59. Diferentsiaalsete vabaliikmete tõlgendamine. 60. Kitsendused parameetritele, kitsendatud ja kitsendamata mudel. Üht fiktiivset tunnust tervest komplektist EI TOHI eemaldada. Üks fiktiivne tunnus ei ole eraldi tunnus, vaid üks väärtus. Terve tunnus on fiktiivsete tunnuste komplekt! Eemaldada võib terve komplekti. Kas neid kitsendusi võib panna? Või mudel halveneb oluliselt? Kitsendused kehtivad, kui erinevus nende mudelite kirjeldatavuse tasemes ei ole oluline. · Kui suur võib erinevus olla, et võiksime öelda: see pole oluline? · Vaja kriteeriumi! · Tuleb läbi viia test H0 : erinevus pole oluline, kitsendused kehtivad H1 : erinevus on oluline, kitsendused ei kehti · F-test 61. Kitsenduste testimine F-testiga: nullhüpotees ja sisukas hüpotees. 1. Mõlemat mudelit hinnatakse vähimruutude meetodil. 2. Hindamise käigus leitakse mõlema mudeli jaoks jääkide ruutude summa RSSU ja RSSR 3. Arvutatakse F-statistik.
korrektne interpretatsioon pole võimalik 71) Mida teha multikollineaarsuse esinemise korral? Ignoreerida probleemi, kui – parameetrite märgid on loogilised; parameetrid on statistiliselt olulised. Vähendada multikollineaarsust juhul kui – parameetrite märgid pole loogilised; parameetrid pole statistiliselt olulised. 72) Kitsendused parameetritele, kitsendatud ja kitsendamata mudel (loeng5) Kitsendused kehtivad, kui erinevus nende mudelite kirjeldatavuse tasemes ei ole oluline. Mudelite puhul võib vaja minna kitsenduste kasutamist. Kitsendatud mudelit testitakse kitsendamata mudeliga. 73) Kitsenduste testimine F-testiga: nullhüpotees ja sisukas hüpotees H0 erinevus pole oluline – kitsendused kehtivad H1 erinevus on oluline, kitsendused ei kehti 74) Tunnuste eemaldamise ja lisamise testimine kitsenduste F-testiga F-test
tunnuseid, mille väljajätmisel võib saada nihkega hinnangud. ● Teisendada andmeid. ○ Näiteks kahe kollineaarse tunnuse asemel kasutada nende suhet. ● Suurendada valimi mahtu. ● Kasutada paneelandmeid. 72. Kitsendused parameetritele, kitsendatud ja kitsendamata mudel. Kitsendamata mudel U (unrestricted) Kitsendatud mudel R (restricted) ● Kitsendused kehtivad, kui erinevus nende mudelite kirjeldatavuse tasemes ei ole oluline. ● Kui suur võib erinevus olla, et võiksime öelda: see pole oluline? ● Vaja kriteeriumi! ● Tuleb läbi viia F-test Näiteid erinevatest lineaarsetest kitsendustest 73. Kitsenduste testimine F-testiga: nullhüpotees ja sisukas hüpotees. H0 : erinevus pole oluline, kitsendused kehtivad H1 : erinevus on oluline, kitsendused ei kehti 1. Mõlemat mudelit hinnatakse vähimruutude meetodil. 2
annaabi.ee 
