Ελένη Κανδηλώρου Αναπλ. Καθηγήτρια. Γραμμικά Μοντέλα. Λύσεις Ασκήσεων

Σχετικά έγγραφα
Αναπλ. Καθηγήτρια, Ελένη Κανδηλώρου. Αθήνα Σημειώσεις. Εκτίμηση των Παραμέτρων β 0 & β 1. Απλό γραμμικό υπόδειγμα: (1)

Αντικείμενο του κεφαλαίου είναι: Ανάλυση συσχέτισης μεταξύ δύο μεταβλητών. Εξίσωση παλινδρόμησης. Πρόβλεψη εξέλιξης

ΠΟΣΟΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ ΙI (ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΓΙΑ ΤΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ) (ΟΔΕ 2116)

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

Χ. Εμμανουηλίδης, 1

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

ΣΥΣΧΕΤΙΣΗ και ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ Κεφάλαιο 2

Ύλη 1 ης Εβδομάδας. Σχέσεις Μεταβλητών ΓΡΑΜΜΙΚΑ ΜΟΝΤΕΛΑ. Σχέση μεταξύ Μεταβλητών Παραδείγματα. 2 η Διάλεξη

ΧΡΟΝΙΚΕΣ ΣΕΙΡΕΣ. Παπάνα Αγγελική

Ερωτήσεις κατανόησης στην Οικονομετρία (Με έντονα μαύρα γράμματα είναι οι σωστές απαντήσεις)

ΧΡΟΝΙΚΕΣ ΣΕΙΡΕΣ. Παπάνα Αγγελική

Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση και Συσχέτιση 19/5/2017

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΑΣΦΑΛΙΣΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ Εξετάσεις περιόδου στο μάθημα ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ

Πολλαπλή παλινδρόμηση (Multivariate regression)

9. Παλινδρόμηση και Συσχέτιση

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΜΕΘΟΔΟΙ ΕΡΥΕΝΑΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 5: ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ (Ι)

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ. Κεφάλαιο 16. Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση και Συσχέτιση

ΤΕΙ ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ Μεταπτυχιακό Τραπεζικής & Χρηματοοικονομικής

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Βιολέττα Δάλλα. Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήµιο Αθηνών

Εισόδημα Κατανάλωση

Κεφάλαιο 16 Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση και Συσχέτιση

Άσκηση 1. Πληθυσμός (Χ i1 )

Άσκηση 2. i β. 1 ου έτους (Υ i )

Μενύχτα, Πιπερίγκου, Σαββάτης. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 6 ο

Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Μηχανικών Χωροταξίας, Πολεοδομίας & Περιφερειακής Ανάπτυξης

Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 2 Μαΐου /23

ΕΙ Η ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗΣ. ΑΠΛΗ ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗ (Simple Linear Regression) ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗ (Regression) ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗ.

Διαχείριση Υδατικών Πόρων

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά

Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά) Μάθημα: Οικονομετρία Διάλεξη 3η: Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση. Διδάσκουσα: Κοντογιάννη Αριστούλα

Γ. Πειραματισμός Βιομετρία

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά) Μάθημα: Οικονομετρία Διάλεξη 2η: Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση. Διδάσκουσα: Κοντογιάννη Αριστούλα

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ Ι ΦΥΛΛΑΔΙΟ

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΠΡΟΛΟΓΟΣ 7. ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1: Εισαγωγικές Έννοιες 13

2. ΧΡΗΣΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΠΑΚΕΤΩΝ ΣΤΗ ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ

Διάστημα εμπιστοσύνης της μέσης τιμής

Εφαρμοσμένη Στατιστική: Συντελεστής συσχέτισης. Παλινδρόμηση απλή γραμμική, πολλαπλή γραμμική

ΤΕΙ ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΜΠΣ Τραπεζικής & Χρηματοοικονομικής

ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗ

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης

Μάθηµα εύτερο-τρίτο- Βασικά Ζητήµατα στο Απλό Γραµµικό Υπόδειγµα Ακαδηµαϊκό Έτος

Αν έχουμε δύο μεταβλητές Χ και Υ και σύμφωνα με την οικονομική θεωρία η μεταβλητή Χ προσδιορίζει τη συμπεριφορά της Υ το ερώτημα που τίθεται είναι αν

ΘΕΩΡΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑΣ ΣΥΝΟΠΤΙΚΕΣ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά

10. ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ

ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΤΜΗΜΑ ΟΡΓΑΝΩΣΗΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΔΙΔΑΣΚΩΝ: ΘΑΝΑΣΗΣ ΚΑΖΑΝΑΣ. Οικονομετρία

ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ. Απλή Παλινδρόμηση. (Όγκος πωλήσεων = α +b έξοδα διαφήμησης +e ) Εκτίμηση Απλής Παλινδρόμησης. α= εκτίμηση της τεταγμένης για χ=0

Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Μηχανικών Χωροταξίας, Πολεοδομίας & Περιφερειακής Ανάπτυξης

Α Ν Ω Τ Α Τ Ο Σ Υ Μ Β Ο Υ Λ Ι Ο Ε Π Ι Λ Ο Γ Η Σ Π Ρ Ο Σ Ω Π Ι Κ Ο Υ Ε Ρ Ω Τ Η Μ Α Τ Ο Λ Ο Γ Ι Ο

ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΙΙΙ ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ. ΜΑΘΗΜΑ 12ο

Οικονομετρία Ι. Ενότητα 4: Διάστημα Εμπιστοσύνης - Έλεγχος Υποθέσεων. Δρ. Χαϊδώ Δριτσάκη Τμήμα Λογιστικής & Χρηματοοικονομικής

x y max(x))

Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Μηχανικών Χωροταξίας, Πολεοδομίας & Περιφερειακής Ανάπτυξης

Άσκηση 11. Δίνονται οι παρακάτω παρατηρήσεις:

Αναλυτική Στατιστική


ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Πολλαπλή παλινδρόµηση. Μάθηµα 3 ο

Απλή Παλινδρόμηση και Συσχέτιση

α + α+ α! (=+9 [1] ι «Analyze-Regression-Linear». «Dependent» ι η η η!ηη ι «Independent(s)» η!ηη. # ι ι ι!η " ι ιηη, ι!" ι ηιι. 1 SPSS ι η η ι ιηη ι η

Εισαγωγή στην Γραμμική Παλινδρόμηση

+ ε βελτιώνει ουσιαστικά το προηγούμενο (β 3 = 0;) 2. Εξετάστε ποιο από τα παρακάτω τρία μοντέλα:

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Β μέρος: Ετεροσκεδαστικότητα. Παπάνα Αγγελική

Μέρος V. Ανάλυση Παλινδρόμηση (Regression Analysis)

8. ΑΠΛΗ ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ Ι

Το στατιστικό κριτήριο που μας επιτρέπει να. μιας ή πολλών άλλων γνωστών μεταβλητών. Η σχέση ανάμεσα στις μεταβλητές που μελετώνται

Προσοµοίωση Εξέτασης στο µάθηµα του Γεωργικού Πειραµατισµού

Μονοπαραγοντική Ανάλυση Διακύμανσης Ανεξάρτητων Δειγμάτων

1. Θα χρησιμοποιηθεί το αρχείο Ο γονικός έλεγχος στην εφηβική ηλικία. Στο. i. Με ποιες μεταβλητές που αφορούν σε σχέσεις εφήβων με τους γονείς τους

5. ΤΟ ΓΕΝΙΚΟ ΓΡΑΜΜΙΚΟ ΜΟΝΤΕΛΟ (GENERAL LINEAR MODEL) 5.1 Εναλλακτικά μοντέλα του απλού γραμμικού μοντέλου: Το εκθετικό μοντέλο

ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Συμπληρωματικές Σημειώσεις Δημήτριος Παντελής

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 6 ΧΡΗΣΗ ΓΡΑΜΜΙΚΩΝ ΜΟΝΤΕΛΩΝ ΚΑΙ ΓΡΑΜΜΙΚΗΣ ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗΣ

ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΕΙΔΙΚΕΥΣΗ: ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ

Στασιμότητα χρονοσειρών Νόθα αποτελέσματα-spurious regression Ο έλεγχος στασιμότητας είναι απαραίτητος ώστε η στοχαστική ανάλυση να οδηγεί σε ασφαλή

Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 30 Μαρτίου /32

7.1.1 Η Μέθοδος των Ελαχίστων Τετραγώνων

ΚΟΙΝΩΝΙΟΒΙΟΛΟΓΙΑ, ΝΕΥΡΟΕΠΙΣΤΗΜΕΣ ΚΑΙ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ

Απλή Ευθύγραµµη Συµµεταβολή

Ενότητα 3: Ανάλυση Διακύμανσης κατά ένα παράγοντα One-Way ANOVA

ΤΕΙ ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ Μεταπτυχιακό Τμήμα Τραπεζικής & Χρηματοοικονομικής

Προϋποθέσεις : ! Και οι δύο µεταβλητές να κατανέµονται κανονικά και να έχουν επιλεγεί τυχαία.

Τεχνικές Ανάλυσης Διοικητικών Αποφάσεων

Εφαρμοσμένη Στατιστική

Εργαστήριο Μαθηματικών & Στατιστικής 2η Πρόοδος στο Μάθημα Στατιστική 28/01/2011 (Για τα Τμήματα Ε.Τ.Τ. και Γ.Β.) 1ο Θέμα [40] α) στ) 2ο Θέμα [40]

ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΕΣ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ

ΓΕΝΙΚΕΥΜΕΝΑ ΓΡΑΜΜΙΚΑ ΜΟΝΤΕΛΑ

Στατιστική Επιχειρήσεων Ι

ΜΑΘΗΜΑ 3ο. Υποδείγματα μιας εξίσωσης

ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΤΜΗΜΑ ΟΡΓΑΝΩΣΗΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΔΙΔΑΣΚΩΝ: ΘΑΝΑΣΗΣ ΚΑΖΑΝΑΣ. Οικονομετρία

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 0. Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση. Ένα Πρόβλημα. Η επιδιωκόμενη ιδιότητα. Ένα χρήσιμο γράφημα. Οι υπολογισμοί. Η μέθοδος ελαχίστων τετραγώνων ...

7. Ανάλυση Διασποράς-ANOVA

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης

ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ: ΑΣΚΗΣΕΙΣ

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. σε μη γραμμικές μορφές. Παπάνα Αγγελική

Transcript:

Ελένη Κανδηλώρου Αναπλ. Καθηγήτρια Αθήνα, 6-4-7 Γραμμικά Μοντέλα Λύσεις Ασκήσεων η Άσκηση: (α) Eίναι η σχέση μεταξύ των δύο μεταβλητών γραμμική; Διάγραμμα Διασποράς Για το Υψόμετρο & τις Αρνητικές Τιμές Θερμοκρασίας σε Ένα Έτος Lnear Regresson rnt Thermok = -47,6 +,7 * X R-Square =,97 75 rnt Thermok 5 5 5 5 75 Ypsometro UΕντολές για Uτο SPSS: Graphs-Interactve-Scatterplot: (a) ssgn Varables: rnt Themok (b)ft-regresson-include constant, (c) Chart Ttle... Ypsometro Κάνοντας χρήση του Διαγράμματος Διασποράς, διαπιστώνουμε την ορθότητα της υπόθεσης που έχουμε κάνει, ότι, δηλαδή, η σχέση των δύο μεταβλητών είναι γραμμική και μάλιστα θετική, καθώς όσο αυξάνεται η X (Υpsometro) τόσο αυξάνεται και η Υ (rnt. Thermok). Μάλιστα φαίνεται ότι τα σημεία (X, Y ) βρίσκονται «κοντά» σε μία ευθεία, π.χ. την Y = β + βx, οι τιμές της Χ και της Υ αυξάνονται πρός την ίδια κατεύθυνση. (β) Σημειακές εκτιμήσεις των παραμέτρων β, β :

U X Y (X X X U UΥπολογισμός αθροισμάτων U Y U 3 3 5 9 345 5 36 3996 3 38 4636 4884 3 43 5676 744 38 53 734 944 4 5 7384 64 56 63 988 4336 67 73 9 7889 U95 U U95 U385 ΣΧ =368 ΣY =59 ΣΧ Y =7677 ΣΧ = 95 Χ μέσος = 368/ = 368 Y μέσος = 59/ = 5,9 U U(X -368) -368) -368 3544-38 4-58 66564-48 94-48 34 44 5 74 9 36864 3 94 58 U33874 79696 όπου 79696=Σ(X-368) =S XX και S XX =89,76 Αντικατάσταση των αθροισμάτων στους επόμενους δύο τύπους υπολογισμού των εκτιμητριών β και β. n YX Y X nx ( ( X )) (7677) (368)(59),7 (95) (368) 59 368 Y X, 7( ) 47,57 Άρα, έχουμε: Y 47,57,7X Ερμηνεία των εκτιμητών: Ο, 7 δίνει την κλίση της γραμμής παλινδρόμησης και δηλώνει ότι: αν αυξηθεί το υψόμετρο κατά μέτρα, ο αριθμός των ημερών με αρνητική θερμοκρασία θα αυξηθεί κατά επτά ημέρες!

Ο 47,57. Αν το υψόμετρο είναι μηδέν (βρισκόμαστε, δηλαδή, στο επίπεδο της θάλασσας), τότε δεν υπάρχουν μέρες με θερμοκρασία κάτω του μηδενός. UΕντολές για Uτο SPSS: nalyze Regresson Lnear: Dependant: rnt Themok Independent: Ypsometro Statstcs: Estmates, Confdence Intervals, Model Ft, R-Squared Change Contnue Plots: Y: XIY, X: ZRESID x Hstogram x Normal probablty plot Contnue Save: Predcted Values Resduals Unstandardzed Unstandardzed Standardzed Standardzed Contnue (γ) Το 95% Δ.Ε. της κλίσης της ευθείας δίνεται παρακάτω: t ( ) n, a/ όπου το τυπικό σφάλμα του δίνεται παρακάτω, δεδομένου ότι: SSE 5,546 Se 8,78 4,33 : n 8 S S 8,78 4,33 S 89,73 89,73 e ( X X ),5 Y Y Y ( 47,57, 7 X ) ( Y Y) e Y Y e 3 5,536 6,74694 45,5 9 8,87357,643,5985 36 33,88,788 7,73853 38 4,833-3,833,334 43 48,443-5,443 9,434 53 5,7689,38,53398 5 55,66533-3,66533 3,43464 63 65,875 -,875 7,85548 73 73,76787 -,76787,58964 94,47 5,9579 35,4893 59 5,536 6,74694 SSE=5,546 Αθροίσματα 95% Δ.Ε.: t ( ),7,36*,5 [, 6...,8] n, a/ S 3

Το σχόλιο που μπορούμε να κάνουμε για τον αντίστοιχο στατιστικό έλεγχο είναι: Η : β = Η : β > Δεδομένου ότι το μηδέν δεν περιλαμβάνεται στο 95% διάστημα εμπιστοσύνης, μπορούμε να συμπεράνουμε ότι η μηδενική υπόθεση απορρίπτεται, ή εναλλακτικά ότι η εκτίμηση της κλίσης της ευθείας θα είναι πάντα θετική! (δ) Ο παρακάνω πίνακας μας πληροφορεί ότι η παλινδρόμησή μας υποδηλώνει την έντονη γραμμική σχέση που υπάρχει μεταξύ «υψομέτρου» και «αριθμού ημερών με αρνητικές θερμοκρασίες, στη διάρκεια ενός έτους», η οποία είναι και στατικά σημαντικά (α=5%). Μάλιστα, η τιμή του Sg. μας πληροφορεί ότι η έντονη γραμμική σχέση που περιγράφεται από το υπόδειγμά μας, ισχύει για κάθε επίπεδο στατιστικής σημαντικότητας! NOV Υπόδειγμα Αθρ. Τετραγ β ε Μέσα Τετραγ F Sg. Παλινδρόμη SSR = 478,645 k-= SSR/(k-) = ση 478,645,484, Κατάλοιπα SSE = 5,55 n-=8 SSE/(n-) = 8,78 Σύνολο SST = 438,9 n-=9 (δ) Τα 9% διάστηματα μέσης πρόβλεψης του Υ για Ε(Υ)=β + β Χ, όπου: ) Χ =5 ( X X) (β + βχ ) tn, a/* S n S (5 368) ( 47,57,7*5),86*4,33 89,73 (57,843) 35, 67 (,7.... 93, 55) SSR ό... S 4,33 n XX ) Χ =: Για υψόμετρο μέτρα δεν μπορούμε να κάνουμε πρόβλεψη γιατί η τιμή αυτή δεν είναι μέσα στο εύρος γνωστών υψομέτρων (-95) για τα οποία ισχύει το γραμμικό υπόδειγμα. 4

η Άσκηση: (α) UΠίνακες Megetho s Συσχέτιση Megethos Kostos Pearson Correlaton,995(**) Sg. (-tal.), N Kostos Pearson Correlaton,995(**) Sg. (δικατλ. κριτήρ.), N ** Correlaton s sgnfcant at the. level (-taled). UΕρμηνείαU:Ο συντελεστής συσχέτισης μετρά το βαθμό της γραμμικής συσχέτισης των μεταβλητών Χ & Υ. Υπάρχουν ενδείξεις έντονης γραμμικής σχέσης (r=,995) μεταξύ των δύο μεταβλητών. Όταν αυξάνει το Megethos αυξάνει και το Kostos. Ο συντελεστής συσχέτισης είναι στατιστικά σημαντικός ακόμη και σε α=%, εφ όσον το Sg.=,. NOV Υπόδειγμα Άθρ. Τετραγ=SS β.ε Μέσα Τετράγ=ΜS F Sg. Regresson SSR=9,5 ΜSR ν =k-= =9,5 F = 76,633, Resdual SSE=3,73 ν =n-k=8 ΜSE=,384 Total SST=99, 5 n-=9 n SSR ( Y Y ) SSR / n Σχόλια SSE ( Y Y) SSR F k k =αριθ. MSR= SSE / k- n ανεξαρ. nk SST ( Y Y ) SSE μεταβ. MSE SSR n k ~F,n- F, SSE nk UΕρμηνείαU: Αν Sg. F ν, ν, α <.5, τότε η Ηο απορρίπτεται, δηλ. οι μεταβλητές Χ και Υ είναι γραμμικά συσχετισμένες. Άρα, μπορούμε να κατασκευάσουμε έναν έλεγχο για την υπόθεση Η :β =. Η Η θα απορρίπτεται όταν η παραπάνω στατιστική συνάρτηση λαμβάνει μεγάλες τιμές, δηλαδή, όταν: με αντίστοιχο p-value: F SSR / F ν,, SSE / 5

( SSR p value F ) F, n SSE /( n ) Πληροφορίες Υποδείγματος Change Statstcs Mode l Διορθ ωμένο Τυπ. Σφάλ. Durbn- R R R Εκτιμ. F df df Sg. Watson,995,99,988,6975 76,633 8,,377 R =( R) ( R ) /( n ) Radj [ ] n k Εκτιμήσεις Παραμέτρων Τυποποι ημένοι Εκτιμητέ Εκτιμητές ς Τυπικό Mode Σφάλμ B α Beta t Sg. (Constant), Megethos 95% Confdence Interval for B Lower Bound Upper Bound,43,598,3,4,76,88,7,995 7,58,,7,4 beta ( / ) SX SY 6

BROS (β) Να σχολιάσετε τα παρακάτω διαγράμματα Frequency 3 Hstogram Dependent Varable: Kostos Τα διάγραμμα παραπλεύρως είναι ένα ιστόγραμμα των τυποποιημένων καταλοίπων με την υπέρθεση μιας διαγώνια κανονικής. καμπύλης. UΣχόλιοU:Η κατανομή δεν φαίνεται να ακολουθεί πιστά την κανονική κατανομή. Θα πρέπει να αυξήσουμε τα δεδομένα μας. - - Mean =,6E-5 Std. Dev. =,943 N = Regresson Standardzed Resdual 3 η Άσκηση: (α) Να διερευνήσετε διαγραμματικά και να σχολιάσετε αν και πως συμμεταβάλλονται οι δυο μεταβλητές. Το παρακάτω διάγραμμα ελέγχει κατά πόσο ισχύει η ορθότητα της υπόθεσης, ότι η σχέση των δύο μεταβλητών μας είναι γραμμική. Καθώς αυξάνεται η X (Ypsos), αυξάνεται και η Υ (Baros). Διγάγραμμα Διασποράς Για το Μέγεθος & την Αξία ενός Αντικειμένου Τα σημεία (X, Y ) βρίσκονται «κοντά» σε μία ευθεία. 9, Lnear Regresson 85, BROS = 44,34 +,47 * YPSOS R-Square =,6 8, 75, 7, 6, 7, 8, YPSOS (β) Αναζητούμε το β που ελαχιστοποιεί το σφάλμα και συγκεκριμένα ελαχιστοποιεί το άθροισμα των τετραγώνων της Q, που δίνεται παρακάτω: 7

Y X ί... ό Y X έ... ί... ό e Y Y ά e Y Y Y X Q n n n ( ) ( ( )) MET mn Q ά...... e Q / n n n n n Y X YX Y X YX Y X X X X ( ( )) ή YX Y X 34799-7,89*(78,56),9 X X X 57494-78,56*(34) (γ) Ο συντελεστής (-R ) εκφράζει: Το ποσοστό (39,8%) της μεταβλητότητας της εξαρτημένης μεταβλητής Υ που δεν ερμηνεύεται από την ερμηνευτική μεταβλητή Χ. R SSR = R, 6,398 SST X Y UX UY UX*Y U(X-78,56) U(X-78,56) 7 58 89 3364 986-8,56 73,736 7 6 9584 36 3-6,56 43,336 73 67 999 4489 59-5,56 3,936 75 7 365 584 6-3,56,6736 76 65 3976 45 44 -,56 6,5536 77 8 339 656 4337 -,56,4336 78 73 3684 539 994 -,56,336 78 74 3684 5476 37 -,56,336 78 73 3684 539 994 -,56,336 78 68 3684 464 4 -,56,336 79 76 34 5776 364,44,936 8 68 34 464 4,44,736 8 8 34 64 44,44,736 8 7 34 49 6,44,736 8 85 34 75 53,44,736 8 7 334 54 9 3,44,8336 87 85 34969 75 5895 8,44 7,336 9 86 3648 7396 646,44 54,7536 34 3 57494 96768 34799 -,8 46,4448 78,556 7,8889 =Μέσοι 8

(δ) Να εκτιμήσετε τη Διακύμανση του σφάλματος. H εκτίμηση του σ ε δίνεται από το S e : n ( Y Y) SSE Se = [SSE/(8-)] = 8,97 = MSE n n e Ue -3,9596 5,334747-4,486,798987,3639,58663 3,679 3,478376-4,66,637879,69,35763,8364,6783885,8364 3,356685,8364,6783885-4,7636 7,449885,549 6,45738388-6,7446 45,447893 5,5854 7,65493-4,7446,484493,5854 5,37649-6,3656 39,776993,868,6446 -,8495 8,97643 45,75333=Σ e =SSE (ε) Να ελέγξετε τη στστιστική σημαντικότητα του συντελεστή παλινδρόμησης, σε α=%. T Η :β = Η :β >, 83 4,9 t,9 6,.5 S, 6 Άρα, η μδενική υπόθεση απορρίπτεται. Δηλαδή, το β δεν είναι μηδέν. Αντίθετα, το β παίρνει θετικές τιμές. Σχόλια για το αντίστοιχο Δ.Ε.: Δεδομένου ότι δεν γίνεται δεκτή η μηδενική υπόθεση, δηλ. απορρίπτεται, συμπεραίνουμε ότι το 99% Δ.Ε. δεν περιλαμβάνει το μηδέν. Επιπλέον, δεν θα υπάρχει αρνητική τιμή στο διαστημα αυτό! 9