Metode & Økonometri BI V16

[Gudsbestebarn]

Jeg lurer på en ting her.

 

Vår 2014:

2) hvor stor andel av utvalget er kvinner: riktig svar er 53%. Dette finner vi i utvalgsgjennomsnittet til kvinner (løst i stata)

 

For caset vårt nå.

Så er utvalgsgjennomsnittene:

night: 0,369

morning: 0,168

day: 0,2118

evening: 0,25

 

Her er det 0,369 altså 36,9% på natten. som er det største tallet.  hva betyr dette? Kan vi få spm: hvor stor del av utvalget/ hvor stor del av klikkene er om natten? og da er svaret 36,9%? er det flest klikk på annonsen om natten, mellom 23 og 08? Det syns jeg i så fall er rart..! har noen forklaring på dette? er det jeg som tenker helt feil??

 

Du tenker helt riktig. Det ser man ved å legge sammen night, morning, day og evening. Jeg synes ikke det virker så rart. Folk sitter jo ofte på internett på kvelden, og vi ser at evening følger night med 25%, samt at morning er lavest med 16%. 

[Thomas Eh]

 

 

 

bruker man ikke robust på oppgave H og ser hvilke som er signifikante på 0,05 og deretter beregner ny modell på disse?

 

 

Det eneste jeg får opp er at impressions er signifikant. Stemmer det eller? 

 

 

Det står ikke noe om at vi trenger og bruke robuste standardfeil.... er ikke applymssg også er signifikant??

 

 

Nei kun impressions skal være signifikant. 

 

Hei,

Hvordan ser du det? Skal ikke alle t-verdier under -1,646 og over 1,646 lukes ut? Se t-fordeling tabell under df=1000 og Halesannsynlighet 0,05 (ettersom to-sidig t_alpha = 0,10 / 2)?

[Gudsbestebarn]

 

 

 

 

bruker man ikke robust på oppgave H og ser hvilke som er signifikante på 0,05 og deretter beregner ny modell på disse?

 

 

Det eneste jeg får opp er at impressions er signifikant. Stemmer det eller? 

 

 

Det står ikke noe om at vi trenger og bruke robuste standardfeil.... er ikke applymssg også er signifikant??

 

 

Nei kun impressions skal være signifikant. 

 

Hei,

Hvordan ser du det? Skal ikke alle t-verdier under -1,646 og over 1,646 lukes ut? Se t-fordeling tabell under df=1000 og Halesannsynlighet 0,05 (ettersom to-sidig t_alpha = 0,10 / 2)?

 

 

Man ser det ved at modell E er heteroskedastisk. Man må derfor kjøre modellen med robust standardfeil, noe som fører til at det bare er impressions som "overlever" testen. 

[emsaks]

Når man ønsker å se hvordan en null og alternativ hypotese ser ut, hvordan gjør man dette? For eksempel oppgave 23 på høst 2015. Tusen takk for alle svar? 

[Thomas Eh]

 

 

 

 

 

bruker man ikke robust på oppgave H og ser hvilke som er signifikante på 0,05 og deretter beregner ny modell på disse?

 

 

Det eneste jeg får opp er at impressions er signifikant. Stemmer det eller? 

 

 

Det står ikke noe om at vi trenger og bruke robuste standardfeil.... er ikke applymssg også er signifikant??

 

 

Nei kun impressions skal være signifikant. 

 

Hei,

Hvordan ser du det? Skal ikke alle t-verdier under -1,646 og over 1,646 lukes ut? Se t-fordeling tabell under df=1000 og Halesannsynlighet 0,05 (ettersom to-sidig t_alpha = 0,10 / 2)?

 

 

Man ser det ved at modell E er heteroskedastisk. Man må derfor kjøre modellen med robust standardfeil, noe som fører til at det bare er impressions som "overlever" testen. 

 

Så . . reg clicks impressions adsize master applymssg morning day evening, vce(robust) ?

[balame]

 

Jeg lurer på en ting her.

 

Vår 2014:

2) hvor stor andel av utvalget er kvinner: riktig svar er 53%. Dette finner vi i utvalgsgjennomsnittet til kvinner (løst i stata)

 

For caset vårt nå.

Så er utvalgsgjennomsnittene:

night: 0,369

morning: 0,168

day: 0,2118

evening: 0,25

 

Her er det 0,369 altså 36,9% på natten. som er det største tallet.  hva betyr dette? Kan vi få spm: hvor stor del av utvalget/ hvor stor del av klikkene er om natten? og da er svaret 36,9%? er det flest klikk på annonsen om natten, mellom 23 og 08? Det syns jeg i så fall er rart..! har noen forklaring på dette? er det jeg som tenker helt feil??

 

Du tenker helt riktig. Det ser man ved å legge sammen night, morning, day og evening. Jeg synes ikke det virker så rart. Folk sitter jo ofte på internett på kvelden, og vi ser at evening følger night med 25%, samt at morning er lavest med 16%. 

 

Det er sant, du sier noe der!

 

Jeg har også enda noe jeg har tenkt litt på. hvis vi ser på Case oppgave E.

De coef. som er negative. feks adsize, master, day, evening. Hvordan tolkes disse?

 

feks adsize: Har adsize en negativ virkning på antall klikk? Jo større adsize, jo mer "negativt" for antall klikk?

 

og master: om det er en masterstudent som ser annonsen er det negativt?

 

 

[viken1]

Høst 15, oppgave 8. Modell I testes mot modell F. Ser i fasiten at m=6, altså er det bare seks B-er som testes i nullhypotesen. Er det slik da at alle utenom pepsibefore testes, siden dette er den eneste signifikante variabelen, og dermed eneste variabel i modell I?

 

Med tanke på vår caseoppgave, om vi f. eks. blir bedt om teste H mot E, skal vi da teste alle variablene utenom impressions siden denne er den eneste variabelen i sluttmodellen til H?

 

Hva tenker dere? Håper dette gir noen mening!

[Thomas Eh]

 

 

 

 

 

 

bruker man ikke robust på oppgave H og ser hvilke som er signifikante på 0,05 og deretter beregner ny modell på disse?

 

 

Det eneste jeg får opp er at impressions er signifikant. Stemmer det eller? 

 

 

Det står ikke noe om at vi trenger og bruke robuste standardfeil.... er ikke applymssg også er signifikant??

 

 

Nei kun impressions skal være signifikant. 

 

Hei,

Hvordan ser du det? Skal ikke alle t-verdier under -1,646 og over 1,646 lukes ut? Se t-fordeling tabell under df=1000 og Halesannsynlighet 0,05 (ettersom to-sidig t_alpha = 0,10 / 2)?

 

 

Man ser det ved at modell E er heteroskedastisk. Man må derfor kjøre modellen med robust standardfeil, noe som fører til at det bare er impressions som "overlever" testen. 

 

Så . . reg clicks impressions adsize master applymssg morning day evening, vce(robust) ?

 

Ok, så robust er svaret på "bruk standardfeil av passende type". Jeg får:

Linear regression                               Number of obs     =      1,676

                                                F(7, 1668)        =      71.05

                                                Prob > F          =     0.0000

                                                R-squared         =     0.4582

                                                Root MSE          =     54.636

 

------------------------------------------------------------------------------

             |               Robust

      clicks |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

 impressions |   .1146526   .0133803     8.57   0.000     .0884086    .1408966

      adsize |  -.0001772   .0054629    -0.03   0.974    -.0108921    .0105377

      master |  -1.201904   1.030196    -1.17   0.244    -3.222518     .818709

   applymssg |   2.294225   1.790852     1.28   0.200    -1.218328    5.806778

     morning |   7.008633   5.239374     1.34   0.181    -3.267808    17.28507

         day |  -1.033108   2.615606    -0.39   0.693    -6.163325    4.097108

     evening |   -1.10865    2.30878    -0.48   0.631    -5.637062    3.419762

       _cons |  -2.147446   2.585656    -0.83   0.406     -7.21892    2.924027

Da ser vi jo at impressions er riktig.

[Gudsbestebarn]

 

 

Jeg lurer på en ting her.

 

Vår 2014:

2) hvor stor andel av utvalget er kvinner: riktig svar er 53%. Dette finner vi i utvalgsgjennomsnittet til kvinner (løst i stata)

 

For caset vårt nå.

Så er utvalgsgjennomsnittene:

night: 0,369

morning: 0,168

day: 0,2118

evening: 0,25

 

Her er det 0,369 altså 36,9% på natten. som er det største tallet.  hva betyr dette? Kan vi få spm: hvor stor del av utvalget/ hvor stor del av klikkene er om natten? og da er svaret 36,9%? er det flest klikk på annonsen om natten, mellom 23 og 08? Det syns jeg i så fall er rart..! har noen forklaring på dette? er det jeg som tenker helt feil??

 

Du tenker helt riktig. Det ser man ved å legge sammen night, morning, day og evening. Jeg synes ikke det virker så rart. Folk sitter jo ofte på internett på kvelden, og vi ser at evening følger night med 25%, samt at morning er lavest med 16%. 

 

Det er sant, du sier noe der!

 

Jeg har også enda noe jeg har tenkt litt på. hvis vi ser på Case oppgave E.

De coef. som er negative. feks adsize, master, day, evening. Hvordan tolkes disse?

 

feks adsize: Har adsize en negativ virkning på antall klikk? Jo større adsize, jo mer "negativt" for antall klikk?

 

og master: om det er en masterstudent som ser annonsen er det negativt?

 

 

 

 

Ja, det stemmer! Det er positivt at annonsen vises om morgenen, og følgende er det negativt på dagen og kvelden. Tolker det også som at "Søk da vel" er bedre enn "Vurder å starte". 

[Mister Magoo]

Økning i totalt antall clicks til annonsen for hver ekstra visning på for eksempel kvelden (evening):

 

For hver ekstra visning av annonsen på kvelden øker totalt antall clicks til annonsen med 3,8 klikk. Refererer til modell D 9). Har basert oppgaven utifra oppgave høst 14 7. 

Enig?

[Hassli]

Når det kommer til autokorrelasjon så er m antall orden ikke sant? Hvis det er 1 ordenskorrelasjon så er m = 1 og hvis det er er 2 ordenskorrelasjon så er m = 2 osv?

[balame]

Når det kommer til autokorrelasjon så er m antall orden ikke sant? Hvis det er 1 ordenskorrelasjon så er m = 1 og hvis det er er 2 ordenskorrelasjon så er m = 2 osv?

Det stemmer!

[katkat]

Kan noen hjelpe meg med oppgave 24 høst 2015?

[Hassli]

 

Når det kommer til autokorrelasjon så er m antall orden ikke sant? Hvis det er 1 ordenskorrelasjon så er m = 1 og hvis det er er 2 ordenskorrelasjon så er m = 2 osv?

Det stemmer!

Takker

[Anonym5600]

Kan noen hjelpe meg med oppgave 24 høst 2015?

Formel t-verdi=bi-ho-verdien/ se(b1)=( 180,2-100)/81,6=0,98

[Hassli]

Kan noen hjelpe meg med oppgave 24 høst 2015?

(180,2 -100)/81,6 = 0,9828

 

T = (b - H0 verdi)/ se(b)

[Aspmyra]

Jeg skjønner ikke helt de formlene til utvalgsgjennomsnitt, utvalgsvariansen, utvalgsstandardavvik, utvalgskovariansen og utvalgskorrelasjon. Kan noen enkelt forklare meg de? Helt sikkert enkelt for noen.

[balame]

 

 

 

Jeg lurer på en ting her.

 

Vår 2014:

2) hvor stor andel av utvalget er kvinner: riktig svar er 53%. Dette finner vi i utvalgsgjennomsnittet til kvinner (løst i stata)

 

For caset vårt nå.

Så er utvalgsgjennomsnittene:

night: 0,369

morning: 0,168

day: 0,2118

evening: 0,25

 

Her er det 0,369 altså 36,9% på natten. som er det største tallet.  hva betyr dette? Kan vi få spm: hvor stor del av utvalget/ hvor stor del av klikkene er om natten? og da er svaret 36,9%? er det flest klikk på annonsen om natten, mellom 23 og 08? Det syns jeg i så fall er rart..! har noen forklaring på dette? er det jeg som tenker helt feil??

 

Du tenker helt riktig. Det ser man ved å legge sammen night, morning, day og evening. Jeg synes ikke det virker så rart. Folk sitter jo ofte på internett på kvelden, og vi ser at evening følger night med 25%, samt at morning er lavest med 16%. 

 

Det er sant, du sier noe der!

 

Jeg har også enda noe jeg har tenkt litt på. hvis vi ser på Case oppgave E.

De coef. som er negative. feks adsize, master, day, evening. Hvordan tolkes disse?

 

feks adsize: Har adsize en negativ virkning på antall klikk? Jo større adsize, jo mer "negativt" for antall klikk?

 

og master: om det er en masterstudent som ser annonsen er det negativt?

 

 

 

 

Ja, det stemmer! Det er positivt at annonsen vises om morgenen, og følgende er det negativt på dagen og kvelden. Tolker det også som at "Søk da vel" er bedre enn "Vurder å starte". 

 

Men en liten kommentar til Case oppgave E. Her er det jo bare impressions som er signifikant, da betyr det vel at de andre variablene ikke har noen betydning for antall klikk??? :O nå blir jeg forvirra her.

[katkat]

 

Kan noen hjelpe meg med oppgave 24 høst 2015?

Formel t-verdi=bi-ho-verdien/ se(b1)=( 180,2-100)/81,6=0,98

 

Tusen takk

[Gudsbestebarn]

 

 

 

 

 

 

bruker man ikke robust på oppgave H og ser hvilke som er signifikante på 0,05 og deretter beregner ny modell på disse?

 

 

Det eneste jeg får opp er at impressions er signifikant. Stemmer det eller? 

 

 

Det står ikke noe om at vi trenger og bruke robuste standardfeil.... er ikke applymssg også er signifikant??

 

 

Nei kun impressions skal være signifikant. 

 

Hei,

Hvordan ser du det? Skal ikke alle t-verdier under -1,646 og over 1,646 lukes ut? Se t-fordeling tabell under df=1000 og Halesannsynlighet 0,05 (ettersom to-sidig t_alpha = 0,10 / 2)?

 

 

Man ser det ved at modell E er heteroskedastisk. Man må derfor kjøre modellen med robust standardfeil, noe som fører til at det bare er impressions som "overlever" testen. 

 

Så . . reg clicks impressions adsize master applymssg morning day evening, vce(robust) ?

 

 

Først: H: regress clicks impressions assize master applymssg morning day evening, vce(robust) level (90) 

Så: regress clicks impressions, vce(robust) level (90) 

Endret 22. mai 2016 av Gudsbestebarn