Lineare Regression und Varianzanalyse

Ähnliche Dokumente
Ökonometrie. Hans Schneeweiß. 3., durchgesehene Auflage. Physica-Verlag Würzburg-Wien 1978 ISBN

John Komlos Bernd Süssmuth. Empirische Ökonomie. Eine Einführung in Methoden und Anwendungen. 4y Springer

1 Einführung Ökonometrie... 1

Einführung in die Ökonometrie

Einführung in die Statistik

Einführung in die Ökonometrie

Kapitel 8. Einfache Regression. Anpassen des linearen Regressionsmodells, OLS. Eigenschaften der Schätzer für das Modell

Einführung in die Statistik

Statistik in Geodäsie, Geoinformation und Bauwesen

6.2 Lineare Regression

I. Deskriptive Statistik 1

4.1. Verteilungsannahmen des Fehlers. 4. Statistik im multiplen Regressionsmodell Verteilungsannahmen des Fehlers

Inhalt. I. Deskriptive Statistik Einführung Die Grundgesamtheit Merkmale und Verteilungen Tabellen und Grafiken...

Statistik. Ludwig Fahrmeir Rita Künstler Iris Pigeot Gerhard Tutz. Der Weg zur Datenanalyse. Springer. Zweite, verbesserte Auflage

Statistik für Ökonomen

1 Inhaltsverzeichnis. 1 Einführung...1

Vorlesung: Lineare Modelle

Einfache lineare Modelle mit Statistik-Software R Beispiel (Ausgaben in Abhängigkeit vom Einkommen)

Philipp Sibbertsen Hartmut Lehne. Statistik. Einführung für Wirtschafts- und. Sozialwissenschaftler. 2., überarbeitete Auflage. 4^ Springer Gabler

Statistik für das Psychologiestudium

ML-Schätzung. Likelihood Quotienten-Test. Zusammenhang Reparametrisierung und Modell unter linearer Restriktion. Es gilt: β = Bγ + d (3.

Inhaltsverzeichnis. Vorwort. Abbildungsverzeichnis. Tabellenverzeichnis. 1 Einleitung Gegenstand Aufbau 4

Prüfungsfächer: Die Prüfung erstreckt sich auf die folgenden Prüfungsfächer: Maß- und Integrationstheorie Wahrscheinlichkeitstheorie Statistik

Statistische Datenanalyse

Inhaltsverzeichnis. 4 Statistik Einleitung Wahrscheinlichkeit Verteilungen Grundbegriffe 98

Angewandte Statistik mit R

Vorlesung: Statistik II für Wirtschaftswissenschaft

Die Regressionsanalyse

Stichproben: Theorie und Verfahren

Lehr- und Übungsbuch der angewandten Statistik. Von Dr. Bärbel Elpelt und. O. Prof. Dr. Joachim Hartung Fachbereich Statistik der Universität Dortmund

Tests einzelner linearer Hypothesen I

Statistik für. von. Prof. Dr. Josef Bleymüller. und. Prof. Dr. Rafael Weißbach. sowie. Dr. Günther Gehlert. und. Prof. Dr.

y t = 30, 2. Benutzen Sie die Beobachtungen bis einschließlich 2002, um den Koeffizientenvektor β mit der KQ-Methode zu schätzen.

a) Man bestimme ein 95%-Konfidenzintervall für den Anteil der Wahlberechtigten, die gegen die Einführung dieses generellen

I Beschreibende Statistik 1

Arbeitsbuch zur deskriptiven und induktiven Statistik

Vorwort zur fünften Auflage. Liste der Beispiele. Häufig benutzte Symbole und Bezeichnungen

Das (multiple) Bestimmtheitsmaß R 2. Beispiel: Ausgaben in Abhängigkeit vom Einkommen (I) Parameterschätzer im einfachen linearen Regressionsmodell

Kapitel 3 Schließende lineare Regression Einführung. induktiv. Fragestellungen. Modell. Matrixschreibweise. Annahmen.

Ludwig von Auer. Ökonometrie. Eine Einführung. Dritte, überarbeitete Auflage mit 65 Abbildungen und 55 Tabellen. < J Springer

Inhaltsverzeichnis. 2 Kurzbeschreibung von SPSS Der SPSS-Dateneditor Statistische Analysen mit SPSS DieDaten...

Statistik für Ökonomen

Seminar zur Energiewirtschaft:

1.1.1 Ergebnismengen Wahrscheinlichkeiten Formale Definition der Wahrscheinlichkeit Laplace-Experimente...

Mathematik III - Statistik für MT(Master)

Statistik. Prof. em. Dr. Dr. h.c. Günter Bamberg PD Dr. Franz Baur Prof. Dr.Michael Krapp. 17., überarbeitete Auflage. Oldenbourg Verlag München.

Franz Kronthaler. Statistik angewandt. Datenanalyse ist (k)eine Kunst. mit dem R Commander. A Springer Spektrum

Grundlagen der Mathematik, der Statistik und des Operations Research für Wirtschaftswissenschaftler

Mathematische Statistik

Analyse von Querschnittsdaten. Signifikanztests II Advanced Stuff

Übung V Lineares Regressionsmodell

Statistisches Methodenbuch

Analyse von Querschnittsdaten. Signifikanztests I Basics

Lösung Übungsblatt 5

Statistik. Für Sozialwissenschaftler. Dritte, neu bearbeitete Auflage Mit 71 Abbildungen und 224 Tabellen

Wolf-Gert Matthäus. Lösungen für die Statistik mit Excel 97

Lineare Regression (Ein bisschen) Theorie

Multivariate statistische Verfahren

X =, y In welcher Annahme unterscheidet sich die einfache KQ Methode von der ML Methode?

Wahrscheinlichkeitsrechnung mathematische Statistik und statistische Qualitätskontrolle

Strukturgleichungsmodelle. Sozialwissenschaften. R.Oldenbourg Verlag München Wien. Von Universitätsprofessor Dr. Jost Reinecke

Institut für Statistik und Mathematische Wirtschaftstheorie Universität Augsburg. PROGNOSE II - Vertiefung Aufgaben und Lösungen Sommersemester 2004

Datenanalyse für Naturwissenschaftler und Ingenieure

Multivariate Statistische Methoden

Lehrbuch der Statistik

Inhaltsverzeichnis. Teil 1 Basiswissen und Werkzeuge, um Statistik anzuwenden

Wolfgang Irlinger. Kausalmodelle zur Lieferantenbewertung

Teil: lineare Regression

Inhaltsverzeichnis. Vorwort zur fünften Auflage. Liste der Beispiele. Häufig benutzte Symbole und Bezeichnungen

Statistik. Von Dr. Günter Bamberg. o. Professor für Statistik und Dr. habil. Franz Baur. Universität Augsburg. 12., überarbeitete Auflage

Statistische Methoden in der Geographie

Multivariate Statistische Methoden und ihre Anwendung

Ludwig von Auer. Ökonometrie. Eine Einführung. 6., durchgesehene und aktualisierte Auflage. Springer Gabler

Willkommen zur Vorlesung Statistik (Master)

1 Gliederung Zeitreihenökonometrie. Angewandte Ökonometrie (Folien) Zeitreihenökonometrie Universität Basel, FS 09. Dr. Sylvia Kaufmann.

Statistik für Psychologen, Pädagogen und Mediziner

Inhaltsverzeichnis. 0 Einleitung 1

Inhaltsverzeichnis. I Einführung in STATISTICA 1. 1 Erste Schritte in STATISTICA 3

Statistik. R. Frühwirth. Statistik. VO Februar R. Frühwirth Statistik 1/536

1 Gemischte Lineare Modelle

Vorlesung: Lineare Modelle. Verschiedene Typen von Residuen. Probleme bei der Regression und Diagnose. Prof. Dr. Helmut Küchenhoff.

Inhaltsverzeichnis. Vorwort

Testplanung zur statistischen Prüfung psychologischer Hypothesen

Inhaltsverzeichnis. I Lineare Gleichungssysteme und Matrizen 1. Vorwort

Angewandte Statistik für Naturwissenschaftler

Musterlösung. Modulklausur Multivariate Verfahren

Statistik II. IV. Hypothesentests. Martin Huber

Basiswissen Mathematik, Statistik. und Operations Research für. Wirtschaftswissenschaftler. von. Prof. Dr. Gert Heinrich DHBW Villingen-Schwenningen

Übungsklausur Lineare Modelle. Prof. Dr. H. Toutenburg

Analyse von Querschnittsdaten. Heteroskedastizität

Zeitvariable Asset-Pricing-Modelle für den deutschen Aktienmarkt

Nichtparametrische Datenanalyse

Allgemein zu Hypothesentests: Teststatistik. OLS-Inferenz (Small Sample) Allgemein zu Hypothesentests

Statistische Eigenschaften der OLS-Schätzer, Residuen,

Kurs Empirische Wirtschaftsforschung

Lehrinhalte Statistik (Sozialwissenschaften)

Kapitel 5 - Einfaktorielle Experimente mit festen und zufälligen Effekten

7., durchgesehene und aktualisierte Auflage

Springer-Lehrbuch. Ökonometrie. Eine Einführung. von Ludwig Auer. 5. überarb. u. erw. Aufl.

Inhaltsverzeichnis. Teil I Einführung

Transkript:

Lineare Regression und Varianzanalyse Von Prof. Dr. Fritz Pokropp Universität der Bundeswehr Hamburg R. Oldenbourg Verlag München Wien

Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1 1.1 Grundstruktur linearer Modelle 1 1.2 Spezielle Typen linearer Modelle 5 1.3 Behandelte Probleme 9 2 Einfache lineare Regression 13 2.1 Regression mit vollem Rang 13 Das Modell 13 OLS-Schätzer 15 Normalgleichungen 16 Varianz-Zerlegung 16 Unverzerrtheit/Erwartungstreue 17 2.2 Einfache lineare Regression in Matrix-Notation 18 Matrizen 18 Modell in Matrix-Form 21 2.3 Regression mit nicht vollem Rang 23 Lineare Abhängigkeit. Nicht-Existenz der Inversen 23 Generalisierte Inverse. Lösungen der Normalgleichungen 24 Identifizierbarkeit. Schätzbarkeit 25 2.4 Aufgaben 26

X Inhaltsverzeichnis 3 Univariate Multiple Regression 29 3.1 Das Modell. OLS-Schätzer. Normalgleichungen und ihre Lösungen 29 Modellannahmen 29 Normalgleichungen und OLS-Schätzer 31 Wichtige Summen von Quadraten 35 Konstruktion von g-inversen 36 Homogene/inhomogene Regression 41 Bestimmtheitsmaße, Korrelationskoeffizienten 43 3.2 Schätzbarkeit. (Co-)Varianzen. Gauß-Markov-Theorem 47 Schätzbarkeit 47 Covarianz-Matrizen 51 Gauß-Markov-Theorem 52 3.3 Schätzung der (Co-)Varianzen 55 Schätzung von er 2 55 Diagonalisierung von Matrizen 55 Wichtige symmetrische, idempotente Matrizen 57 Unverzerrte Schätzer von Covarianz-Matrizen 58 Prognosen 60 3.4 Aufgaben 63 4 Normalverteilung. Quadratische Formen 57 4.1 Multivariate Normalverteilung 67 4.2 Die Chi-Quadrat-Verteilung 70 Zentrale/Nicht-Zentrale Chi-Quadrat-Verteilung 70 Unabhängigkeit quadratischer Formen 72 4.3 Fishers F-Verteilung 73

Inhaltsverzeichnis XI 5 Multiple Regression unter Normalverteilung 75 5.1 ML-Schätzer und Konfidenzbereiche 75 Multiples Regressionsmodell mit Normalverteilung 75 Maximum-Likelihood-Schätzer 76 Konfidenzintervalle für <r 2 77 Konfidenzbereiche für ß 78 5.2 Tests über Modellparameter 80 Grundsätzliches über Tests 80 Tests über Varianzen 82 Testbare lineare Hypothesen über ß 83 Teststatistiken für lineare Hypothesen über ß 84 Tests über lineare Hypothesen 86 Berechnungsformeln für Teststatistiken 86 5.3 Spezielle Testprobleme über ß 89 Vier wichtige Hypothesen 89 (1) Die Hypothese ß = ß ü 90 (2) Die Hypothese ß x = 0, ßi = 0,..., ß, = 0 92 Sonderfall im inhomogenen Modell 94 (3) Die Hypothese ßi = ßoi,, ß q = ßo g 95 (4) Die Hypothese ß x = = ß 98 5.4 Aufgaben 101

XII Inhaltsverzeichnis 6 Verallgemeinerte kleinste Quadrate (GLS) 107 6.1 Modell-Annahmen 107 Allgemeine Varianz-Struktur 107 Heteroskedastizität IQQ Autokorrelation 109 6.2 Verallgemeinerte Kleinste-Quadrate-Schätzer (GLS) HO Aitken-Schätzer. Gauß-Markov-Theorem HO Varianz-Schätzung. U2 6.3 Durbin-Watson-Test U3 6.4 Aufgaben n^ 7 Varianz- und Covarianz-Analyse bei Einfach-Klassifikation 119 7.1 Varianz-Analyse ohne allgemeinen Effekt 119 Modell-Annahmen OLS-Schätzer Hg 12i Vier wichtige Hypothesen 123 Die Hypothese ft = 0,..., ß q = 0 123 Die Hypothese ß = ß 0 124 Die Hypothese ßx = = ß q 125 Die Hypothese ß = 6 0 127 7.2 Varianz-Analyse mit allgemeinem Effekt 128 Modell-Annahmen 12g Schätzbare Funktionen. Testbare Hypothesen 129 Tests unter problematischen Restriktionen 131 Schätzungen und Tests unter sinnvollen Restriktionen 132 Grundsätzliches über Modelle mit nicht vollem Rang 135 7.3 Covarianz-Analyse I37

Inhaltsverzeichnis XIII Modell-Annahmen 137 BLU-Schätzer (Modell ohne allgemeinen Effekt) 138 SSR und SSE (Modell ohne allgemeinen Effekt) 140 Drei wichtige Hypothesen (ohne allgemeinen Effekt) 141 Modell mit allgemeinem Effekt 145 Schätzen und Testen unter Restriktionen 146 7.4 Aufgaben 150 8 Varianzanalyse bei Zweifach-Klassifikation 155 8.1 Modellstrukturen» 155 Das allgemeine Modell für zwei Faktoren..., 155 Spezifizierte Modelle für zwei Faktoren 157 8.2 Vollständige Kreuzklassifikation mit Wechselwirkung 158 Das Modell 158 Berechnung von SSR und SSE 160 Schätzbare Parameter. Testbare Hypothesen 162 Berechnung von Teststatistiken für ausgewogene Versuchspläne... 167 Teststatistiken bei nicht-ausgewogenen Versuchsplänen 169 ANOVA-Tafeln 171 Kombinationen von Hypothesen 172 8.3 Vollständige Kreuz-Klassifikation ohne Wechselwirkung 174 Modell und testbare Hypothesen 174 Berechnung von SSE 176 Berechnung von Teststatistiken und ANOVA-Tafeln im ausgewogenen Fall 177 8.4 Hierarchische Klassifikation 179 Spezifikation des Modells 179 Testbare Hypothesen 181 Berechnung der Teststatistiken 183 8.5 Aufgaben 186

XIV Inhaltsverzeichnis Anhang 1 193 APL-Programme 193 Anhang 2 213 Prozentpunkte der /^-Verteilung 213 Literaturverzeichnis 232 Symbolverzeichnis 235 Stichwortverzeichnis 238