Przykłady zadań

Nasza ocena:

5
Pobrań: 35
Wyświetleń: 1050
Komentarze: 0
Notatek.pl

Pobierz ten dokument za darmo

Podgląd dokumentu
Przykłady zadań - strona 1 Przykłady zadań - strona 2 Przykłady zadań - strona 3

Fragment notatki:

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)

Zaloguj się, aby dodać komentarz