Deneme Sınavı Soruları

Eğim katsayısını

Esneklik katsayısını

Belirlilik katsayısını

Parametrelerin anlamlılığını

Sabit terimin belli bir oranını

Güçlü gerekçeler bulunmadığı takdirde modeller sabit terimsiz oluşturulmalıdır.

Bağımsız değişkenlerin sıfır olması halinde bağımlı değişken de sıfır değerini alır. 

Hata terimlerinin toplamının sıfır olması şart değildir.

Regresyon fonksiyonu sıfır noktasından geçer.

ham R² değeri kullanılmalıdır.

H₀: β = 0

H₁: β ≠ 0

H₁: β < 0

H₀: β ≠ 0

H₁: β > 0

Katsayıları doğrusal olmalıdır.

Neden-sonuç ilişkisini ortaya koymalıdır.

Matematiksel olarak ifade edilebilir olmalıdır.

Bir bağımsız ve bir bağımlı değişkene sahip olmalıdır.

Bağımlı değişken bağımsız değişkenin açıklayıcısı olmalıdır.

Ekonometri

İstatistik

Regresyon

İleri iktisat

İktisadi matematik

çoklu belirlilik katsayıları - bağımlı - bağımsız

çoklu belirlilik katsayıları - bağımsız - bağımlı

kısmi regresyon katsayıları - bağımsız - bağımlı

kısmi regresyon katsayıları - bağımlı - bağımsız

belirlilik katsayıları - bağımlı - bağımsız 

Yalnız II

I ve II

II ve IV

III ve IV

Yalnız IV

Tahmin sonuçlarının değerlendirilmesi

Tahmin sonuçlarının test edilmesi

Modelin kurulması

Problemin ifade edilmesi

Modelin tahmini

Yalnız I

Yalnız II

I ve II

I ve III

II ve III

Standardizasyon, parametrelerin karşılaştırılabilmesi için yapılır.

Standardize edilmiş serilerin ortalamaları her zaman sıfırdır.

Standardize edilmiş serilerin varyansları her zaman 1’dir.

Standardize edilmiş regresyon denkleminde sabit terim yer almaz.

Standardize edilmiş katsayılar ortalamalar cinsinden yorumlanır.

(R2) 1’e yaklaştıkça    modelin açıklama gücünün arttığını ifade eder.

(R2) 1’e yaklaştıkça, tahmin edilen fonksiyonun uyumun  azaldığı anlaşılır.

(R2) 1’e yaklaştıkça,  korelasyonun azaldığını açıklar.

(R2) 1’e yaklaştıkça, harcamaların arttığını açıklar.

(R2) 1’e yaklaştıkça, tasarrufların arttığını açıklar.

Yapısal kırılma testi

LR testi

Chow testi

F testi

Benzerlik oranı testi

Yalnız IV

I - II

II - III

I - III - IV

I - II - III

Yarı logaritmik modeldir.

X₁’deki 1 birimlik artış Y’yi 1.7 birim arttırır.

X₁’deki %1’lik artış Y’yi %0.5 arttırır.

Y esneklik katsayısıdır.

Y’nin X₁ üzerindeki nispi etkisini gösterir.

Yarı logaritmik model

Sabit logaritmalı model

Ters logaritmik model

Log-log modeli

Lin-log modeli

Y açıklana değişkendir

X  açıklayıcı değişkendir 

u hata terimidir

β₀ sabit katsayıyı göstermektedir

β₁ belirlilik katsayısıdır

Log-log

Log-lin

Lin-log

Lin-lin

Lin-mim

Ragnar Frisch

Friedrich Hayek

Thomas Malthus

Friedrich List 

Irving Fisher

-1

0

0.5

1

1.5

Değişken eklemenin anlamlı, bir kısmının  ise anlamsız olduğu sonucuna  Hipdotez testi ile varılabilir.

‘t’ istatistiğinin tablo kritik değerden anlaşılmaktadır.

F -testi yardımıyla modele yeni bir değişken eklemenin gerekli olup olmadığı belirlenebilir.

Modelde değişken sayısı (k) belirlenir ve k değerine göre karar verilir.

β1  katsayısının 0’dan büyük bir değer olması yeni bir değişkene ihtiyacı belirler.