Quale approccio alla stima dei modelli di fattori fondamentali è migliore, i fattori cross-sectional (non osservabili) o i fattori time-series (osservabili)?
Come capire se una variabile e endogena?
Una variabile si dice endogena quando è correlata con u. Una variabile si dice esogena quando non è correlata con u. Nota storica: “Endogeno” letteralmente significa “determinate nell’ambito di un sistema,” cioè, una variabile determinata congiuntamente con Y, cioè, una variabile soggetta a causalità simultanea.
Cosa sono gli effetti fissi?
αi è il termine che indica una costante caratteristica di ogni unità statistica i, che tiene conto dell’effetto sulla variabile dipendente di un insieme di variabili non osservate costanti nel tempo. Generalmente, αi viene anche chiamato unobserved factors o effetto fisso o eterogeneità non osservata.
Come interpretare la regressione lineare?
I valori positivi indicano l’esistenza di una correlazione lineare positiva; i valori negativi indicano una correlazione negativa; il valore 0 indica assenza di correlazione. Ecco alcuni esempi di interpretazione di un diagramma di regressione lineare.
Come si definisce l Eteroschedasticità?
eteroschedasticità Una famiglia di variabili aleatorie {Yi} si dice eteroschedastica se le sue componenti non hanno tutte la stessa varianza. Il concetto di e. si contrappone a quello di omoschedasticità (➔).
Che significa il termine endogeno?
ἐνδογενής «nato in casa, indigeno»]. – 1. In genere, che nasce, che ha origine nell’interno (contrapp. a esogeno): fonti e.
Come capire se c’è Eteroschedasticità?
L’eteroschedasticità è, in statistica, quando gli errori non sono costanti in tutto il campione. Il termine è contrario all’omoschedasticità. In altre parole, nei modelli di regressione lineare si dice che si ha eteroschedasticità quando la varianza degli errori non è la stessa in tutte le osservazioni fatte.
Quando il test di Levene è significativo?
Se il valore p risultante del test Levene è inferiore a un livello di significatività (tipicamente 0,05), è improbabile che le differenze ottenute nelle varianze del campione si siano verificate sulla base di un campionamento casuale di una popolazione con varianze uguali.
Come si indica la dimensione dell’effetto?
Una misura comune dell’effect size è il cosiddetto effect size di Cohen: d = (m1-m2)/σ Dove m1 e m2 sono le medie della variabile nelle due popolazioni a confronto e σ la deviazione standard della variabile.
Quando si usa la manova?
Quando dovrei usare Manova? L’analisi della varianza multivariata unidirezionale (MANOVA unidirezionale) viene utilizzata per determinare se ci sono differenze tra gruppi indipendenti su più di una variabile dipendente continua.
Quando si usa il test di Fisher?
Il test permette di verificare se le differente tra i dati possono essere dovute al caso; nell’eventualità in cui il test dimostri che non possono essere frutto del caso si parla di ‘significatività statistica’. Viene utilizzato in situazioni in cui sono presenti due variabili nominali dicotomiche e campioni piccoli.
Quando usare t-test o ANOVA?
C’è una sottile linea di demarcazione tra t–test e ANOVA, vale a dire quando la popolazione media di due soli gruppi deve essere confrontata, il t–test viene utilizzato, ma quando si devono confrontare le medie di più di due gruppi, ANOVA è preferito.
Perché si chiama T di student?
La distribuzione venne descritta nel 1908 da William Sealy Gosset, che pubblicò il suo risultato sotto lo pseudonimo “Student” perché la fabbrica di birra Guinness presso la quale era impiegato vietava ai propri dipendenti di pubblicare articoli affinché questi non divulgassero segreti di produzione.
Quando due campioni sono indipendenti?
Possiamo testare una ipotesi riguardante due campioni indipendenti (nel qual caso i campioni non si influenzano reciprocamente) oppure due campioni dipendenti, laddove i campioni sono interrelati.
Quando usare Mann Whitney test?
Questo test viene utilizzato per effettuare confronti sulle mediane di due sottogruppi di osservazioni, per una variabile di tipo Ordinale o Scala. Il test di Mann–Whitney costituisce quindi la controparte non parametrica del t-test a campioni indipendenti.
Quando il t test è significativo?
se la statistica t è maggiore del valore critico, la differenza può dirsi significativa. Se la statistica t è inferiore, allora i due valori sono, statisticamente parlando, indistinguibili.
Quando usare Anova a due vie?
ANOVA sta per analisi della varianza e test per differenze negli effetti di variabili indipendenti su una variabile dipendente. Un test ANOVA a due vie è un test statistico utilizzato per determinare l’effetto di due variabili predittive nominali su una variabile di risultato continuo.