No.2ベストアンサー
- 回答日時:
統計的有意性については、回帰直線を用いる場合、t値を求めて棄却域に入るかどうかを調べます。
(つまり、得られた標準誤差から回帰直線の定数項や係数について仮説検定を行うわけです)この係数に関する仮説検定は通常の統計学ではなく、計量経済学のテキストを読むことをお勧めします。蓑谷千凰彦(みのたにちおひこ)『計量経済学』(東洋経済)などを参考にされてはいかがでしょうか。ちなみに、この生産関数についていわせていただくと、全く分かりません。一体どういうモデルで生産関数を作っているのかが分からないと、どういう計量モデルを用いるかが分かりません。一般論として、上のテキストは参考になります。
弾性値については、そのモデルから弾性値を導いて、そのモデルについて弾性値に関する回帰分析を行います。つまり、生産関数の推計→モデルから弾性値を与えるモデルを作る→初めの生産関数の推計で得られたデータを弾性値モデルに入れる→弾性値モデルの推計を行う→その結果を検定する(そのモデルは自分の与えた仮定を満たすか、あるいはそこからのインプリケーションが理論と整合的かどうかを吟味すれば良いことになります。
以上です
この回答へのお礼
お礼日時:2004/09/07 21:36
計量経済学のテキストは蓑谷先生のも含めてかなり読んだつもりなのですが、該当するものが見つけられませんでした。もう少し数学的なところからアプローチします。ありがとうございました。
No.1
- 回答日時:
>切片や係数
回帰直線が、有意か否かの検定は、相関係数からt検定で判定できるようです。サンプル数から、相関係数がどれだけ以上なら、有意である、と判断できる表を見たことがあります。相関や回帰について、少し詳しい本なら書いてあるようなので、これではないのでしょうね。
そうすると、
2つの回帰直線に有意かどうか、すなわち、これまでに用いていた回帰直線と有意差があるかどうかについては、素人の私でも分かりそうに書いてくれている(例題があるので)のは、福井三郎ら「推計学入門演習」(産業図書)です。
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