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Tutorium vom 07.06.19

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Kann mir nochmal jmd erklären wieso wir die Naturallösung nehmen wenn n größer als 30 ist ?
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Keine Ahnung hab mir die Aufgabe nicht angeguckt 👁
man nimmt die korrigierte Naturallösung nur um eine Prognose abzugeben für den marginalen Effekt nimmt man dann die naturallösung egal wie groß N ist. haben die eben bei den tutorensprechstunde gesagt :)
Warum nimmt man denn hier die Werte von Eqn(C) und Eqn(A)?
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weiß jemand hierzu die antwort
Weil danach gefragt ist, ob Arbeitserfahrung einen Einfluss auf den Lohn hat. Bei Eqn(C) fehlen Werte zur Arbeitserfahrung ( EXPER, EXPER^2, EXPER x EDUC ), das ist also das restringierte Modell ( SSEr ). Nur bei Eqn(A) sind alle diese drei Werte gegeben, es ist also dein unrestringiertes Modell ( SSEu ). Habe ich zumindest so verstanden.
Wieso nehme ich D?
Da dort Educ und Educ^2 nicht vorhanden sind
Warum ist das ein log lin Modell ?
Weil die abhängige Variable also wage als ln(wage) gescjrieben wird und die danach nicht Wenn mit ln ist es log wenn ohne dann lin
Danke !
Was ist der Unterschied zwischen restringiertes und unrestringiertes Modell? Und woher weiß ich, dass Eqn(D) restringiert ist?
Im restringierten Modell sind die Variable mit Restriktionen versehen, beim unrestringierten nicht.
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Wieso prüfen wir hier beta6?
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?
Weil man Eqn(B) und Eqn(A) vergleichen soll und da nunmal beta6 fehlt
Warum wird hier nicht die log lin interpretation benutzt? bei der ableitung haben wir in den bonusaufgaben doch sonst auch ganz notmal abgeleitet, warum hier aufeinmal e hoch
Ich glaube, weil explizit nach dem Marginalen Effekt in $ gefragt wird. Um den Wert in $ zu bekommen muss man ja die e-Funktion nehmen.
warum nimmt man nicht die korrigierte naturallösung ? es ist doch n > 30
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und woher weiß man was jetzt das richtige ist?:P
Du korrigierst das nur wenn dein Modell über 30 Beobachtungen hast => n>30.
Gilt das nur im log-lin Modell das wir bei N >= 30 die Prognose korrigieren müssen? Und wieso korrigieren wir den Wert bei der Ableitung nicht auch(da N=1000 hier)?
Dieses Problem haben nur log lin Modelle da diese die Eigenschaft haben große Prognosen unter zu bewerten
Was meint man denn genau mit korrigieren ?
Fehlt da nicht noch beta6=0? Wir testen die Signifikanz der Ausbildungsjahre also EDUC. EDUC ist sowohl in beta2, beta3, als auch in beta6 enthalten..
Du benutzt Eqn(B) als unrestringiertes Model und da gibt es EDUC*EXPER nicht.
Macht Sinn, danke 🙏
Steht die Ableitung mit im Exponent?
Nein
Das ist doch eig 15^2, d.h. Daraus müsste 225 folgen oder ?
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Aber wenn ich die Werte dann in den Taschenrechner einsetze komme ich nicht auf die 17,9. das verwirrt mich ein wenig. Die 0,00248 bekomme ich raus. Ich verstehe nicht wo der Fehler liegt..
Die 17,9 kannst du direkt aus der a) übernehmen. Das ist das Ergebnis aus e^2,8885 Ob du jetzt 17,9*0,0248 oder e^2,8885*0,0248 schreibst, ist egal. Das ist das gleiche
Wieso nehmen wir hier den Wert von Eqn(A) und nicht Eqn(B) ? In der Aufgabenstellung ist doch nach B gefragt
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du hast doch Eqn(B) nicht gegeben
Weil wir überprüfen wollen, ob EXPERxEDUC einen signifikanten Einfluss haben, da dies der Restriktion entspricht.
Woher weiß man, welche Zahl SSEr ist und welche SSEu?
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Das ist mir bekannt jedoch war die Frage über die Werte warum man genau diese Werte einfügt.
SSEr ist der Wert in der Tabelle bei SSE Eqn(A) und SSEu der bei SSE Eqn(B). Man sieht in der Tabelle dass bei Eqn(B) ein Koeffizient weg gelassen wurde, weshalb das dementsprechend das restringierte Modell ist. Unrestringiert ist es, wenn, wie bei Eqn(A), alle Koeffizienten betrachtet werden
muss hier nict b3 hin?
Warum ist k plötzlich 6?
weil wir als ausgangsmodell eqn(b) nehmen. da gibt es exper x educ nicht (keine werte in der tabelle 1), wodurch es nur noch 6 erklärende Variablen sind und nicht mehr 7. somit ist k=6
Danke!
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Wieso wird die Naturallösung in 6.4 B) nicht wie in a) korrigiert?
Die Korrektur macht man glaube ich beim vorhersageintervall und beim marginalen effekt nicht, sondern nur bei einer Vorhersage für y. für die intervallvorhersage steht es auch so im skript. nur für den marginalen Effekt finde ich das in den unterlagen nicht. daher ist das nur meine Vermutung 🙈
wie weiß man, dass man hier alpha=5% nehmen soll?
Wenn nichts gegeben ist, muss man immer 5% nehmen.
wieso wird hier durch 2 geteilt?
Woran erkenne ich welche Werte ich aus der Tabelle nehmen muss?
kann mir jemand dieses J=1 erklären? wie komme ich da drauf? :)
Das bedeutet, dass du 1 Hypothese bzw. eine Restriktion hast Also die Anzahl der Hypothesen, die getestet werden
vielen Dank!
Kann mir bitte Jemand sagen, wo ich in der Vorlesung das Log-In Modell finde? Ich verstehe es nicht und weiß grad nicht wo ich es nach lesen kann.
kann mir einer die Ableitung erklären? leite ich die ln(WAGE) Gleichung ab?
verstehe die Ableitung leider auch nicht.. vlt. kann einer helfen
exp() steht einfach nur für e hoch das heißt man schreibt den ganzen term erst ab leitet nach der kettenregel auf (Beachte innere* äußere Ableitung)