Alkalmazás: hatásvizsgálatok

Hasonló dokumentumok
ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

Regresszió és korreláció

) ( s 2 2. ^t = (n x 1)s n (s x+s y ) x +(n y 1)s y n x+n y. +n y 2 n x. n y df = n x + n y 2. n x. s x. + s 2. df = d kritikus.

Regresszió és korreláció

Multinomiális és feltételes logit modellek alkalmazásai Mikroökonometria, 10. hét Bíró Anikó Véletlen együtthatójú modell

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

OLS regresszió - ismétlés Mikroökonometria, 1. hét Bíró Anikó A tantárgy tartalma

? közgazdasági statisztika

Regresszió számítás. Mérnöki létesítmények ellenőrzése, terveknek megfelelése. Geodéziai mérések pontok helyzete, pontszerű információ





Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Korreláció-számítás. 1. előadás. Döntéselőkészítés módszertana. Dr.

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Regresszió-számítás. 2. előadás. Kvantitatív statisztikai módszerek. Dr.

? közgazdasági statisztika

Tengely kritikus fordulatszáma

Sztochasztikus tartalékolás és a tartalék függése a kifutási háromszög időperiódusától

EUKLIDESZI TÉR. Euklideszi tér, metrikus tér, normált tér, magasabb dimenziós terek vektorainak szöge, ezek következményei

ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

A heteroszkedaszticitásról egyszerûbben

2. Közelítő megoldások, energiaelvek:

Matematikai statisztika

13. Tárcsák számítása. 1. A felületszerkezetek. A felületszerkezetek típusai

Azonos névleges értékű, hitelesített súlyokból alkotott csoportok együttes mérési bizonytalansága

2. MECHANIKA-VÉGESELEM MÓDSZER ELŐADÁS (kidolgozta: Szüle Veronika, egy. ts.) II. előadás

A pályázat címe: Rugalmas-képlékeny tartószerkezetek topológiai optimalizálásának néhány különleges feladata

különbözõ alappontok, y, y,..., y értékek. : függvény.) ( x)

A paramétereket kísérletileg meghatározott yi értékekre támaszkodva becsülik. Ha n darab kisérletet (megfigyelést, mérést) végeznek, n darab

Matematikai statisztika elıadás III. éves elemzı szakosoknak. Zempléni András 9. elıadásból (részlet)

Idősorok elemzése előadás. Előadó: Dr. Balogh Péter

Kétváltozós függvények

Többváltozós Regresszió-számítás

2002. október 29. normalizáltjai eloszlásban a normális eloszláshoz konvergálnak, hanem azt is, hogy a

Regresszió. Fő cél: jóslás Történhet:

Képletgyűjtemény a Gazdaságstatisztika tárgy A matematikai statisztika alapjai című részhez


ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!

NÉMETH LÁSZLÓ VÁROSI MATEMATIKA VERSENY 2013 HÓDMEZŐVÁSÁRHELY OSZTÁLY ÁPRILIS 8.

A biostatisztika alapfogalmai, konfidenciaintervallum. Dr. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet


Problémamegoldás a fizikában

1.. A rendelet 1.. (1) bekezdésében a táblázat hatályát veszti helyébe az alábbi táblázat lép:

BEVEZETÉS. Hosszú fejlődés eredménye tehát, hogy a kísérletezés, a mérés a természettudományos

2.4. Vektor és mátrixnormák

Tuzson Zoltán A Sturm-módszer és alkalmazása

Hipotézis-ellenırzés (Statisztikai próbák)

Statisztika segédlet*

Regresszióanalízis. Példák. A regressziószámítás alapproblémája. A regressziószámítás alapproblémája. Informatikai Tudományok Doktori Iskola

STATISZTIKA 2. KÉPLETGYŰJTEMÉNY. idősorok statisztikai becslések hipotézisvizsgálat regressziószámítás

Kétváltozós függvények

I. Valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapok

FELADATOK MÉRÉSELMÉLET tárgykörben. 1. Egy műszer osztálypontossága 2.5, a végkitérése 300 V. Mekkora a mérés abszolút hibája?

Statisztika. Eloszlásjellemzők

STATISZTIKAI KÉPLETGYŰJTEMÉNY ÉS TÁBLÁZATOK

Számítások. *Előadásanyagban nem szerepel. Kamat idővel egyenesen arányos Példa - Kamatos kamat egész évekre éven belül egyszerű kamat

Hogyan készüljünk fel? Az orvosi biofizika matema0kai és fizikai alapjai

Korreláció- és regressziószámítás

Egy kis nyelvészkedés: Fogorvosi anyagtan fizikai alapjai 7. Mechanikai tulajdonságok 1. Tankönyv fejezetei:

8. MECHANIKA-MOZGÁSTAN GYAKORLAT (kidolgozta: Németh Imre óraadó tanár, Bojtár Gergely egyetemi ts., Szüle Veronika, egy. ts.)

1. Egydimenziós, rugalmas, peremérték feladat:

I. HATVÁNY, GYÖK, LOGARITMUS

Az átlagra vonatkozó megbízhatósági intervallum (konfidencia intervallum)

Tartószerkezet-rekonstrukciós Szakmérnöki Képzés

III. FEJEZET FÜGGVÉNYEK ÉS TULAJDONSÁGAIK

Fogorvosi anyagtan fizikai alapjai 7. Mechanikai tulajdonságok 1. Tesztelés. Tankönyv fejezetei: HF: 4. fej.: 1, 2, 4-6, 9, 11,

MÉRÉSTECHNIKA. DR. HUBA ANTAL c. egy. tanár BME Mechatronika, Optika és Gépészeti Informatika Tanszék 2011

Hipotézis vizsgálatok. Egy példa. Hipotézisek. A megfigyelt változó eloszlása Kérdés: Hatásos a lázcsillapító gyógyszer?

OKTATÁSGAZDASÁGTAN. Készítette: Varga Júlia Szakmai felelős: Varga Júlia június


Tanult nem paraméteres próbák, és hogy milyen probléma megoldására szolgálnak.

Statisztika I. 13. előadás Idősorok elemzése. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Minősítéses mérőrendszerek képességvizsgálata

A VEZETÔI DÖNTÉSHOZATAL ETIKAI KONFLIKTUSAI

6. ELŐADÁS E 06 TARTÓSZERKEZETEK III. SZÉCHENYI ISTVÁN EGYETEM. Az ábrák forrása:

3. Sztereó kamera. Kató Zoltán. Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika tanszék SZTE (

EGY FÁZISÚ TÖBBKOMPONENS RENDSZEREK: AZ ELEGYEK KÉPZDÉSE

Nagy megbízhatóságú elektronikus közlekedési alrendszerek RAMS paramétereinek kezelése

A G miatt (3tagra) Az egyenlőtlenségek két végét továbbvizsgálva, ha mindkét oldalt hatványozzuk:

Max-stabilis folyamatok. 6. előadás, március 29. Smith (1990) konstrukciója. Példák

Gyakorló feladatok a Kísérletek tervezése és értékelése c. tárgyból Lineáris regresszió, ismétlés nélküli mérések

s n s x A m és az átlag Standard hiba A m becslése Információ tartalom Átlag Konfidencia intervallum Pont becslés Intervallum becslés

Makromolekulák. I. A -vázas polimerek szerkezete és fizikai tulajdonságai. Pekker Sándor

Befektetett munka. Pontosság. Intuícióra, tapasztalatra épít. Intuitív Analóg Parametrikus Analitikus MI alapú

A centrikusan nyomott nyitott és zárt keresztmetszetb egyenes rúd stabilitása

Statisztika 1. zárthelyi dolgozat március 18.


= M T. M max. q T T =

Határérték. Wettl Ferenc el adása alapján és Wettl Ferenc el adása alapján Határérték és

Hvezetés (írta:dr Ortutay Miklós)

ANALÓG-DIGITÁLIS ÉS DIGITÁLIS-ANALÓG ÁTALAKÍTÓK

7. Kétváltozós függvények

1. MÁSODRENDŰ NYOMATÉK

Algebrai egész kifejezések (polinomok)


Változók közötti kapcsolatok vizsgálata

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Polimertechnika Tanszék T. ép. III. emelet

Átírás:

Kétértékű függő vátozók mamum kehood becsés Mkroökoometra 7. hét Bíró Akó Kétértékű magarázó vátozók ásd: Bevezetés az ökoometrába Kvatatív formácók OS becsés haszáható Értemezés más: Etérő csoportátagok Etérő tegemetszet Etérő meredekség terakcó Hatásvzsgáatok Kétértékű függő vátozó Pédák: mukaéküség egé csőd váaat eportáás váaat modeezése eárs regresszós mode: + + + k k + u E + + + k k Pr + + + k k eárs vaószíűség mode PM eárs vaószíűség mode Egütthatók értemezése: j egség vátozásáak hatása bekövetkeztéek vaószíűségére ceters parbus Pr j j OS becsés haszáható de: Becsüt érték - tervaumo kívü eshet! eartás egszerűsítő fetevés! Heteroszkedasztctás PM heteroszkedasztctás Bárs vátozó: Var Pr Pr Gauss-Markov fetevések sérüek OS becsés torzítata de stadard hba szokásos becsése torzított Stadard hbát korrgá ke: p. Whte SE Akamazás: hatásvzsgáatok Ideás eemzés keret: Kezeés véeteszerű Kezeés hatása becsühető OS regresszóva Probéma: ökjeöés dszkrmácó stb.

Ez vzsgáható p.: hteprogram etka dszkrmácó teszteése eárs vaószíűség mode: approved + owhte + c + + u H: H: < Mamum kehood becsés Emékeztető: véete mta f eoszásbó egüttes eoszás: szorzat M módszer: adott mtaeemek aapjá keressük azt a paramétert amé a mta eőforduás vaószíűsége a ehető egagobb: M becsés: eárs regresszó ormás eoszású hbatagok ma og og ma f f og og ep π C

Kétértékű függő vátozók PM fő probéma: becsüt érték kívü eshet - tervaumo Ateratíva: ogt és probt modeek Vaószíűség modeezése: Pr G + aho <Gz< mde vaós z-re ogt mode Gz váasztása: ogsztkus függvé Gz epz/[ + epz] Λz ogt mode vag ogsztkus mode z-be övekvő z-á egmeredekebb Gz ha z - Gz ha z + ogsztkus függvé Probt mode G: stadard ormás kumuatív eoszásfüggvé Gz Φz φvdv aho φz a stadard ormás eoszás: φz π -/ ep-z / Probt mode z-be övekvő z-á egmeredekebb Gz ha z - Gz ha z +

átes vátozók modeje Fetevés: étezk meg em fget * vátozó a - dötés eek értékétő függ * + + e megfget értékek: ha * > ha * Idefüggvé: [* > ] átes vátozók modeje fot. Fetevés: e eoszása ogsztkus vag stadard ormás Mdkettő eoszás szmmetrkus -ra Pr Pr*> Pre>- + -G[- +] G + Egütthatók értemezése átes vátozóra hatás de: M a átes vátozó mértékegsége? Hoga értemezzük a átes vátozót? Parcás hatás a fotos: P g + j aho g z G' z Egüttható eőjee parcás hatás eőjee Parcás hatás függ -tő eárs mode: parcás hatás egüttható kostas Becsés Nem eárs modeek mamum kehood becsés OS em akamazható emeartás matt ogsztkus sűrűségfüggvé formuája egszerűbb De: ökoometra szoftverekke cs küöbség becsés ehézségbe Ncs átaáos prefereca egk vag másk mode meett M becsés megfgeéséek vaószíűsége: f [G ] [ - G ] - vag -dk megfgeéshez tartozó og kehood: og G + - og[ - G ] og kehood függvé: Σ ma. M becsés tuajdosága j

Bzoítás ékü: Átaáos fetéteek tejesüése eseté: Kozsztes aszmptotkusa ormás és aszmptotkusa hatásos becsés Stadard hbákat fehaszáva szokásos t-teszt és kofdecatervaum érvées Több vátozó egüttes teszteése Wad teszt ásd: Bev. az ökoometrába Maradéktagok égzetösszegéek összehasoítása korátozássa és aékü kehood háados R tesztje: og-kehood függvéek összehasoítása korátozássa és aékü R ur r ~ χ q aszmptotkus χ eoszás q: korátozások száma R> mért? Ieszkedés jósága.: Hees eőrejezések aráa percet correct predcted Becsüt érték ha G ˆ + ˆ >.5 egébkét a becsüt érték ua. Idkátor: %-os aráa a hees becsésekek. Probéma: jó eszkedést mutathat akkor s ha p. mde becsüt érték. Ieszkedés jósága fot..: Pszeudo R-égzet: eárs modeeké R számítható: -SSRUR/SSR Pszeudo R egk ehetséges feírása McFadde: og kehood értékek aapjá számítjuk: ur/r ur/r> mért? Becsüt egütthatók szgfkacája s mutatja a mode haszáhatóságát.