UYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller



Benzer belgeler
NİTEL TERCİH MODELLERİ

EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM

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

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 Eşit Varyans

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

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman

Bağımlı Kukla Değişkenler

Sabit Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2

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

Bağımlı Kukla Değişkenler

TABLO I: Bağımlı değişken; Tüketim,- bağımsız değişkenler; gelir ve fiyat olmak üzere değişkenlere ait veriler verilmiştir.

A. Regresyon Katsayılarında Yapısal Kırılma Testleri

1. YAPISAL KIRILMA TESTLERİ

T.C. TRAKYA ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ İKTİSAT BÖLÜMÜ GENEL EKONOMİK SORUNLAR TÜFE NİN İŞSİZLİK ÜZERİNE ETKİSİ HAZIRLAYANLAR:

KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLERDE KANTİTATİF DEĞİŞKEN SAYISININ İKİ SINIF İÇİN FARKLI OLMASI DURUMU

KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER

0, model 3 doğruysa a3. Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob.

Korelasyon analizi. Korelasyon analizinin niteliği. Sınava hazırlanma süresi ile sınavdan alınan başarı arasında ilişki var mıdır?

Korelasyon ve Regresyon

KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER

Normal Dağılımlılık. EKK tahmincilerinin ihtimal dağılımları u i nin ihtimal dağılımı hakkında yapılan varsayıma bağlıdır.

Yuvalanmamış F testi- Davidson- MacKinnon J sınaması

Bağımlı Kukla Değişkenler

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

Bağımlı Kukla Değişkenler

KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER

500 BÜYÜK SANAYİ KURULUŞUNDA ÜRETİM, KÂRLILIK VE İSTİHDAM İLİŞKİLERİ. YÜKSEK LİSANS TEZİ Müh. Özlem KÖSTEKLİ. Anabilim Dalı: İşletme Mühendisliği

Kukla Değişken Nedir?

Normal Dağılımlılık. EKK tahmincilerinin ihtimal dağılımları u i nin ihtimal dağılımı hakkında yapılan varsayıma bağlıdır.

Tek Yönlü Varyans Analizi

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

BİRDEN ÇOK BAĞIMLI DEĞİŞKENİ OLAN MODELLER

EKONOMETRİDE BİLGİSAYAR UYGULAMLARI EVİEWS UYGULAMA SORULARI VE CEVAPLARI


PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON

İyi Bir Modelin Özellikleri

White ın Heteroskedisite Tutarlı Kovaryans Matrisi Tahmini Yoluyla Heteroskedasite Altında Model Tahmini

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon

1. Basitlik 2. Belirlenmişlik Y t = b 1 (1-r)+b 2 X t -rb 2 X t-1 +ry t-1 +e t 3. R 2 ölçüsü 4. Teorik tutarlılık 5. Doğru Fonksiyonel Biçim

ÖĞRENCİ SEÇME SINAVI NA HAZIRLANAN ÖĞRENCİLERİN BAŞARILARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN BELİRLENMESİ (OLTU ANADOLU LİSESİ ÖĞRENCİLERİ İÇİN BİR UYGULAMA)

ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNİN CEP TELEFONU HAT TERCİH OLASILIĞININ BELİRLENMESİ: ATATÜRK ÜNİVERSİTESİ ÖRNEĞİ

Vadeli İşlem Sözleşmelerinde Vade Etkisi: Türkiye Örneği

PARANIN TARİHÇESİ TÜRKİYE DE NAKİTSİZ EKONOMİ EKONOMİNİN FAYDALARI

Y = 29,6324 X 2 = 29,0871 X 3 = 28,4473 y 2 = 2,04 x 2 2 = 0,94 x 2 3 = 2,29 yx 2 = 0,19 yx 3 = 1,60 x 2 x 3 = 1,06 e 2 = 0,2554 X + 28,47 X 3-0,53

EVIEWS KULLANIMI (EVIEWS 8)

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür.

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Ki-Kare Analizleri

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler

TEFE VE TÜFE ENDEKSLERİ İLE ALT KALEMLERİNDEKİ MEVSİMSEL HAREKETLERİN İNCELENMESİ* Soner Başkaya. Pelin Berkmen. Murat Özbilgin.

SEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

İyi Bir Modelin Özellikleri

SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. Ekonometri 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.

Sansürlenmiş ve Kesikli Regresyon Modelleri

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

Bağımsız Örneklemler İçin Tek Faktörlü ANOVA

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :

Bitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İsteğinin Belirlenmesi: Tokat İli Örneği

EKONOMETRİ I E-VİEWS UYGULAMALI VE ÇÖZÜMLÜ SORULAR

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet

SAĞLIK HARCAMALARININ YILLARA GÖRE KARŞILAŞTIRILMASI ve SAĞLIK HARCAMALARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN İNCELENMESİ

TÜRKİYE DE PARA POLİTİKALARININ BANKALARIN KARLILIKLARI ÜZERİNE ETKİSİ

ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTI

OTOKORELASYON OTOKORELASYON

SUÇ VERİ TABANININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE TAHMİNİ: BURSA ÖRNEĞİ Estimating of Crime Database with Logistic Regression Analysis: Bursa Case

Örnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız.

Nitel Tepki Bağlanım Modelleri

Türkiye nin Dış Turistik Tanıtımının Turizm Talebine Etkisi: Dönemi 1 Aytuğ ARSLAN 2

19. BÖLÜM BİRBİRİYLE İLİŞKİLİ OLAN İKİ DEĞİŞKENDEN BİRİSİNDEKİ DEĞİŞİME GÖRE DİĞERİNİN ALACAĞI DEĞERİ YORDAMA (KESTİRME) UYGULAMA-I

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

Sınav Tarihi ve Saati Anabilim Dalı. Program Özel Şartları Türü. 55 Yüksek Lisansını Tarih alanında yapmış olmak.

Muhasebe ve Finansman Dergisi

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler

Üniversite Öğrencilerinin Kredi Kartı Sahipliğini Belirleyen Faktörler

A İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır?

PANEL VERİ MODELLERİNİN TAHMİNİNDE PARAMETRE HETEROJENLİĞİNİN ÖNEMİ: GELENEKSEL PHILLIPS EĞRİSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

PROF. DR. ŞÜKRÜ KIZILOT

Appendix C: İstatistiksel Çıkarsama

YTÜ İktisat Bölümü EKONOMETRİ I Ders Notları

Akıllı Telefon Seçiminin Belirleyicileri: Üniversite Öğrencileri Üzerine Bir Uygulama

SANAYİ İŞÇİLERİNİN DİNİ YÖNELİMLERİ VE ÇALIŞMA TUTUMLARI ARASINDAKİ İLİŞKİ - ÇORUM ÖRNEĞİ

EVIEWS KULLANIMI (EVIEWS 7.1)

ELM201 ELEKTRONİK-I DERSİ LABORATUAR FÖYÜ

ANOVA. CRD (Completely Randomized Design)

21. ULUSLARARASI İKTİSAT ÖĞRENCİLERİ KONGRESİ. Ege Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi. Nakitsiz Ekonomi: Türkiye Örneği

The International New Issues In SOcial Sciences

Samuelson-Balassa Hipotezi Ve Reel Döviz Kuru: Türkiye, ABD, İngiltere, Fransa Ve Almanya İçin Sınanması

3. TÜRKİYE NİN SOSYO-EKONOMİK DURUMU, ANALİZİ VE GELİŞME ÖNGÖRÜLERİ

KIRGIZİSTAN DA ENFLASYON DİNAMİKLERİ,

TÜRKİYE DE 1980 SONRASI SATIN ALMA GÜCÜ PARİTESİ YAKLAŞIMI

IIBINTERNATIONAL REFEREED ACADEMIC SOCIAL SCIENCES JOURNAL

Panel Veri Analizi. Prof. Dr. Recep KÖKK Dr. Nevzat ŞİMŞEK

Regresyon. Regresyon korelasyon ile yakından ilişkilidir

ÜNĠVERSĠTE ÖĞRENCĠLERĠNĠN KREDĠ KARTI SAHĠBĠ OLMALARI ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLER: GAZĠOSMANPAġA VE ĠNÖNÜ ÜNĠVERSĠTE LERĠNDEN AMPĠRĠK BULGULAR

YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI. Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY 2

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS DERS NOTLARI I 5 Nisan 2012

Obtaining Classical Reliability Terms from Item Response Theory in Multiple Choice Tests

Bir Üniversite Hastanesinin Yoğun Bakım Ünitesi Hemşirelerinde Yaşam Kalitesi, İş Kazaları ve Vardiyalı Çalışmanın Etkileri

Meslek lisesi ve devlet lisesine giden N tane öğrenci olduğu ve bunların yıllık okul harcamalarına ait verilerin olduğu varsayılsın.

Transkript:

UYGULAMA 2 Bağımlı Kukla Değşkenl Modeller Br araştırmacı Amerka da yüksek lsans ve doktora programlarını kabul ednlmey etkleyen faktörler ncelemek stemektedr. Bu doğrultuda aşağıdak değşkenler ele almaktadır. GRE: Ünverstelern lsansüstü programlarına başvuruda öğrencden stenen br test sınavıdır. Öğrenclern bu sınavdan aldığı skorları göstermektedr. RANK: Br öğrencnn lsans dplomasını aldığı ünverstesnn prestj sıralamasını göstermektedr. 1: En yüksek prestjl ünverstey, 4: en düşük prestjl ünverstey göstermektedr. GPA: Br öğrencnn not ortalamasıdır. ADMIT: Öğrencnn yüksek lsans programına kabul edlp edlmedğn göstermektedr. Eğer kabul edld se 1, edlmed se 0 değern almaktadır. a) Öğrencnn yükseköğrenme kabul edlme durumu DOM le tahmnlenmş ve aşağıdak model tahmn sonuçları elde edlmştr. Dependent Varable: ADMIT Method: Least Squares Included observatons: 400 Varable Coeffcent Std. Error t-statstc Prob. GPA 0.1542 0.0650 2.3737 0.0181 GRE 0.0005 0.0002 2.5642 0.0107 C -0.5279 0.2087-2.5293 0.0118 R-squared 0.0475 F-statstc 9.9064 Adjusted R-squared 0.0427 Prob(F-statstc) 0.0001 S.E. of regresson 0.4560 Mean dependent var 0.3175 Sum squared resd 82.5574 S.D. dependent var 0.4661 Log lkelhood -251.9812 Akake nfo crteron 1.2749 Durbn-Watson stat 1.9582 Schwarz crteron 1.3048 Katsayıların statstk olarak anlamlılıkları ncelendğnde ele alındığında statstk olarak anlamlıdır. GPA ve GRE nn yüksek lsansa kabul edlme üzernde etks vardır. Öğrencnn not ortalaması arttıkça öğrencnn yükseköğrenme kabul edlmes olasılığı %15 artmaktadır. Br öğrencnn GRE test skoru arttıkça öğrencnn yükseköğrenme kabul edlmes olasılığı %0.054 artmaktadır.

b) Modelde değşen varyans olup olmadığı Whte test le araştırılmıştır. Heteroskedastcty Test: Whte F-statstc 5.6711 Prob. F(5,394) 0.0000 Obs*R-squared 26.8545 Prob. Ch-Square(5) 0.0001 Scaled explaned SS 9.5840 Prob. Ch-Square(5) 0.0879 Test Equaton: Dependent Varable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 04/13/13 Tme: 07:37 Sample: 1 400 Included observatons: 400 Varable Coeffcent Std. Error t-statstc Prob. C -0.2963 0.5904-0.5019 0.6160 GPA -0.1196 0.3414-0.3502 0.7263 GPA^2 0.0727 0.0561 1.2966 0.1955 GPA*GRE -0.0005 0.0002-2.1552 0.0318 GRE 0.0018 0.0008 2.3284 0.0204 GRE^2 0.0000 0.0000 0.2811 0.7788 R-squared 0.0671 F-statstc 5.6711 Adjusted R-squared 0.0553 Prob(F-statstc) 0.0000 S.E. of regresson 0.1710 Mean dependent var 0.2064 Sum squared resd 11.5178 S.D. dependent var 0.1759 Log lkelhood 141.9395 Akake nfo crteron -0.6797 Durbn-Watson stat 1.9680 Schwarz crteron -0.6198 Whte testne göre hatalar arasında değşen varyans olduğu görülmektedr.

c) Değşen varyans sorununu gdermek çn v E Y X 1- E Y X P (1- P ) uygulanarak aşağıdak tartılı en küçük kareler model tahmnlenmştr. tartısı Dependent Varable: ADMIT/KKV Method: Least Squares Included observatons: 400 Varable Coeffcent Std. Error t-statstc Prob. GPA/KKV 0.150 0.062 2.442 0.015 GRE/KKV 0.001 0.000 2.762 0.006 1/KKV -0.510 0.182-2.802 0.005 Mean dependent 0.026 R-squared var 0.687 Adjusted R-squared 0.021 S.D. dependent var 1.016 S.E. of regresson 1.006 Akake nfo crteron 2.857 Sum squared resd 401.598 Schwarz crteron 2.887 Log lkelhood -568.373 Durbn-Watson stat 1.939 TEKKY uygulanarak farklı varyans sorunu çözülmüştür. Gözlem TahAdmt 1 0.237441 2 0.400387 3 0.528131 4 0.315376 5 0.209406 6 0.351939 7 0.239074 8 0.166674 9 0.291333 10 0.460902 11 0.528131 12 0.210223 13 0.506175 14 0.331344 15 0.473241 16 0.266111 17 0.497102 18 0.064515 19 0.489572 20 0.356112.... Hesaplama yapılırken 0 dan küçük negatf Ŷ değerler 0, 1 den büyük Ŷ değerler de 1 alınmadır. Uygulamamızda elde edlen Ŷ değerler stenlen aralıkta yer almaktadır.

d) Öğrencnn yükseköğrenm kurumuna kabul edlme durumu logt model le en çok benzerlk yöntem kullanılarak tahmnlenmştr. Dependent Varable: ADMIT Method: ML - Bnary Logt (Quadratc hll clmbng) Included observatons: 400 Convergence acheved after 5 teratons Covarance matrx computed usng second dervatves Varable Coeffcent Std. Error z-statstc Prob. GPA 0.777 0.327 2.373 0.018 GRE 0.002 0.001 2.101 0.036 RANK -0.560 0.127-4.405 0.000 C -3.450 1.133-3.045 0.002 McFadden R-squared 0.081 Mean dependent var 0.318 S.D. dependent var 0.466 S.E. of regresson 0.444 Akake nfo crteron 1.169 Sum squared resd 78.075 Schwarz crteron 1.209 Log lkelhood -229.721 Hannan-Qunn crter. 1.184 Restr. log lkelhood -249.988 LR statstc 40.535 Avg. log lkelhood -0.574 Prob(LR statstc) 0.000 Obs wth Dep=0 273.000 Total obs 400.000 Obs wth Dep=1 127.000 Öğrencnn not ortalaması arttığında yükseköğrenme kabul edlme olasılığı %77 artmaktadır. Aynı şeklde, öğrencnn GRE test skoru attığında yükseköğrenme kabul edlme olasılığı %0.2 artmaktadır. RANK değşkenn yorumu se, rankta meydana gelen artış öğrencnn yükseköğrenme kabul edlme olasılığını %56 azaltmaktadır. Katsayılar %5 önem düzeynde statstk olarak anlamlıdır.

e) GRE skoru 700, GPA puanı 4, mezun olduğu ünverstenn prestj sıralaması 1 olan br öğrencnn yükseköğrenme kabul edlmes olasılığı nedr? Z = -3.449+(0.777*4)+(0.0022*700)+(-0.56*1) =0.639 1 1 P Z 1 e 1 e 0.639 P 0.654 f) e şıkkındak durum geçerl ken öğrencnn GRE test skoru 800 e yükseldğ zaman öğrencnn yükseköğrenm kurumuna kabul edlmes olasılığı ne kadar artmaktadır? b (1- Pˆ) Pˆ (0.0022)(1-0.654)(0.654) 0.00049 ˆ2

g) Öğrencnn yükseköğrenme kabul edlme durumu probt model le ençok benzerlk yöntem kullanılarak tahmnlenmştr. Dependent Varable: ADMIT Method: ML - Bnary Probt (Quadratc hll clmbng) Included observatons: 400 Convergence acheved after 5 teratons Covarance matrx computed usng second dervatves z- Std. Error Varable Coeffcent Statstc Prob. GPA 0.464 0.194 2.397 0.017 GRE 0.001 0.001 2.159 0.031 RANK -0.332 0.074-4.470 0.000 C -2.092 0.672-3.112 0.002 McFadden R-squared 0.081 Mean dependent var 0.318 S.D. dependent var 0.466 S.E. of regresson 0.444 Akake nfo crteron 1.169 Sum squared resd 78.114 Schwarz crteron 1.209 Log lkelhood -229.740 Hannan-Qunn crter. 1.185 Restr. log lkelhood -249.988 LR statstc 40.496 Avg. log lkelhood -0.574 Prob(LR statstc) 0.000 Obs wth Dep=0 273.000 Total obs 400.000 Obs wth Dep=1 127.000 Öğrencnn not ortalaması arttığında yükseköğrenme kabul edlme olasılığı %46 artmaktadır. Aynı şeklde, öğrencnn GRE test skoru attığında yükseköğrenme kabul edlme olasılığı %0.13 artmaktadır. RANK değşkenn yorumu se, rankta meydana gelen artış öğrencnn yükseköğrenme kabul edlme olasılığını %33 azaltmaktadır. Tüm katsayılar %5 önem düzeynde statstk olarak anlamlıdır.