50 punkti
Autor soovib selle materjali allalaadimise eest saada 50 punkti.
~ 3 lehte
Lehekülgede arv dokumendis
2010-01-22
Kuupäev, millal dokument üles laeti
45 laadimist
Kokku alla laetud
0 arvamust
Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
Kristina Makalengva
Õppematerjali autor
Statistilile olulise me hindame Fisheri kriteeriumi järgi, mis peab olema <0,05, mitte F empiirile järgi. F empiiriline on alati positiivne, aga F kriitiline võib olla nii positiivne, kui ka negatiivne. F emp peab olema suurem kui F krit nullhüpoteesi tagasilükkamisel. F emp peab ületama F krit (piiri), kui ta seda teeb, siis nullhüpoteesi kohe tagasi lükatakse. Millised on võimalikud probleemid sõltuvate fiktiivsete muutujate kasutamisel? Sõltuvate fiktiivsete muutujate kasutamiseks valitakse lineaarse tõenäosuse, logit ja probit mudeleid. Nende kasutamise põhiliseks probleemiks on see, et jääkliikmed on heteroskedastiivsed. Samuti probleemiks võib olla see, et tõenäosuste näitajad võivad mitte olla lineaarses seoses selgitava muutujaga. Tõenäosuse koefitsiendid võivad olla suurem kui üks või negatiivsed. (seda ei tohi olla) Determinatsioonikordaja võib olla väike. Millised on negatiivse autokorrelatsiooni vähendamise võimalused: Andmete teisen
Kas aegrida on mittestatsionaarne või statsionaarne? mittestatsionaarne 7. Kui aegrida on 2. järku integreeritud, siis aegrea tase on mittestatsionaarne, 1. järku diferentside aegrida on mittestatsionaarne, 2. järku diferentside aegrida on statsionaarne 8. Diferents-statsionaarne ja trend-statsionaarne mudel annavad prognoosimisel erinevad tulemused. 9. Kaks aegrida on kointegreeritud, kui on täidetud järgmised tingimused: mõlema aegread on mittestatsionaarsed, nende kointegratsiooni jääkliikmete aegrida on statsionaarne 10. Pikaajaline tasakaal mittestatsionaarsete majandussuuruste vahel tähendab, et nende lineaarne kombinatsioon peab olema statsionaarne. Sellisel juhul on aegread kointegreeritud. 11. Kas kointegratsioon võib esineda ka rohkem kui kahe aegrea vahel? Jah 1. Paneelandmed annavad rohkem varieeruvust, vähem kollineaarsust, hinnangute
d) kvartiilhälve. Keskmine lineaarhälve ehk keskmine absoluuthälve on üldistav näitarv, mis iseloomustab kogumi kõikide liikmete omavahelisi erinevusi. Ta leitakse aritmeetilise keskmise ja rea liikmete väärtuste vaheliste absoluuthälvete (kauguste ehk absoluutväärtusena mõõdetud erinevuste) aritmeetilise keskmisena ja annab rea liikmete väärtuste keskmise kauguse aritmeetilisest keskmisest. Geomeetrilist keskmist kasut. siis, kui aegread, keskmine kasvutempo Ruutkeskmine, kui hälbed Harmooniline keskmine, kui aritm. Annab ebatäpse tulemuse Indeksid on üldistavad näitarvud, mille abil iseloomustatakse tunnuste väärtuste muutumist ajas. Statistikas leitakse indeksid harilikult kahe arvu suhtena, millest üks iseloomustab vaadeldavat nähtust ühel ja teine teisel perioodil (momendil). Mitmene regressioon.vt link. http://www.mtk.ut.ee/doc/OkonIIOsa.pdf
c) dispersioon ja standardhälve; d) kvartiilhälve. Keskmine lineaarhälve ehk keskmine absoluuthälve on üldistav näitarv, mis iseloomustab kogumi kõikide liikmete omavahelisi erinevusi. Ta leitakse aritmeetilise keskmise ja rea liikmete väärtuste vaheliste absoluuthälvete (kauguste ehk absoluutväärtusena mõõdetud erinevuste) aritmeetilise keskmisena ja annab rea liikmete väärtuste keskmise kauguse aritmeetilisest keskmisest. Geomeetrilist keskmist kasut. siis, kui aegread, keskmine kasvutempo Ruutkeskmine, kui hälbed Harmooniline keskmine, kui aritm. Annab ebatäpse tulemuse Indeksid on üldistavad näitarvud, mille abil iseloomustatakse tunnuste väärtuste muutumist ajas. Statistikas leitakse indeksid harilikult kahe arvu suhtena, millest üks iseloomustab vaadeldavat nähtust ühel ja teine teisel perioodil (momendil). Hüpoteesi kontrollimine tähendab protseduuri, mille tulemusel otsustatakse, kas olemasoleva
VALE kuna korrelatsioonikordaja on vahemikus 0-1. · Regressioonikordaja peab olema alati positiivne. VALE kuna võib olla ka ehk vastassuunaline. · Vabaliige näitab seose selgitusvõimet. VALE, näitab punkti kus sirge lõikab y telge. · Regessioonikordaja näitab y kordset muutumist x-i 1 ühikulise muutumise korral. Õige oli ei ükski variant kuna õige oleks y ühikulist muutumist x-i 1 ühikulise muutumise korral. AEGREAD · Aegread on statistiliste ridade eriliik teisiti nimetatakse kronoloogilisteks ehk dünaamikaridadeks. · Sisuliselt võib aegridu tõlgendada statistiliste valimitena, kus iga valimi objekti korral on muude tunnuste kõrval fikseeritud ka aega väljendav (enamasti determineeritud) suurus. · Jagunevad omakorda moment- ja perioodridadeks. Momentrea iga liige on seotud kindla ajamomendiga, perioodrea iga liige mingi ajavahemikuga (perioodiga). Nt
KORDAMINE ÖKONOMEETRIA KONTROLLTÖÖKS 2013 sügissemester kasutatud 2017. aasta sügissemestri KT õppimiseks Teooria 1. Ökonomeetrilise mudeli komponendid. Endogeensed (sõltuvad Y), eksogeensed (sõltumatud, X), hinnatavad parameetrid (beeta) ja juhuslik komponent ehk vealiige (u) 2. Andmetüübid. Kvalitatiivsed, kvantitatiivsed, ristandmed, aegread, paneelandmed 3. Valimvaatlused ja parameetri hinnangu mõiste. Uuritav objekt on üldvalim, andmebaas on üldjuhul valim. Järledusi teeme üldkogumi kohta ja selleks kasutame valimit. Valimi parameetrite põhjal leitakse üldkogumi parameetrite hinnangud. Valim on juhuvalim, hinnang on juhuslik suurus. Suvaline valimi andmete põhjal arvutatud funktsioon on statistik ning erinevad valimid annavad statistikutele erinevad väärtused. Statistik on juhuslik suurus. 4
ahelkasvutempo-1; alusjuurdekasvutempo- aluskasvutempo-1. Kui <1, siis langus; kui >1, siis kasv); juurdekasvude juurdekasv(uus aheljuurdekasv-vana aheljuurdekasv) a- absoluutne; b- baasiga võrreldes. Keskmise taseme näitajad · Aritmeetiline keskmine (perioodrea keskmise taseme leidmiseks) · Kronoloogiline keskmine (momentrea keskmise taseme leidmiseks) · Geomeetriline keskmine Kasvutempo-GEOMEETRILINE KESKMINE Aegridade tasandamine- Empiirilised aegread võivad olla küllaltki hüplikud. Sagedaste tõusude ja languste tõttu võib olla raske hinnata, kas areng toimub tõusu või languse suunas, seetõttu kasutatakse pikemaajaliste tendentside määramiseks ridade tasandamist. Aegridade tasandamise meetodid: libiseva keskmise meetod(Libisev keskmine keskmine on fikseeritud arvu naabervaatluste aritmeetiline keskmine. Osaperioodide arvu, mida libisev keskmine
1. Üldkogum – ehk populatsiooni all mõeldakse kõiki juhtumeid või situatsioone, mille kohta uurijad soovivad, et nende poolt saadud järeldused või prognoosid kehtiksid. Valim – liikmed tuleb valida juhuslikult, st igal üldkogumi liikmel peab olema võrdne võimalus saada valitud valimisse. Valimimaht – Valimisse valitavate objektide arv. Tunnuste- all mõistetakse liikmeid kirjeldavaid erinevaid omadusi. 2. Statistilise uurimistöö etapid. Mingi probleemi statistilise uurimisel läbitakse 4 tööetappi: Uuringu ettevalmistamine Statistiline vaatlus või eksperiment Vaatlusandmete kokkuvõtte ja esialgne töötlemine Andmete analüüs, järelduste ja üldistuste sõnastamine. 3. Statistlise vaatluse vead. Eristatakse vaatlusmeetodist tulenevaid metodoloogilisi vigu ja registreerimisvigu. Metodoloogilised nt : valimivaatlusel esinevad representatiivsusvead – valim ei kirjelda üldkogumit adekvaatselt. Vaa
annaabi.ee 
Sisene Facebook'ga
Sisene Google'ga
Sisene LinkedIn'ga
Kõik kommentaarid