Regressie-analyse: een "externe" variabele fixeren

Moderators: ArcherBarry, Fuzzwood

Reageer
Berichten: 197

Regressie-analyse: een "externe" variabele fixeren

Beste forumleden,

Mijn doel is om de volgende sample regressiefunctie (SRF) zo goed mogelijk (BEU) te schatten:
\(Health_t = \beta_0 + \beta_1 elderly_t + \beta_2 doctors_t + \beta_3 alcohol_t + \beta_4 pol_t \)
Onze data bevat wel ook tijdsreeksgegevens van de variabele
\( education_t\)
die een positief effect heeft op de variable
\(doctors_t \)
Ik veronderstel dat het de bedoeling is dat we de invloed van
\( education_t\)
op
\(doctors_t \)
constant houden.

Hoe gaan we hiervoor te werk?

Als ik de regressie
\(Health_t = \beta_0 + \beta_2 doctors_t + \beta_5 education_t\)
in EViews laat uitvoeren dan is
\(\beta_2\)
het netto-effect van
\(doctors_t \)
op
\(Health_t\)


Hoe kom ik nu aan "netto-tijdsreeksgegevens" voor
\(doctors_t \)
, zodat ik deze
\(Health_t = \beta_0 + \beta_1 elderly_t + \beta_2 doctors_t + \beta_3 alcohol_t + \beta_4 pol_t \)
regressie kan laten uitvoeren.

beste groeten,

Re: Regressie-analyse: een "externe" variabele fixeren

Zijn alle variabelen bekend (in een tijdreeks) of is doctors(t) een variabele die je wilt berekenen uit de education(t)?

Berichten: 197

Re: Regressie-analyse: een "externe" variabele fixeren

Zijn alle variabelen bekend (in een tijdreeks) of is doctors(t) een variabele die je wilt berekenen uit de education(t)?


Ik heb de volledige tijdsreeks van zowel education(t) als als doctors(t), maar doctors(t) is de enige variabele die in mijn model mag zitten. Ik denk dat ik de tijdsreeks van education ook gegeven heb omdat ik die variabele haar invloed moet wegfilteren.

Re: Regressie-analyse: een "externe" variabele fixeren

Dat is echter theoretisch niet juist. De lineaire regressie gaat uit van het kleinste kwadraat van de resterende fout. Als bekend is dat één 'onafhankelijke' variabele afhankelijk is van een andere, dan mag je niet zomaar zeggen ik trek die ene van de afhankelijke variabele af (vermenigvuldigd met een factor natuurlijk), want dan kies je zelf al voor één coefficient van het model. Daardoor verander je de invloed van één van de onafhankelijke variabelen, en de coefficient daarvan is dus onjuist.

Als education(t) dus niet voor mag komen in het model, moet het ook helemaal niet worden verrekend. Je moet dan gewoon doctors(t) als onafhankelijke variabele nemen. Dat er een verband is met education mag gewoon weg worden gelaten, of in de zijlijn worden vermeld.

Berichten: 197

Re: Regressie-analyse: een "externe" variabele fixeren

bessie schreef:Dat is echter theoretisch niet juist. De lineaire regressie gaat uit van het kleinste kwadraat van de resterende fout. Als bekend is dat één 'onafhankelijke' variabele afhankelijk is van een andere, dan mag je niet zomaar zeggen ik trek die ene van de afhankelijke variabele af (vermenigvuldigd met een factor natuurlijk), want dan kies je zelf al voor één coefficient van het model. Daardoor verander je de invloed van één van de onafhankelijke variabelen, en de coefficient daarvan is dus onjuist.

Als education(t) dus niet voor mag komen in het model, moet het ook helemaal niet worden verrekend. Je moet dan gewoon doctors(t) als onafhankelijke variabele nemen. Dat er een verband is met education mag gewoon weg worden gelaten, of in de zijlijn worden vermeld.


oké, bedankt voor uw reactie!

Reageer