FTEST: Stata-Modul, das zwei verschachtelte Modelle mit einem F-Test vergleicht, vergleicht zwei verschachtelte Modelle, die mit Regress geschätzt werden, und führt einen F-Test für die Nullhypothese durch, dass die Einschränkung im beschränkten Modell impliziert. Wenn beispielsweise eine Variable aus dem eingeschränkten Modell herausgelassen wird, ist die implizite Einschränkung, dass der Koeffizient für diese Variable gleich Null ist. Ftest ist ein Komfort Befehl alles, was mit ftest getan werden kann getan werden, mit Test, und es wird genau die gleichen Ergebnisse zu produzieren. Der Unterschied besteht darin, dass beim Test die Bedingung explizit spezifiziert werden muss, während bei ftest die Constraint implizit ist. Wenn Sie Probleme beim Herunterladen einer Datei haben, überprüfen Sie, ob Sie die richtige Anwendung haben, um sie zuerst anzuzeigen. Bei weiteren Problemen lesen Sie bitte die IDEAS-Hilfeseite. Beachten Sie, dass diese Dateien nicht auf der IDEAS-Website sind. Bitte haben Sie Geduld, da die Dateien groß sein können. Software-Komponente von Boston College Department of Economics in seiner Serie statistische Software-Komponenten mit der Nummer S456944 zur Verfügung gestellt. Wenn Sie eine Korrektur anfordern, erwähnen Sie bitte die folgenden Punkte: RePEc: boc: bocode: s456944. Siehe allgemeine Informationen zur Korrektur von Material in RePEc. Für technische Fragen zu diesem Artikel oder zur Korrektur von Autoren, Titeln, Abstracts, Bibliographien oder Download-Informationen wenden Sie sich an: (Christopher F Baum) Wenn Sie diesen Artikel verfasst haben und noch nicht bei RePEc registriert sind, empfehlen wir Ihnen, es hier zu tun . Dadurch können Sie Ihr Profil mit diesem Element verknüpfen. Es erlaubt Ihnen auch, potenzielle Zitate zu diesem Punkt zu akzeptieren, dass wir uns unsicher sind. Wenn Referenzen vollständig fehlen, können Sie sie über dieses Formular hinzufügen. 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Der F-Test soll testen, ob eine Gruppe von Variablen eine Auswirkung auf y hat oder nicht, was bedeutet, dass wir testen müssen, ob diese Variablen gemeinsam signifikant sind . Betrachtet man die t-Verhältnisse für bavg, hrunsyr und rbisyr, so können wir sehen, dass keine von ihnen individuell statistisch von 0 verschieden ist. In diesem Fall interessieren wir uns aber nicht für ihre individuelle Bedeutung auf y, wir interessieren uns für sie Gemeinsame Bedeutung auf y. (Ihre individuellen t-Verhältnisse sind klein, vielleicht wegen der Multicollinearität.) Daher müssen wir den F-Test durchführen. SSR UR 183.186327 (SSR des uneingeschränkten Modells) SSR R 198.311477 (SSR des eingeschränkten Modells) SSR steht für Summe der Quadrate von Residuen. Residual ist die Differenz zwischen dem tatsächlichen y und dem vorhergesagten y aus dem Modell. Je kleiner SSR ist, desto besser ist das Modell. Aus den obigen Daten können wir sehen, dass nach dem Ablegen der Variablengruppe (bavg, hrunsyr und rbisyr) SSR von 183 auf 198 ansteigt. Was etwa 8,2 beträgt. Daher können wir schließen, dass wir diese 3 Variablen halten sollten. Q. Anzahl der Restriktionen (die Anzahl der unabhängigen Variablen werden gelöscht). In diesem Fall q3. K. Anzahl der unabhängigen Variablen q: Numerator Freiheitsgrade n-k-1: Nenner Freiheitsgrade Um das Kritische F zu finden, können wir die F-Tabelle nachschlagen. Ich habe auch eine bequeme Website für kritische-F-Wert danielsoperstatcalccalc04.aspx gefunden. Wir können F in STATA berechnen, indem wir den Befehl test bavg hrunsyr brisyr verwenden. Hier ist die Ausgabe Unsere F-Statistik ist 9.55. HINWEIS . Wenn wir F-Test berechnen, müssen wir sicherstellen, dass unsere uneingeschränkten und eingeschränkten Modelle aus demselben Beobachtungssatz stammen. Wir können überprüfen, indem wir die Anzahl der Beobachtungen in jedem Modell und stellen Sie sicher, sie sind die gleichen. Manchmal fehlen in unseren Daten fehlende Werte, so dass im unbeschränkten Modell (da wir mehr Variablen berücksichtigen) weniger Beobachtungen vorliegen als im eingeschränkten Modell (unter Verwendung weniger Variablen). In unserem Beispiel sind unsere Beobachtungen 353 für unbeschränkte und eingeschränkte Modelle. Wenn die Anzahl der Beobachtungen unterschiedlich ist, müssen wir das eingeschränkte Modell (die Modelle nach dem Absetzen einiger Variablen) unter Verwendung der gleichen Beobachtungen, die zur Abschätzung des unbeschränkten Modells (des ursprünglichen Modells) verwendet wurden, neu einschätzen. Zurück zu unserem Beispiel, wenn unsere Beobachtungen in den beiden Modellen unterschiedlich waren. wir würden . Bedeutet, wenn bavg nicht fehlt. . Bedeutet, wenn bavg, hrunsyr, rbisyr sind alle nicht fehlen (beachten Sie die Amp-Zeichen). Das heißt, auch wenn ein Wert einer Variablen fehlt, wird STATA diese Beobachtung bei der Generierung der Regression nicht berücksichtigen. Es gibt einen speziellen Fall von F-Test, dass wir die Gesamt-Signifikanz eines Modells testen wollen. Mit anderen Worten, wir wollen wissen, ob das Regressionsmodell überhaupt sinnvoll ist. Oder wir müssten es auswerfen und andere Variablen berücksichtigen. Dies ist jedoch selten der Fall. Das war so ein schmerzhafter und langwieriger Posten. Es hat so viele Formeln, die ich hatte es in Microsoft Words zu tun und dann wandeln es in mehrere Bilder8230. Ich hoffe, ich habe Sinn, though. ) Let8217s nur im Hinterkopf behalten, dass die F-Test für gemeinsame Bedeutung ist. Das heißt, wir wollen sehen, ob eine Gruppe von Variablen im Modell gehalten werden soll oder nicht. Im Gegensatz zu der t-Verteilung (Glockenkurve) ist die F-Verteilung nach rechts verschoben, wobei der kleinste Wert 0 ist. Daher würden wir die Nullhypothese zurückweisen, wenn die F-Statistik (aus der Formel) größer als kritisch-F ist (Aus der Tabelle F).
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