Empirische WF - Klausur WS 1617.pdf

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Uploaded by Anonymous User at 2019-05-20
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Muss hier nicht überall ln(25) und ln(26) hin?
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So wie er das dort gerechnet hat geht auch das ist korrekt
Man kann auch einfach im ersten Fall rechnen 10.6-3,2=7,4*1/25(die Veränderung von x) =0,296 also 4% Veränderung von x erfolgt 29,6% Veränderung von Y Bei X2=0 betrachtet man nur die das Beta 1, da die anderen automatisch 0 Sind Also 10,6*1/25=0,424
Bei log-log nehme ich also den Wert des Koeffizienten und hänge einfach ein Prozent dran? Also nicht mehr *100 oder so?
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Also generell auf den lol-log Fall bezogen, jedoch wenn ich eine nicht log. Variable auf der rechten Seite interpretieren will (Hoffe das ist eindeutiger^^)
woher wissen wir hier dass es loglog ist?
Muss man vor Xi ein LN schreiben?? Weil Xi wird ja eig logaritmiert
dachte ich auch aber das ergebnisi st iwie komisch
jemand eine Ahnung dazu?
Woher weiß man was Root-MSE ist ??? Steht das im Skript irgendwo oder wie kann man sich das herleiten ? 🙈
push
Maßzahl zur Beurteilung der Prognosegüte. Gibt an, wie die Funktionskurve an den vorliegenden Daten angepasst ist. Je niedriger dieser Wert ist, desto besser ist die Güte.
Ich steh voll auf'm Schlauch, aber wie kommt man auf diese Zahl?
das ist der Coef. von female von aufg. 1
Ist das richtig?
Ich habe sonst auch folgendes im Angebot, sagt jedoch das gleiche aus: "Es kommt zu einer Verzerrung des Schätzers, da nur berufstätige Frauen zur Schätzung des durchschnittlichen Stundenlohns herangezogen werden. Allerdings werden nicht-berufstätige Männer mit in die Stichprobe aufgenommen, wodurch der Einfluss des Geschöechts auf den Stundenlohn verzerrt wird. Die Männer, die nicht berufstätig sind, vermindern die Schätzung des Koeffizienten "male". Es müssten entweder nicht-berufstätige Frauen ausgeschlossen, oder nicht-berufstätige Männer zugelassen werden.
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Hat jemand bei der 1a.) auch den gefragten Wert von SSR ausgerechnet?
warum ist das soviel, für nur 3 punkte ??
Kann das einer mit anderen Worten erklären?
Wenn das R² niedrig ist, kann man daraus ableiten, dass es weitere Einflussfaktoren auf die abhängige Variable gibt, auf die noch nicht extra geprüft wird und die noch in u sind. Diese kannst du jetzt nach und nach in die Regression aufnehmen, wodurch sich dein R² erhöht. Dein adjustiertes R² berücksichtigt allerdings die Tatsache, dass korrelierte Variablen in gewissem Maße die gleiche Varianz erklären und führt deshalb den Strafterm ein, um dies auszugleichen. Es kann sogar so weit gehen, dass das adjustierte R² negativ wird. Das bedeutet, dass es mit der Aufnahme einer weiteren Variable sinken kann. Darauf basiert diese Antwort.
Müsste das nicht 1,96 sein? Ist zwar eh unerheblich, da der t-Wert deutlich höher ist, aber aus Prinzip.
Das kommt auf die Fragestellung an. Manchmal steht da ja bei, dass man ggf. das Signifikanzniveau mit angeben soll.
es ist hier doch log lin wieso macht man es nicht mal 100??
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Log log würde doch nur für ln age gelten in der zweiten Regression
Ich würde schreiben, dass eine Frau nach Reg. 2 durchschnittlich 4,2% weniger verdient.
Warum genau mal 4? Muss man immer den Anstiegsanteil quasi druafmultiplizieren ? ich hätte jz einfach nämlich gesagt, dass es um 7,4% sich ändert, weil wir das doch bereits separat ausgerechnet haben? kann mich bitte jmd kurz aufklären ? 🙏🏼
Die 7,4% beziehen sich auf eine Änderung der anderen Variable um 1%. Da diese sich aber um 4% ändert, rechnest du *4.
Kannst du vielleicht die Klausuraufgabe auch hochladen ?
Das darf man nicht. Sind auf Moodle
16/17?