Schema della lezione

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(a) Sistema originale: Yi = β0 + β1X1i + β2X2i + ui H0: β1 = β2 vs. H1: β1 ≠ β2 (b)Transformato sistema: Yi = β0 + γ1 X1i + β2Wi + ui dove γ1 = β1 – β2 e Wi = X1i + X2i H0: γ1 = 0 vs. H1: γ1 ≠ 0 Il nostro test diventa γ1 = 0 nella specificatione (b). 48
Metodo #2: Fare il test direttamente Es: Yi = β0 + β1X1i + β2X2i + ui H0: β1 = β2 vs. H1: β1 ≠ β2 Votii = β0 + β1STRi + β2Expni + β3PctELi + ui Test β1 = β2 vs. β1 ≠ β2 (2-code): Per i dettagli in Laboratorio, quasi ogni software ha il suo modo 49
Page 1 and 2: Schema della lezione 1. Non corrett
Page 3 and 4: Nel caso di non correttezza dovuta
Page 5 and 6: Consideriamo nuovamente la formula
Page 7 and 8: Formula della non correttezza dovut
Page 9 and 10: Digressione su causalità e analisi
Page 11 and 12: Nel nostro esempio • Il trattment
Page 13 and 14: 2 modi per rimediare al problema de
Page 15 and 16: Interpretazione dei coefficienti ne
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Page 19 and 20: Multiple regression in STATA reg te
Page 21 and 22: R 2 e 2 R L’R 2 ha la stessa defi
Page 23 and 24: (1) (2) Voti ˆ Voti ˆ = 698.9 - 2
Page 25 and 26: Assunzione #1 E(u|X1 = x1,…, Xk =
Page 27 and 28: Assunzione #4: Non c’è multicoll
Page 29 and 30: Multicollinearità Perfetta e Imper
Page 31 and 32: • multicollinearità perfetta di
Page 33 and 34: multicollinearità imperfetta impli
Page 35 and 36: Es: (1) Voti ˆ = 698.9 - 2.28×STR
Page 37 and 38: Test d’ Ipotesi Congiunta Definia
Page 39 and 40: In grandi campioni, F si distribuis
Page 41 and 42: Le regressioni Vincolate (V) e Non
Page 43 and 44: Modello ristretto: Voti ˆ = 644.7
Page 45 and 46: Test di più di un coefficiente con
Page 47: Metodo #1: Trasformiamo la regressi
Page 51 and 52: Digressione sulle misure di bontà
Page 53 and 54: Torniamo a guardare i dati… 53
Page 56: • la regressione multipla ci perm

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