{"id":628,"date":"2023-07-29T06:59:56","date_gmt":"2023-07-29T06:59:56","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/robuste-statistiche-sugli-errori-standard\/"},"modified":"2023-07-29T06:59:56","modified_gmt":"2023-07-29T06:59:56","slug":"robuste-statistiche-sugli-errori-standard","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/robuste-statistiche-sugli-errori-standard\/","title":{"rendered":"Come utilizzare gli errori standard robusti nella regressione in stata"},"content":{"rendered":"

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La regressione lineare multipla<\/a> \u00e8 un metodo che possiamo utilizzare per comprendere la relazione tra pi\u00f9 variabili esplicative e una variabile di risposta.<\/span><\/p>\n

Sfortunatamente, un problema che spesso si verifica nella regressione \u00e8 noto come eteroschedasticit\u00e0<\/a> , in cui si verifica un cambiamento sistematico nella varianza dei residui su un intervallo di valori misurati.<\/span><\/p>\n

Ci\u00f2 porta ad un aumento della varianza delle stime dei coefficienti di regressione, ma il modello di regressione non ne tiene conto. Ci\u00f2 rende molto pi\u00f9 probabile che un modello di regressione affermi che un termine nel modello \u00e8 statisticamente significativo, quando in realt\u00e0 non lo \u00e8.<\/span><\/p>\n

Un modo per tenere conto di questo problema \u00e8 utilizzare errori standard robusti<\/strong> , che sono pi\u00f9 “robusti” rispetto al problema dell’eteroschedasticit\u00e0 e tendono a fornire una misura pi\u00f9 accurata del vero errore standard di un coefficiente di regressione.<\/span><\/p>\n

Questo tutorial spiega come utilizzare gli errori standard robusti nell’analisi di regressione in Stata.<\/span><\/p>\n

Esempio: errori standard robusti in Stata<\/strong><\/span><\/h2>\n

Utilizzeremo il set di dati Stata integrato automaticamente<\/em> per illustrare come utilizzare gli errori standard robusti nella regressione.<\/span><\/p>\n

Passaggio 1: caricare e visualizzare i dati.<\/strong><\/span><\/p>\n

Innanzitutto, utilizza il seguente comando per caricare i dati:<\/span><\/p>\n

\n

utilizzo automatico del sistema<\/span><\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n

Quindi visualizzare i dati grezzi utilizzando il seguente comando:<\/span><\/p>\n

\n

fratello<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Dataset<\/p>\n

Passaggio 2: eseguire una regressione lineare multipla senza errori standard robusti.<\/strong><\/span><\/p>\n

Successivamente, inseriremo il seguente comando per eseguire una regressione lineare multipla utilizzando il prezzo<\/em> come variabile di risposta e mpg<\/em> e peso<\/em> come variabili esplicative:<\/span><\/p>\n

\n

prezzo di regressione peso mpg<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Output<\/p>\n

Passaggio 3: eseguire una regressione lineare multipla utilizzando errori standard robusti.<\/strong><\/span><\/p>\n

Ora eseguiremo la stessa identica regressione lineare multipla, ma questa volta utilizzeremo il comando vce(robust)<\/strong> in modo che Stata sappia come utilizzare errori standard robusti:<\/span><\/p>\n

\n

prezzo di regressione mpg peso, vce (robusto)<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Errori<\/p>\n

Ci sono alcune cose interessanti da notare qui:<\/span><\/p>\n

1. Le stime dei coefficienti sono rimaste le stesse<\/strong> . Quando utilizziamo errori standard robusti, le stime dei coefficienti non cambiano affatto. Si noti che le stime dei coefficienti per mpg, peso e costante sono le seguenti per entrambe le regressioni:<\/span><\/p>\n

    \n
  • mpg:<\/strong> -49.51222<\/span><\/li>\n
  • peso:<\/strong> 1,746559<\/span><\/li>\n
  • _contro:<\/strong> 1946.069<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    2. Gli errori standard sono cambiati<\/strong> . Si noti che quando abbiamo utilizzato errori standard robusti, gli errori standard per ciascuna stima dei coefficienti sono aumentati.<\/span><\/p>\n

    Nota:<\/strong> nella maggior parte dei casi, gli errori standard robusti saranno maggiori degli errori standard normali, ma in rari casi \u00e8 possibile che gli errori standard robusti siano effettivamente inferiori.<\/em><\/span><\/p>\n

    3. La statistica del test di ciascun coefficiente \u00e8 cambiata.<\/strong> Si noti che il valore assoluto di ciascuna statistica del test , t<\/em> , \u00e8 diminuito. In effetti, la statistica del test viene calcolata come il coefficiente stimato diviso per l’errore standard. Pertanto, maggiore \u00e8 l\u2019errore standard, minore \u00e8 il valore assoluto della statistica del test.<\/span><\/p>\n

    4. I valori p sono cambiati<\/strong> . Si noti che anche i valori p per ciascuna variabile sono aumentati. Questo perch\u00e9 statistiche di test pi\u00f9 piccole sono associate a valori p pi\u00f9 grandi.<\/span><\/p>\n

    Sebbene i valori p siano cambiati per i nostri coefficienti, la variabile mpg<\/em> non \u00e8 ancora statisticamente significativa con \u03b1 = 0,05 e il peso<\/em> della variabile \u00e8 ancora statisticamente significativo con \u03b1 = 0,05.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    La regressione lineare multipla \u00e8 un metodo che possiamo utilizzare per comprendere la relazione tra pi\u00f9 variabili esplicative e una variabile di risposta. Sfortunatamente, un problema che spesso si verifica nella regressione \u00e8 noto come eteroschedasticit\u00e0 , in cui si verifica un cambiamento sistematico nella varianza dei residui su un intervallo di valori misurati. 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