Metode og statistikk

[kk99]

Du ønsker n ̊a ̊a teste om enten X2 eller X2^2, eller begge, har en innvirkning p ̊a Y . For ̊a kunne gjennomføre denne testen beregnes en ny modell (tallene i parentes er standardfeilene til beregningene):

Y(hatt) = 1,7643 + 0,0699 ln X3 (Standardfeilen til 1,7643 er 0,2174) (Standardfeilen til 0,0699 er 0,898)


R2 (R-squared) = 0,0139
σb = 0,7093


Hva er testverdien?
(a) Ca. 3,1
(b) Ca. 2,6
(c) Ca. 17,2
(d) Ca. 4,9

Svaret på dette er c) 17,2. Men jeg klarer ikke å komme frem til det svaret. Noen som vet hvordan jeg kan beregne meg frem til det?

[SchuylerHudson]

Svaret er derfor korrekt, t≈17,2, som er alternativ (c).
Er det noe spesifikt i regnestykket eller forklaringen som virker uklart?

[Resse1979]

Hi everyone, I'm also struggling with this question. I've tried several ways but still can't get the result 17.2 like the answer. Can anyone with experience explain clearly how to calculate it step by step?

[GloriaRoth]

Du ønsker n ̊a ̊a teste om enten X2 eller X2^2, eller begge, har en innvirkning p ̊a Y . For ̊a kunne gjennomføre denne testen beregnes en ny modell (tallene i parentes er standardfeilene til beregningene):

Y(hatt) = 1,7643 + 0,0699 ln X3 Drift Boss (Standardfeilen til 1,7643 er 0,2174) (Standardfeilen til 0,0699 er 0,898)


R2 (R-squared) = 0,0139
σb = 0,7093


Hva er testverdien?
(a) Ca. 3,1
(b) Ca. 2,6
(c) Ca. 17,2
(d) Ca. 4,9

Svaret på dette er c) 17,2. Men jeg klarer ikke å komme frem til det svaret. Noen som vet hvordan jeg kan beregne meg frem til det?

Men for at F-verdien skal bli så høy som 17,2, må R² ha økt betydelig fra redusert til full modell.

Med andre ord: Selve oppgaven forventer at du kjenner til at man tester flere parametere samtidig (her X2 og X2) med en omnibus F-test, og at denne gir F = 17,2 når du setter inn tallene i formelen over.