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Kartei Details
| Karten | 45 |
|---|---|
| Sprache | Deutsch |
| Kategorie | Theologie |
| Stufe | Grundschule |
| Erstellt / Aktualisiert | 01.03.2016 / 01.03.2016 |
| Lizenzierung | Keine Angabe |
| Weblink |
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Schätzer Std. Fehler t-Wert p-Wert
\({Schätzer\over Std.Fehler} = t-Wert\)
Welche der Variablen sind nicht signifikant von Null verschieden, bei einem Signi-
kanzniveau von \(\alpha =\) 5%
alle Variabelen, dessen bzw. \(p-Wert > 0.05\)
Berechnen Sie ein 95 % Konfidenzintervall für einen Parameter
\([Schätzer - Std.Fehler*({t_{q}distribution}) ;Schätzer + Std.Fehler*({t_{q}distribution})]\)
für ein Konzidenzintervall ( Konfidenzintervall 95% = \(1-{\alpha\over2}\) daraus folgt \(\alpha = 0.025\)
Um wieviel Prozent steigt das Einkommen einer Frau fur jedes weitere Schuljahr? Modell: ln(wage)
\((school*female) = -0.0006 \)
\(school =0.0392\)
\(\sum \)aller Variabeln mit School
\(-0.0006+0.0392=0.0386\)
Interpretation der marginalen Effekte
lin-log-Modell
\(y=\beta_0+\beta_1ln (X) +\epsilon \) \(→ {Δx\over x_0} = {1\%} → Δy=0.01*\beta ~[\%]\)
Eine relatvie Änderung von X um 1%, geht einher mit einer absoluten Änderung (des Erwartungswertes) von y um \(\beta_1 \)∗0.01
Interpretation der marginalen Effekte
log-lin-Modell
\(ln(y)=\beta_0+\beta_1X +\epsilon \) \(→ Δx = 1 → {Δy\over y_0}= \beta*100\%\)
Eine absolute Änderung von X um eine Einheit (ΔX=1), bedeutet eine relative Änderung von y um ß*100%!
Interpretation der marginalen Effekte
log-log-Modell
\(ln (y) =\beta_0+\beta_1∗ln (X) +\epsilon → {Δx\over x_0}=1% \) \(→ {Δx\over x_0} = 1 \%\)\(\to {\bigtriangleup y\over y_0} = {\beta\%}\)
Eine relative Änderung von X um 1%, geht einher mit einer relativen Änderung von y um \(\beta_1 \)% → Elastizität!
(3 Punkte) Berechnen Sie den marginalen Effekt einer Veränderung der Variablen "Arbeitserfahrung"
auf das logarithmierten Einkommen, ln(wage). Nehmen Sie dafür einen Wert von
23 fur die Variable experience an.
Koppelung:
Schätzer von \(\beta_3\) + 2 * Wert von Variabele experience * Schätzer von \(\beta_4\)
