Questions marquées «econometrics»

L'économétrie est un domaine de la statistique traitant des applications à l'économie.


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Prédire le logit ordonné dans R
J'essaie de faire une régression logit ordonnée. J'exécute le modèle comme ça (juste un petit modèle stupide qui estime le nombre d'entreprises sur un marché à partir des mesures du revenu et de la population). Ma question concerne les prédictions. nfirm.opr<-polr(y~pop0+inc0, Hess = TRUE) pr_out<-predict(nfirm.opr) Lorsque je lance Predict (que …

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Les modèles de séries chronologiques de différence logarithmique sont-ils meilleurs que les taux de croissance?
Souvent, je vois des auteurs estimer un modèle de «différence logarithmique», par exemple Journal( yt) - journal( yt - 1) = log( yt/ yt - 1) = α + βXtJournal⁡(yt)-Journal⁡(yt-1)=Journal⁡(yt/yt-1)=α+βXt\log (y_t)-\log(y_{t-1}) = \log(y_t/y_{t-1}) = \alpha + \beta x_t Je conviens que cela est approprié pour relier à une variation en …






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Comment interpréter le coefficient de deuxième étape dans la régression des variables instrumentales avec un instrument binaire et une variable endogène binaire?
(message assez long, désolé. Il comprend de nombreuses informations générales, alors n'hésitez pas à passer à la question en bas.) Intro: Je travaille sur un projet où nous essayons d'identifier l'effet d'une variable endogène binaire, , sur un résultat continu, . Nous avons mis au point un instrument, , que …

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L'hypothèse de linéarité dans la régression linéaire n'est-elle qu'une définition de
Je révise la régression linéaire. Le manuel de Greene déclare: Maintenant, bien sûr, il y aura d'autres hypothèses sur le modèle de régression linéaire, telles que E(ϵ|X)=0E(ϵ|X)=0E(\epsilon|X)=0 . Cette hypothèse combinée à l'hypothèse de linéarité (qui définit en fait ϵϵ\epsilon ), structure le modèle. Cependant, l'hypothèse de linéarité en soi …

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L'indépendance moyenne conditionnelle implique l'impartialité et la cohérence de l'estimateur OLS
Considérons le modèle de régression multiple suivant:Y=Xβ+Zδ+U.(1)(1)Y=Xβ+Zδ+U.Y=X\beta+Z\delta+U.\tag{1} Ici, est un vecteur de colonne ; une matrice ; a vecteur de colonne; a matrice; a vecteur de colonne; et , le terme d'erreur, un vecteur de colonne .OuiYYn × 1n×1n\times 1XXXn × ( k + 1 )n×(k+1)n\times (k+1)ββ\beta( k + 1 …

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Dérivation de la fonction de vraisemblance pour IV-probit
J'ai donc un modèle binaire où est la variable latente non observée et l'observé. détermine et est donc mon instrument. Bref, le modèle est. Puisque les termes d'erreur ne sont pas indépendants mais, J'utilise un modèle IV-probit.y∗1y1∗y_1^*y1∈{0,1}y1∈{0,1}y_1 \in \{0,1\}y2y2y_2y1y1y_1z2z2z_2y∗1y2y1===δ1z1+α1y2+u1δ21z1+δ22z2+v2=zδ+v21[y∗>0]y1∗=δ1z1+α1y2+u1y2=δ21z1+δ22z2+v2=zδ+v2y1=1[y∗>0]\begin{eqnarray} y_1^*&=& \delta_1 z_1 + \alpha_1 y_2 + u_1 \\ y_2 &=& …


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Pourquoi Anova () et drop1 () ont-ils fourni des réponses différentes pour les GLMM?
J'ai un GLMM du formulaire: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Lorsque j'utilise drop1(model, test="Chi"), j'obtiens des résultats différents de ceux que j'utilise à Anova(model, type="III")partir du package de voiture ou summary(model). Ces deux derniers donnent les mêmes réponses. En utilisant un …
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