F Test um Signifikanz mehrerer Variablen gemeinsam zu testen

Modelle zur Korrelations- und Regressionsanalyse

Moderator: EDi

jogo
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Re: F Test um Signifikanz mehrerer Variablen gemeinsam zu testen

Beitrag von jogo »

Hallo Sandra,
Sandra hat geschrieben:
Do Jun 07, 2018 1:47 pm
Und noch eine Frage um Heteroskedastizität einzubeziehen verwende ich Newey-West Standardfehler, die ich aber in einer extra "Regression" schätze. coef(mein Modell)
Diese sind also nicht in dem lm Modell enthalten mit dem ich meine Hypothesen teste , ist das schlimm? bzw verzerrt das dann das Ergebnis?
bei Heteroskedastizität der Residuen ist der OLS-Schätzer immer noch unbiased; allerdings wird der Standardfehler des Schätzers als zu klein ausgewiesen.
https://de.wikipedia.org/wiki/Satz_von_Gau%C3%9F-Markow

Heteroskedastizität kann bei WLS (weighted least squares) berücksichtigt werden.

Gruß, Jörg

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EDi
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Registriert: Sa Okt 08, 2016 3:39 pm

Re: F Test um Signifikanz mehrerer Variablen gemeinsam zu testen

Beitrag von EDi »

jogo hat geschrieben:
Do Jun 07, 2018 2:36 pm
Hallo Sandra,
Sandra hat geschrieben:
Do Jun 07, 2018 1:47 pm
Und noch eine Frage um Heteroskedastizität einzubeziehen verwende ich Newey-West Standardfehler, die ich aber in einer extra "Regression" schätze. coef(mein Modell)
Diese sind also nicht in dem lm Modell enthalten mit dem ich meine Hypothesen teste , ist das schlimm? bzw verzerrt das dann das Ergebnis?
bei Heteroskedastizität der Residuen ist der OLS-Schätzer immer noch unbiased; allerdings wird der Standardfehler des Schätzers als zu klein ausgewiesen.
https://de.wikipedia.org/wiki/Satz_von_Gau%C3%9F-Markow

Heteroskedastizität kann bei WLS (weighted least squares) berücksichtigt werden.

Gruß, Jörg
Ich bevorzuge die Varianz direkt zu modellieren (z.b. via nlme::gls() oder local-scale models (mgcv:gauslss() oder gamlss))
Bitte immer ein reproduzierbares Minimalbeispiel angeben. Meinungen gehören mir und geben nicht die meines Brötchengebers wieder.

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