タグ付けされた質問 「statistics」

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政策不変ではないのに、なぜ経験的マクロ経済モデルを使用するのか(ルーカス批評)?
高い確率で、この質問は重複しており、コミュニティに既にあるものを見つけようとしましたが、失敗しました。 ルーカス批評によれば、より一般的な用語では、経験的マクロ経済モデルの問題は、それらが政策変更に不変ではないことであり、したがって、それらから政策結論を引き出すことはできません。 私の質問は、なぜそれらをまだ使用するのですか? 任意の助けをいただければ幸いです。

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前の研究者は、単に統計上の誤りのためにホットハンドを検出できませんでしたか?
多くのバスケットボールファン/プレーヤーは、連続していくつかのショットを行った場合、次のショットが入る可能性が高いと考えています。これはホットハンドと呼ばれることもあります。 Gilovich、Mallone、Tversky(1985)から(私が思うに)、これは実際には誤fallであることが「示された」。連続して複数のショットが入ったとしても、次のショットは、平均的な撮影の割合が指示するよりも入る可能性は高くありません。 Miller and Sanjurjo(2015)は、ホットハンドは実際に存在し、以前の研究者はかなり基本的な統計的誤acyの餌食になったと主張しています。彼らの議論は次のようなものです。 コインを4回裏返します。HがHに続く確率を計算します。いくつかの例を挙げると、HHTTは確率1 /2、HTHTは確率0/2、TTHHは確率0/1 1 / 1、TTTTとTTTHはともにNAです。 MillerとSanjurjoのパンチラインは、この確率の期待値が0.5ではなく、0.4であることです。そして、以前の研究者が犯したエラーは、この確率の期待値が0.5であると誤って仮定することでした。たとえば、これらの以前の研究者が上記のコインフリッピング実験を実施し、平均確率が0.497であるとわかった場合、実際にはホットハンド(0.5と有意な差はない)の証拠はないと結論付けました。ホットハンドの強力な証拠(0.4とは大きく異なる)。 私の質問はこれです。ミラーとサンジュルホは、以前の研究者がこのミスのためにホットハンドを検出できなかったのは正しいのですか?私はこれについて1、2枚の論文を読み飛ばしただけなので、この文献をよりよく知っているだろう誰かから確認を求めていました。これは、30年以上続いた驚くほど愚かなエラーのようです。

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ミスバスターズ-時間と満足度スコアに基づいて最適な搭乗戦略を決定
ほとんどの航空会社は、飛行機の後方から出発し、(優先クラスと乗客に搭乗した後)前方に向かって旅客に搭乗します。 で怪しい伝説のエピソード、アダムとジェイミーは、搭乗戦略は、ほとんどの航空会社が好むという神話をテストした前後に、少なくとも効率的です。 神話は確認され、これらは結果でした: ランダムなし席の戦略は、続いて、最速でWILMAストレート戦略。ただし、ランダム席なし戦略では、満足度スコアが最も低くなります。 最高の満足度スコアは、4番目に速いにもかかわらず、逆ピラミッド戦略によって与えられます。 与えられた時間と満足度のスコアのみに基づいて最適な搭乗戦略をどのように決定しますか(予想される通路や座席の干渉の計算などの高度なものは含みません)? 時間を秒に変換し、それを満足度スコアで乗算する以外は、どのような単位変換も考えられないようです。これは、時間と満足度の積を最大化しようとしているようなものです。 f(t 、s )= t sf(t、s)=tsf(t,s) = ts これを行うことの利点または欠点のいくつかは何ですか? 1つの欠点は、時間と満足度スコアの積によるランキングが、満足度スコアによる同じランキングを与えることです。 他に何ができるでしょうか?頭に浮かぶのは製品だけなので、おそらく次のようなものを最大化するかもしれません。 f(t 、s )= t2sf(t、s)=t2sf(t,s) = t^2s f(t 、s )= t s1 / 2(ランダムな席なしを排除)f(t、s)=ts1/2(ランダムな席なしを排除)f(t,s) = ts^{1/2} \text{(eliminating random no seats)} f(t 、s )= t (s − sa v e)f(t、s)=t(s−save)f(t,s) = t(s-s_{ave}) 時間と満足度のスコアをお金などの単位に関連付ける必要があると思います。それで、搭乗時間とコストの間にいくつかの関係(たとえば、線形回帰による線形関係)を見つけ、次に今日の搭乗の満足度スコアと来月のフライトからの収益の関係を見つける必要がありますか? それはそのようなものでなければなりませんか? 私はzスコアか何かを提案されたので、標準化を試みたと思います: …

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P値ハッキング
P値ハッキングは、データ生成プロセスではノイズであり、真ではない「0.05」以下の「偽陽性」、つまりp値が得られるまで、さまざまな結果と仕様を調べる「技術」です。 サイズNNNの処理グループとサイズMMM、 KKK結果変数のコントロールグループがあり、pのp値をターゲットにしているとしppp:少なくとも1つの偽陽性の有意な結果が有意になる前確率を計算するにはどうすればよいですか?下でppp? KKK特性は独立して正規分布していると仮定でき、それが大幅に単純化された場合、M= NM=NM=Nます。

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Swanson and Williams(2014):ベース期間の応答を1つに制限
Swanson and Williams(AER 2014)のように結果を複製したいと思います:「中期および長期金利に対するゼロ下限の効果の測定」 https://www.aeaweb.org/articles?id= 10.1257 / aer.104.10.3154。 ただし、式(9)(p。11)の仕様がわかりません 紙です。「とは、各暦年で異なる値を取ることができるスカラーです」 indexex日とは収量のシャンン、は一連のマクロ経済データです。彼らが書きました γ τ iが δ τ I I T Δ Y T X TをΔ Yt= γτ私+ δτ私β Xt+ εtΔyt=γτi+δτiβXt+εt\Delta y_{t} = \gamma^{\tau_{i}}+ \delta^{\tau_{i}}\boldsymbol \beta \boldsymbol X_{t}+\varepsilon_{t}γτ私γτi\gamma^{\tau_{i}}δτ私δτi \delta^{\tau_{i}}私iitttΔ YtΔyt\Delta y_{t}バツtXt\boldsymbol X_{t} 「を正規化して、1990〜2000年の平均値を統一します...」δτ私δτi\delta^{\tau_{i}} 係数の平均値が1であることはどういう意味ですか?それは単に設定意味するかもしれません、 ...?、δ τ 1991 = 1 δ τ 2000 …

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消費者物価指数(CPI)の重みの再評価
これは非常に些細な質問かもしれませんが、これに対する非常に有用な答えを見つけることができないようです。 問題: ある方法で、様々な家庭用品の重み消費者物価指数(CPI)バスケットは決め彼らは、すなわち、どのようにされている再評価毎年?手動または自動で行われますか? 手動で行う場合、重みが世帯内のその品目の一般的な平均消費量を表すことをどのように確認できますか(つまり、統計的または数学的な方法)。それ以外の場合 、自動的に行われる場合、重みの精度を確保するために使用される戦略(つまり、どのようなアルゴリズムまたはデータ構造)が使用されます。

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統計的差別対味に基づく差別
差別の経済学に関する文献の進歩を考えると。二分法の味に基づくVS統計的差別を依然として信じる理由は何ですか。最初の理論は、差別された労働者の生産性に関する情報が差別係数(基本的には単なるスケーリング係数)によって重み付けされる統計的差別の特定のケースに過ぎないと思います。2種類の差別を解く試みは無意味です。または?

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グループ内の独立変数と相関するグループレベルのランダム効果
StackExchangeコミュニティ各位、 質問: たとえば、Wikipediaによると、ランダム効果モデルは、「個々の特定の効果は独立変数と無相関である」と仮定しています。 共有の脆弱性モデル(下記参照)のコンテキストでは、グループレベルで変化する制御変数をグループレベルの脆弱性と相関させてはならないことを意味します。しかし: 質問:グループ内で変化する変数は、グループレベルの脆弱性と相関させることができますか? 例:想像してみてください 1つは、兄弟が最終学歴に達するまでの時間をモデル化することです。 制御変数には、各種の最終学位(BSc、MScなど)のダミー変数が含まれます。 兄弟レベルで共有されている脆弱性は、兄弟レベルの速度、すなわち、学位をより速く終了する傾向を表します また、自分の教育をより速いペースで実行する人は、より高いレベルの教育を継続する傾向があることも想像してください。より速い家族は、より高い学位の間で過剰に代表されるでしょう。したがって、研究者は兄弟レベルの速度を修正したいと考えています。しかし同時に、学位ダミーは虚弱と相関します。 そのような場合、共有脆弱モデルは有効でしょうか?モデルは、最終学位の種類と完了までの時間との関連を正しく推定しますか? バックグラウンド: 共有の脆弱モデルを推定したいと思います(これらの講義ノートを参照してください。このドキュメントの以下の図を参照)。これは、グループ間で観測されていない不均一性が、各グループに共通のいわゆる共有ランダム効果としてモデル化されるランダム効果生存分析モデルです。次の形式を取ります。 h(tij)=h0(t)exp(β′xij+φ′wi)h(tij)=h0(t)exp⁡(β′xij+φ′wi)h(t_{ij})=h_0(t)\exp(\beta' \mathbf x_{ij} + \varphi'w_i) h(tij)h(tij)h(t_{ij})iiijjjttth0h0h_0xijxij\mathbf x_{ij}iiiwiwiw_i wiwiw_i 私の質問が理にかなっていて、あなたの答えを聞くのを楽しみにしています。

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個人所得のモデル化に推奨される特定の分布はありますか?
私は統計学者であり、同僚は時々収入データを扱っていますが、通常は任意のカットオフを適用してロジスティック回帰を行います。 有効なサポート分布には無限の範囲があることは知っていますが、特に経済理論(またはおそらく経験的成功)によってサポートされている何かがあるかどうかを知りたいです。

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経済活動の分野ごとの付加価値
経済活動による付加価値の円グラフを作成しようとしています(gdpの%)。製造業、農業、産業、サービスの4つのセクターのそれぞれに世界銀行のデータを使用しようとしています。http://data.worldbank.org/indicator/NV.IND.TOTL.ZS?display = defaultですが、驚くべきことにこれらの各セクターの割合の割合は、1つの国で合計すると100ではなく120になります。なぜですか?

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この状況での価格は外因性ですか、内因性ですか?
私の供給関数はです。私の需要関数はQ = c + uです。両方の方程式のエラー項uは、平均がゼロで分散が一定の相互にランダムなランダム変数です。私の質問は、需要曲線は一定であるため、価格は内生的または外生的変数ですか?Q = a + b P+ あなたQ=a+bP+uQ = a + bP + uQ = c + uQ=c+uQ = c + uあなたはuu
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