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 |
|
|||||||
Тестування на мультиколінеарністьМультиколінеарність - це лінійний зв’язок екзогенних змінних моделі. Виникає як наслідок двох основних причин: 1) Неправильна специфікація моделі; 2) Використання повторних спостережень. Наслідки: 1 ) МНК-оцінки параметрів моделі втрачають незміщеність; 2) Дисперсія МНК-оцінок зростає; 3) Відбувається зменшенняt-статистик, які є індикаторами статистичної значимості параметрів; 4) Коефіцієнт детермінації уже не є мірою адекватності моделі; 5) Оцінки параметрів при не колінеарних екзогенних змінних стають джуе чутливими до змін і/або незначними. Методи діагностики: 1) Візуальний (високе значення R2 и низькі значення t-статистики) 2) Високе значення коефіцієнта парної кореляції екзогенних змінних$ 3) Метод інфляційних факторів. Методи усунення мультиколінеарності: 1) Покращення специфікації моделі за допомогою виключення з початкової моделі колінеарних екзогенних змінних; 2) Збільшення об’єму статистичних даних; 3) Об’єднання колінеарних змінних та включення в модель загальної екзогенної змінної.
Тестування на автокореляцію Автокореляція - це кореляція між досліджуваними показниками, які впорядковані за часом (часові ряди) або ж в просторі(крос-дані). σ(εt−τ , εt )≠0 Під час аналізу економетричних часових рядів часто зустрічається модель авторегресії першого порядку AR(1): ε t = ρε t−1 + υ t где ε t — случайная переменная модели, ρ — константа, υ t ∼ N(·). Причини виникнення: 1. Похибки специфікації (наприклад, вибір лінійної моделі замість квадратичної) 2. Інерція економічних показників, пов’язана з циклами ділової активності (наприклад, попит на сільськогосподарську продукцію в поточному періоді в залежності від цін в попередньому). 3. Використання «згладжених» даних. Наслідки: 1. Збільшення дисперсій оцінок параметрів моделі; 2. Зміщення оцінок, отриманих МНК 3. Зниження значимості оцінок параметрів моделі; 4. Коефіцієнт детермінації більше не є мірою адекватності моделі. Методи діагностування: Графічний метод (графік залежності залишків моделі протягом часового періоду) Критерій Дарбіна-Вотсона (Durbin-Watson) Тест Бройша-Годфрі (Breusch-Godfrey)
|
||||||||
|