|
|
The 2020 Election In The United States: Beta Regression Versus Regression Quantiles
Kalina, Jan
The results of the presidential election in the United States in 2020 desire a detailed statistical analysis by advanced statistical tools, as they were much different from the majority of available prognoses as well as from the presented opinion polls. We perform regression modeling for explaining the election results by means of three demographic predictors for individual 50 states: weekly attendance at religious services, percentage of Afroamerican population, and population density. We compare the performance of beta regression with linear regression, while beta regression performs only slightly better in terms of predicting the response. Because the United States population is very heterogeneous and the regression models are heteroscedastic, we focus on regression quantiles in the linear regression model. Particularly, we develop an original quintile regression map, such graphical visualization allows to perform an interesting interpretation of the effect of the demographic predictors on the election outcome on the level of individual states.
|
|
|
Testing heteroscedasticity
Špaková, Mária ; Kalina, Jan (vedoucí práce) ; Zichová, Jitka (oponent)
Názov práce: Testování heteroskedasticity Autor: Mária Špaková Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedúci bakalárskej práce: RNDr. Jan Kalina Ph.D., Ústav informatiky AV ČR Abstrakt: Predložená práca sa zaoberá testovaním heteroskedasticity. Je rozdelená na štyri kapitoly, pričom prvé tri sa zaoberajú teóriou a posledná je venovaná praktickému testovaniu na konkrétnych dátach. V úvode teoretickej časti sú zhrnuté základné pojmy, poznatky a vzťahy týkajúce sa lineárnej regresie, regresného modelu a odhadu parametrov metódou najmenších štvorcov. Nasleduje časť venovaná heteroskedasticite, jej dôsledkom a riešeniu, spolu s popisom testov heteroskedasticity: Breuschov - Paganov, Goldfeldov - Quandtov a Whiteov. V praktickej časti práce sú aplikované popisované testy spolu s inými metódami na odhalenie heteroskedasticity na dáta v troch príkladoch: Výdaje vs. príjmy, HDP a Výdavky na potraviny. Cieľom práce je diskutovať o vyššie spomenutých testoch. V konkrétnych príkladoch sa okrem iného ukazuje, že testovanie heteroskedasticity môže viesť k rôznym výsledkom pre tie isté dáta, čo potvrdzujú i vzťahy uvedené v teoretickej časti. Pretože neexistuje optimálny test, který by mal za každých okolností lepšie vlastnosti než všetky ostatné testy, nie je možné jednoznačne doporučiť len jeden...
|
|
|
Various Approaches to Szroeter’s Test for Regression Quantiles
Kalina, Jan ; Peštová, B.
Regression quantiles represent an important tool for regression analysis popular in econometric applications, for example for the task of detecting heteroscedasticity in the data. Nevertheless, they need to be accompanied by diagnostic tools for verifying their assumptions. The paper is devoted to heteroscedasticity testing for regression quantiles, while their most important special case is commonly denoted as the regression median. Szroeter’s test, which is one of available heteroscedasticity tests for the least squares, is modified here for the regression median in three different ways: (1) asymptotic test based on the asymptotic representation for regression quantiles, (2) permutation test based on residuals, and (3) exact approximate test, which has a permutation character and represents an approximation to an exact test. All three approaches can be computed in a straightforward way and their principles can be extended also to other heteroscedasticity tests. The theoretical results are expected to be extended to other regression quantiles and mainly to multivariate quantiles.
|
|
|
Various Approaches to Szroeter’s Test for Regression Quantiles
Kalina, Jan ; Peštová, Barbora
Regression quantiles represent an important tool for regression analysis popular in econometric applications, for example for the task of detecting heteroscedasticity in the data. Nevertheless, they need to be accompanied by diagnostic tools for verifying their assumptions. The paper is devoted to heteroscedasticity testing for regression quantiles, while their most important special case is commonly denoted as the regression median. Szroeter’s test, which is one of available heteroscedasticity tests for the least squares, is modified here for the regression median in three different ways: (1) asymptotic test based on the asymptotic representation for regression quantiles, (2) permutation test based on residuals, and (3) exact approximate test, which has a permutation character and represents an approximation to an exact test. All three approaches can be computed in a straightforward way and their principles can be extended also to other heteroscedasticity tests. The theoretical results are expected to be extended to other regression quantiles and mainly to multivariate quantiles.
|
|
|
Exact Inference In Robust Econometrics under Heteroscedasticity
Kalina, Jan ; Peštová, B.
The paper is devoted to the least weighted squares estimator, which is one of highly robust estimators for the linear regression model. Novel permutation tests of heteroscedasticity are proposed. Also the asymptotic behavior of the permutation test statistics of the Goldfeld-Quandt and Breusch-Pagan tests is investigated. A numerical experiment on real economic data is presented, which also shows how to perform a robust prediction model under heteroscedasticity. Theoretical results may be simply extended to the context of multivariate quantiles
|
|
|
Exact Inference In Robust Econometrics under Heteroscedasticity
Kalina, Jan ; Peštová, Barbora
The paper is devoted to the least weighted squares estimator, which is one of highly robust estimators for the linear regression model. Novel permutation tests of heteroscedasticity are proposed. Also the asymptotic behavior of the permutation test statistics of the Goldfeld-Quandt and Breusch-Pagan tests is investigated. A numerical experiment on real economic data is presented, which also shows how to perform a robust prediction model under heteroscedasticity. Theoretical results may be simply extended to the context of multivariate quantiles
|
|
|
Testing heteroscedasticity
Špaková, Mária ; Kalina, Jan (vedoucí práce) ; Zichová, Jitka (oponent)
Názov práce: Testování heteroskedasticity Autor: Mária Špaková Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedúci bakalárskej práce: RNDr. Jan Kalina Ph.D., Ústav informatiky AV ČR Abstrakt: Predložená práca sa zaoberá testovaním heteroskedasticity. Je rozdelená na štyri kapitoly, pričom prvé tri sa zaoberajú teóriou a posledná je venovaná praktickému testovaniu na konkrétnych dátach. V úvode teoretickej časti sú zhrnuté základné pojmy, poznatky a vzťahy týkajúce sa lineárnej regresie, regresného modelu a odhadu parametrov metódou najmenších štvorcov. Nasleduje časť venovaná heteroskedasticite, jej dôsledkom a riešeniu, spolu s popisom testov heteroskedasticity: Breuschov - Paganov, Goldfeldov - Quandtov a Whiteov. V praktickej časti práce sú aplikované popisované testy spolu s inými metódami na odhalenie heteroskedasticity na dáta v troch príkladoch: Výdaje vs. príjmy, HDP a Výdavky na potraviny. Cieľom práce je diskutovať o vyššie spomenutých testoch. V konkrétnych príkladoch sa okrem iného ukazuje, že testovanie heteroskedasticity môže viesť k rôznym výsledkom pre tie isté dáta, čo potvrdzujú i vzťahy uvedené v teoretickej časti. Pretože neexistuje optimálny test, který by mal za každých okolností lepšie vlastnosti než všetky ostatné testy, nie je možné jednoznačne doporučiť len jeden...
|
|
| |
|
|
On Exact Heteroscedasticity Testing for Robust Regression
Kalina, Jan ; Peštová, Barbora
The paper is devoted to the least weighted squares estimator, which is one of highly robust estimators for the linear regression model. Novel permutation tests of heteroscedasticity are proposed. Also the asymptotic behavior of the permutation test statistics of the Goldfeld-Quandt and Breusch-Pagan tests is investigated. A numerical experiment on real economic data is presented, which also shows how to perform a robust prediction model under heteroscedasticity.
|
|
|
Modlování vývoje výše škodních událostí
Kantorová, Petra ; Zimmermann, Pavel (vedoucí práce) ; Hrevuš, Jan (oponent)
Tato diplomová práce je zaměřena na odhad výše škody a pravděpodobnosti neuzavření (nevyřízení) škody v určité fázi vypořádacího procesu pojišťovny. Změna výše škody představuje změnu fáze vypořádacího procesu. K modelování těchto změn je využito zobecněného lineárního modelu. Do této teorie patří i klasický lineární regresní model, který je její speciální případ, má však přísnější předpoklady. Zobecněný lineární model mimo jiné umožňuje zajímavým způsobem prostřednictvím sdruženého modelu řešit problém heteroskedasticity. V praktické části práce je tohoto modelu využito. Součástí teorie zobecněného lineárního modelu je i logistická regrese, která v této práci napomáhá k modelování pravděpodobnosti neuzavření škody. Výsledky modelů jsou prezentovány v grafické podobě, zejména pak grafy obsahující pravděpodobnosti, že hodnoty dané škody se budou nacházet v určitém intervalu.
|
host ::
RSS.