Comment trouver les différences moyennes en utilisant une variable fictive
Vous devez rappeler à partir de votre cours de statistiques façon de mener la t
Sommaire
Spécification
Même si votre modèle économétrique est susceptible d'inclure des caractéristiques quantitatives et qualitatives, vous pouvez commencer avec un modèle qui utilise uniquement une variable fictive pour capturer les caractéristiques qualitatives et ignore les autres variables indépendantes potentielles. Ce processus revient à identifier les différences dans les moyens pour les groupes identifiés par la variable (s) fictif, mais il est un bloc de construction utile à la compréhension des modèles plus réalistes qui combinent les caractéristiques qualitatives avec des variables quantitatives.
Si la caractéristique qualitative que vous souhaitez utiliser comme une variable indépendante ne contient que deux groupes, puis un modèle économétrique avec une seule variable muette comme la seule variable explicative peut être exprimé en
où Y est la variable dépendante,
est le point d'intersection (ou constante) terme, et
est l'impact de la caractéristique représentée par la variable factice (ré). réje = 1 si la caractéristique qualitative spécifique est présent et réje = 0 sinon.
Si la caractéristique qualitative que vous souhaitez utiliser comme une variable indépendante a plus que deux groupes, alors le modèle économétrique doit inclure J - 1 variables à saisir pleinement les possibilités. Supposons que vous souhaitez utiliser une variable avec une caractéristique qualitative contenant quatre résultats possibles {A, B, C, et D}. Le modèle économétrique de base pour capturer une caractéristique qualitative est exprimée en
où réiB = 1 si l'observation appartient au groupe B, réiC = 1 si l'observation appartient au groupe C, réiD = 1 si l'observation appartient au groupe D, et réiB = réiC = réiD = 0 si l'observation est dans le groupe A. En utilisant cette équation, vous affectez implicitement groupe A comme référence ou d'un groupe de base dans toute comparaison de deux groupes.
Lecture
Une façon utile de voir le rôle d'une variable factice dans un modèle économétrique est d'interpréter les résultats d'une régression en utilisant une variable muette comme la seule variable indépendante.
Une régression estimée avec une variable fictive est généralement écrit comme
où le
termes représentent les paramètres estimés. Car ré ne peut être 0 ou 1 pour une observation donnée,
La prédite Y une valeur de régression représente l'estimation de la moyenne conditionnelle (E(Y | réje)). Une variable nominale a seulement deux valeurs, de sorte que vous obtenez deux prédit Y des valeurs. Par conséquent, la prédite Y les valeurs sont égales à la moyenne de l'échantillon pour chaque groupe.
-
Classes ou variables dans java ombre - L'estimation économétrique et les hypothèses de CLRM
- Econometrics: le choix de la forme fonctionnelle de votre modèle de régression
-
Econométrie et le modèle log-log -
L'estimation de la fonction de régression et les résidus -
Comment estimer les effets de saisonnalité
Comment sélectionner des variables indépendantes pour votre modèle économétrique L'une des décisions les plus importantes que vous faites lorsque vous spécifiez votre modèle économétrique est variables à inclure comme variables indépendantes. Ici, vous trouverez ce que des problèmes peuvent survenir si vous incluez trop…
Comment mettre en place la fonction de régression de la population (PRF) modèle Avant de commencer avec l'analyse de régression, vous devez identifier le regre de populationsfonction de Sion (PRF). Le PRF définit la réalité (ou votre perception de celui-ci) en ce qui concerne votre sujet d'intérêt. Pour l'identifier, vous…
Variables dépendantes limitées en économétrie Variables dépendantes limitées surgissent quand une certaine valeur de seuil minimum doit être atteint avant que les valeurs de la variable dépendante sont observées et / ou quand une certaine valeur maximale de seuil limite les valeurs…
Multicolinéarité parfaite et votre modèle économétrique Obtenir une emprise sur multicolinéarité parfaite, ce qui est rare, est plus facile si vous pouvez imaginer un modèle économétrique qui utilise deux variables indépendantes, telles que les suivantes:Supposons que, dans ce modèle,où les…
Quadratic fonctions offrent une flexibilité en économétrie Parce que les relations économiques sont rarement linéaires, vous voudrez peut-être pour permettre à votre modèle économétrique d'avoir une certaine souplesse. Avec une fonction quadratique, vous permettez à l'effet de la variable…
Quantification des informations qualitatives pour les modèles économétriques Estimation d'un modèle économétrique exige que toutes les informations être quantifiée. En d'autres termes, les chiffres doivent être utilisés pour caractériser vos deux variables quantitatives et qualitatives. Les variables quantitatives…
Précisant votre modèle de régression de l'économétrie En économétrie, le modèle de régression est un point de départ commun d'une analyse. Comme vous définir votre modèle de régression, vous devez tenir compte de plusieurs éléments:La théorie économique, l'intuition et le bon sens devraient…
Spécification des fonctions non linéaires appropriées: les modèles probit et logit Si votre résultat d'intérêt est qualitative, vous utilisez une variable dépendante mannequin et estimer la probabilité que le résultat (Y = 1) se produit en utilisant votre modèle économétrique. Bien MCO peuvent être utilisés pour estimer…
Travailler avec des variables dépendantes spéciaux en économétrie Beaucoup de phénomènes économiques sont dichotomique en nature- en d'autres termes, le résultat soit se produit ou ne se produit pas. Résultats dichotomiques sont le type le plus commun de variables dépendantes discrètes ou qualitatives…
Saisie de définitions de variables sur l'onglet Affichage des variables Vous utilisez l'onglet Affichage variable de la fenêtre Editeur de données dans IBM SPPS Statistiques de définir les noms et caractéristiques des variables. Ceci est où vous commencez toujours si vous prévoyez d'entrer des données dans SPSS.…
Comment les entreprises utilisent des statistiques d'analyse de régression L'analyse de régression est un outil statistique utilisé pour l'étude des relations entre les variables. Habituellement, l'enquêteur cherche à savoir l'effet causal d'une variable sur une autre - l'effet d'une hausse des prix sur demande, par…
SPSS Statistics couramment utilisés analysent menus Le tableau suivant fournit une liste de certaines des procédures les plus couramment utilisés dans le menu Analyse de IBM SPSS Statistics, qui est une application qui effectue l'analyse statistique des données.Sous-Utile pour . . .Code…
Déterminer le rôle de variables dans les statistiques de la psychologie Dans les statistiques de la psychologie, les études de recherche qui impliquent la collecte des données quantitatives (toutes les données qui peut être compté ou rendu sous forme de nombres) exigent habituellement que vous récupériez et…
Interprétation variables indépendantes et dépendantes pour le test de la science ged Être capable d'interpréter les variables est une compétence importante que vous aurez besoin pour le test GED Science. Variables sont tout ce qui change au cours d'une expérience, et ils viennent dans les deux variétés suivantes:Independent:…