Seminarium magisterskie Zajęcia siódme – wykorzystać pełnię wiedzy...

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Badania statystyczne Wykłady 1-2 © Leszek Smolarek.
Advertisements

Leszek Smolarek Akademia Morska w Gdyni 2005/2006
Co powinno się zmienić w Twojej szkole, otoczeniu, by poprawić relacje między ludźmi Klasa IIIa.
Data Mining w e-commerce
Modele oparte o dane przekrojowo-czasowe
Porównywanie średnich dwóch prób niezależnych o rozkładach normalnych (test t-studenta)
Modelowanie konstrukcji z uwzględnieniem niepewności parametrów
Sztuczne sieci neuronowe
Metody wnioskowania na podstawie podprób
Jak mierzyć zróżnicowanie zjawiska? Wykład 4. Miary jednej cechy Miary poziomu Miary dyspersji (zmienności, zróżnicowania, rozproszenia) Miary asymetrii.
Zwalczanie przestępczości
Symulacja cen akcji Modelowanie lokowania aktywów.
Statystyka w doświadczalnictwie
ANALITYCZNE MODELE SYSTEMÓW KOLEJKOWYCH
KWESTIA ENDOGENICZNOŚCI
KWESTIA ENDOGENICZNOŚCI
Modele w ekonomii. Marta Gosk
Teoria handlu międzynarodowego Heckschera - Ohlina
Ekonomia Ewolucyjna czyli...pokazanie ludziom jak mało w istocie wiedzą o tym, co w ich mniemaniu da się zaprojektować...
Pytania problemowe do wykładów 1-7
Dzisiaj na wykładzie Regresja wieloraka – podstawy i założenia
Jan Iwanik Metody inżynierii finansowej w ubezpieczeniach
Program przedmiotu “Metody statystyczne w chemii”
Próby niezależne versus próby zależne
Rozkład normalny Cecha posiada rozkład normalny jeśli na jej wielkość ma wpływ wiele niezależnych czynników, a wpływ każdego z nich nie jest zbyt duży.
prof.. dr inż. Marek Gromiec Krajowa Rada Gospodarki Wodnej Warszawa
Ćwiczenia ze statystyki II rok Geoinformacji rok akademicki 2007/2008 WSTĘP.
Ćwiczenia ze statystyki II rok Geoinformacji rok akademicki 2009/2010 WSTĘP.
LITERATURA ANEKSY. STRUKTURA DZIAŁU TEORETYCZNEGO DEFINICJE WAŻNIEJSZYCH POJĘĆ HISTORIA ROZWOJU ZJAWISKA ANALIZA TEORII NAUKOWYCH PUNKTY WYJŚCIOWE O CELU.
Statystyka szkolna wskaźniki efektywności nauczania
Jacek Maliszewski Warszawa 17 stycznia 2004
LITERATURA ANEKSY. STRUKTURA DZIAŁU TEORETYCZNEGO DEFINICJE WAŻNIEJSZYCH POJĘĆ HISTORIA ROZWOJU ZJAWISKA ANALIZA TEORII NAUKOWYCH PUNKTY WYJŚCIOWE O CELU.
MATEMATYKA Prow. Dorota Derdziak KL. III tech.
Finanse 2009/2010 dr Grzegorz Szafrański pokój B106 Termin konsultacji poniedziałek:
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Kilka wybranych uzupelnień
Jeśli znalazłeś się na tej stronie to znaczy że masz przyjaciela, ktoś Cię lubi, bądź zwyczajnie zna i nie chce zostać zapomniany :)
Jedz żółte owoce i warzywa
Maciej Paszyński Katedra Informatyki Akademia Górniczo-Hutnicza
Rozwiązywanie liniowych układów równań metodami iteracyjnymi.
Metoda studium przypadku jako element XI Konkursu Wiedzy Ekonomicznej
KONFLIKTY W RODZINIE JAK sobie z nimi radzić?
PODSUMOWANIE EGZAMINU GIMNAZJALNEGO IV 2012 Wiedza o społeczeństwie.
Wnioskowanie statystyczne
Seminarium z biofotoniki
Prawda kontra precyzja w ekonomii T. Mayer (1996), rozdz. 5-6 Arkadiusz Rolnik.
D. Ciołek EKONOMETRIA – wykład 2
KONCEPTUALIZACJA WYMAGAŃ DLA PLACÓWEK DOSKONALENIA ZAWODOWEGO.
1 D. Ciołek Analiza danych przekrojowo-czasowych – wykład 7 Analiza danych przekrojowo-czasowych Wykład 7: Testowanie integracji dla danych panelowych.
Szkolenie w dziedzinie uzależnienia od narkotyków
Seminarium magisterskie Zajęcia szóste – sprawdzamy jak to jest z przeżywaniem...
Podstawowe pojęcia i terminy stosowane w statystyce
Ważone indeksy w badaniu podmiotów ekonomii społecznej Marek Bożykowski
Seminarium magisterskie
Badanie własności składnika losowego dr hab. Mieczysław Kowerski
Model ekonometryczny Jacek Szanduła.
Widz idealny. Telewizja w liczbach Przeciętnie żyjemy 80 lat. 8 godzin śpimy, czyli przesypiamy 26 lat. 8 godzin uczymy się w szkole i w domu, 8 godzin,
Ekonometria stosowana Heteroskedastyczność składnika losowego Piotr Ciżkowicz Katedra Międzynarodowych Studiów Porównawczych.
Weryfikacja hipotez statystycznych „Człowiek – najlepsza inwestycja”
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 11
Estymacja parametryczna dr Marta Marszałek Zakład Statystyki Stosowanej Instytut Statystyki i Demografii Kolegium Analiz.
Optymalizacja programów Open-Source
Jak mierzyć zróżnicowanie zjawiska?
Ekonometryczne modele nieliniowe
Teoria ekonometrii dla DSL
Sztuczne Sieci Neuronowe
Jednorównaniowy model regresji liniowej
[Nazwa projektu] Analiza zamknięcia
* PROCESÓW TECHNOLOGICZNYCH
MNK – podejście algebraiczne
Zapis prezentacji:

Seminarium magisterskie Zajęcia siódme – wykorzystać pełnię wiedzy...

Przykład motywujący

Problemy podstawowe  Porównywać podobne z podobnym  Nie tracić własności statystycznych  Rozumieć coś więcej niż „przeciętnie x”  Nie zależeć od „outlierów”

Metody tzw. odporne  Pierwszy rodzaj odporności – regresja z opcją robust Pomaga jeśli problem mało systematyczny Rodzaj FGLS (przy dużej próbie, pomoże na autokorelację, może też na niektóre formy heteroscedastyczności) Nie pomoże, jeśli problem dotyczy natury zjawiska (znaczna heterogeniczność)  Inny rodzaj odporności – tzw. metody odporne = nieparametryczne Dużo bardziej skomplikowane analitycznie Wymaga sporych mocy obliczeniowych Pozwala na bardzo dużą elastyczność => Koenker (i następni)

Jak to działa w STATA  Oszacowanie w medianie rozkładu y qreg y $in  Oszacowanie w dowolnych momentach rozkładu qreg y $in, quantile(q) gdzie q to dany percentyl rozkładu  Oszacowanie różnic w różnych momentach rozkładu iqreg y $in, quantile(.25.75) reps(100) + dodatkowo bootstrap

Output ze STATy

Podsumowanie  Przydatna metoda, bez szczególnej specyfiki …  … można sobie dowolnie „udziwnić” pytanie…  … dużo mocy obliczeniowej i dużo czasu  Nie rozwiąże problemów z heteroscedastycznością, endogenicznością, itp. – to zajrzenie wgłąb, ale jeśli zły model, wnioski nadal będą złe.