89248
------------------------------------------------------------------------------
COST | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------+--------------------------------------------------------------------
N | 331.4493 39.75844 8.337 0.000 252.1732 410.7254
OCC | 133259.1 20827.59 6.398 0.000 91730.06 174788.1
_cons | -33612.55 23573.47 -1.426 0.158 -80616.71 13391.61
------------------------------------------------------------------------------
Слайд 26. reg COST N OCC
Source |
SS df MS
Number of obs = 74---------+------------------------------ F( 2, 71) = 56.86
Model | 9.0582e+11 2 4.5291e+11 Prob > F = 0.0000
Residual | 5.6553e+11 71 7.9652e+09 R-squared = 0.6156
---------+------------------------------ Adj R-squared = 0.6048
Total | 1.4713e+12 73 2.0155e+10 Root MSE = 89248
------------------------------------------------------------------------------
COST | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------+--------------------------------------------------------------------
N | 331.4493 39.75844 8.337 0.000 252.1732 410.7254
OCC | 133259.1 20827.59 6.398 0.000 91730.06 174788.1
_cons | -33612.55 23573.47 -1.426 0.158 -80616.71 13391.61
------------------------------------------------------------------------------
Мы можем выполнить тесты t на других коэффициентах обычным способом. T статистическая величина для коэффициента N 8.34, таким образом, мы приходим к заключению, что крайняя стоимость (очень) существенно отличается от 0
26
ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
Слайд 27. reg COST N OCC
Source |
SS df MS
Number of obs = 74---------+------------------------------ F( 2, 71) = 56.86
Model | 9.0582e+11 2 4.5291e+11 Prob > F = 0.0000
Residual | 5.6553e+11 71 7.9652e+09 R-squared = 0.6156
---------+------------------------------ Adj R-squared = 0.6048
Total | 1.4713e+12 73 2.0155e+10 Root MSE = 89248
------------------------------------------------------------------------------
COST | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------+--------------------------------------------------------------------
N | 331.4493 39.75844 8.337 0.000 252.1732 410.7254
OCC | 133259.1 20827.59 6.398 0.000 91730.06 174788.1
_cons | -33612.55 23573.47 -1.426 0.158 -80616.71 13391.61
------------------------------------------------------------------------------
В случае точки пересечения t статистическая величина –1.43, таким образом, мы не отклоняем нулевую гипотезу H0: b1 = 0.
27
ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
Слайд 28Таким образом одно объяснение бессмысленного отрицательного накладного расхода обычных школ
могло бы состоять в том, что у них на самом
деле нет накладных расходов, и наша оценка - случайное число .28
ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
. reg COST N OCC
Source | SS df MS Number of obs = 74
---------+------------------------------ F( 2, 71) = 56.86
Model | 9.0582e+11 2 4.5291e+11 Prob > F = 0.0000
Residual | 5.6553e+11 71 7.9652e+09 R-squared = 0.6156
---------+------------------------------ Adj R-squared = 0.6048
Total | 1.4713e+12 73 2.0155e+10 Root MSE = 89248
------------------------------------------------------------------------------
COST | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------+--------------------------------------------------------------------
N | 331.4493 39.75844 8.337 0.000 252.1732 410.7254
OCC | 133259.1 20827.59 6.398 0.000 91730.06 174788.1
_cons | -33612.55 23573.47 -1.426 0.158 -80616.71 13391.61
------------------------------------------------------------------------------
Слайд 29. reg COST N OCC
Source |
SS df MS
Number of obs = 74---------+------------------------------ F( 2, 71) = 56.86
Model | 9.0582e+11 2 4.5291e+11 Prob > F = 0.0000
Residual | 5.6553e+11 71 7.9652e+09 R-squared = 0.6156
---------+------------------------------ Adj R-squared = 0.6048
Total | 1.4713e+12 73 2.0155e+10 Root MSE = 89248
------------------------------------------------------------------------------
COST | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------+--------------------------------------------------------------------
N | 331.4493 39.75844 8.337 0.000 252.1732 410.7254
OCC | 133259.1 20827.59 6.398 0.000 91730.06 174788.1
_cons | -33612.55 23573.47 -1.426 0.158 -80616.71 13391.61
------------------------------------------------------------------------------
Более реалистическая версия этой гипотезы - то, что b1 положительный, но маленький (как Вы видите, 95-процентный доверительный интервал включает положительные ценности), и остаточный член ответственен за отрицательную оценку
29
ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
Слайд 30Как уже отмечено, дальнейшая возможность состоит в том, что модель
– неверно заданная в некотором роде. Мы продолжим разрабатывать модель
в следующей последовательности.30
ФИКТИВНЫЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
. reg COST N OCC
Source | SS df MS Number of obs = 74
---------+------------------------------ F( 2, 71) = 56.86
Model | 9.0582e+11 2 4.5291e+11 Prob > F = 0.0000
Residual | 5.6553e+11 71 7.9652e+09 R-squared = 0.6156
---------+------------------------------ Adj R-squared = 0.6048
Total | 1.4713e+12 73 2.0155e+10 Root MSE = 89248
------------------------------------------------------------------------------
COST | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
---------+--------------------------------------------------------------------
N | 331.4493 39.75844 8.337 0.000 252.1732 410.7254
OCC | 133259.1 20827.59 6.398 0.000 91730.06 174788.1
_cons | -33612.55 23573.47 -1.426 0.158 -80616.71 13391.61
------------------------------------------------------------------------------
