FTEST: o módulo Stata que compara dois modelos aninhados usando um ft-test ftest compara dois modelos aninhados estimados usando regredir e executa uma prova F para a hipótese nula de que a restrição implícita no modelo restrito se mantém. Por exemplo, se uma variável é deixada fora do modelo restrito, a restrição implícita é que o coeficiente para essa variável é igual a zero. Ftest é um comando de conveniência, tudo o que pode ser feito com o ftest pode ser feito com teste e produzirá exatamente os mesmos resultados. A diferença é que, com o teste, a restrição precisa ser explicitamente especificada, enquanto que com o ftest a restrição está implícita. Se você tiver problemas ao fazer o download de um arquivo, verifique se você possui o aplicativo apropriado para vê-lo primeiro. Em caso de problemas adicionais, leia a página de ajuda IDEAS. Observe que esses arquivos não estão no site IDEAS. Seja paciente porque os arquivos podem ser grandes. Componente de software fornecido pelo Departamento de Economia da Boston College em sua série de Componentes de Software Estatístico com o número S456944. Ao solicitar uma correção, mencione esse identificador de itens: RePEc: boc: bocode: s456944. Veja informações gerais sobre como corrigir o material no RePEc. Para questões técnicas relativas a este item, ou para corrigir seus autores, títulos, resumo, informações bibliográficas ou de download, entre em contato: (Christopher F Baum) Se você é o autor deste item e ainda não está registrado no RePEc, encorajamos você a fazê-lo aqui . Isso permite vincular seu perfil a este item. Ele também permite que você aceite citações em potencial para este item sobre o qual não temos certeza. Se as referências estiverem completamente ausentes, você pode adicioná-las usando este formulário. Se as referências completas listarem um item presente no RePEc, mas o sistema não o fez, você pode ajudar com este formulário. 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O teste t é testar se o parâmetro desconhecido na população é ou não igual a uma constante dada (em alguns casos, devemos testar se O coeficiente é igual a 0 em outras palavras, se a variável independente for individualmente significativa.) O teste F é para testar se um grupo ou não P de variáveis tem efeito sobre y, o que significa que devemos testar se essas variáveis são conjuntamente significativas. Olhando para os índices t para bavg, hrunsyr e rbisyr, podemos ver que nenhum deles é individualmente estatisticamente diferente de 0. No entanto, neste caso, não estamos interessados em seu significado individual em y, estamos interessados em seus Significado conjunto em y. (Suas proporções t individuais são pequenas talvez por causa da multicolinearidade). Portanto, precisamos realizar o teste F. SSR UR 183.186327 (SSR do Modelo Não Restrito) SSR R 198.311477 (SSR do Modelo Restrito) SSR significa Soma de Quadrados de Residuais. Residual é a diferença entre o y e o predicado y do modelo. Portanto, o menor SSR é, melhor o modelo é. A partir dos dados acima, podemos ver que depois de soltar o grupo de variáveis (bavg, hrunsyr e rbisyr), o SSR aumenta de 183 para 198. Que é cerca de 8.2. Portanto, podemos concluir que devemos manter essas 3 variáveis. Q. Número de restrição (o número de variáveis independentes é descartado). Nesse caso, q3. K. Número de variáveis independentes q: numerador graus de liberdade n-k-1: denominador graus de liberdade Para encontrar F crítico, podemos procurar a tabela F. Eu também encontrei um site conveniente para o valor crítico-F danielsoperstatcalccalc04.aspx. Podemos calcular F em STATA usando o comando test bavg hrunsyr brisyr Aqui está o resultado Nossa estatística F é 9.55. NOTA . Quando calculamos o teste F, precisamos garantir que nossos modelos irrestritos e restritos sejam do mesmo conjunto de observações. Podemos verificar observando o número de observações em cada modelo e certificando-se de que são iguais. Às vezes, existem valores em falta em nossos dados, portanto, pode haver menos observações no modelo irrestrito (uma vez que contamos mais variáveis) do que no modelo restrito (usando menos variáveis). No nosso exemplo, nossas observações são 353 para modelos irrestritos e restritos. Se o número de observações difere, devemos reavaliar o modelo restrito (os modelos depois de cair algumas variáveis) usando as mesmas observações utilizadas para estimar o modelo irrestrito (o modelo original). De volta ao nosso exemplo, se nossas observações fossem diferentes nos dois modelos. Nós gostaríamos. Significa se Bavg não está faltando. . Significa se bavg, hrunsyr, rbisyr TODOS não estão faltando (observe o sinal do amplificador). Isso significa que mesmo se um valor de uma das duas variáveis estiver faltando, a STATA não levará essa observação em consideração ao gerar a regressão. Existe um caso especial de F-test que queremos testar o significado geral de um modelo. Em outras palavras, queremos saber se o modelo de regressão é útil. Ou precisamos descartar e considerar outras variáveis. No entanto, isso raramente é o caso. Esta foi uma publicação tão dolorosa e longa. Tem tantas fórmulas que tive que fazer no Microsoft Words e depois convertê-lo em várias imagens8230. Espero ter sentido, no entanto. ) Let8217s apenas tenha em mente que o teste F é para significado conjunto. Isso significa que queremos ver se um grupo de variáveis deve ou não ser mantido no modelo. Além disso, ao contrário da distribuição t (curva em forma de sino), a distribuição de F é inclinada para a direita, com o menor valor é 0. Portanto, rejeitaremos a hipótese nula se a estatística F (da fórmula) for maior do que a F-F crítica (Da tabela F).
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