ADMIT: Öğrencinin yüksek lisans programına kabul edilip edilmediğini göstermektedir. Eğer kabul edildi ise 1, edilmedi ise 0 değerini almaktadır.

Ebat: px

Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "ADMIT: Öğrencinin yüksek lisans programına kabul edilip edilmediğini göstermektedir. Eğer kabul edildi ise 1, edilmedi ise 0 değerini almaktadır."

Gonca Örnek
6 yıl önce
İzleme sayısı:

1 Uygulama-2 Bir araştırmacı Amerika da yüksek lisans ve doktora programlarını kabul edinilmeyi etkileyen faktörleri incelemek istemektedir. Bu doğrultuda aşağıdaki değişkenleri ele almaktadır. GRE: Üniversitelerin lisansüstü programlarına başvuruda öğrenciden istenen bir test sınavıdır. Öğrencilerin bu sınavdan aldığı skorları göstermektedir. RANK: Bir öğrencinin lisans diplomasını aldığı üniversitesinin prestij sıralamasını göstermektedir. 1: En yüksek prestijli üniversiteyi, 4: en düşük prestijli üniversiteyi göstermektedir. GPA: Bir öğrencinin not ortalamasıdır. ADMIT: Öğrencinin yüksek lisans programına kabul edilip edilmediğini göstermektedir. Eğer kabul edildi ise 1, edilmedi ise 0 değerini almaktadır. Buna göre admit 0 1gre 2gpa 3rank modeli için aşağıdaki soruları cevaplayınız. a) Bir öğrencinin yükseköğrenime kabul edilme durumu DOM ile tahminleyip, katsayı tahminlerini iktisadi ve istatistiki olarak yorumlayınız. b) Öğrencinin yükseköğrenim kurumuna kabul edilme durumu logit model ile tahminleyip sonuçlarını iktisadi ve istatistiki olarak yorumlayınız. c) GRE skoru 700, GPA puanı 4, mezun olduğu üniversitenin prestij sıralaması 1 olan bir öğrencinin yükseköğrenime kabul edilmesi olasılığı nedir? d) c şıkkındaki durum geçerli iken öğrencinin GRE test skoru 800 e yükseldiğinde, öğrencinin yükseköğrenim kurumuna kabul edilmesi olasılığı ne kadar artmaktadır? e) Öğrencinin yükseköğrenime kabul edilme durumu probit model ile tahminleyip sonuçlarını iktisadi ve istatistiki olarak yorumlayınız.

2 a) Bir öğrencinin yükseköğrenime kabul edilme durumu DOM ile tahminlenmiş ve aşağıdaki model tahmini elde edilmiştir. Katsayı tahminlerini iktisadi ve istatistiki olarak yorumlayınız. Method: Least Squares Date: 03/14/16 Time: 14:35 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C GPA GRE RANK R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood Hannan-Quinn criter F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Öğrencinin not ortalaması arttıkça öğrencinin yükseköğrenime kabul edilmesi olasılığı %15 artmaktadır. Bir öğrencinin GRE test skoru arttıkça öğrencinin yükseköğrenime kabul edilmesi olasılığı %0.054 artmaktadır. Üniversitenin prestiji azaldıkça, öğrencinin yükseköğrenime kabul edilme olasılığı %11 azalmaktadır. Katsayılar istatistiki anlamda ele alındığında GPA, RANK ve GRE nin yüksek lisansa kabul edilme üzerinde etkisi vardır. b) Öğrencinin yükseköğrenim kurumuna kabul edilme durumu logit model ile en çok benzerlik yöntemi kullanılarak tahminlenmiştir. Tahmin sonuçlarını iktisadi ve istatistiki olarak yorumlayınız. Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 03/14/16 Time: 14:35 Convergence achieved after 5 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std. Error z-statistic Prob. C GPA GRE RANK McFadden R-squared Mean dependent var S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood Hannan-Quinn criter Deviance

3 Restr. deviance Restr. log likelihood LR statistic Avg. log likelihood Prob(LR statistic) Obs with Dep=0 273 Total obs 400 Obs with Dep=1 127 Logit modelde katsayılar doğrudan, bağımsız değişkenlerdeki bir değişimin bağımlı değişkenin beklenen değeri üzerindeki etkisi olarak yorumlanamamaktadır. Katsayının işareti bağımsız değişken ile olayın gerçekleşme olasılığı arasındaki ilişkinin yönünü gösterir. Logit modelde katsayı yorumlarının yapılabilmesi için bağımsız değişkenlerin katsayıları ile ortalamaları çarpılarak marjinal etkiler hesaplanmıştır: Değişkenlerin ortalamaları: GPA GRE RANK Bu ortalamalar, katsayılar ile çarpılarak Z değeri elde edilmiştir. Z= (3,3899*0,777014)+(587,7*0,002294)-( 2,485*0,56003) = z e f z e z 0,20906 z 1 e *0, ,16244 kişinin not ortalamasının artması, yüksek öğrenime kabul edilme olasılığını %16 artırmaktadır. 0,20906*0, , kişinin test notunun artması, yüksek öğrenime kabul edilme olasılığını %0,04 artırmaktadır. 0,20906*(-0,56003) -0,11707 üniversitenin prestiji azaldıkça, yüksek öğrenime kabul edilme olasılığını %11 azalmaktadır. c) GRE skoru 700, GPA puanı 4, mezun olduğu üniversitenin prestij sıralaması 1 olan bir öğrencinin yükseköğrenime kabul edilmesi olasılığı nedir? Z = (0.777*4)+(0.0022*700)+(-0.56*1) = P Z 1 e 1 e P i

4 d) c şıkkındaki durum geçerli iken öğrencinin GRE test skoru 800 e yükseldiğinde, öğrencinin yükseköğrenim kurumuna kabul edilmesi olasılığı ne kadar artmaktadır? b ˆ ˆ2 (1- Pˆ) P (0.0022)( )(0.654) e) Öğrencinin yükseköğrenime kabul edilme durumu probit model ile ençok benzerlik yöntemi kullanılarak tahminlenmiştir. Tahmin sonuçlarını iktisadi ve istatistiki olarak yorumlayınız. Method: ML - Binary Probit (Quadratic hill climbing) Date: 03/14/16 Time: 14:36 Convergence achieved after 5 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable Coefficient Std. Error z-statistic Prob. C GPA GRE RANK McFadden R-squared Mean dependent var S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood Hannan-Quinn criter Deviance Restr. deviance Restr. log likelihood LR statistic Avg. log likelihood Prob(LR statistic) Obs with Dep=0 273 Total obs 400 Obs with Dep=1 127 Değişkenlerin ortalamaları: GPA GRE RANK Bu ortalamalar, katsayılar ile çarpılarak Z değeri elde edilmiştir. Z= (3,3899*0,46436)+(587,7*0,001398)-( 2,485*-0,33171) = z 2 2 f z e 0, ,3484*0, ,1618 kişinin not ortalamasının artması,, yüksek öğrenime kabul edilme olasılığını %16 artırmaktadır. z 2 2 e 0, ,3484*0, , kişinin test notunun artması,, yüksek öğrenime kabul edilme olasılığını %0,04 artırmaktadır.

5 . 0,3484*(-0,33171) -0,11556 i f z üniversitenin prestiji azaldıkça, yüksek öğrenime kabul edilme olasılığını %11 azalmaktadır.

Benzer belgeler

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 03/23/11 Time: 16:51 Sample: Included observations: 20

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 03/23/11 Time: 16:51 Sample: Included observations: 20 ABD nin 1966 ile 1985 yılları arasında Y gayri safi milli hasıla, M Para Arazı (M) ve r faiz oranı verileri aşağıda verilmiştir. a) Y= b 1 +b M fonksiyonun spesifikasyon hatası taşıyıp taşımadığını Ramsey