Violazione Delle Ipotesi Del MLC

Question 1

A.1 - Eteroschedasticità degli errori

Question 2

A.2 - Eteroschedasticità degli errori: matrici di varianze-covarianze

Question 3

A.3 - Proprietà degli stimatori con errori eteroschedastici: Correttezza

Question 4

A. 4 - Proprietà degli stimatori con errori eteroschedastici: Efficienza

Question 5

A.5 – Impatto dell’eteroschedasticità sulla regione di rifiuto

Question 6

A.6/7 - Come si individua l’eteroschedasticità: Analisi grafiche

Question 7

A.8 - Come si individua l’eteroschedasticità: Test

Question 8

A.9 - Autocorrelazione tra errori

Question 9

A. 10 - Autocorrelazione tra errori: Matrici di varianza-covarianza

Question 10

A.11 – Autocorrelazione positiva e negativa

Question 11

A.12 – Autocorrelazione di grado superiore al 1°

Question 12

A.13 – Proprietà degli stimatori con errori correlati: Correttezza

Question 13

A. 14 – Proprietà degli stimatori con errori correlati: Efficienza

Question 14

A.15 – Impatto della correlazione sulla regione di rifiuto

Question 15

A .16/17 - Come si individua l’autocorrelazione: Analisi grafiche

Question 16

A .18 – Statistica di Durbin-Watson

Question 17

A.19 - Come si individua l’autocorrelazione: Test di Durbin-Watson

Question 18

A .20- Grafico di Durbin-Watson

Question 19

A.21 – Modello WLS: Trasformazione errori eteroschedastici

Question 20

A.22 – Modello WLS: Errori eteroschedastici e incorrelati

Question 21

A.23/24 – Modello GLS: Errori omoschedastici e correlati

Question 22

A. 25 – Modello GLS: Errori omoschedastici e correlati

Question 23

A. 26 – Modello GLS generale: Trasformazione errori eteroschedastici e incorrelati

Question 24

A.27 – Modello GLS generale: Errori eteroschedastici e incorrelati

Question 25

A. 28 – Modello GLS generale: Stime

Question 26

A.29 – Modello GLS generale: Correttezza dello stimatore

Question 27

A. 30 – Modello GLS generale: Efficienza dello stimatore

Question 28

A.31 – Multicollinearità

Question 29

A. 32 – Multicollinearità: Conseguenze

Question 30

A. 33 – Come si individua la multicollinearità: Matrice di correlazione e indice di tolleranza

Question 31

A.34 – Come si individua la multicollinearità: Varianza multifattoriale

Question 32

A.35 – Non linearità

Question 33

A. 36 – Come si individua la non linearità: Test grafici

Question 34

A.37 – Modelli non lineari

Question 35

A. 38 – Scelta tra modelli lineari e non lineari

Question 36

A.39 – Modelli intrinsecamente non lineari

Question 37

A.40 – Modelli linearizzabili nei parametri

Question 38

A.41 – Modelli linearizzabili nelle variabili

Question 39

A. 42 – Funzioni linearizzabili più comuni

Question 40

A.43 – Funzioni polinomiali linearizzabili nelle variabili

Question 41

A.44 – Funzioni logaritmiche

Question 42

A.45 - Modello Linear-Log

Question 43

A.46 - Modello Log-Linear

Question 44

A.47 - Modello Log-Log

Question 45

A.48 - Trasformazioni non lineari: sintesi

Question 46

A.49 - Non normalità

Question 47

A.50 - Non normalità: conseguenze

Question 48

A.51 - Non normalità: proprietà degli stimatori

Question 49

A.52 - Come si individua la non normalità: indici

Question 50

A.53 - Come si individua la non normalità: test grafici

Question 51

A.54 - Come si individua la non normalità: P-P plot

Question 52

A.55 - Come si individua la non normalità: Test di Shapiro-Wilk

Question 53

A.56 - Come si individua la non normalità: Test di Kolmogorov-Smirnov

Question 54

A.57 - Come si individua la non normalità: Test di asimmetria

Question 55

A.58 - Come si individua la non normalità: Test di curtosi

Question 56

A.59 - Soluzione alla violazione della normalità dei residui

Question 57

A.60 - Valori anomali e outliers

Question 58

A.61 - Come si individuano gli outlier: Test grafici

Question 59

A.62 - Scatter plot: dispersione

Question 60

A.63 - Scatter plot: Eteroschedasticità

Question 61

A.64 - Scatter plot: direzione

Question 62

A.65 - Scatter plot: intensità

Question 63

A.66 - Scatter plot: linearità

Question 64

A.67 - Come si individuano gli outlier: Residui standardizzati e studentizzati

Question 65

A.68 - Come si individuano gli outlier: Leverage values

Question 66

A.69 - Come si individuano gli outlier: Covratio

Question 67

A.70 - Come si individuano gli outlier: Dffits

Question 68

A.71 - Come si individuano gli outlier: Dfbeta

Question 69

A.72 - Come si individuano gli outlier: Distanza di Cook

Question 70

A.73 - Pipeline per il modello lineare classico