Egzamin ze statystyki/ Studia Licencjackie Stacjonarne/ Termin I /czerwiec 2010

Podobne dokumenty
KURS STATYSTYKA. Lekcja 1 Statystyka opisowa ZADANIE DOMOWE. Strona 1

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4


Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Badanie współzaleŝności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej. Badanie zaleŝności dwóch cech ilościowych. Analiza regresji prostej

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.

65120/ / / /200

1.1. Uprość opis zdarzeń: 1.2. Uprościć opis zdarzeń: a) A B A Uprościć opis zdarzeń: 1.4. Uprościć opis zdarzeń:

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 3

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. Strona 1

( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka Katarzyna Rosiak-Lada. Zajęcia 3

Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ

Analiza korelacji i regresji

Współczynnik korelacji liniowej oraz funkcja regresji liniowej dwóch zmiennych

Zadanie 2. Dany jest szereg rozdzielczy przedziałowy, wyznaczyć następujące miary: wariancja, odchylenie standardowe

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Natalia Nehrebecka. Wykład 2

Plan wykładu: Typowe dane. Jednoczynnikowa Analiza wariancji. Zasada: porównać zmienność pomiędzy i wewnątrz grup

Weryfikacja hipotez parametrycznych. Test Value = % Confidence Interval of the

dy dx stąd w przybliżeniu: y

Badania sondażowe. Braki danych Konstrukcja wag. Agnieszka Zięba. Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa

Temat B. Wykład nr. Nr indeksu. Nazwisko, imię (studenta) 1 a b c 2 a b c d 3 a b c d e 4 5 a b

Ekonometria ćwiczenia Kolokwium 1 semestr 20/12/08. / 5 pkt. / 5 pkt. / 5 pkt. / 5 pkt. /20 pkt. Regulamin i informacje dodatkowe

Sprawozdanie powinno zawierać:

0 0,2 0, p 0,1 0,2 0,5 0, p 0,3 0,1 0,2 0,4

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Rozwiązania (lub wskazówki do rozwiązań) większości zadań ze skryptu STATYSTYKA: MATERIAŁY POMOCNICZE DO ZAJĘĆ oraz EGZAMINÓW Z LAT

Analiza struktury zbiorowości statystycznej

Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4.

Parametry zmiennej losowej

czerwiec 2013 Uwaga: Przy rozwiązywaniu zadań, jeśli to konieczne, należy przyjąć poziom istotności 0,1 i współczynnik ufności 0,90

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W 11: Analizy zależnościpomiędzy zmiennymi losowymi Model regresji wielokrotnej

Nieparametryczne Testy Istotności

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Procedura normalizacji

EKONOMETRIA I Spotkanie 1, dn

Problemy jednoczesnego testowania wielu hipotez statystycznych i ich zastosowania w analizie mikromacierzy DNA

Egzamin ze statystyki, Studia Licencjackie Stacjonarne. TEMAT C grupa 1 Czerwiec 2007

Natalia Nehrebecka. Dariusz Szymański

ANALIZA KORELACJI WYDATKÓW NA KULTURĘ Z BUDŻETU GMIN ORAZ WYKSZTAŁCENIA RADNYCH

Dobór zmiennych objaśniających

Zad 2 Dynamika zatrudnienia mierzona indeksami łańcuchowymi w ostatnich pięciu latach kształtowały się następująco: Lata Indeksy ( w %)

CZĘŚĆ 6. MODEL REGRESJI, TREND LINIOWY ESTYMACJA, WNIOSKOWANIE

WPROWADZENIE DO ANALIZY KORELACJI I REGRESJI

Statystyka Opisowa 2014 część 2. Katarzyna Lubnauer

STATYSTYCZNA ANALIZA WYNIKÓW POMIARÓW

EKONOMETRIA Wykład 4: Model ekonometryczny - dodatkowe zagadnienia

TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego).

IID = 2. i i i i. x nx nx nx

KONSTRUKCJA OPTYMALNYCH PORTFELI Z ZASTOSOWANIEM METOD ANALIZY FUNDAMENTALNEJ UJĘCIE DYNAMICZNE

ZAJĘCIA 3. Pozycyjne miary dyspersji, miary asymetrii, spłaszczenia i koncentracji

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 11

Analiza zależności zmiennych ilościowych korelacja i regresja

METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównanie obiektów przy ocenie wielokryterialnej. Ranking obiektów.

Kształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu

WYDZIAŁ MATEMATYKI i INFORMATYKI

STATECZNOŚĆ SKARP. α - kąt nachylenia skarpy [ o ], φ - kąt tarcia wewnętrznego gruntu [ o ],

Statystyka Inżynierska

STATYSTYKA: MATERIAŁY POMOCNICZE DO ZAJĘĆ

STATYSTYKA: MATERIAŁY POMOCNICZE DO ZAJĘĆ

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Metody badań kamienia naturalnego: Oznaczanie współczynnika nasiąkliwości kapilarnej

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

Trzecie laboratoria komputerowe ze Staty Testy

Egzamin ze Statystyki, Studia Licencjackie Stacjonarne czerwiec 2007 Temat A

Regresja liniowa i nieliniowa

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

Pomiary parametrów akustycznych wnętrz.

Rozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy x i p i 0 1-p 1 p suma 1

PROGNOZOWANIE SPRZEDAŻY Z ZASTOSOWANIEM ROZKŁADU GAMMA Z KOREKCJĄ ZE WZGLĘDU NA WAHANIA SEZONOWE

Markowa. ZałoŜenia schematu Gaussa-

Natalia Nehrebecka Stanisław Cichocki. Wykład 10

Model ASAD. ceny i płace mogą ulegać zmianom (w odróżnieniu od poprzednio omawianych modeli)

STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU

MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Kryteria oceniania odpowiedzi. Arkusz A II. Strona 1 z 5

± Δ. Podstawowe pojęcia procesu pomiarowego. x rzeczywiste. Określenie jakości poznania rzeczywistości

0. Oszacowanie kilku prostych regresji, interpretacja oszacować parametrów

BADANIE STABILNOŚCI WSPÓŁCZYNNIKA BETA AKCJI INDEKSU WIG20

Ekonometria egzamin 01/02/ W trakcie egzaminu wolno używać jedynie długopisu o innym kolorze atramentu niż czerwony oraz kalkulatora.

STATYSTYKA. Zmienna losowa skokowa i jej rozkład

Metody predykcji analiza regresji

Przykład 1 ceny mieszkań

... i statystyka testowa przyjmuje wartość..., zatem ODRZUCAMY /NIE MA POD- STAW DO ODRZUCENIA HIPOTEZY H 0 (właściwe podkreślić).

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW

Przypomnienie: wykłady i zadania kursu były zaczerpnięte z podręczników: Model statystyczny Format danych

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Oligopol dynamiczny. Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencji ilościowej jako gra jednokrotna z pełną i doskonalej informacją

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

Wstęp. Obliczenia własne na podstawie: Budżety (2015), s. 116.

NAFTA-GAZ marzec 2011 ROK LXVII. Wprowadzenie. Tadeusz Kwilosz

Statystyka. Zmienne losowe

WYDZIAŁ MATEMATYKI i INFORMATYKI

Transkrypt:

Egzamn ze statystyk/ Studa Lcencjacke Stacjonarne/ Termn /czerwec 2010 Uwaga: Przy rozwązywanu zadań, jeśl to koneczne, naleŝy przyjąć pozom stotnośc 0,01 współczynnk ufnośc 0,99 Zadane 1 PonŜsze zestawene przedstawa dane pochodzące z Badana BudŜetów Gospodarstw Domowych GUS dotyczące mesęcznych wydatków na towary usług konsumpcyjne (w tys. zł) w 200 r. dla próby 900 gospodarstw domowych obejmującej trzy grupy społeczno-ekonomczne: pracownków, rolnków pracujących na rachunek własny. Grupa społeczno-ekonomczna Wydatk konsumpcyjne pracowncy rolncy pracujący (Xo - X1> tys.zł na rachunek własny 0-2 160 25 10 2-3 215 40 15 3-4 130 20 20 4-5 70 20 5-6 50 5 6-65 12 27 Razem 690 110 100 Dodatkowo oblczono: pracowncy rolncy prac. na r-ek własny x n 2197,5 342,5 440,5 Odchylena standardowe (formuła neobcąŝona) 1,79 1,0 1,95 Trzec moment centralny 3,90 5,0-0,37 Wykorzystując podane nformacje oraz dokonując stosownych oblczeń (z dokładnoścą do dwóch mejsc po przecnku) proszę: a) Naszkcować hstogram przedstawający strukturę wydatków konsumpcyjnych w grupe gospodarstw domowych pracujących na rachunek własny [2]

b) Czy prawdą jest, Ŝe kwartyl perwszy dla wydatków konsumpcyjnych w grupe gospodarstw domowych pracownków ne przekracza 2 tys. zł? (Odpowedź uzasadnć bez oblczana wartośc kwartyla) [1] c) Na podstawe klasycznej mary asymetr ocenć słę kerunek asymetr rozkładu wydatków konsumpcyjnych w grupe gospodarstw domowych pracownków [1]. d) Przyjmując, Ŝe średna odchylene standardowe w populacj jest na pozome uzyskanym w próbe, oblczyć prawdopodobeństwo tego, Ŝe suma wydatków konsumpcyjnych ze 100 elementowej próby gospodarstw domowych pracujących na rachunek własny będze wększa nŝ 450 tys.zł. [3] e) Dokonać estymacj punktowej przedzałowej frakcj gospodarstw domowych w grupe pracownków, których wydatk konsumpcyjne zawerają sę w przedzale (2 tys.zł; 3 tys.zł> [3].

f) Sformułowano hpotezę zerową, Ŝe średn pozom wydatków konsumpcyjnych w populacj gospodarstw domowych pracownków wynos 3,3 tys. zł (przy hpoteze alternatywnej, Ŝe jest nŝszy nŝ 3,3 tys.zł). Hpotezę weryfkowano na podstawe wynków uzyskanych w tym badanu. Wyznacz najnŝszy pozom stotnośc, przy którym nastąp odrzucene hpotezy zerowej. [3] g) Ocenć słę zaleŝnośc pomędzy pozomem wydatków na konsumpcję a przynaleŝnoścą do grupy społeczno-ekonomcznej w badanej próbe gospodarstw domowych wedząc, Ŝe oblczona wartość statystyk ch-kwadrat dla analzowanej próby wynosła 50,315. [1] Zadane 2 W ponŝszej tablcy przedstawono wpływy ze sprzedaŝy cegły pełnej w frme handlowej w poszczególnych kwartałach lat 2006-2009 Lata roczna wartość sprzedaŝy cegły (w tys zł) kwartały kwartalna wartość sprzedaŝy cegły (w tys zł) 2006 2007 200 2009 107 111 11 125 V V V V 23 27 32 25 24 2 34 25 27 30 35 26 29 31 37 2 Razem 461 x 461

a) Wyznacz średne ruchome scentrowane dla trzecego czwartego kwartału 2006 r. [1] b) Wedząc, Ŝe względne wskaźnk okresowośc (oczyszczone) dla, kwartału wynosły odpowedno 0,92, 1,01 1,19 wyznacz znterpretuj wskaźnk dla kwartału V. [1] c) Wyznacz znterpretuj średne roczne tempo zman sprzedaŝy w latach 2007-2009. [1] d) Dodatkowo wadomo, Ŝe frma sprzedawała bloczk betonowe, uzyskując z tego tytułu w latach 200 2009 odpowedno wpływy 200 tys zł oraz 195 tys zł. W 2009 r. cegła podroŝała o 15%, a cena bloczków spadła o 5%. Oceń, korzystając z formuły Paaschego, o le zmenła sę łączna wartość sprzedaŝy wyłączne na skutek zmany cen obu produktów. [3]

Zadane 3 Na podstawe danych o zuŝycu nawozów mneralnych plonach pszency dla wybranych krajów wyznacz znterpretuj współczynnk korelacj rang. [3] Kraj ZuŜyce nawozów mneralnych (w kg/ha) Plony pszency (q/ha) Argentyna 4,1 25,4 Australa 5,1 Kanada 3,7 26,2 Hszpana 71,5 33 Polska 93,6 42, Welka Brytana 106,3 7,9 Francja 134,3 75, Nemcy 152,9 1,7 Zadane 4 Na podstawe danych o współczynnku dzetnośc (Y) współczynnku zatrudnena kobet w weku 25-44 lata (X) dla krajów UE w 2000r. sporządzono następujący wykres:

Ponadto wyznaczono: = 1 = 1 = 1 ( x ( x ( y x)( y x) 2 y) 2 y) = 27,4 = 1407 = 0,93 x = 71,2 y = 1,5 = 1 e 2 = 0,39 a) Czy na podstawe zameszczonego wykresu moŝna uznać, Ŝe w próbe badanych krajów kraje o wysokm współczynnku zatrudnena kobet w weku 25-44 lata charakteryzują sę nskm współczynnkem dzetnośc? [1] b) O le wzrośne przecętny współczynnk dzetnośc, jeśl współczynnk zatrudnena kobet w weku 25-44 lata wzrośne o jednostkę? [2] c) Czy oszacowane współczynnka regresj w modelu regresj współczynnka dzetnośc względem współczynnka zatrudnena kobet w weku 25-44 lata jest statystyczne stotne? [3]

d) W jakm stopnu współczynnk zatrudnena kobet w weku 25-44 lata objaśnał zmenność współczynnka dzetnośc w krajach UE w 2000r? [2] 5. Zadane testowe (9 pkt) NaleŜy zaznaczyć (otoczyć kółkem) właścwą odpowedź T-tak lub N-ne. Punktacja poszczególnych pytań: 1pkt odpowedź poprawna; 0pkt brak odpowedz; -1pkt odpowedź nepoprawna. Jeśl całkowta suma punktów z częśc testowej będze ujemna, jako wynk częśc testowej zostane przyjęte 0 pkt. 1. W próbe losowej jest moŝlwe aby: a/ Wartośc obcąŝonego neobcąŝonego estymatora warancj pewnej zmennej wynosły, odpowedno, 1,1 oraz 1. b/ Pozycyjny wskaźnk asymetr wynosł zero, zaś klasyczny wskaźnk asymetr był wększy od zera. c/ Współczynnk zbeŝnośc Cramera (V) był równy zero, podczas gdy jego wartość w populacj generalnej jest wększa od zera. 2. Współczynnk determnacj lnowej w modelu regresj wynos 0,1. Oznacza to, Ŝe: a/ Współczynnk korelacj lnowej w tej samej próbe wynos 0,9. b/ Wzrost wartośc zmennej objaśnającej powoduje wzrost przecętnej wartośc zmennej objaśnanej. c/ Dopasowane modelu do danych jest nezadowalające. 3. ndeks(y) cen Laspeyresa: a/ MoŜe być oblczony na podstawe ndeksu lośc Paaschego ndeksu wartośc. b/ Przyjmowały wartośc w poszczególnych latach okresu 2005-2009: 131%, 125%, 11%, 106% (były to ndeksy łańcuchowe); oznacza to, Ŝe przecętny pozom cen stale obnŝał sę. c/ Ne moŝe przyjmować wartośc ujemnych.