Informazioni sul documento
- Università
- Politecnico di Milano
- Corso di laurea
- Management Engineering
- Materia
- Business Data Analys
- Classificazione
- Esame · Esame completo
- Contenuto
- Soluzione
- Formato originale
- Testo
- Testo ricercabile
Esame completo di Business Data Analys per il corso di Management Engineering presso Politecnico di Milano. Materiale proveniente dall’archivio storico Studwiz e classificato per la consultazione online.
Esame completo di Business Data Analys per il corso di Management Engineering presso Politecnico di Milano. Materiale proveniente dall’archivio storico Studwiz e classificato per la consultazione online.
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Soluzione Esame 19-07-21 Agenda 2 Parte A Parte B Quesito 1 3 Quesito 1 4 1. La figura mostra l’output di una Regressione Discontinua di tipo fuzzy. (FALSO, la regressione discontinua è di tipo sharp, dal momento che come argomento della funzione rdd non è stata specificata una variabile «eleggibilità per il trattamento» diversa rispetto alla variabile «assegnazione del trattamento» (rapporto altezza-peso)). 2. Il programma ha un impatto statisticamente non significativo sulla riduzione di peso ad un livello di significatività del 10%. (VERO, si osservi il p-value del coefficiente stimato nella slide precedente). 3. Per la stima dell’impatto del programma la Regressione Discontinua utilizza meno del 55% delle osservazioni contenute nel dataset fuzzy. (FALSO, il numero effettivo di osservazioni utilizzato è 598 (308+290), corrispondente al 59.8% delle osservazioni del dataset). 4. L’ordine del polinomio locale utilizzato per stimare il modello è pari a 3 (FALSO, l’ordine del polinomio locale è 2 (parametro p)). 5. La coefficiente stimato (-0.034) corrisponde al parametro del seguente modello di regressione parametrico: = + + + + dove X è la variabile assegnazione (rapporto altezza peso) e D è la variabile trattamento (Di = 1 se l’individuo i è oggetto del trattamento è 0 altrimenti) (FALSO, la regressione proposta è un modello parametrico che utilizza tutte le osservazioni contenute nel dataset. La RDD stimata è un modello non parametrico che utilizza un subset di osservazioni nell’intorno del cut-off). 6. Nessuna delle altre risposte è corretta. (FALSO, come conseguenza della risposta 2 che è vera). Quesito 2 5
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