Suppose Mr. Bump observes the selling price and sales volume of milk gallons for 10 randomly selected weeks as follows

Σχετικά έγγραφα
8.1 The Nature of Heteroskedasticity 8.2 Using the Least Squares Estimator 8.3 The Generalized Least Squares Estimator 8.

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

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

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

Καμπύλη Phillips (10.1, 11.5, 12.1, 12.5, 18.3, 18.8, 18.10)

PENGARUHKEPEMIMPINANINSTRUKSIONAL KEPALASEKOLAHDAN MOTIVASI BERPRESTASI GURU TERHADAP KINERJA MENGAJAR GURU SD NEGERI DI KOTA SUKABUMI

Ελένη Κανδηλώρου Αναπλ. Καθηγήτρια. Γραμμικά Μοντέλα. Λύσεις Ασκήσεων

Προβλέψεις ισοτιμιών στο EViews

ΧΡΟΝΟΣΕΙΡΕΣ TUTORIAL 3 ΣΤΑΣΘΜΟΤΗΤΑ ΔΘΑΔΘΚΑΣΘΕΣ ΜΟΝΑΔΘΑΣ ΡΘΖΑΣ ΣΥΝΟΛΟΚΛΗΡΩΣΗ

ΜΑΘΗΜΑ 4 ο. Μοναδιαία ρίζα

/

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑΣ LAB 2

ΜΑΘΗΜΑ 3ο. Υποδείγματα μιας εξίσωσης

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΙΕΘΝΩΝ ΚΑΙ ΕΥΡΩΠΑΪΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΣΠΟΥ ΩΝ

Επιτόκια, Πληθωρισμός και Έλλειμμα (10.2, 12.6, 18.2, 18.6, 18.7)

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

Appendix A3. Table A3.1. General linear model results for RMSE under the unconditional model. Source DF SS Mean Square

Generalized Linear Model [GLM]

τατιςτική ςτην Εκπαίδευςη II

Multi-dimensional Central Limit Theorem

Επιστηµονική Επιµέλεια ρ. Γεώργιος Μενεξές. Εργαστήριο Γεωργίας. Viola adorata

Αν οι προϋποθέσεις αυτές δεν ισχύουν, τότε ανατρέχουµε σε µη παραµετρικό τεστ.

Table 1: Military Service: Models. Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 Model 9 num unemployed mili mili num unemployed

Multi-dimensional Central Limit Theorem

τατιστική στην Εκπαίδευση II

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ Πρόγραμμα Σπουδών: ΤΡΑΠΕΖΙΚΗ Θεματική Ενότητα: ΤΡΑ-61 Στρατηγική Τραπεζών Ακαδημαϊκό Έτος:

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

SECTION II: PROBABILITY MODELS

519.22(07.07) 78 : ( ) /.. ; c (07.07) , , 2008

Σηµαντικές µεταβλητές για την άσκηση οικονοµικής ολιτικής µίας χώρας. Καθοριστικοί αράγοντες για την οικονοµική ανά τυξη.

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ

β) (βαζκνί: 2) Έζησ όηη ε ρξνλνινγηθή ζεηξά έρεη κέζε ηηκή 0 θαη είλαη αληηζηξέςηκε. Δίλεηαη ην αθόινπζν απνηέιεζκα από ην EViews γηα ηε :

Supplementary Appendix

Μοντελοποίηση των αποδόσεων των κρατικών ομολόγων των χωρών της Ευρωζώνης

Variance of Trait in an Inbred Population. Variance of Trait in an Inbred Population

Λογαριθμικά Γραμμικά Μοντέλα Poisson Παλινδρόμηση Παράδειγμα στο SPSS

Άσκηση 10, σελ Για τη μεταβλητή x (άτυπος όγκος) έχουμε: x censored_x 1 F 3 F 3 F 4 F 10 F 13 F 13 F 16 F 16 F 24 F 26 F 27 F 28 F

Supplementary Materials: A Preliminary Link between Hydroxylated Metabolites of Polychlorinated Biphenyls and Free Thyroxin in Humans

Queensland University of Technology Transport Data Analysis and Modeling Methodologies

Ερμηνεία αποτελεσμάτων Ανάλυση διακύμανσης κατά ένα παράγοντα

Exam Statistics 6 th September 2017 Solution

Παράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α.-Δ.Π.Θ.

Political Science 552. Qualitative Variables. Dichotomous Predictor. Dummy Variables-Gender. Qualitative Variables March 3, 2004

Εισαγωγή στην Ανάλυση Διακύμανσης

Statistics 104: Quantitative Methods for Economics Formula and Theorem Review

Table A.1 Random numbers (section 1)

Μενύχτα, Πιπερίγκου, Σαββάτης. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 6 ο

5.4 The Poisson Distribution.

Noriyasu MASUMOTO, Waseda University, Okubo, Shinjuku, Tokyo , Japan Hiroshi YAMAKAWA, Waseda University

Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests

Απλή Ευθύγραµµη Συµµεταβολή

Optimizing Microwave-assisted Extraction Process for Paprika Red Pigments Using Response Surface Methodology

Supplementary Information 1.

ΕΡΓΑΙΑ Εθηίκεζε αμίαο κεηαπώιεζεο ζπηηηώλ κε αλάιπζε δεδνκέλωλ. Παιεάο Δπζηξάηηνο

Analyze/Forecasting/Create Models

Παράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α. Δ.Π.Θ.

ΜΗ ΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ

794 Appendix A:Tables

ΔPersediaan = Persediaan t+1 - Persediaan t

$ι ιι η ι ι!η ηι ι ANOVA. To ANOVA ι ι ι η η η ιη (Analysis of Variance). * ι! ι ι ι ι ι η ιη. ;, ι ι ι! η ιι ηιη ι ι!η ι η η ιη ι ι η ι η.

( ) ( ) STAT 5031 Statistical Methods for Quality Improvement. Homework n = 8; x = 127 psi; σ = 2 psi (a) µ 0 = 125; α = 0.

LAMPIRAN. Lampiran I Daftar sampel Perusahaan No. Kode Nama Perusahaan. 1. AGRO PT Bank Rakyat Indonesia AgroniagaTbk.

Υπολογιστική πολυπλοκότητα του πρωτεύοντος αλγόριθμου εξωτερικών σημείων

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

Table S1: Inpatient Diet Composition


ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ. Κεφάλαιο 13. Συμπεράσματα για τη σύγκριση δύο πληθυσμών

DOUGLAS FIR BEETLE TRAP-SUPPRESSION STUDY STATISTICAL REPORT

Does anemia contribute to end-organ dysfunction in ICU patients Statistical Analysis

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ Κεφάλαιο 2

Κεφάλαιο 7. Γραμμική και λογιστική παλινδρόμηση. Σύνοψη. Προαπαιτούμενη γνώση. 7.1 Απλή και Πολλαπλή Γραμμική Παλινδρόμηση (Linear Regression)

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΑ ΤΜΗΜΑ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΡΑΠΕΖΙΚΗΣ ΙΟΙΚΗΤΙΚΗΣ ΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΑΣΥΜΜΕΤΡΙΑ ΣΤΙΣ ΤΙΜΕΣ ΤΩΝ ΑΚΙΝΗΤΩΝ

Εργαστήριο στατιστικής Στατιστικό πακέτο S.P.S.S.

Solution Series 9. i=1 x i and i=1 x i.

Προσοµοίωση Εξέτασης στο µάθηµα του Γεωργικού Πειραµατισµού

Biostatistics for Health Sciences Review Sheet

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

Α. Μπατσίδης Πρόχειρες βοηθητικές διδακτικές σημειώσεις

ΤΣΑΛΤΑ ΜΑΡΙΑ Α.Μ: 1946 ΠΑΥΛΕΛΛΗ ΛΟΥΙΖΑ Α.Μ: 2342 ΤΣΑΪΛΑΚΗ ΦΑΝΗ Α.Μ: Οικονομετρικά. Εργαστήριο 15/05/11

VBA Microsoft Excel. J. Comput. Chem. Jpn., Vol. 5, No. 1, pp (2006)

ΔΗΜΗΤΡΗΣ- ΘΕΟΔΩΡΟΣ ΦΙΛΙΠΠΑΚΟΣ

Lampiran 1 Output SPSS MODEL I

Παράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α.-Δ.Π.Θ.

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Βιολέττα Δάλλα. Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήµιο Αθηνών

Το πρόβλημα της διαχείρισης των μεταβλητών δαπανών αποτελεί αντικείμενο που χρήζει

ΧΡΟΝΟΣΕΙΡΕΣ & ΠΡΟΒΛΕΨΕΙΣ-ΜΕΡΟΣ 7 ΕΛΕΓΧΟΙ. (TEST: Unit Root-Cointegration )

LAMPIRAN. Fixed-effects (within) regression Number of obs = 364 Group variable (i): kode Number of groups = 26

EXERCISES: 2.57, 2.58, 2.63, 11.33, 11.34

Szabolcs Sofalvi, M.S., D-ABFT-FT Cleveland, Ohio

Μηχανική Μάθηση Hypothesis Testing

Στατιστική Ανάλυση Δεδομένων II. Γραμμική Παλινδρόμηση με το S.P.S.S.

1. Ιστόγραμμα. Προκειμένου να αλλάξουμε το εύρος των bins κάνουμε διπλό κλικ οπουδήποτε στο ιστόγραμμα και μετά

Για να ελέγξουµε αν η κατανοµή µιας µεταβλητής είναι συµβατή µε την κανονική εφαρµόζουµε το test Kolmogorov-Smirnov.

Άσκηση 11. Δίνονται οι παρακάτω παρατηρήσεις:

Σύγκριση Συνδυασµένων Παραγόντων

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ. ΜΑΘΗΜΑ 3ο

ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ,

Fused Bis-Benzothiadiazoles as Electron Acceptors

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

η πιθανότητα επιτυχίας. Επομένως, η συνάρτηση πιθανοφάνειας είναι ίση με: ( ) 32 = p 18 1 p

Transcript:

Albert Ludwgs Unverst Freburg Department of Emprcal Research and Econometrcs Appled Econometrcs Dr Kestel ummer 9 EXAMPLE IMPLE LINEAR REGREION ANALYI uppose Mr Bump observes the sellng prce and sales volume of mlk gallons for randoml selected weeks as follows Week Weekl sales level, Y* ellng prce, X, $ 3 6 3 5 7 4 5 5 6 6 5 7 5 6 8 4 9 7 * Thousand of gallons catter Dagram 5 sales 5 5 5 5 5 prce Correlaton coeffcent: r ()493 (44) ()56 44 ()488 86

WEEK ^ ^ 3 69 3 6 4 36 3 7 5 89 5 85 4 5 5 44 8 5 6 56 6 6 5 44 5 8 7 6 5 56 5 8 8 4 96 44 68 9 7 89 7 4 sum 44 56 488 493 Normal equatons: n () 44 493 44 56 n n n ( ( ) ) ()56 (44) ()488 84 336 ()49 (44)() 98 ()(493) (44) 98 454 ()(56) (44) 84 ( 454) 44 34 Lnear Regresson Model (Ftted model): 34 4 54 tandard error of estmate (se): week Actual Estmated error error^ 3 338-338 48464 6 36 94 86436 3 7 5 74-4 586684 4 5 33 67 7889 5 6 8876 4 63376 6 5 469 38 94864 7 6 5 8876-3876 5338 8 4 784 6 46656 9 7 76-6 36 646 3854 48533 sum 44 4 59448 ( ) error σ e n n 594 8 7

Evews Output Dependent Varable: ALE Method: Least quares Date: 5/8/9 Tme: 8:3 ample: Included observatons: Coeffcent td Error t-tatstc Prob PRICE -453883 3445-48433 3 C 3359 448588 78939 R-squared 74563 Mean dependent var Adjusted R-squared 7385 D dependent var 59466 E of regresson 75453 Akake nfo crteron 53 um squared resd 594476 chwarz crteron 585 Log lkelhood -3 Hannan-Qunn crter 495366 F-statstc 34487 Durbn-Watson stat 345368 Prob(F-statstc) 84 ANOVA Table: Test for Equalt of Means Between eres Date: 5//9 Tme: : ample: Included observatons: Method df Value Probablt t-test 8 64749 atterthwate-welch t-test* 96349 64749 Anova F-test (, 8) 36577 Welch F-test* (, 96349) 36577 *Test allows for unequal cell varances Analss of Varance ource of Varaton df um of q Mean q Between 47688 47688 Wthn 8 3444 3356 Total 9 77 374589 3

Resdual Plot 4 3 - - -3-4 3 4 5 6 7 8 9 ALE Resduals Q-Q Plot of Resduals (Normalt check) 6 4 Quantles of Normal - -4-6 -4-4 Quantles of REID 4

Predctng Y for a gven value of : uppose Mr Bump wshed to forecast the quantt of mlk sold f the prce were set at $63 E Y 63 34 (454)63 844 or 8,44 gallons tandard error of the forecast measures when 63 s ( ) ( 63 44) σ p σ e 7 9 n 84 ( ) 95% predcton nterval for 63 s 844 ± t n-, 5 9 > 844±36(9) > (753, 5) 4 6 8 4 Forecast: ALEF Actual: ALE Forecast sample: Included observatons: Root Mean quared Error 6 Mean Absolute Error 398 Mean Abs Percent Error 7984 Thel Inequalt Coeffcent 587 Bas Proporton Varance Proporton 763 Covarance Proporton 98377 3 4 5 6 7 8 9 ALEF ± E Inference on : tandard error of estmator of σ e σ e 7 σ 3 ( ) 84 5

The 95% confdence nterval for s ± c se( ) s: -4,54± t n-, 5 (3) > -454± 698 > (-458, -76) Hpothess Testng H : vs H A : 454 t 48 < -36 Reject Ho 3 p-value: Pr( T 4 8) Pr( T > 4 8) 3 6

Albert Ludwgs Unverst Freburg Department of Emprcal Research and Econometrcs Appled Econometrcs Dr Kestel ummer 9 EXAMPLE MULTIPLE LINEAR REGREION ANALYI uppose Mr Bump observes the sellng prce, sales volume of mlk gallons and advertsng epense for randoml selected weeks as follows Week Weekl sales level, Y* ellng prce, X, $ Advertsng**, X 3 9 6 7 3 5 7 5 4 5 4 5 6 5 6 5 7 5 6 6 8 4 9 7 5 * Thousand of gallons; ** hundreds of dollars Correlaton Matr sales prce sales 86 r prce 86 ads 89 65 ads 89 65 E-Vews Output of Correlaton matr Covarance Analss: Ordnar Date: 5/8/9 Tme: 8:59 ample: Included observatons: Covarance Correlaton ALE PRICE ALE 336 ADVERTIIME NT PRICE -98 84-863489 ADVERTIIMENT 3-886 4 89497-65449 7

catter Dagram Y versus X 5 sales 5 5 5 5 5 prce catter dagram Y versus X sales 5 5 5 5 5 5 advertsng 8

9 week X X ^ X ^ X ^ X X X X 3 9 69 8 3 9 7 6 7 36 4 49 4 4 3 5 7 5 5 89 5 85 5 85 4 5 4 44 5 96 8 68 5 6 5 56 5 6 5 4 6 5 5 44 44 8 8 44 7 5 6 6 5 56 36 8 3 96 8 4 44 96 68 4 9 7 5 89 5 7 55 5 4 44 4 3 sum 44 488 56 5 493 48 553 Normal equatons: n 5 553 44 48 553 56 44 493 4 44 In matr form: 5 553 4 553 56 44 4 44 7 9 3 6 X X X Y ( ) 585 8476 6464 ) ( ) ( X Y X X X X X Y 336 ()488 ) ( n Multple Lnear regresson (Ftted or estmated ) Model 3 59 85 64

tandard error of estmate: week Prce Advertsng Actual Estmated error error^ 3 9 95-95 93 7 6 4 99 397 3 7 5 5 53-3 967 4 5 4-5 5 6 5 98-98 3947 6 5 353 46 59 7 6 6 5 67-7 96 8 4 7 8 6 9 5 7 693 64 4 96 379 4355 UM 59 σ e R error ( ) 59 5 n k n k 3 Eplaned Re sdual 5,9,93 Total total 33,6 Corrected or adjusted R A σ u σ r : 5,9/ 7 33,6/9,948 Varables used to eplan r ( ) varance of Y none 336 Prce 75 594 Prce and advertsement 93 59 Predcton on gven fed values of and : uppose Mr Bump wshed to forecast the quantt of mlk sold f the prce were set at $5 and advertsng ependtures of $ E Y 5, 64 85(5) 59() 993 or 993 gallons

Inferences on Parameters: H : vs H A : 585 t 4,37 >36 Reject Ho 3367 Evews Output Dependent Varable: ALE Method: Least quares Date: 5/8/9 Tme: 8:54 ample: Included observatons: Coeffcent td Error t-tatstc Prob PRICE -84758 9657-375563 7 ADVERTIIMENT 585 3367 437745 3 C 64637 43459 377875 69 R-squared 9399 Mean dependent var Adjusted R-squared 948 D dependent var 59466 E of regresson 5796 Akake nfo crteron 3975 um squared resd 5949 chwarz crteron 39948 Log lkelhood -6585 Hannan-Qunn crter 384 F-statstc 479657 Durbn-Watson stat 335677 Prob(F-statstc) 8 ANOVA Table: Test for Equalt of Means Between eres Date: 5//9 Tme: :55 ample: Included observatons: Method df Value Probablt Anova F-test (, 7) 95938 Welch F-test* (, 863) 3654 *Test allows for unequal cell varances Analss of Varance ource of Varaton df um of q Mean q Between 648337 34653 Wthn 7 45684 6994 Total 9 555 38878

Resdual Plot 3 - - -3 3 4 5 6 7 8 9 ALE Resduals Q-Q plot of resduals (Normalt check) 3 Quantles of Normal - - -3-3 - - 3 Quantles of REID