Econometria 9

Esercizio 5

1. B4 = ?

   B4 è il coefficiente di 'perna', cioè la frazione di processi che hanno portato a una condanna; B4 è condotto negativamente con 'ann 86', cioè ha un effetto negativo. B4 rappresenta la frazione di processi, cioè che l'indagine è stata smontata nel 1986, cioè 'ann 86'; come si riflette tra una e la frazione che hanno portato alla condanna (con variancia)

   P{y = 1/pernv = 0, tattima = 0, ptima = 0, permp 86 = 0} 0,446015 44,68%

   Dimostrare l'importanza, l'importanza e l'oggettività M di questo modello verso probabilità. Dove [tra 0 e 1] per esempio

   ln{y = 1 /pernv = 0, tattima = 0, ptima 86 = 0, permp 86 = 0} = O(-0,101999) = -0,539804602

   Er{_y^ = 1| x_s} = -0,101999-0,540647x0,357487+0,0480227x0,632294(-0,600656866)x0,838-52-0,1822394x0,138456-0,131658x2,139003-0,101999-0,1033414+0,011964-0,1005050-0,103029-0,307002 = -0,623208

   Ø(-0,623208) = 1-0,7324 = 0,2676

1. BA = ?

   B1 è coefficiente di "pensa", cioè la frazione di promossi dall'anno portato 1, sui nuovi candidati. B1 è condotto negativamente con "anno 86", cioè ha un effetto negativo. BA importante la alea di successo, cioè che l'individuo, essendo promosso dall'anno portato - data l'alea, ha superato (v.a. normale)

2. P{y_i=1/anno=0, lastime=0, prime=0, sempr.86=0} = 0,446615 → 44,06%

3. Dimostrare la linearità verosimiglianza logistica M. ai modelli recti di probabilità. Base tra 0 e PL.

4. P{y_i=1 / anno=0, lastime=0, prime 86=0, sempr 86=0}= Φ(-0,101999) = λ ∼ 0,5398 ∼ 0,4602

5. Φ(-0,623208) = 1-0,7324=0,2676

6. r = { y ≠ 1 | x }= -0,31923 - 0,131658Φ(0,845862) = 1 - 0,7995 = 0,2005

   Prima della Δ di "piero86"

   0,2676Δ = 0,2005 - 0,2676 = -0,0671

   La probabilità diminuire di 0,0671 essere arrestato

7. Prima della Δ di "piero86"

   0,2676

   r = { y ≠ 1 | x }= -0,31923 - 0,131658Φ(-0,450888) = 1 - 0,6736 = 0,3264

   Δ = 0,3264 - 0,2676 = 0,0588

   La probabilità di essere aumentata di 0,0588

Esercizio 6

1. Stima dell'effetto marginale di un aumento delle prime sulle Pr{y=1/DTIME=2÷3}:

   d_y/d_x = 0,07(y=AUTO)(x=DIME)

   Pr{y=1|x}=0,484495+0,0403099x9,10=1,124615

   Pr{y=1|x}=0,484495+0,0403099x5,2=0,851109

   Pr{y=0|x}=0,484495+0,0703099x8,12=0,131822

   Pr{y=0|x}=0,484495+0,0403099x1,70=0,1365268

   Pr{y=0|x}=0,484495+0,0403099x5,15=0,122699

   Pr{y=0|x}=0,484495+0,0403099x9,07=0,152916

   Non paro tutte calmalorie sa chella - e >1non hannoe lleno

   *Pr{y=1|x=2}=* 0,3

   Effetto marginale

   Pr{y=1|x=3}=-0,0644338+0,3*3=0,109

   Pr{y=1|x=2}=-0,0644338+0,3*2=^((0,5355))