Name: סטאדיס
Price range: $

שוב שלום!

תודה רבה על קורס מצוין.

ברשותכם, יש לי מספר שאלות:

רגרסיה לינארית פשוטה, מקדם המתאם של פירסון: אם Y הוא פונקציה לינארית של X, אז כשה-X גדל גם Y גדל, אבל לא ביחס קבוע, ובכל זאת מקדם המתאם של פירסון יהיה אחת, לא? זה מה שלמדנו בשנה שעברה אם אני לא טועה.

רגרסיה לינארית פשוטה, תכונות OLS, דקה 29:15: אז אם הבנתי נכון, R2=p(Yi,YHati)2תמיד מתקיים (גם ברגרסיה פשוטה וגם ברגרסיה מרובה), לעומת R2=p(Yi,Xi)2, שמתקיים רק ברגרסיה פשוטה?

רגרסיה לינארית פשוטה, בדיקת השערות, דקה 1:14:20: סטטיסטי F עם דרגת חופש אחת במונה ו – n במכנה וגם תחת השערת האפס ש-B1=0, נכון?

אנחנו אמורים לדעת איך עושים השערה חד-צדדית שלילית בSTATA, ואיך עושים השערה דו צדדית?

אר בריבוע תמיד שווה ל – SSE/SST, נכון? (ולא רק בלינארית פשוטה)

אם השערת האפס שלי היא ש-B1<=0, אז אחרי פקודת Test ב – Stata אני רושם B1=0?

במולטיקוליניאריות מושלמת, לא באמת הבנתי למה יש אינסוף פתרונות למודל

תודה רבה!

דניאל

היי דניאל,

1) כאשר הקשר הוא ליניארי, יש יחס קבוע בין השינוי ב-X לשינוי ב-Y ולכן המקדם הוא 1. היחס הקבוע צריך להיות בין השינויים ולא בין המספרים הסופיים.

2) לגבי השאלה על המתאם - הבנת נכון.

3) לא הבנתי את השאלה על בדיקת ההשערות ומבחן F

4) בוודאי. גם השערה חד צדדית שלילית וגם השערה דו צדדית.

5) כן. R בריבוע תמיד שווה לשונות המוסברת חלקי סך השונות של המשתנה המוסבר

6) לא הבנתי את השאלה על הפקודה

7) ברמה המתמטית: יש לך K משוואות עם K+1 נעלמים. במקרה הזה יש אינסוף פתרונות.
ברמה האינטואיטיבית: אם יש לך 2 משתנים מסבירים שמתואמים באופן מושלם (נגיד גובה במטרים וגובה בס"מ), אתה לא יכול להסיק שדווקא הראשון הוא זה שמשפיע על Y או לחלופין שדווקא השני הוא זה שמשפיע על Y או כל קומבינציה באמצע.

אקונומטריקה - חלק ראשון וחלק שני

תגובות

<% course.name %>

<% getCartObject().coupon.details %>

סה״כ לתשלום