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Assessing type I and type II error probabilities for basic regression methods and an exact monotonicity test, in binary choice environments
Michel Geller
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Volkswirtschaftslehre
Betreuer*in
Karl H. Schlag
DOI
10.25365/thesis.44871
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29613.14782.249761-6
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Diese Simulationsstudie untersucht Kleinstquadrateregressoren, binary choice regression und einen exakten Monotonitäts-Test auf ihre respektiven Typ 1 und Typ 2 Fehler. Zwei Modele dienen als Framework. White’s Robust zeigt hohe Typ 1 Fehlerwahrscheinlichkeiten. OLS hat Probleme wenn die Konstante Null ist, während die übrigen Tests über wenig power verfügen.
Abstract
(Englisch)
This simulation study examines least squares regression, binary choice regression and an exact monotonicity test on their respective type 1 and type 2 error probabilities. The exact test applied does not rely on conventional distributional assumptions, while it relies on apriori bounds of the data. Two fully binary models, a linear probability model and a logit model serve as data-framework. Especially white’s robust is found to show problems of oversizedness, while it reaches the highest power levels. OLS shows problems in settings without a constant, logit probit and the exact test have reduced power.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
size power white robust ols logit lpm simulation type 1 erro
Schlagwörter
(Deutsch)
size power Simulation Regression
Autor*innen
Michel Geller
Haupttitel (Englisch)
Assessing type I and type II error probabilities for basic regression methods and an exact monotonicity test, in binary choice environments
Paralleltitel (Deutsch)
Typ 1 und Typ 2 Fehlerwahrscheinlichkeiten von gewöhnlichen Regressionsmethoden, sowie einem exakten Richtungstest, in "Binary Choice" Modellen
Publikationsjahr
2016
Umfangsangabe
43 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Karl H. Schlag
Klassifikationen
31 Mathematik > 31.73 Mathematische Statistik ,
83 Volkswirtschaft > 83.99 Volkswirtschaft: Sonstiges
AC Nummer
AC13425600
Utheses ID
39718
Studienkennzahl
UA | 066 | 913 | |