TEST. F: Modulo Stata a confronto due modelli annidati con un ftest F-test confronta due modelli annidati stimate utilizzando regresso ed esegue un test F per l'ipotesi nulla che il implict vincolo nel modello vincolato tiene. Ad esempio se una variabile è lasciato fuori del modello ristretto, il vincolo implict è che il coefficiente per la variabile è uguale a zero. ftest è un comando nulla convenienza che può essere fatto con ftest può essere fatto con il test, e produrrà esattamente gli stessi risultati. La differenza è che con il test il vincolo deve essere esplicitamente specificato, mentre con ftest il vincolo è implicita. Se si verificano problemi durante il download di un file, controllare se si dispone l'applicazione corretta per vederlo prima. In caso di ulteriori problemi leggi le Idee Assistenza pagina. Si noti che questi file non sono sul sito IDEE. 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Guardando le t-ratios per bavg, hrunsyr, e rbisyr, possiamo vedere che nessuno di loro è singolarmente statisticamente diverso da 0. Tuttavia, in questo caso, non siamo interessati a loro significato individuale su y, siamo interessati a loro significatività congiunta su y. (I loro singoli t-ratios sono piccoli forse a causa di multicollinearità.) Pertanto, abbiamo bisogno di condurre il test F. SSR UR 183.186327 (SSR di Unrestricted Model) SSR R 198,311,477 mila (SSR del ristretta Model) SSR sta per somma dei quadrati dei residui. Residuo è la differenza tra il y effettivo e il y previsto dal modello. Pertanto, il più piccolo SSR è, meglio il modello è. Dai dati di cui sopra, possiamo vedere che dopo facciamo cadere il gruppo di variabili (bavg, hrunsyr e rbisyr), SSR aumenta da 183 a 198. che è di circa 8,2. Quindi, possiamo concludere che si debba mantenere quei 3 variabili. q. Numero di restrizione (numero di variabili indipendenti sono scesi). In questo caso, q3. K . numero di variabili indipendenti q: gradi di libertà del numeratore n-k-1: gradi di libertà del denominatore Per trovare Critical F, possiamo guardare la tabella F. Ho anche trovato un sito conveniente per critical-F valore danielsoperstatcalccalc04.aspx. Possiamo calcolare F in STATA utilizzando il test di comando bavg hrunsyr brisyr Ecco l'output nostro F statistica è 9.55. NOTA . Quando calcoliamo prova F, abbiamo bisogno di fare in modo che i nostri modelli senza restrizioni e ristretti sono dallo stesso insieme di osservazioni. Possiamo controllare, cercando il numero di osservazioni in ogni modello e assicurarsi che siano la stessa cosa. A volte ci sono valori mancanti nei nostri dati, quindi non ci può essere un minor numero di osservazioni nel modello senza restrizioni (dal momento che rappresentano più variabili) rispetto al modello vincolato (utilizzando meno variabili). Nel nostro esempio, le nostre osservazioni sono 353 per entrambi i modelli senza restrizioni e ristrette. Se il numero di osservazioni è diversa, dobbiamo ri-valutare il modello vincolato (i modelli dopo sceso alcune variabili) utilizzando le stesse osservazioni utilizzate per la stima del modello senza restrizioni (il modello originale). Torniamo al nostro esempio, se le nostre osservazioni erano diversi nei due modelli. noi vorremmo . significa che se bavg non manca. . significa che se bavg, hrunsyr, rbisyr sono tutti non mancano (notare il segno amp). Questo significa che anche se un valore di uno dei due variabile manca, STATA non avrà che l'osservazione in considerazione durante la generazione di regressione. Vi è un caso particolare di F-test che vogliamo testare il significato generale di un modello. In altre parole, vogliamo sapere se il modello di regressione è utile a tutti. o avremmo bisogno di buttare fuori e prendere in considerazione altre variabili. Questo è raramente il caso, però. Questo è stato un posto doloroso e lungo. Ha così tante formule che ho dovuto farlo in Microsoft parole e poi convertirlo in diversi pictures8230. Spero che ho fatto certo senso, però. ) Let8217s basta tenere a mente che il test F è per significatività congiunta. Ciò significa che vogliamo vedere se un gruppo di variabili dovrebbe essere mantenuto nel modello. Inoltre, a differenza della distribuzione t (a campana della curva), la distribuzione F è inclinata verso destra, con il valore più piccolo è 0. Pertanto, ci rifiutiamo l'ipotesi nulla se F-statistica (dalla formula) è maggiore di critica-F (dalla tabella F).
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