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predire
Il mio modello stimato è ln^(yt)=9.873−0.472ln(xt2)−0.01xt3ln^(yt)=9.873−0.472ln(xt2)−0.01xt3\hat \ln(y_t)=9.873-0.472\ln(x_{t2})-0.01x_{t3} Mi viene chiesto di trovare un IC predittivo con una sicurezza del 95% per la media di y0y0y_0, quando x02=250x02=250x_{02}=250, e x03=8x03=8x_{03}=8. Lo supponiamos2x0(XTX)−1xT0=0.000243952s2x0(XTX)−1x0T=0.000243952s^2 x_0(X^TX)^{-1}x_0^T=0.000243952, dove x0=(250,8)x0=(250,8)x_0=(250,8). Ho una soluzione di un anno precedente, che va così: Trovo il CI del modulo CI(E[ln(y0)|x0])=[ln^(yt)−tα/2sE,ln^(yt)+tα/2sE]CI(E[ln(y0)|x0])=[ln^(yt)−tα/2sE,ln^(yt)+tα/2sE]\text{CI}(E[ln(y_0)|x_0])=\left[\hat\ln(y_t)-t_{\alpha/2}s_E,\hat …