Ćwiczenia 11_12 KLASYCZNY MODEL REGRESJI LINIOWEJ

Podobne dokumenty
16, zbudowano test jednostajnie najmocniejszy dla weryfikacji hipotezy H

Wykład 6. Klasyczny model regresji liniowej

Weryfikacja modelu. ( ) Założenia Gaussa-Markowa. Związek pomiędzy zmienną objaśnianą a zmiennymi objaśniającymi ma charakter liniowy

( ) ( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( ) 2. r s. ( i. REGRESJA (jedna zmienna) e s = + Y b b X. x x x n x. cov( (kowariancja) = (współczynnik korelacji) = +

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5

PROGNOZOWANIE WIELKOŚCI WYDOBYCIA WĘGLA KAMIENNEGO W GÓRNOŚLĄSKIM ZAGŁĘBIU WĘGLOWYM Z UŻYCIEM LINIOWEJ FUNKCJI REGRESJI

$y = XB KLASYCZNY MODEL REGRESJI LINIOWEJ Z WIELOMA ZMIENNYMI NIEZALEŻNYMI

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

Wnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji.

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację.

Statystyka. Analiza zależności. Rodzaje zależności między zmiennymi występujące w praktyce: Funkcyjna

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. dr Michał Silarski

CHARAKTERYSTYKI LICZBOWE STRUKTURY ZBIOROWOŚCI (c.d.) MIARY ZMIENNOŚCI

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

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

System finansowy gospodarki

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych

Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych

dev = y y Miary położenia rozkładu Wykład 9 Przykład: Przyrost wagi owiec Odchylenia Mediana próbkowa: Przykłady Statystyki opisowe Σ dev i =?

Teoria Sygnałów. II rok Geofizyki III rok Informatyki Stosowanej. Wykład 4. iωα. Własności przekształcenia Fouriera. α α

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

LABORATORIUM SYMSE Układy liniowe

wyniki serii n pomiarów ( i = 1,..., n) Stosując metodę największej wiarygodności możemy wykazać, że estymator wariancji 2 i=

Prognozowanie- wiadomoci wstpne

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

Służą opisowi oraz przewidywaniu przyszłego kształtowania się zależności gospodarczych.

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki

Regresja wielokrotna. Przygotowano w oparciu o Applied Linear Regression Models Neter, Wasserman, Kutner

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

Monika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Statystyka i Opracowanie Danych. W7. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Wyrażanie niepewności pomiaru

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu

Liniowe relacje między zmiennymi

( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości

ZJAZD 1. STATYSTYKA OPISOWA wstępna analiza danych

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne

MMF ćwiczenia nr 1 - Równania różnicowe

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe.

KALIBRACJA NIE ZAWSZE PROSTA

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Egzamin dla Aktuariuszy z 15 marca 2010 r. Matematyka Finansowa

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA

. Wtedy E V U jest równa

Józef Beluch Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie. Wpływ wag współrzędnych na wyniki transformacji Helmerta

3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

k k M. Przybycień Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Wykład 13-2

Hipotezy ortogonalne

pierwsza wersja: 5 listopada 2007 r., ostateczna wersja: 14 lutego 2008 r., akceptacja: 27 lutego 2008 r. Abstract

EKONOMETRIA. Ekonometryczne modele specjalne. Zbigniew.Tarapata zbigniew.tarapata.akcja.pl/p_ekonometria/ tel.

KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA. Adrian Kapczyński Maciej Wolny

X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.

WSPÓŁZALEŻNOŚĆ PROCESÓW MASOWYCH Co w Sylabusie?

ZASTOSOWANIE REGRESJI LOGISTYCZNEJ DO OKREŚLENIA PRAWDOPODOBIEŃSTWA SPRZEDAŻY ZASOBU MIESZKANIOWEGO

BADANIE WSPÓŁZALEśNOŚCI DWÓCH CECH - ANALIZA KORELACJI PROSTEJ

x, y środek ciężkości zbioru

Estymacja przedziałowa

PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

WZORY: V ZK N. V asp. Zad.1 Metodami graficznymi przeprowadź analizę kompleksową rozkładu: x

STATYSTYKA PODSTAWOWE WZORY DOZWOLONE NA EGZAMINIE NA STUDIACH LICENCJACKICH

STATYSTYKA PODSTAWOWE WZORY DOZWOLONE NA EGZAMINIE NA STUDIACH LICENCJACKICH

Miary rozproszenia. Miary położenia. Wariancja. Średnia. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.

Teoria i praktyka. Wyższa Szkoła Turystyki i Ekologii. Fizyka. WSTiE Sucha Beskidzka Fizyka

Probabilistyka i statystyka. Korelacja

Miary położenia. Miary rozproszenia. Średnia. Wariancja. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

Analiza wyniku finansowego - analiza wstępna

Estymacja to wnioskowanie statystyczne koncentrujące się wokół oszacowania wartości parametrów rozkładu populacji.

ZASTOSOWANIE MODELU LOGITOWEGO DO ANALIZY WYNIKÓW EGZAMINU

Zadanie 2 Niech,,, będą niezależnymi zmiennymi losowymi o identycznym rozkładzie,.

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4

PRZEDZIAŁY UFNOŚCI. Niech θ - nieznany parametr rozkładu cechy X. Niech α będzie liczbą z przedziału (0, 1).

Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych

15. CAŁKA NIEOZNACZONA cz. I

IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE

Miary statystyczne. Katowice 2014

Transkrypt:

Ćwcza _ KLACZN MOL RGRJI LINIOWJ Zada. W tabl przdstawoo wysokość stawk clj X oraz udzał w ryku a pw towar mportoway spoza U. 5 5 0 0 8 0 y 5 6 3 7 0 Nalży w oparcu o poda formacj: a. Zapsać rówa fukcj rgrsj lowj ztrprtować jgo paramtry. b. Wyzaczyć obcążo stymatory odchylń stadardowych rozkładu zmj X. c. Zapsać rówa modlu rgrsj lowj. d. prawdzć stotość współczyka rgrsj lowj za pomocą wryfkacj odpowdj hpotzy statystyczj.. prawdzć czy występuj statystycz stota ujma zalżość mędzy badaym zmym. Przyjąć pozom stotośc 0,05. f. Za pomocą stymacj przdzałowj wyzaczyć paramtry rgrsj lowj. Przykład wydruk komputrowy z kartk Aalza waracj w rgrsj Zada. Oszacowao paramtry rówaa rgrsj lowj wartośc maszy ksploatacyjych pwj frmy w tys zł względm czasu ch ksploatacj X w latach: - wyraz woly: 3 - współczyk rgrsj lowj: - 4. Współczyk dopasowaa modlu do daych mpryczych wyósł 90,5. Nalży: a. Zapsać rówa fukcj rgrsj lowj oraz ztrprtować jgo paramtry. b. Ocć słę kruk zalżośc mędzy badaym zmym. Zada 3. W badau rgrsj lowj otrzymao oszacowa współczyka rgrsj lowj a pozom -0,4. tadardowy błąd ocy wyosł 0,0606. la jakgo pozomu stotośc otrzymay współczyk jst statystycz stoty? Przyjąć lczbę stop swobody s9. Ztrprtować lczbę 0,0606. Zada 4. Bada zalżośc mędzy stażm pracy wkm pracowków X w 06-osobowj prób pracowków dostarczyło astępujących daych: 0,8+3, - z wzrostm wku pracowków o rok staż pracy roś przcęt o 0,4 roku, - śrd wk pracowków wyos 40 lat. Nalży: a. Zapsać rówa rgrsj y względm. b. Wdząc dodatkowo, ż błąd ocy współczyka wyosł 0, zwryfkować hpotzę o dodatm, statystycz stotym współczyku rgrsj. c. Ustalć tortyczy staż pracy pracowków w wku 50 lat, uwzględając błąd prdykcj wdząc, ż 0,59. Zada 5. la 5 losowo wybraych wdzów przprowadzoo bada zalżośc mędzy czasm trwaa rklamy X w sk. a lczbą zapamętaych szczgółów w szt.. Opracowaa a tj podstaw fukcja rgrsj była astępująca: 0,35+ [0,5] [0,5] Nalży zbadać przy pozom stotośc 0, czy współczyk rgrsj lowj jst statystycz stoty? Proszę sformułować wosk końcowy.

Zada 6. W badau zalżośc mędzy fuduszam własym 8 losowo wybraych baków spółdzlczych a wysokoścą udzalaych przz krdytów otrzymao współczyk korlacj lowj Parsoa a pozom 0,6. Na pozom stotośc 0,05 alży zwryfkować hpotzę o występowau zalżośc pomędzy badaym zmym. Proszę sformułować wosk końcowy. Zada 7. Aalzowao rgrsję lową zmych: X powrzcha mszkaa w mtrach kwadrat., ca m mszkaa w tys. zł dla próby 8 losowo wybraych ofrt agcj ruchomośc w pwym mśc. Uzyskao wyk: 4, 4,0 3,8 3,6 3,3 3,,8,5 4,5 4, 3,5 3,4 3, 3,0,9,6 0,4 Nalży wyzaczyć współczyk dtrmacj oraz podać jgo trprtację. Zada 8. W aalz rgrsj lowj tygodowgo czasu pośwęcago a aukę y w godz. względm czasu oglądaa tlwzj - w godz. dla 80 uczów otrzymao: c y -,3, 8, 4,,,7,,6. Na podstaw podaych formacj alży: a. Oszacować paramtry struktural fukcj rgrsj, b. Czy współczyk rgrsj jst stoty ujm? przyjąć pozom stotośc 0,05. c. Podać tortyczy czas auk osoby, którj czas oglądaa tv wyos 0 godz. Wyzaczyć błąd tj progozy. d. Oszacować przdzałowo paramtry: współczyk rgrsj lowj oraz wyraz woly. MOL RGRJI Z ZMINNĄ CZAOWĄ obowązkowy matrał Zada 9. W badau spożyca pwgo produktu w latach 0-04 otrzymao korzystając z MNK astępując rówa trdu lowgo dla t,,...: 0,7+35 Nalży w oparcu o poda formacj: a. Zbadać czy w badaym okrs występował stoty dodat trd lowy. b. Wdząc, ż odchyl stadardow składka losowgo wyosło 0,6 ocć, czy zasad jst wykoywa progozy a 05 r. Zada 0. la daych roczych opsujących skup mlka w ml ltrów w Polsc w latach 009-03, dla t0,,,..., - oszacowao lowy modl trdu uzyskując wyk: pdd varabl: mlko Idpdt varabl: czas Paramtr stmat tadard rror t-valu Prob. lvl Itrcpt 7556.6 0.079 35.970.00005 lop -399.5 85.7645-4.658.0867 Corrlato coffct -0.93730 tad. rror of st. 7. R-squard 87.85 prct lop wsp. krukowy, Itrcpt wyraz woly. a. Ocć, czy trd skupu mlka w badaym okrs był ujmy, pozom stotośc 0,05. b. Ocć puktowo przwdywaą wlkość skupu mlka w roku 06. Wyzaczyć śrd błąd progozy.

Wydruk z programów statystyczych Zada. Zadaa sprawdzając a podst. M. Wczork, tatystyka. Lubę to! Zbór zadań, Ofcya Wydawcza GH, Warszawa 03. Każdą odpowdź jako: T prawdzwą lub N prawdzwą. Zada. W klasyczym modlu rgrsj lowj zakłada sę, ż składk losowy jst: a. Zmą losową o wartośc oczkwaj rówj 0, b. Zmą losową o waracj rówj, c. Zmą losową o stałj waracj. Zada. Współczyk dtrmacj w modlu rgrsj wyos 0,8. Ozacza to, ż: a. Współczyk korlacj w tj samj prób wyos 0,9, b. Wzrost wartośc zmj zalżj powoduj wzrost przcętj wartośc zmj zalżj, c. opasowa modlu do daych mpryczych jst zadawalając. Zada.3 Jżl kowaracja zmych jst ujma to: a. Współczyk rgrsj względm mus być ujmy, b. Współczyk korlacj lowj mędzy mus być ujmy, c. Współczyk dtrmacj w modlu rgrsj lowj mus być ujmy. Zada.4 Lowa fukcja rgrsj oszacowaa MNK posada własośc: a., b. 0, c. + Zada.5 Założa KMRL: a. sprawdza sę po oszacowau fukcj rgrsj lowj post, b. wymagają, aby zma zalża była losowa, c. dotyczą sprawdza skorlowaa zmj zalżj zalżj. 3

Wzory Klasyczy modl rgrsj lowj. stymacja przdzałowa: a. współczyka rgrsj lowj, < +, Założa modlu: + lowa zalżość w populacj gralj współczyk rgrsj lowj paramtr współczyk rgrsj lowj stymator z próby błąd ocy paramtru wyraz woly pozom stotośc pozom ufośc współczyk ufośc Itrprtacja: Przdzał o końcach <; > przy pozom ufośc pokrywa zaą wartość paramtru. b. wyrazu wolgo, < +,.!!! stymacja przdzałowa dla progozy, < +, KLACZN MOL RGRJI LINIOWJ KMRL Założa:. + Wartośc oczkwa warukowych rozkładów zmj losowj są lową fukcją ustaloych wartośc zmj losowj X fukcja rgrsj względm X jst lowa.. Waracja zmj losowj w jj warukowych rozkładach jst stała zalży od wartośc. Ozacza: zma zalża X zma zalża współczyk rgrsj lowj; trprtacja: jst to wlkość, o jaką zma sę warukowa wartość oczkwaa zmj zalżj, wówczas, gdy X wzrasta o jdostkę. 4

5 Klasyczy modl rgrsj lowj: gdz są zmym losowym takm, ż: Po dodau założa: ~0, Otrzymamy klasyczy modl ormalj rgrsj lowj. Lowa f. rgrsj wyzaczoa z próby losowj: +, gdz wartośc tortycz zmj Paramtry dla próby losowj:, y r s co Odchyla stadardow δ δ Wartośc zmj losowj rszty modlu stymacja σ, X,...,, / + + + j dla j j 0, cov 0 δ

Odchyl stadardow rszt: Nobcążo stymatory odchylń stadardowych: s ma trprtację stochastyczą s Błędy względ:, Itrprtacj paramtrów: przcęty przyrost y przypadający a jdostkę przyrostu zawsz ma trprtację Itrprtacj błędów: Odchyl stadardow stymatora jst marą wlkośc błędów losowych popłaych przy stymacj paramtru za pomocą tgo stymatora. Np. przcęt odchyl stymatorów uzyskaych z -lmtowych prób od wartośc paramtru. okładość dopasowaa prostj mtodą MNK - współczyk dtrmacj lowj, ozacza w lu % modl jst dopasoway do daych. 6

Fukcja rgrsj lowj próba + Modl rgrsj lowj w aalz waracj ++ stymatory [], [],[] Aalza waracj w modlu rgrsj lowj + TOTAL MOL + RIUAL Odchyl całkowt odchyl wyjaśo rgrsją + odchyl wyjaśo rgrsją rszta Lczba stop swobody: - - 7