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Verfasst am: 02. 07. 2006 [16:21]
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Tom
Themenersteller
Dabei seit: 16.02.2005
Beiträge: 162
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[b]Moin zusammen,[/b:159cc20610]
sagt mal habt ihr schon irgendwo eine Tabellensammlung für ÖkoII gefunden? Schließlich bräuchten wir ja wieder eine für die zahlreichen neuen Tests (Bsp. Dicky F. usw...). Finde leider nur die Formelsammlung und da sind keine Verteilungstabellen dabei  .
Achso und die "Minifrage":
Habe mir zum Thema der Problematik mit den t-Statistiken & P-Werten (Parametersignif.) und deren Interpretation leider nur einen Wust unlesbarer Schriftzeichen  notiert und kriege meine damaligen Überlegungen irgendwie nicht mehr zusammen.
Könnte bitte jemand mal kurz und knapp zusammenfassen, wann ich meine t-Statistiken & P-Werte (auf Parametersignifikanz) nicht mehr in gewohnter Weise interpretieren darf und wie dieses Problem zu lösen ist. Danke euch...
PS: Wie läufts sonst bei euch? Ein ganzes Stück zäher als ÖKO1 ist die Geschichte ja schon (finde ich).
[b]MfG
Tom[/b:159cc20610]
*Inmitten des Wirrwars gilt es, das Einfache zu finden! A.E.*
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Verfasst am: 03. 07. 2006 [21:18]
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VWL-bunni
Dabei seit: 17.06.2004
Beiträge: 120
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also, erstmal öko ii ist ja der absolute oberhammer, spaß bringts aber schon, find ich.
was die tabellen betrifft, wenn mich nicht alles täuscht müßten diese auch bei den tabellen aus öko i einhalten sein. da dürfte sich eigentlich nichts geändert haben!
zu deiner minifrage: hast du dir schonmal die übung angeguckt?
ich bin jetzt zwar gerade nicht so gut bei dieser problematik, aber da hier so wenige aktiv sind versuche ich es trotzdem einfach mal:
aufgrund genereller signifikanz probleme (nicht konvergierende regressionen ) normieren wir mithilfe der braunschen bewegung unsere varianzwertebereiche auf 0-1[ weitere, bzw. andere normierung bei nicht konvergierenden erwartungswerte evetuell nötig ].
1. teilresultat: immer noch nicht konstante varianz.
2. bei bearbeitung der teststatistiken, verwenden wir natürlich jetzt die "normierten" daten, sollten diese normierung, -Op(r)-, zu gering sein, erhalten wir eine nicht konvergierende teststatistik.
natürlich könnten wir uns jetzt überlegen, die daten noch weiter zu normieren, aber dann hätten wir super ( bzw. mega ) konsistente schätzer mit anderen konvergenzproblemen.
so, hoffe das trifft das so ein bißchen: bitte um antwort...
gruß
p.s. deutschland gewinnt morgen
herwartz ist der beste!
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Verfasst am: 09. 07. 2006 [11:01]
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Tom
Themenersteller
Dabei seit: 16.02.2005
Beiträge: 162
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...aja ok. Danke dir VWL-Hase . 
*Inmitten des Wirrwars gilt es, das Einfache zu finden! A.E.*
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Verfasst am: 10. 07. 2006 [10:36]
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VWL-bunni
Dabei seit: 17.06.2004
Beiträge: 120
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dacht eher an eine antwort der art: ja das könnte es sein, oder bist du blöd so ist das ja mal gar nicht, es ist viel mehr so...
also, kannst du was in der richtung, oder war ich etwas zu hoffnungsvoll ?
(nicht böse gemeint )
herwartz ist der beste!
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Verfasst am: 10. 07. 2006 [11:20]
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Zwergenbraeu
Dabei seit: 12.07.2004
Beiträge: 304
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Also ich fand die Antwort hilfreich.
Die Braunsche Bewegung ist nun nicht mein bester Freund geworden und wenn mich nicht alles täuscht, dann haben wir sie bis Übung 8 auch gar nicht groß in der Übung erwähnt, oder?
Aber die Idee von der divergierenden Regression und der darausfolgenden Normierung ist schon hilfreich
Dies ist eine dieser langweiligen Signaturen.
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Verfasst am: 10. 07. 2006 [19:34]
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Tom
Themenersteller
Dabei seit: 16.02.2005
Beiträge: 162
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[b]Ok also...
[/b:4ce55c7006]
meine Frage von damals ging (wie ich heute weiß ) in Richtung Scheinregression. Ihr wisst ja: Wenn man zwei I(1) Variablen aufeinander regressiert, die nicht Kointegriert sind, wird die t-Statistik trotzdem immer größer (also die Parameter scheinbar immer signifikanter). Auch das R-quadrat steigt freudig an...
Also Achtung: Verlasse dich nicht einfach auf die (gute alte) t-Statistik, sondern teste erst auf Integration. Wenn beide I(1) sind, teste auf Kointegration. Wenn beide kointegriert sind, kann man sich auf seine signifikanten Parameter verlassen...
OK?
[b]MfG
Tom[/b:4ce55c7006]
*Inmitten des Wirrwars gilt es, das Einfache zu finden! A.E.*
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