Zadanie 1. Na podstawie poniższego zestawienia, należy oszacować (wypełnić także puste miejsca i wyjaśnić zastosowane oznaczenia) średni staż pracy w firmie „ F ”. Parametr Q E(X) = ? n x ś rednia D(X) S(x) T D(T) 1- α α α/2 α/ α -u α 50 10 nieznane 5 … … 0,95 … … -1,96 Dolna granica Górna granica … … Wyjaśnić w jaki sposób ustala się podaną wartość Zinterpretować otrzymany przedział. Przeprowadzić analogiczną analizę służącą ocenie przeciętnego zróżnicowania stażu pracy w firmie „ F ”. Parametr Q D(X) = ? n x ś rednia D(X) S(x) T D(T) 1- α α α/2 α/ α -u α 50 10 nieznane 5 … … 0,99 … … -2,58 Dolna granica Górna granica … … Wyjaśnić w jaki sposób ustala się podaną wartość Zadanie 2. Na podstawie próby losowej liczącej 6500 rodzin badano zainteresowanie produktem A. Rodziny zapytano o fakt lub chęć zakupu tego produktu. 4520 rodzin odpowiedziało pozytywnie. Wyniki weryfikacji przypuszczenia, że 60% rodzin w Polsce jest zainteresowanych posiadaniem produktu A zostały przedstawione poniżej. Uzupełnić miejsca opatrzone znakiem zapytania oraz podjąć decyzję weryfikacyjną (wyjaśnić oba sposoby), tj. sformułować wnioski. Dane Hipotezy m 4520 H0: ? n 6500 H1: ? m/n 0,695385 Test U 15,6974602 α= ? Decyzja weryfikacyjna I sposób: Obszar krytyczny (-∞; - 1,96]∪[1,96; +∞) II sposób: p-value 1,57E-55 α 0,05 Zadanie 3. Do badania ś redniej płacy w przedsi ę biorstwie „P”, wylosowano 70 pracowników. Pracownicy ci zarabiali ś rednio 2900 zł ( ± 300). Badanie miało na celu sprawdzenie przypuszczenia, ż e w tym przedsi ę biorstwie pracownicy zarabiaj ą ś rednio bior ą c wi ę cej ni ż
(…)
… (wyniki poniżej). Polecenie: Dokonać weryfikacji rozważanego modelu jako
predyktora oraz ocenić otrzymane prognozy.
Model 1: Estymacja KMNK, wykorzystane obserwacje 2005:01-2010:12 (N = 72)
Zmienna zależna: y
współczynnik błąd standardowy t-Studenta wartość p
-----------------------------------------------------------------const
2,59709e+06 280244
9,267 9,76e-014 ***
time
91926,0
17716,4
5,189 2,02e-06 ***
sq_time -1203,91
235,190
-5,119 2,65e-06 ***
Średn.aryt.zm.zależnej 3828486 Odch.stand.zm.zależnej 896481,5
Suma kwadratów reszt 4,10e+13 Błąd standardowy reszt 770733,9
Wsp. determ. R-kwadrat 0,281682 Skorygowany R-kwadrat 0,260861
F(2, 69)
13,52884 Wartość p dla testu F 0,000011
Logarytm wiarygodności -1076,599 Kryt. inform. Akaike'a 2159,197
Kryt. bayes. Schwarza 2166,027 Kryt. Hannana-Quinna 2161,916…
… weryfikacji rozważanego modelu jako
predyktora oraz ocenić otrzymane prognozy.
Model 1: Estymacja KMNK, wykorzystane obserwacje 2005:01-2010:12 (N = 72)
Zmienna zależna: y
współczynnik błąd standardowy t-Studenta wartość p
------------------------------------------------------------------
const 2,59709e+06 280244 9,267 9,76e-014 ***
time 91926,0 17716,4 5,189 2,02e-06 ***
sq_time -1203,91 235,190 -5,119 2,65e-06 ***
Średn.aryt.zm.zależnej 3828486 Odch.stand.zm.zależnej 896481,5
Suma kwadratów reszt 4,10e+13 Błąd standardowy reszt 770733,9
Wsp. determ. R-kwadrat 0,281682 Skorygowany R-kwadrat 0,260861
F(2, 69) 13,52884 Wartość p dla testu F 0,000011
Logarytm wiarygodności -1076,599 Kryt. inform. Akaike'a 2159,197
Kryt. bayes. Schwarza 2166,027 Kryt. Hannana-Quinna 2161,916
Autokorel.reszt - rho1…
… … (opisać, jak), (e) jedna z odpowiedzi
(a) – (c) jest prawidłowa (wskazać, która), ale można było również postąpić następująco … (opisać,
jak).
Zadanie 5.
W celu zbadania zależności między wielkością obrotów a liczbą klientów pewnego supermarketu
zbudowano klasyczny model ekonometryczny. W wyniku estymacji i weryfikacji tego modelu
otrzymano:
Model 1: Estymacja KMNK z wykorzystaniem 72 obserwacji 2005:01…
... zobacz całą notatkę
Komentarze użytkowników (0)