 Hausmann test on yksi yksi yksi yksi yksi lähellä lähellä testaamista. Lähdemme katsomaan, mitä Hausmann testi on ja mitä on logicti behind this test. Hausmann test on yksi yksi yksi yksi lähellä testaamista, joka puhuu meidän organisaatioon ja resursseja. Hausmann test on yksi yksi yksi yksi lähellä testaamista, ja sitten on lukuminen lähellä testaamista ja F- tai Wild-testaamista. Tämä yksi lähellä testaamista ja F- testaamista ovat katsottaneet yksi lähellä testaamista, ja heidän on katsottaneet, jos on kontekstuaalinen effekti tai ei. Heidän on katsottaneet kontekstuaalinen effekti, ja yksi lähellä testaamista on yksi yksi yksi lähellä testaamista, jossa on yksi yksi lähellä testaamista ja modelkompareisensä, tai F- ja Wild-testaamista tai erilaisuuteen. Hausmann testaamista on yksi yksi lähellä testaamista, koska heidät ei useita korellaan randomista effektiä tilaisuuteen kontekstuaalinen effekti. Heidät ei useita randomista effektiä, tai kun useita randomista effektiä, heidät yksi randomista effektiä ja modelkompareisensä, jossa on tullut randomista effektiä ja modelkompareisensä, ja sitten heidät yksi randomista effektiä. Tämä on yksi yksi yksi lähellä testaamista. Tämä on yksi yksi uudistunut, että tämä on yksi parameettora kentällä, koska se on yksinkertainen. Työssä, kun yksinkertaiset, sillä on tämän parameettorelta, yksinkertaiset ovat yksinkertaiset, jotka on täytettävä ja randomista effektiä, jotka on täytettävä ja yksinkertaiset ovat yksinkertaiset, että yksin osa on myös yksin. Voisin osa on yksin, että kappaleiden osa on suurin, että seuraavaksi kappaleiden ja random-seuraavaksi osa on yksin. Joten kappaleiden ja random-seuraavaksi osa on the same, kun samppalaiset on suurin. Mutta kappaleiden on yksi kappaleiden ja random-seuraavaksi ja random-effects-estimatorilla, ja me saamme yksinkertaisuja seuraavaksi. Ja sitten me näemme seuraavaksi yksinkertaisuja ja yksinkertaisuja tai yksinkertaisuja tai yksinkertaisuja. Lopuksi tässä on, että tämä kuuntuu, miten erittäin erittäin erittäin erittäin kannattaa olla, koska erittäin erittäin erittäin erittäinorderuvaa on yksinkertaisuja. Tämä kuuntuu erittäin erittäin erittäin erittäin erittäin erittäin erittäin erittäin erittäin erittäin erittäin eräntien teräityys. Todella esitykseni voiv Northern internetkirjaерäutusta. Random-effects-estimaterissa ei ole kohdettavaa, mutta se ei kohdettavaa, joka on kohdettavaa. Hausman testi tuntuu kysymyksiä, onko tämä kohdettavuus tuntuu kohdettavuus? Onko tämä kohdattavuus tuntuu kohdattavuus? Jos kohdattavuus on kohdattavuus, niin kohdattavuus on enemmän kuin mitä on ajattavaa, että yhteinen kohdattavuus, kyllä olemme każisitskuprinduosa, kun kohdattavuus ei kohdettavuus tuntuu kohdattavuus, mutta kyllä olemme kohdattavuus, että tämä kohdattavuus on kohdattavuus, koska RE ei ole kohdattavuus. Tämä on väliltävä idea. Vainnoitakasta on melko The Note, Tämä pitäisi olla pieni myös, jos nämä ovat yksinkertaiset. Tämä yksinkertaisuus täällä on kai-square-distribuutista, joka on 1 d-kura-freedomista. Tällä kai-square-distribuutista jälkeen jälkeen on kai-quare-distribuutista ja kai-quare-distribuutista. Katsotaan esimerkiksi, miten kai-quare-distribuutista on kalkoitettu. Olemme käyttäneet samaa kai-quare-distribuutista. Joten meillä on kaikkia kai-quare-distribuutista ratkaistavat 10 kuraamme. Sitten kaikkissaan effektiin siil Beau. Täällä näemme Kai-quare-distribuutista, joka on hieman käytännössäkäännä. Tällä kai-quare-distribuutista vaiheessa ja paastosta ja että herätä kai-quare-distribuutista jälkeen ei kai-quare-distribuutista. Yksi siisti kai-quare-distribuutista, että kai-quare-distribuutista ja kai-quare-distribuutista ovat samaa. Täältä olemme yksi rikroson modelissa, jossa olemme käyttäneet PLN-päkettä R-päkettä, ja tämä on jälkeen modelin tai GLS-päkettä VFX-modella. Yleisöpäkettä on model-päkettä, residuostatistit, estimetsä ja model-indisiin, jotta nämä VFX-päkettä on yksi rikroson. Sitten seuraavaksi, jossa olemme random-päkettä, jotta meillä on model-päkettä, ja sitten meillä on varian ja varian eri-päkettä, joita on residuostatistit ja indisiin. Jotta nämä koko tarjottavillaan, jotta olemme 5 modelissa. Yksi rikroson modelissa on normaalinen rikroson, joka on vähäkyttynyt, jotta me olemme vähäkyttynyt, ja GLS-päkettä VFX-päkettä, nämä voivat olla the same estimate, jotta se on tärkeä, jotta se ei ole the same if you may increase the precision. So, but they round out to be 0.07 in this case. Then we have the GLS random-päkettä estimate. We can see from the plane eye that the GLS random-päkettä estimate is quite different from the GLS fixed-päkettä estimate. They have different signs. They are both highly significant, but in a different way, and we would probably conclude even without a test that both these estimators can't be consistent at the same time, because they are so far apart. But we can do the Hausmann test calculation, and the Hausmann test, we basically take the fixed-effect estimate 0.42, and we subtract the random-päkettä estimate minus 0.38. We erase that difference, which is 0.8 to the second power. It's 0.62, and then we take the differences between the standard errors. We are, which is 0.07 squared, 0.05 squared, and we get the value of 32 from the calculation, and the expected value of chi-square with one degree of freedom is 1, and 32 is pretty far from 1, so the p-value is less than 0.001. And the Hausmann test rejects the null hypothesis that the random-effect assumption holds. So the idea in the Hausmann test is that you do the GLS fixed-effect model, you do the GLS random-effect model, then you compare the estimates against the difference in the standard errors or variances, and if they are close, then you conclude that both are consistent. If they are far apart, then you conclude that the RE is inconsistent. In this case, we would strongly conclude that the random-effect model is not a consistent estimator for this data.