Podcast
Questions and Answers
En byregion består av 12 ulike soner. Hvor mange ulike kombinasjoner av bosted/arbeidssted finnes det totalt?
En byregion består av 12 ulike soner. Hvor mange ulike kombinasjoner av bosted/arbeidssted finnes det totalt?
- 12
- 144 (correct)
- 24
- 66
Gitt at sone 1 er bysentrum og andre soner sorteres etter avstand, hvor mange kombinasjoner av bosted/arbeidssted finnes der arbeidsstedet ligger nærmere bysentrum enn bostedet?
Gitt at sone 1 er bysentrum og andre soner sorteres etter avstand, hvor mange kombinasjoner av bosted/arbeidssted finnes der arbeidsstedet ligger nærmere bysentrum enn bostedet?
- 66 (correct)
- 132
- 12
- 78
Reiseavstanden $d_{ij}$ mellom sone i og sone j, samt parameteren $\beta$ er tilfeldige variabler.
Reiseavstanden $d_{ij}$ mellom sone i og sone j, samt parameteren $\beta$ er tilfeldige variabler.
False (B)
Hva er forventet nytte av å reise fra sone i til sone j når $U_{ij} = -\beta d_{ij} + \epsilon_{ij}$, $\epsilon_{ij}$ er uavhengig og normalfordelt med forventning null og varians 50, og $\beta = 0.2$?
Hva er forventet nytte av å reise fra sone i til sone j når $U_{ij} = -\beta d_{ij} + \epsilon_{ij}$, $\epsilon_{ij}$ er uavhengig og normalfordelt med forventning null og varians 50, og $\beta = 0.2$?
Hvordan tolker du fortegnet til leddet $-\beta d_{ij}$ i nyttefunksjonen?
Hvordan tolker du fortegnet til leddet $-\beta d_{ij}$ i nyttefunksjonen?
Hvis $\epsilon = \epsilon_{11} - \epsilon_{12}$, og både $\epsilon_{11}$ og $\epsilon_{12}$ er uavhengige og normalfordelte med forventning null og varians 50, er forventningen til $\epsilon$ lik ______.
Hvis $\epsilon = \epsilon_{11} - \epsilon_{12}$, og både $\epsilon_{11}$ og $\epsilon_{12}$ er uavhengige og normalfordelte med forventning null og varians 50, er forventningen til $\epsilon$ lik ______.
Hvis $\epsilon = \epsilon_{11} - \epsilon_{12}$, og både $\epsilon_{11}$ og $\epsilon_{12}$ er uavhengige og normalfordelte med varians 50, hva er variansen til $\epsilon$?
Hvis $\epsilon = \epsilon_{11} - \epsilon_{12}$, og både $\epsilon_{11}$ og $\epsilon_{12}$ er uavhengige og normalfordelte med varians 50, hva er variansen til $\epsilon$?
Sannsynligheten for at en person foretrekker å bo i sone 2 og jobbe i sone 1 fremfor å bo og jobbe i sone 1, er 50% hvis U11 < U12.
Sannsynligheten for at en person foretrekker å bo i sone 2 og jobbe i sone 1 fremfor å bo og jobbe i sone 1, er 50% hvis U11 < U12.
Hvilken egenskap har $\epsilon_{ij}$ i oppgave 2b?
Hvilken egenskap har $\epsilon_{ij}$ i oppgave 2b?
Hva må være sant for at variansen til en sum av variabler skal være lik summen av variansene til de individuelle variablene?
Hva må være sant for at variansen til en sum av variabler skal være lik summen av variansene til de individuelle variablene?
Match hver type marginaltotal med hva den representerer:
Match hver type marginaltotal med hva den representerer:
Hvis valg av arbeidssted er uavhengig av bosted, vil de observerte tallene i tabellen være identiske med de forventede tallene.
Hvis valg av arbeidssted er uavhengig av bosted, vil de observerte tallene i tabellen være identiske med de forventede tallene.
Hva er konklusjonen av en kji-kvadrattest for uavhengighet hvis teststatistikken er mye større enn den kritiske verdien?
Hva er konklusjonen av en kji-kvadrattest for uavhengighet hvis teststatistikken er mye større enn den kritiske verdien?
I regresjonsmodellen $T_{ij} = A_i B_j e^{-\beta d_{ij} + \epsilon_{ij}}$, hva representerer $d_{ij}$?
I regresjonsmodellen $T_{ij} = A_i B_j e^{-\beta d_{ij} + \epsilon_{ij}}$, hva representerer $d_{ij}$?
Hva betyr det at $d_{ii} = d_{jj} = 0$?
Hva betyr det at $d_{ii} = d_{jj} = 0$?
Hvis residualene til $F_{12}$ og $F_{21}$ er like, indikerer det nødvendigvis at modellen er korrekt spesifisert.
Hvis residualene til $F_{12}$ og $F_{21}$ er like, indikerer det nødvendigvis at modellen er korrekt spesifisert.
Hvilken forutsetning for OLS er brutt dersom residualene ikke er uavhengige?
Hvilken forutsetning for OLS er brutt dersom residualene ikke er uavhengige?
Hvis forklaringskraften i en regresjonsmodell er 93%, forklarer modellen ______% av variasjonen i den avhengige variabelen.
Hvis forklaringskraften i en regresjonsmodell er 93%, forklarer modellen ______% av variasjonen i den avhengige variabelen.
Hva indikerer det dersom avstand er sterkt signifikant i en regresjonsmodell?
Hva indikerer det dersom avstand er sterkt signifikant i en regresjonsmodell?
Hva kan du konkludere hvis konfidensintervallene for regresjonskoeffisientene i to regresjoner ikke overlapper?
Hva kan du konkludere hvis konfidensintervallene for regresjonskoeffisientene i to regresjoner ikke overlapper?
Flashcards
Kombinasjoner av bosted/arbeidssted
Kombinasjoner av bosted/arbeidssted
Antall mulige kombinasjoner av bosted og arbeidssted i en byregion med 12 soner.
Definisjon av Uij
Definisjon av Uij
Nytten en person har ved å reise fra sone i til j, gitt ved Uij = -βdij + Eij.
Forventet nytte av reise
Forventet nytte av reise
Forventet verdi av nytte ved reise fra i til j, gitt at Eij har forventning null.
Definisjon av ε
Definisjon av ε
Signup and view all the flashcards
Kji-kvadrattest
Kji-kvadrattest
Signup and view all the flashcards
Generalisert Minste Kvadraters Metode (GLS)
Generalisert Minste Kvadraters Metode (GLS)
Signup and view all the flashcards
Formel for reise mellom soner
Formel for reise mellom soner
Signup and view all the flashcards
Tolkning av dij + dji
Tolkning av dij + dji
Signup and view all the flashcards
Uavhengighet mellom residualer
Uavhengighet mellom residualer
Signup and view all the flashcards
Study Notes
Oppgave 1
- En byregion består av 12 ulike soner, hvor de fleste innbyggerne bor og arbeider i forskjellige soner.
- Det totale antall kombinasjoner av bosted/arbeidssted er 144 (12 * 12).
- Dersom arbeidsstedet ligger nærmere bysentrum enn bostedet, er det 66 mulige kombinasjoner.
- Reiseavstanden mellom sone i og sone j betegnes som dij.
- Nytten ved å reise fra i til j er gitt som 𝑈𝑖𝑗=−𝛽𝑑𝑖𝑗+𝜖𝑖𝑗.
- 𝜖𝑖𝑗 er uavhengige og normalfordelte med forventning 0 og varians 50, og parameteren 𝛽=0.2.
- Forventet nytte av å reise fra i til j er 𝐸[−𝛽𝑑𝑖𝑗+𝜖𝑖𝑗]=−𝛽𝑑𝑖𝑗, og fortegnet er negativt da lengre reise gir mindre nytte.
- Hvis 𝜖=𝜖11−𝜖12, er forventningen 𝐸[𝜖]=0 og variansen 𝑉𝑎𝑟[𝜖]=100.
- Sannsynligheten for at en person foretrekker å bo i sone 2 og jobbe i sone 1 fremfor å bo og jobbe i sone 1, når d11 = 0 og d12 = 50, er 15.87%.
Oppgave 2
- For tilfeldige variabler X, Y og W: 𝐶𝑜𝑣[𝑋+𝑌,𝑊]=𝐶𝑜𝑣[𝑋,𝑊]+𝐶𝑜𝑣[𝑌,𝑊].
- Hvis X, Y og Z er uavhengige: 𝐶𝑜𝑣[𝑋+𝑌,𝑍+𝑌]=𝑉𝑎𝑟[𝑌].
- For alle par (i, j) der i og j går fra 1 til 12, er 𝜖𝑖𝑗 uavhengige med forventning 0 og konstant varians 𝜎^2≠0.
- Definer 𝜖̃𝑖𝑗=𝜖𝑖𝑗+𝜖𝑗𝑖−𝜖𝑖𝑖−𝜖𝑗𝑗.
- Forventning til 𝜖̃𝑖𝑗 når 𝑖≠𝑗 er 0.
- Varians til 𝜖̃𝑖𝑗 når 𝑖≠𝑗 er 4𝜎^2.
- Kovariansen mellom 𝜖̃12 og 𝜖̃13 er 𝜎^2, som betyr at disse variablene er avhengige.
Oppgave 3
- En byregion består av 4 soner, og tabellen viser antall personer som bor i sone i og jobber i sone j.
- Marginaltotalene viser antall arbeidstakere som bor i hver sone og antall arbeidsplasser i hver sone.
- Sone 1 karakteriseres som et bysentrum med mange arbeidsplasser og få beboere.
- Hvis valg av arbeidssted var uavhengig av bosted, ville tabellen vise forventede verdier basert på marginaltotalene.
- En kji-kvadrattest for uavhengighet gir en konklusjon om at arbeidssted er avhengig av bosted.
- Testen kan være lite informativ ved store datasett, og nesten uansett størrelse på effekten ville en forkastning forekomme.
Oppgave 4
- I en byregion med 12 soner betegner 𝑑𝑖𝑗 reiseavstanden fra sone i til sone j, og 𝑇𝑖𝑗 antall yrkesaktive som bor i sone i og jobber i sone j.
- Det antas at 𝑇𝑖𝑗=𝐴𝑖𝐵𝑗𝑒^−𝛽𝑑𝑖𝑗+𝜖𝑖𝑗, hvor 𝛽 er en konstant, 𝐴𝑖 og 𝐵𝑗 er konstanter, og 𝜖𝑖𝑗 er uavhengige og normalfordelte med forventning 0 og varians 𝜎^2.
- For alle verdier av i, antas det at 𝑑𝑖𝑖=0, som betyr at intern pendleavstand er satt lik null.
- Definer 𝐹𝑖𝑗=−𝛽(𝑑𝑖𝑗+𝑑𝑗𝑖)+(𝜖𝑖𝑗+𝜖𝑗𝑖−𝜖𝑖𝑖−𝜖𝑗𝑗).
- 𝑑𝑖𝑗+𝑑𝑗𝑖 tolkes som total reiseavstand til og fra arbeid.
- Residualen til 𝐹11 er null.
- Residualene til 𝐹12 og 𝐹21 er like.
- For å redusere problemet brukes bare verdier av 𝐹𝑖𝑗 der 𝑖>𝑗, som gir 66 verdier.
- Variansen til residualene er konstant og lik 4𝜎2.
- Residualene F12 og F13 er avhengige.
- OLS kan ikke benyttes til å estimere 𝛽 fordi en forutsetning er uavhengighet mellom alle residualer.
- Ved bruk av GLS, er forklaringskraften god (93%), og avstand er sterkt signifikant.
Oppgave 4 fortsatt
- Regresjonskoeffisienten til nyedistanser er 0.0121953 med standardfeil 0.0004149 og en t-verdi på 29.393.
- I den andre utskriften er forklaringskraften 99%, og avstand er sterkt signifikant.
- Den estimerte verdien til 𝛽 er omtrent dobbelt så stor som for den første regresjonen.
- Ved å undersøke intervallene for β, er forskjellen signifikant.
- En økning i avstand på en kilometer fører til en nedgang i reisehyppighet på 2.5% for en befolkningsgruppe.
- En pendleavstand på 100 kilometer reduserer hyppigheten med 92% for denne gruppen og 70% for den første regresjonen.
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
