МАРК РЕГНЕРУС ДОСЛІДЖЕННЯ: Наскільки відрізняються діти, які виросли в одностатевих союзах
РЕЗОЛЮЦІЯ: Громадського обговорення навчальної програми статевого виховання ЧОМУ ФОНД ОЛЕНИ ПІНЧУК І МОЗ УКРАЇНИ ПРОПАГУЮТЬ "СЕКСУАЛЬНІ УРОКИ" ЕКЗИСТЕНЦІЙНО-ПСИХОЛОГІЧНІ ОСНОВИ ПОРУШЕННЯ СТАТЕВОЇ ІДЕНТИЧНОСТІ ПІДЛІТКІВ Батьківський, громадянський рух в Україні закликає МОН зупинити тотальну сексуалізацію дітей і підлітків Відкрите звернення Міністру освіти й науки України - Гриневич Лілії Михайлівні Представництво українського жіноцтва в ООН: низький рівень культури спілкування в соціальних мережах Гендерна антидискримінаційна експертиза може зробити нас моральними рабами ЛІВИЙ МАРКСИЗМ У НОВИХ ПІДРУЧНИКАХ ДЛЯ ШКОЛЯРІВ ВІДКРИТА ЗАЯВА на підтримку позиції Ганни Турчинової та права кожної людини на свободу думки, світогляду та вираження поглядів Контакти
Тлумачний словник |
|
|||||||
Алгоритм виконання1. Відкриваємо файл DATA PRACT.gdt у особистій папці; 2. Виходячи з припущення стосовно ендогенності змінної , інструментальні змінні обираємо з лагових значень даної змінної. Для цього будуємо корелограмму для змінної : лівим клацанням виділяємо змінну /Variable/Correlogram/ у діалоговому вікні вибираємо 8 лагів/OK. Отримуємо таблицю та графік автокореляції залишків. Ідентифікуємо інструменти з отриманих лагових значень. 3. Корелограмму необхідно перенести до практичної роботи: на графіку клікаємо правою кнопкою миші/Copy to clipboard/Color, після цього вставляємо корелограмму до практичної роботи. Аналітичну таблицю не потрібно переносити до практичної роботи. 4. Будуємо допоміжну багатофакторну регресію для ендогенної змінної , використовуючи екзогенні змінні та ідентифіковані інструменти: Model/Ordinary least squares; 5. У діалоговому вікні проводимо специфікацію моделі: змінну (X1) визначаємо, як залежну змінну (за допомогою стрілки переміщуємо у рядок Dependent variable); змінні , , (X2, X3, Х4) визначаємо одночасно як незалежні змінні (за допомогою стрілки переміщуємо у рядок Independent variable)/OK. Крім того, встановлюємо галочку навпроти опції Robust standard errors. Після цього клацаємо lags. У діалоговому вікні lag order встановлюємо галочку навпроти Lags of dependent variables; далі встановлюємо галочку навпроти пустого поля для вводу номеру лагів / через кому зазначаємо необхідні номери лагів. 6. Результати моделювання необхідно перенести до практичної роботи: у вікні результатів клікаємо Copy/у діалоговому вікні встановлюємо галочку навпроти RTF(MS Word)/OK. Дану таблицю називаємо «Допоміжна регресія для змінної Х1». 7. Зберігаємо залишки регресії. Для цього у вікні допоміжної багатофакторної регресії для ендогенної змінної необхідно обрати закладку Save/Residuals/У вікні gretl: variable attributes назву змінної не редагуємо (залишаємо у форматі uhatN, де N – відповідний номер, що присвоюється програмою автоматично). 8. Будуємо багатофакторну регресію для визначення результатів тесту Хаусмана-Ву. Обираємо вкладку Model/Ordinary least squares. У діалоговому вікні проводимо специфікацію моделі: змінну визначаємо, як залежну змінну (за допомогою стрілки переміщуємо у рядок Dependent variable); змінні , , , , uhatN (X1, X2, X3, Х4) визначаємо одночасно як незалежні змінні (за допомогою стрілки переміщуємо у рядок Independent variable)/OK. Крім того, встановлюємо галочку навпроти опції Robust standard errors. 9. Результати моделювання необхідно перенести до практичної роботи: у вікні результатів клікаємо Copy/у діалоговому вікні встановлюємо галочку навпроти RTF(MS Word)/OK. Дану таблицю називаємо «Результати тесту Хаусмана-Ву». 10. Після таблиці результатів тесту Хаусмана-Ву робимо висновки стосовно статистичної значимості впливу залишків допоміжної регресії на результативну змінну та ендогенності змінної Х1.
Читайте також:
|
||||||||
|