SOURCE DF SUM OF SQUARES MEAN SQUARE F VALUE PR F MODEL (a) 2.882 E04 (e) (g) (h) ERROR (b) (d) (f) TOTAL (c) 4.063 E04 R SQUARE (i) PARAMETER



Σχετικά έγγραφα
2. ΕΠΙΛΟΓΗ ΜΟΝΤΕΛΟΥ ΜΕ ΤΗ ΜΕΘΟΔΟ ΤΟΥ ΑΠΟΚΛΕΙΣΜΟΥ ΜΕΤΑΒΛΗΤΩΝ (Backward Elimination Procedure) Στην στατιστική βιβλιογραφία υπάρχουν πολλές μέθοδοι για

ΑΣΚΗΣΕΙΣ Πρόβλημα απουσιών στ)

ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΙΙΙ ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ

ΜΕΘΟΔΟΣ ΤΗΣ ΒΗΜΑΤΙΚΗΣ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ (STEPWISE REGRESSION)

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΠΡΟΛΟΓΟΣ 7. ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1: Εισαγωγικές Έννοιες 13

Η τελεία χρησιμοποιείται ως υποδιαστολή (π.χ 3 14 τρία κόμμα δεκατέσσερα) Παρακαλώ παραδώστε τα θέματα μαζί με το γραπτό σας ΟΝΟΜΑ: ΕΠΩΝΥΜΟ: ΑΜ:


10. ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Εισόδημα Κατανάλωση

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

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

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

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

ΣΥΣΧΕΤΙΣΗ και ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ

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

2. ΧΡΗΣΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΠΑΚΕΤΩΝ ΣΤΗ ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ

3. ΣΕΙΡΙΑΚΟΣ ΣΥΝΤΕΛΕΣΤΗΣ ΣΥΣΧΕΤΙΣΗΣ

Στατιστική Ι. Ανάλυση Παλινδρόμησης

Εναλλακτικά του πειράματος

Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση II


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

Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Δυτικής Μακεδονίας Western Macedonia University of Applied Sciences Κοίλα Κοζάνης Kozani GR 50100

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΑΚΑ ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΑ ΚΟΛΛΙΝΤΖΑ. Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής. Συντάκτης: Δημήτριος Κρέτσης

Διάλεξη 2. Εργαλεία θετικής ανάλυσης Ή Γιατί είναι τόσο δύσκολο να πούμε τι συμβαίνει; Ράπανος-Καπλάνογλου 2016/7

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

τρόπος για να εμπεδωθεί η θεωρία. Για την επίλυση των παραδειγμάτων χρησιμοποιούνται στατιστικά πακέτα, ώστε να είναι δυνατή η ανάλυση μεγάλου όγκου

ΤΕΙ ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ Μεταπτυχιακό Τμήμα Τραπεζικής & Χρηματοοικονομικής

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

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΜΕΡΟΣ ΙΙ - ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ Ι Ι ΑΣΚΩΝ : ΤΣΕΡΚΕΖΟΣ ΙΚΑΙΟΣ ΑΣΚΗΣΗ 1. Ν'αποδειχθεί η σχέση : σ 2 =Ε(Χ 2 )-µ 2 ΑΣΚΗΣΗ 2

Κεφάλαιο 16 Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση και Συσχέτιση

Διαχείριση Υδατικών Πόρων

ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΟ ΒΙΝΤΕΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΧΡΟΝΙΚΕΣ ΣΕΙΡΕΣ. Παπάνα Αγγελική

ΘΕΩΡΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑΣ ΣΥΝΟΠΤΙΚΕΣ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ

10.7 Λυμένες Ασκήσεις για Διαστήματα Εμπιστοσύνης

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Ενότητα 3: Πολλαπλή Παλινδρόμηση. Αναπλ. Καθηγητής Νικόλαος Σαριαννίδης Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά)

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

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

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

Γ. Πειραματισμός Βιομετρία

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Βιολέττα Δάλλα. Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήµιο Αθηνών

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

Θέμα: Ενδεικτικό Θέμα εξετάσεων: Μέτρα θέσης Παλινδρόμηση

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

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

Στατιστική Επιχειρήσεων Ι

Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση και Συσχέτιση 19/5/2017

ΑΝΩΤΑΤΟ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙ ΕΥΤΙΚΟ Ι ΡΥΜΑ ΜΕΣΟΛΟΓΓΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΙΟΙΚΗΣΗΣ & ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΣΤΗ ΙΟΙΚΗΣΗ ΚΑΙ ΣΤΗΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑ

Απλή Παλινδρόμηση και Συσχέτιση

ΔΗΜΟΣΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ Ι

Εργαστηριακή Άσκηση 5

Λίγα λόγια για τους συγγραφείς 16 Πρόλογος 17

9. Παλινδρόμηση και Συσχέτιση

Μέρος V. Ανάλυση Παλινδρόμηση (Regression Analysis)

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η. Statisticum collegium iv

ΤΕΙ ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ Μεταπτυχιακό Τραπεζικής & Χρηματοοικονομικής

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ Κεφάλαιο 2

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

Διάστημα εμπιστοσύνης της μέσης τιμής

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

7.1.1 Η Μέθοδος των Ελαχίστων Τετραγώνων

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

cv = κατάλληλη κριτική (κρίσιμη) τιμή από τους πίνακες της Ζ ή t κατανομής

Χ. Εμμανουηλίδης, 1

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

4 o Μάθημα Διάστημα Εμπιστοσύνης του Μέσου

Εξέταση Φεβρουαρίου (2011/12) στο Μάθηµα: Γεωργικός Πειραµατισµός. Ζήτηµα 1 ο (2 µονάδες) Για κάθε λανθασµένη απάντηση δεν λαµβάνεται υπόψη µία σωστή

Στατιστική Επιχειρήσεων Ι

Κεφάλαιο 13. Εισαγωγή στην. Η Ανάλυση ιακύµανσης

Έρευνα κοινής γνώμης για την αγορά ακινήτου στην Ελλάδα. 19 & 20 Ιανουαρίου 2012

Στατιστική Συμπερασματολογία

Στατιστική για Οικονομολόγους ΙΙ ΛΥΜΕΝΑ ΘΕΜΑΤΑ παλαιοτέρων ετών από «ανώνυμο φοιτητή» (Στις ΛΥΣΕΙΣ ενδεχομένως να υπάρχουν λάθη. )

ΧΡΟΝΙΚΕΣ ΣΕΙΡΕΣ. Παπάνα Αγγελική

Π.Μ.Σ. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΣΠΟΡΑΣ ΚΑΙ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ ΤΕΛΙΚΟ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ 27/6/2016

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

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 6 ΠΡΟΒΛΕΨΕΙΣ ΜΕ ΥΠΟΔΕΙΓΜΑΤΑ ΧΡΟΝΟΣΕΙΡΩΝ

Ισορροπία επαγγελματικής-προσωπικής ζωής: Αποτελέσματα ποσοτικής έρευνας

Αναλυτική Στατιστική

ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ: ΑΣΚΗΣΕΙΣ

Υ: Νόσος. Χ: Παράγοντας Κινδύνου 1 (Ασθενής) 2 (Υγιής) Σύνολο. 1 (Παρόν) n 11 n 12 n 1. 2 (Απών) n 21 n 22 n 2. Σύνολο n.1 n.2 n..

ΤΜΗΜΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ 5 ΟΥ ΕΞΑΜΗΝΟΥ

Θα εξεταστούν μόνο οι περιπτώσεις των ψευδομεταβλητών που χρησιμοποιούνται σαν ανεξάρτητες μεταβλητές

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

Υ: Νόσος. Χ: Παράγοντας Κινδύνου 1 (Ασθενής) 2 (Υγιής) Σύνολο. 1 (Παρόν) n 11 n 12 n 1. 2 (Απών) n 21 n 22 n 2. Σύνολο n.1 n.2 n..

Οικονομετρία Ι. Ενότητα 2: Ανάλυση Παλινδρόμησης. Δρ. Χαϊδώ Δριτσάκη Τμήμα Λογιστικής & Χρηματοοικονομικής

Κεφάλαιο 10 Εισαγωγή στην Εκτίμηση

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΠΡΩΤΟ

Εφαρμοσμένη Στατιστική

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

Εισαγωγή στην Στατιστική (ΔΕ200Α-210Α)

Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση I

Συσχέτιση μεταξύ δύο συνόλων δεδομένων

ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Συμπληρωματικές Σημειώσεις Δημήτριος Παντελής

Διαδικασία Ελέγχου Μηδενικών Υποθέσεων

Αποκαλυπτική έρευνα της RE/MAX Europe για την κατοικία στην Ελλάδα

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

Transcript:

ΑΣΚΗΣΕΙΣ. Θεωρήστε το παράδειγμα που αναφέρεται στη συσχέτιση του βαθμού ικανοποίησης των εργαζομένων σε ένα εργαστήριο σε σχέση με τις οκτώ μεταβλητές που ορίστηκαν εκεί. (Χ =ηλικία, Χ =φύλο, Χ =εβδομαδιαίος μισθός, Χ =χρόνια προϋπηρεσίας στο εργαστήριο, Χ 5 =χρόνια εμπειρίας σε σχετική δουλειά, Χ 6 =επίπεδο εκπαίδευσης, Χ =ποσοστό συνολικού εισοδήματος και Χ =διοικητική θέση). (α) Παρατηρώντας την εκτύπωση του προγράμματος του υπολογιστή για το μερικό μοντέλο που περιλαμβάνει τις μεταβλητές Χ, Χ, Χ 6 και Χ να γράψετε την εξίσωση ελαχίστων τετραγώνων για το μοντέλο αυτό. (β) Να ερμηνεύσετε τις τιμές των εκτιμητριών των συντελεστών των μεταβλητών Χ, Χ, Χ 6 και Χ σε σχέση με το βαθμό ικανοποίησης Υ στην εργασία. (γ) Χρησιμοποιώντας την εκτύπωση του υπολογιστή για το πλήρες μοντέλο (με όλες τις μεταβλητές Χ, Χ,, Χ ) που δίνεται στο παράδειγμα, να γράψετε την εξίσωση ελαχίστων τετραγώνων για το μοντέλο αυτό. (δ) Εξηγήστε γιατί οι συντελεστές των μεταβλητών Χ, Χ, Χ 6 και Χ είναι διαφορετικοί από αυτούς που βρέθηκαν στο ερώτημα (β). (ε) Να κατασκευασθεί ένα 95% διάστημα εμπιστοσύνης για την εκτιμήτρια β 6 της μεταβλητής Χ 6 στο μερικό μοντέλο με τις τέσσερις μεταβλητές της ερώτησης (β) με χρήση της εκτύπωσης του προγράμματος, όπως αυτή δίνεται στο παράδειγμα. (στ) Να ερμηνευθεί το διάστημα αυτό. (ζ) Η ερμηνεία που δόθηκε στο προηγούμενο ερώτημα συμφωνεί με τις απόψεις που έχετε για το επίπεδο εκπαίδευσης; (η) Να κατασκευασθεί ένα 95% διάστημα εμπιστοσύνης για το συντελεστή της μεταβλητής Χ 6 στο πλήρες μοντέλο με βάση την εκτύπωση του προγράμματος που δίνεται στο σχετικό παράδειγμα. Εξηγήστε γιατί αυτό το διάστημα εμπιστοσύνης είναι διαφορετικό από εκείνο που βρήκατε στο προηγούμενο ερώτημα.

. Ένας εκτιμητής ακίνητης περιουσίας χρησιμοποιεί τις μεθόδους της πολλαπλής παλινδρόμησης προκειμένου να καθορίσει μια κατ αρχήν τιμή για την αξία μιας μονοκατοικίας. Προκειμένου να καθορίσει μια κατ αρχήν τιμή, θεωρεί τρεις ανεξάρτητες μεταβλητές που πιστεύει ότι επηρεάζουν την τιμή αυτή. Οι μεταβλητές αυτές είναι: Χ = Ηλικία του σπιτιού, Χ = Εμβαδόν (σε m ), X = Τρόπος κατασκευής (Χ =, αν η κατασκευή είναι από πέτρα και Χ = αν η κατασκευή είναι με τούβλο). Οι τιμές με τις οποίες πουλήθηκαν πρόσφατα 5 μονοκατοικίες στην περιοχή αυτή χρησιμοποιήθηκαν για προσαρμογή του μοντέλου. Ένα μέρος της εκτύπωσης του προγράμματος για το μοντέλο αυτό και της ανάλυσης με τη μέθοδο των ελαχίστων τετραγώνων δίνεται στον πίνακα που ακολουθεί. MODEL (a). E (e) (g) (h) ERROR (b) (d) (f) TOTAL (c).6 E (i) T FOR H = INTERCEPT. E X -9.5 E -.66 (l) (o) X.5 E (k) (m).656 E X (j). (n).9 E Να συμπληρώσετε τα κενά στις θέσεις από (a) έως (o) στον πίνακα αυτό.. Ένας έφορος με ιδιαίτερη κλίση στη Στατιστική ενδιαφέρεται να βρει μια γρήγορη μέθοδο με την οποία να προσεγγίζεται ο φόρος εισοδήματος που αντιστοιχεί σε κάθε φορολογούμενο με την χρήση μερικών μεταβλητών για τις οποίες είναι εύκολο να έχει διαθέσιμα στοιχεία. Για

το σκοπό αυτό επέλεξε τυχαία φορολογικές δηλώσεις του προηγούμενου έτους, τις οποίες και εξέτασε. Για κάθε μια από αυτές έκανε καταγραφή των τιμών των τριών μεταβλητών τις οποίες όρισε και του αντίστοιχου φόρου εισοδήματος που ο φορολογούμενος πλήρωσε. Η εκτύπωση του υπολογιστή για την προσαρμογή της ευθείας πολλαπλής παλινδρόμησης με τη μέθοδο ελαχίστων τετραγώνων δίνεται στον πίνακα που ακολουθεί. MODEL (a) (d) (e) (g) (h) ERROR (b). Ε6 (f) TOTAL (c). Ε6 (i) T FOR H = INTERCEPT -.6 E- X.6 E-. (m) (o) X (j) (l).5.5 E- X (k).9 (n). E- Να συμπληρωθούν τα κενά από το (a) έως το (ο).. Χρησιμοποιώντας την εκτιμηθείσα εξίσωση παλινδρόμησης με την μέθοδο του αποκλεισμού μεταβλητών για το παράδειγμα που αναφέρεται στην ικανοποίηση από τις συνθήκες εργασίας, στο οποίο καταλήξαμε με τις ανεξάρτητες μεταβλητές Χ και Χ 6, να προβλέψετε το βαθμό ικανοποίησης από την εργασία για ένα εργαζόμενο άνδρα ηλικίας 5 ετών που δουλεύει σε μη διευθυντική θέση, έχει εβδομαδιαίο μισθό. δρχ., δουλεύει στην εταιρεία αυτή επί χρόνια χωρίς άλλη επαγγελματική πείρα με χρόνια εκπαίδευσης και με μοναδικό εισόδημα τον μισθό από την εργασία αυτή.

5. (α) Για το ίδιο παράδειγμα, κρίνοντας από τον πίνακα που αναφέρεται στην εκτύπωση του υπολογιστή από το βήμα του αποκλεισμού μεταβλητών, να εκφέρετε την άποψή σας για το κατά πόσο υψηλότερες αμοιβές τείνουν να σχετίζονται με μεγαλύτερη ικανοποίηση από την εργασία. (β) Υπάρχουν ενδείξεις ότι περισσότερη εκπαίδευση τείνει να σχετίζεται με μεγαλύτερη ικανοποίηση στη δουλειά; (γ) Αν ένας εργαζόμενος έχει δύο χρόνια εκπαίδευσης περισσότερο από ένα άλλο εργαζόμενο, πόσα περισσότερα χρήματα θα πρέπει να παίρνει ο πρώτος σε εβδομαδιαίο μισθό ώστε να έχει την ίδια ικανοποίησης από την δουλειά του όπως ο άλλος εργαζόμενος; 6. (α) Να χρησιμοποιηθεί η εκτιμηθείσα εξίσωση παλινδρόμησης για το πρόβλημα αυτό που περιλαμβάνει τις μεταβλητές Χ και Χ 6 για να προβλεφθεί ο μέσος βαθμός ικανοποίησης στη δουλειά όλων των εργαζομένων με εβδομαδιαίο μισθό 6. δρχ. και χρόνια εκπαίδευσης. (β) Ποιος είναι ο αριθμός των βαθμών ελευθερίας που αναφέρονται στην κατανομή t που χρησιμοποιείται για την κατασκευή του διαστήματος πρόβλεψης; (γ) Για ένα 95% διάστημα πρόβλεψης για το Υ που έχει ως άκρα τις τιμές.9 έως.9, να βρεθεί το τυπικό σφάλμα του Ŷ. (δ) Για ένα 95% διάστημα εμπιστοσύνης για το μ Υ x με άκρα. και.99, να βρεθεί το τυπικό σφάλμα του μˆ Y x.. Ένας μεσίτης προκειμένου να μελετήσει τις τιμές πώλησης διαμερισμάτων για κάποια συγκεκριμένη χρονική περίοδο, συγκέντρωσε τα στοιχεία που δίνονται στον πίνακα που ακολουθεί.

Τιμή πώλησης Υ (σε εκ.δρχ.). 5. 5... 5. 5... 5.. 5..9 5.9.5 5. 5.5 5. 6.9.. 5..5.. Στοιχεία για Πωλήσεις Διαμερισμάτων Χ Χ D D D X X 6 5 9 9 9 9 9 9 9 6 6 9 6 6 5 6 Οι μεταβλητές αυτές είναι οι εξής: Χ =παλαιότητα του διαμερίσματος (σε έτη) Χ =επιφάνεια (σε m ) D =, αν το διαμέρισμα είναι δωματίων και, διαφορετικά D =, αν το διαμέρισμα είναι δωματίων και, διαφορετικά D =, αν το διαμέρισμα έχει χώρο parking και, διαφορετικά Χ =όροφος του διαμερίσματος

Χ =απόσταση από το κέντρο της πόλης (σε χιλιόμετρα) Άλλες μεταβλητές που περιλαμβάνονται στο μοντέλο είναι οι X, X, X, X και οι όροι αλληλεπίδρασης Χ Χ, Χ Χ, Χ Χ, Χ Χ, Χ Χ, Χ Χ, D X, D X, D D, D D, όπως επίσης και οι όροι αλληλεπίδρασης D D X και D D X. Παρατηρούμε δηλαδή ότι υπάρχουν μεταβλητές και επομένως υπάρχουν 5 παράμετροι που πρέπει να εκτιμηθούν από 5 μόνο παρατηρήσεις. (α) Εξηγήστε τους λόγους για τους οποίους η μέθοδος αποκλεισμού μεταβλητών δεν είναι δυνατόν να εφαρμοσθεί στο πρόβλημα αυτό. (β) Εξηγήστε τους λόγους για τους οποίους κάθε μια από τις μεταβλητές αλληλεπίδρασης έχουν περιληφθεί στο μοντέλο. (γ) Η μέθοδος της βηματικής παλινδρόμησης για το συγκεκριμένο μοντέλο δίνει την εκτύπωση που ακολουθεί για το πρώτο βήμα της βηματικής παλινδρόμησης. Πρώτο Βήμα Βηματικής Παλινδρόμησης MODEL. Ε9 (b) 55.. ERROR 6.6 Ε (c) TOTAL (a). T FOR H = INTERCEPT.5- X... 5. (α) Να συμπληρώσετε τους αριθμούς που αντιστοιχούν στις θέσεις (a), (b) και (c). (β) Ποια από τις μεταβλητές έχει τον υψηλότερο συντελεστή συσχέτισης με το Υ και ποια είναι η τιμή του συντελεστή αυτού; (γ) Ποια ερμηνεία δίνεται στον συντελεστή. που δίνεται στη συγκεκριμένη εκτύπωση;

(δ) Το δεύτερο βήμα της βηματικής παλινδρόμησης του μοντέλου δίνει ως εκτύπωση τον πίνακα που ακολουθεί. Δεύτερο Βήμα Βηματικής Παλινδρόμησης MODEL.9 Ε9 9.9 Ε 9.9. ERROR 9. Ε. Ε6 TOTAL.9 Ε9 (a) T FOR H = INTERCEPT -.5 X 6.E- (b).. X *X -,95 (c).. Να αντικατασταθούν τα (a), (b) και (c) με τους κατάλληλους αριθμούς. (ε) Ποια μεταβλητή έχει προστεθεί στο μοντέλο; (στ) Λαμβάνοντας υπόψη τις μεταβλητές που υπάρχουν τώρα στο μοντέλο και τους συντελεστές τους, όπως αυτοί δίνονται στην εκτύπωση, ερμηνεύσατε το αποτέλεσμα που είχε η προσθήκη της νέας μεταβλητής στο μοντέλο. (ζ) Το τρίτο βήμα στη βηματική παλινδρόμηση του μοντέλου δίνει την εκτύπωση που ακολουθεί. Να συμπληρωθούν τα στοιχεία (a) έως (e). (η) Ποια ερμηνεία δίνετε στην νέα μεταβλητή που προστέθηκε στο μοντέλο και στο συντελεστή της; (θ) Γιατί δεν έχει απομακρυνθεί καμιά μεταβλητή από το μοντέλο στο βήμα αυτό;

Τρίτο Βήμα Βηματικής Παλινδρόμησης MODEL (a).5 Ε9 6.6 E.. ERROR (b) (d).5 E6 TOTAL (c) (e).969 T FOR H = INTERCEPT -.96 X 65.59E-.9..6 D -55.59 -.9. 5. X *X -.9 -...5 E- (ι) Το τέταρτο βήμα της βηματικής παλινδρόμησης στο μοντέλο αυτό δίνει την ακόλουθη εκτύπωση. Να συμπληρωθούν τα κενά από (a) έως (r). Τέταρτο Βήμα Βηματικής Παλινδρόμησης MODEL (a).6 Ε9 (g) (i) (j) ERROR (b) (d) (h) TOTAL (c) (e) (f) T FOR H = INTERCEPT -6.5 X 6.65E- (k) (o).9 D -6.5 (l) (p) 669.6 D *D *X. (m) (q).99 X *X -. (n) (r) 5.6 E-

(κ) Το πέμπτο και τελευταίο βήμα της βηματικής παλινδρόμησης στο μοντέλο αυτό δίνει την εκτύπωση που ακολουθεί. Να γράψετε την εξίσωση που αντιστοιχεί στο μοντέλο αυτό. Πέμπτο Βήμα Βηματικής Παλινδρόμησης MODEL 5.59 Ε9. Ε 6.. ERROR 9.5 Ε.66 Ε6 TOTAL.9 Ε9.99 T FOR H = INTERCEPT -5. Χ 6.9.6.6.9 X 66.E-...6 D -65. -6.9. 59. D *D *X 5.6 6...5 X *X -. -.9. 5.5 E- (λ) Δώστε την ερμηνεία κάθε μιας από τις μεταβλητές του μοντέλου εξηγώντας ταυτόχρονα πώς αυτή επηρεάζει την τιμή πώλησης του διαμερίσματος. (μ) Στην διαδικασία βηματικής παλινδρόμησης που ακολουθήσαμε σταματήσαμε μετά την εισαγωγή της μεταβλητής Χ στο μοντέλο. Αυτό έγινε γιατί καμιά άλλη μεταβλητή δεν έδινε στατιστικά σημαντικό αποτέλεσμα σε επίπεδο σημαντικότητας α =.5, όπου α είναι το επίπεδο σημαντικότητας, για να συμπεριληφθεί μια μεταβλητή στο μοντέλο. Αν κάποιος δεν γνωρίζει το μέγεθος του α, ποιες είναι οι ενδείξεις που θα έπαιρνε για το μέγεθος του α από τις διάφορες εκτυπώσεις που προηγήθηκαν;