4 svar
47 visningar
avenged 49
Postad: 23 maj 2019

Analysera regression

Jag förstår inte hur jag skall kunna komma fram till det här svaret genom att analysera följande data. Det står liksom att t-testet visar "ethnicity slope dummies and the schooling dummy are significantly negative". Dock är det ju endast ETHBLACK som är negativ dock är t-värdet -0,57 vilket inte är signifikant samt så är inte schooling dummyn negativ. 

Albiki 3943
Postad: 24 maj 2019

Hej!

Du ser att en liten del av variationen (SS=214.01) i responsvariabeln (LgEarn) kommer från de förklarande variablerna i modellen (SS=82.53); detta indikerar att det förmodligen finns fler förklarande variabler som är viktiga för LgEarn och som man struntat i att inkludera i modellen.

En viktig sak  som saknas i analysen är huruvida de beräknade konfidensintervallen och p-värdena är pålitliga; uppfyller datamaterialet alla förutsättningar som krävs för de statistiska verktyg som använts. Vilka är dessa förutsättningar?

avenged 49
Postad: 25 maj 2019
Albiki skrev:

Hej!

Du ser att en liten del av variationen (SS=214.01) i responsvariabeln (LgEarn) kommer från de förklarande variablerna i modellen (SS=82.53); detta indikerar att det förmodligen finns fler förklarande variabler som är viktiga för LgEarn och som man struntat i att inkludera i modellen.

En viktig sak  som saknas i analysen är huruvida de beräknade konfidensintervallen och p-värdena är pålitliga; uppfyller datamaterialet alla förutsättningar som krävs för de statistiska verktyg som använts. Vilka är dessa förutsättningar?

Ah är det alltså det som dem siffrorna förklarar. Vad har det för koppling till att "ethnicity slope dummies and the schooling dummy are significantly negative"? :) Jag är inte helt hundra vad det är för förutsättningar du syftar på men kan det ha med perfect multicollinearity att göra? 

Albiki 3943
Postad: 25 maj 2019

Multikollinearitet är ett av problemen som kan uppstå. Hur kontrollerar du att det inte förekommer multikollinearitet bland dina förklarande variabler?

Vilka antaganden måste bruset i LgEarn uppfylla för att analysen ska vara relevant? 

avenged 49
Postad: 26 maj 2019
Albiki skrev:

Multikollinearitet är ett av problemen som kan uppstå. Hur kontrollerar du att det inte förekommer multikollinearitet bland dina förklarande variabler?

Vilka antaganden måste bruset i LgEarn uppfylla för att analysen ska vara relevant? 

Det finns väl inget test man kan göra för att se om det förekommer multikollineratitet utan man får väl se ifall R^2 är orimligt högt? 

Är inte ett antagande att feltermen skall vara oberoende av x-variabeln?

Svara Avbryt
Close