RESET -ТЕСТ РАМСЕЯ НЕПРАВИЛЬНОЙ СПЕЦИФИКАЦИИ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ФОРМЫ 1 RESET

Слайд 1 RESET-ТЕСТ РАМСЕЯ НЕПРАВИЛЬНОЙ СПЕЦИФИКАЦИИ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ФОРМЫ
1
RESET- тест Расмея неправильной

спецификации функциональной формы предназначен для простого указания на доказательство нелинейности.

Чтобы реализовать его, выполняется регрессия и сохраняются установленные значения зависимой переменной.

RESET-ТЕСТ РАМСЕЯ НЕПРАВИЛЬНОЙ СПЕЦИФИКАЦИИ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ФОРМЫ1RESET- тест Расмея неправильной спецификации функциональной формы предназначен для простого указания

Слайд 22
Поскольку, по определению, установленные значения являются линейной комбинацией объясняющих переменных,

как показано, Y2 является линейной комбинацией квадратов Х переменных и

их взаимодействий.

^

RESET-ТЕСТ РАМСЕЯ НЕПРАВИЛЬНОЙ СПЕЦИФИКАЦИИ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ФОРМЫ

2Поскольку, по определению, установленные значения являются линейной комбинацией объясняющих переменных, как показано, Y2 является линейной комбинацией квадратов

Слайд 33
Если в спецификацию регрессии добавляется Y2, то он должен получать

квадратичную и интерактивную нелинейность, и если она присутствует, то ей

не обязательно сильно коррелировать с любой из Х переменных.

^

RESET-ТЕСТ РАМСЕЯ НЕПРАВИЛЬНОЙ СПЕЦИФИКАЦИИ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ФОРМЫ

Добавим в регрессионную спецификацию

3Если в спецификацию регрессии добавляется Y2, то он должен получать квадратичную и интерактивную нелинейность, и если она

Слайд 4Добавим в регрессионную спецификацию
4
Если показатель t-статистика значителен,

это указывает на то, что может присутствовать некоторая нелинейность.
RESET-ТЕСТ РАМСЕЯ

НЕПРАВИЛЬНОЙ СПЕЦИФИКАЦИИ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ФОРМЫ

Добавим в регрессионную спецификацию4Если показатель t-статистика значителен, это указывает на то, что может присутствовать

Слайд 55
Сделаем это на примере заработной платы. Вот результат регрессии EARNINGS

на S и EXP с использованием набора данных EAWE 21.

Сохраняем установленные значения как FITTED и генерируем FITTEDSQ как квадрат.

RESET-ТЕСТ РАМСЕЯ НЕПРАВИЛЬНОЙ СПЕЦИФИКАЦИИ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ФОРМЫ

. reg EARNINGS S EXP
----------------------------------------------------------------------------
Source | SS df MS Number of obs = 500
-----------+------------------------------ F( 2, 497) = 35.24
Model | 8735.42401 2 4367.712 Prob > F = 0.0000
Residual | 61593.5422 497 123.930668 R-squared = 0.1242
-----------+------------------------------ Adj R-squared = 0.1207
Total | 70328.9662 499 140.939812 Root MSE = 11.132
----------------------------------------------------------------------------
EARNINGS | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-----------+----------------------------------------------------------------
S | 1.877563 .2237434 8.39 0.000 1.437964 2.317163
EXP | .9833436 .2098457 4.69 0.000 .5710495 1.395638
_cons | -14.66833 4.288375 -3.42 0.001 -23.09391 -6.242752
----------------------------------------------------------------------------
. predict FITTED
(option xb assumed; fitted values)
. gen FITTEDSQ = FITTED*FITTED

5Сделаем это на примере заработной платы. Вот результат регрессии EARNINGS на S и EXP с использованием набора

Слайд 66
Коэффициент значителен на уровне 5 процентов, что указывает на то,

что добавление квадратичных членов может улучшить спецификацию модели.
RESET-ТЕСТ РАМСЕЯ НЕПРАВИЛЬНОЙ

СПЕЦИФИКАЦИИ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ФОРМЫ

. reg EARNINGS S EXP FITTEDSQ
----------------------------------------------------------------------------
Source | SS df MS Number of obs = 500
-----------+------------------------------ F( 3, 496) = 25.46
Model | 9386.33186 3 3128.77729 Prob > F = 0.0000
Residual | 60942.6344 496 122.868214 R-squared = 0.1335
-----------+------------------------------ Adj R-squared = 0.1282
Total | 70328.9662 499 140.939812 Root MSE = 11.085
----------------------------------------------------------------------------
EARNINGS | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-----------+----------------------------------------------------------------
S | -1.334163 1.413072 -0.94 0.346 -4.110507 1.442181
EXP | -.6441233 .7373115 -0.87 0.383 -2.092762 .8045155
FITTEDSQ | .0460798 .0200203 2.30 0.022 .0067447 .0854148
_cons | 25.09321 17.79509 1.41 0.159 -9.86984 60.05626
----------------------------------------------------------------------------

6Коэффициент значителен на уровне 5 процентов, что указывает на то, что добавление квадратичных членов может улучшить спецификацию

Слайд 77
Однако мы также увидели, что лучше использовать полулогарифмическую спецификацию. RESET-тест

предназначен для обнаружения нелинейности, но не для конкретной, наиболее подходящей,

нелинейной модели.

RESET-ТЕСТ РАМСЕЯ НЕПРАВИЛЬНОЙ СПЕЦИФИКАЦИИ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ФОРМЫ

. reg EARNINGS S EXP FITTEDSQ
----------------------------------------------------------------------------
Source | SS df MS Number of obs = 500
-----------+------------------------------ F( 3, 496) = 25.46
Model | 9386.33186 3 3128.77729 Prob > F = 0.0000
Residual | 60942.6344 496 122.868214 R-squared = 0.1335
-----------+------------------------------ Adj R-squared = 0.1282
Total | 70328.9662 499 140.939812 Root MSE = 11.085
----------------------------------------------------------------------------
EARNINGS | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-----------+----------------------------------------------------------------
S | -1.334163 1.413072 -0.94 0.346 -4.110507 1.442181
EXP | -.6441233 .7373115 -0.87 0.383 -2.092762 .8045155
FITTEDSQ | .0460798 .0200203 2.30 0.022 .0067447 .0854148
_cons | 25.09321 17.79509 1.41 0.159 -9.86984 60.05626
----------------------------------------------------------------------------

7Однако мы также увидели, что лучше использовать полулогарифмическую спецификацию. RESET-тест предназначен для обнаружения нелинейности, но не для

Слайд 88
По итогам проведения теста можно не обнаружить некоторые типы нелинейности.

Однако у него есть достоинства, такие как легкость в осуществлении

и потребление только одной степени свободы.

RESET-ТЕСТ РАМСЕЯ НЕПРАВИЛЬНОЙ СПЕЦИФИКАЦИИ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ФОРМЫ

. reg EARNINGS S EXP FITTEDSQ
----------------------------------------------------------------------------
Source | SS df MS Number of obs = 500
-----------+------------------------------ F( 3, 496) = 25.46
Model | 9386.33186 3 3128.77729 Prob > F = 0.0000
Residual | 60942.6344 496 122.868214 R-squared = 0.1335
-----------+------------------------------ Adj R-squared = 0.1282
Total | 70328.9662 499 140.939812 Root MSE = 11.085
----------------------------------------------------------------------------
EARNINGS | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-----------+----------------------------------------------------------------
S | -1.334163 1.413072 -0.94 0.346 -4.110507 1.442181
EXP | -.6441233 .7373115 -0.87 0.383 -2.092762 .8045155
FITTEDSQ | .0460798 .0200203 2.30 0.022 .0067447 .0854148
_cons | 25.09321 17.79509 1.41 0.159 -9.86984 60.05626
----------------------------------------------------------------------------

8По итогам проведения теста можно не обнаружить некоторые типы нелинейности. Однако у него есть достоинства, такие как

Разделы презентаций

RESET -ТЕСТ РАМСЕЯ НЕПРАВИЛЬНОЙ СПЕЦИФИКАЦИИ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ФОРМЫ 1 RESET -

Содержание

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1 RESET-ТЕСТ РАМСЕЯ НЕПРАВИЛЬНОЙ СПЕЦИФИКАЦИИ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ФОРМЫ
1
RESET- тест Расмея неправильной

спецификации функциональной формы предназначен для простого указания на доказательство нелинейности.

Слайд 22
Поскольку, по определению, установленные значения являются линейной комбинацией объясняющих переменных,

как показано, Y2 является линейной комбинацией квадратов Х переменных и

Слайд 33
Если в спецификацию регрессии добавляется Y2, то он должен получать

квадратичную и интерактивную нелинейность, и если она присутствует, то ей

Слайд 4Добавим в регрессионную спецификацию
4
Если показатель t-статистика значителен,

это указывает на то, что может присутствовать некоторая нелинейность.
RESET-ТЕСТ РАМСЕЯ

Слайд 55
Сделаем это на примере заработной платы. Вот результат регрессии EARNINGS

на S и EXP с использованием набора данных EAWE 21.

Слайд 66
Коэффициент значителен на уровне 5 процентов, что указывает на то,

что добавление квадратичных членов может улучшить спецификацию модели.
RESET-ТЕСТ РАМСЕЯ НЕПРАВИЛЬНОЙ

Слайд 77
Однако мы также увидели, что лучше использовать полулогарифмическую спецификацию. RESET-тест

предназначен для обнаружения нелинейности, но не для конкретной, наиболее подходящей,

Слайд 88
По итогам проведения теста можно не обнаружить некоторые типы нелинейности.

Однако у него есть достоинства, такие как легкость в осуществлении

Обратная связь

Что такое TheSlide.ru?

Разделы презентаций

RESET -ТЕСТ РАМСЕЯ НЕПРАВИЛЬНОЙ СПЕЦИФИКАЦИИ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ФОРМЫ 1 RESET -

Содержание

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1 RESET-ТЕСТ РАМСЕЯ НЕПРАВИЛЬНОЙ СПЕЦИФИКАЦИИ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ФОРМЫ1RESET- тест Расмея неправильной

спецификации функциональной формы предназначен для простого указания на доказательство нелинейности.

Слайд 22Поскольку, по определению, установленные значения являются линейной комбинацией объясняющих переменных,

как показано, Y2 является линейной комбинацией квадратов Х переменных и

Слайд 33Если в спецификацию регрессии добавляется Y2, то он должен получать

квадратичную и интерактивную нелинейность, и если она присутствует, то ей

Слайд 4Добавим в регрессионную спецификацию4Если показатель t-статистика значителен,

это указывает на то, что может присутствовать некоторая нелинейность.RESET-ТЕСТ РАМСЕЯ

Слайд 55Сделаем это на примере заработной платы. Вот результат регрессии EARNINGS

на S и EXP с использованием набора данных EAWE 21.

Слайд 66Коэффициент значителен на уровне 5 процентов, что указывает на то,

что добавление квадратичных членов может улучшить спецификацию модели.RESET-ТЕСТ РАМСЕЯ НЕПРАВИЛЬНОЙ

Слайд 77Однако мы также увидели, что лучше использовать полулогарифмическую спецификацию. RESET-тест

предназначен для обнаружения нелинейности, но не для конкретной, наиболее подходящей,

Слайд 88По итогам проведения теста можно не обнаружить некоторые типы нелинейности.

Однако у него есть достоинства, такие как легкость в осуществлении

Похожие презентации

Обратная связь

Что такое TheSlide.ru?

Слайд 1 RESET-ТЕСТ РАМСЕЯ НЕПРАВИЛЬНОЙ СПЕЦИФИКАЦИИ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ФОРМЫ
1
RESET- тест Расмея неправильной

Слайд 22
Поскольку, по определению, установленные значения являются линейной комбинацией объясняющих переменных,

Слайд 33
Если в спецификацию регрессии добавляется Y2, то он должен получать

Слайд 4Добавим в регрессионную спецификацию
4
Если показатель t-статистика значителен,

это указывает на то, что может присутствовать некоторая нелинейность.
RESET-ТЕСТ РАМСЕЯ

Слайд 55
Сделаем это на примере заработной платы. Вот результат регрессии EARNINGS

Слайд 66
Коэффициент значителен на уровне 5 процентов, что указывает на то,

что добавление квадратичных членов может улучшить спецификацию модели.
RESET-ТЕСТ РАМСЕЯ НЕПРАВИЛЬНОЙ

Слайд 77
Однако мы также увидели, что лучше использовать полулогарифмическую спецификацию. RESET-тест

Слайд 88
По итогам проведения теста можно не обнаружить некоторые типы нелинейности.