Спецификация регрессионной модели имеет вид
Yt = β1 + β2 * dt + et, t = 1,…,n
dt- некоторая фиктивная переменная. Пусть наблюдения упорядочены та-ким образом, что
dt = 0, при t = 1,…,n0,
dt = 1, при t = n0+1,….,n0+n1
n = n0 + n1
Введены обозначения:
Y0cp = 1/n0*ΣYt (t от 1 до n0)
Y1ср = 1/n1 * ΣYt (t от n0+1 до n)
1. Выразить оценки параметров через средние значения Y0cp, Y1cp
2. Определить дисперсии оценок сигма ^2(β1) и сигма ^2 (β2)
3. Проинтерпретировать п.1 и п.2 для β2 при dt = 1
Задача была решена в 2022 году, принята преподавателем без замечаний.
Пример оформления задач для общего представления о качестве приобретаемой работы можно посмотреть в моем профиле (образцы решений) .
Расчеты выполнены достаточно подробно. Все расчеты сопровождены формулами, пояснениями, выводами. Формулы и расчеты аккуратно набраны в microsoft equation.
Объем работы 4 стр. TNR 14, интервал 1,5.
Если есть вопросы по работе, то пишите в ЛС.