Jesli jest to konieczne, prosze przyjac poziom istotnosci 0,01 i wspólczynnik ufnosci 0,99.

Podobne dokumenty
Egzamin ze Statystyki, Studia Licencjackie Stacjonarne czerwiec 2007 Temat A

Egzamin ze statystyki, SGH studia dzienne, II termin, luty TEMAT A.

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ROZKŁAD EMPIRYCZNY

Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: y t. X 1 t. Tabela 1.

Wykład 7 POWTÓRZENIE

MIARY KLASYCZNE Miary opisujące rozkład badanej cechy w zbiorowości, które obliczamy na podstawie wszystkich zaobserwowanych wartości cechy

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ. Analiza regresji i korelacji

Egzamin ze Statystyki, Studia Licencjackie Stacjonarne czerwiec 2007 Temat A

Regresja wielokrotna jest metodą statystyczną, w której oceniamy wpływ wielu zmiennych niezależnych (X1, X2, X3,...) na zmienną zależną (Y).

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI REGRESJA LINIOWA

Zadanie 1. a) Przeprowadzono test RESET. Czy model ma poprawną formę funkcyjną? 1

1. Opis tabelaryczny. 2. Graficzna prezentacja wyników. Do technik statystyki opisowej można zaliczyć:

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

Ćwiczenia IV

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

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

Współczynnik korelacji. Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ

Zad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności:

Kolokwium ze statystyki matematycznej

Statystyczne metody analizy danych

EKONOMETRIA STOSOWANA PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

KOLOKWIUM Z EKONOMETRII

Projekt zaliczeniowy z Ekonometrii i prognozowania Wyższa Szkoła Bankowa w Toruniu 2017/2018

KORELACJE I REGRESJA LINIOWA

Próba własności i parametry

Imię, nazwisko i tytuł/stopień KOORDYNATORA (-ÓW) kursu/przedmiotu zatwierdzającego protokoły w systemie USOS Jacek Marcinkiewicz, mgr

Statystyka. Wykład 8. Magdalena Alama-Bućko. 10 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 10 kwietnia / 31

TESTY NIEPARAMETRYCZNE. 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa.

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)

Analiza współzależności zjawisk

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

Na podstawie danych dotyczacych rocznych wydatków na pizze oszacowano parametry poniższego modelu:

Projekt zaliczeniowy z Ekonometrii i prognozowania Wyższa Szkoła Bankowa w Toruniu 2014/2015

Agata Boratyńska. WYKŁAD 1. Wstępna analiza danych, charakterystyki opisowe. Indeksy statystyczne.

Ekonometria Ćwiczenia 19/01/05

1 n. s x x x x. Podstawowe miary rozproszenia: Wariancja z populacji: Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel:

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

Porównaj płace pracowników obu zakładów, dokonując kompleksowej analizy struktury. Zastanów się, w którym zakładzie jest korzystniej pracować?

Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych

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

( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:

Analiza autokorelacji

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41

Statystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

KARTA KURSU. (do zastosowania w roku ak. 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 4

Zadanie 1 Odp. Zadanie 2 Odp. Zadanie 3 Odp. Zadanie 4 Odp. Zadanie 5 Odp.

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

Zad. 1. Wartość pożyczki ( w tys. zł) kształtowała się następująco w pewnym banku:

PAN ~'l'w01fa. Konin, dnia 2 wrzesnia 2014 r. PWSZ-III-AGOO-Pl S/2014

Statystyki opisowe i szeregi rozdzielcze

Zadanie 1 1. Czy wykresy zmiennych sugerują, że zmienne są stacjonarne. Czy występuje sezonowość?

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Statystyka opisowa Opracował: dr hab. Eugeniusz Gatnar, prof. WSBiF

Statystyka. Wykład 9. Magdalena Alama-Bućko. 24 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 24 kwietnia / 34

STATYSTYKA wykłady. L.Gruszczyński Elementy statystyki dla socjologów Dr. Pactwa pon. i wtorek 09:30 11:00 (pok. 217) I. (08.X)

POLITECHNIKA OPOLSKA

Wnioskowanie statystyczne i weryfikacja hipotez statystycznych

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

MATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ

Zajęcia 1. Statystyki opisowe

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI. Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji

ĆWICZENIE 11 ANALIZA KORELACJI I REGRESJI

J Czy wszystkie 4 komplety dokumentacji zostal wypelnione w jezyku polskim? K Czy do kompletu dokumentacji w jezyku polskim dolaczona zostala wersja

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Statystyka. Wykład 5. Magdalena Alama-Bućko. 26 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 26 marca / 40

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu

Statystyka. Wykład 7. Magdalena Alama-Bućko. 3 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 3 kwietnia / 36

Inżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki. przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi. semestr zimowy

Ćwiczenia 1-2 Analiza rozkładu empirycznego

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

Statystyka opisowa SYLABUS A. Informacje ogólne

Wyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

WSHiG Karta przedmiotu/sylabus. Podstawy statystyki. Studia niestacjonarne - 8. Podstawy statystyki

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )

Wyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności

Zadaniem kierownika komórki audytu wewnetrznego jest ustalenie podzialu zadan audytowych, który zapewni wykonanie tego planu.

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

Zadania ze statystyki, cz.6

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

Statystyka i opracowanie danych- W 8 Wnioskowanie statystyczne. Testy statystyczne. Weryfikacja hipotez statystycznych.

Zadanie 2.Na III roku bankowości złożonym z 20 studentów i 10 studentek przeprowadzono test pisemny ze statystyki. Oto wyniki w obu podgrupach.

Estymacja parametrów rozkładu cechy

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

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 3: Analiza struktury zbiorowości statystycznej. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.

Statystyka i opracowanie danych W5: Wprowadzenie do statystycznej analizy danych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl

Imię, nazwisko i tytuł/stopień KOORDYNATORA (-ÓW) kursu/przedmiotu zatwierdzającego protokoły w systemie USOS Dr Roman Sosnowski

Statystyka. Podstawowe pojęcia: populacja (zbiorowość statystyczna), jednostka statystyczna, próba. Cechy: ilościowe (mierzalne),

przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi

Weryfikacja przypuszczeń odnoszących się do określonego poziomu cechy w zbiorowości (grupach) lub jej rozkładu w populacji generalnej,

Model 1: Estymacja KMNK z wykorzystaniem 32 obserwacji Zmienna zależna: st_g

e) Oszacuj parametry modelu za pomocą MNK. Zapisz postać modelu po oszacowaniu wraz z błędami szacunku.

Co wlasciwie mierzy imatest? imatest nie mierzy MTF - u w sensie definincji

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów

Transkrypt:

TEMAT D 9.12.2005 Jesli jest to konieczne, prosze przyjac poziom istotnosci 0,01 i wspólczynnik ufnosci 0,99. Maturzystka Marta, milosniczka statystyki, decydujac sie na wybór wyzszej uczelni jako jedno z kryteriów postanowila wziac pod uwage okres ( y - w miesiacach), jaki uplywa od ukonczenia studiów na danej uczelni do podjecia pierwszej pracy. Losowe próby 20 absolwentów uczelni A oraz 40 absolwentów dla B i dla C daly wyniki: 2 y i ( yki yi) Wspólczynnik Uczelnia k A 6,0 42,75 0,1 B 3,4 19,11 0,2 C 4,1 31,59-0,3 skosnosci Pkt. [3] 1.1 Porównaj zróznicowanie czasu poszukiwania pracy przez absolwentów poszczególnych uczelni. [1] 1.2 Dla której (których) uczelni okres poswiecony na poszukiwanie pracy przez najwieksza ( dominujaca) liczbe absolwentów jest wyzszy niz czas sredni i co to oznacza? [2] 1.3 Która uczelnie, z punktu widzenia najkrótszego czasu poszukiwania pracy maturzystka powinna wybrac? Podaj wyczerpujaca argumentacje. 16

Maturzystka postanowila dokonac przedzialowego oszacowania przecietnego czasu poszukiwania pracy przez absolwentów uczelni B, zakladajac normalny rozklad tej zmiennej w populacji. [3] 2.1 Wyznacz przedzial ufnosci (wartosc wspólczynnika ufnosci podana na pierwszej str.). [1] 2.2. Zalózmy, ze Marta bylaby zainteresowana wyborem uczelni B, wówczas gdyby mogla miec duze zaufanie do tego, ze przecietny czas poszukiwania pracy nie przekroczy dla tej uczelni 3,7 miesiaca. Czy wynik uzyskany w punkcie 2.1 usprawiedliwialby wybór tej uczelni odpowiadajac, zinterpretuj wartosc wspólczynnika ufnosci. [1] 2.3 Jakie skutki (pozytywne i negatywne) ma przyjecie tak wysokiego wspólczynnika ufnosci? Zblizone wartosci srednich arytmetycznych dla uczelni B i C sklonily maturzystke do sprawdzenia, czy generalnie róznice pomiedzy przecietnym czasem poszukiwania pracy przez absolwentów tych dwóch uczelni sa statystycznie istotne. [2] 3.1 Sformuluj H 0 i H 1, podaj zalozenia i test (bez wykonywania obliczen) niezbedne do przeprowadzenia analizy. 17

[1] 3.2 Wiedzac, ze krytyczny poziom istotnosci wynosi 0,0001 podaj, jaka bedzie decyzja weryfikacyjna? [1] 3.3 Czy podjeta decyzja weryfikacyjna potwierdza wybór, jaki maturzystka dokonala analizujac wyniki z próby ( por. punkt 1.3) Zastanawiajac sie, czy fakt ukonczenia którejs z trzech uczelni róznicuje przecietny czas poszukiwania pracy ( lub inaczej mówiac wplywa w istotny sposób na ten czas ), maturzystka wpadla na pomysl zastosowania kilku znanych jej metod analizy. [1] 4.1 Wymien dwie takie metody. [4] 4.2 Stosujac jedna z metod analizy rozwiaz dylemat Marty. 18

Dla poglebienia swojej wiedzy o uczelni B dociekliwa maturzystka zdobyla dane o ksztaltowaniu sie przecietnego czasu poszukiwania pracy ( y-mies.), liczby punktów uzyskanych przez te szkole w rankingach uczelni (x) i zarobkach ( brutto) absolwentów w pierwszym miejscu pracy (z zl) za ostatnie 10 lat. Oszacowala nastepujace równania regresji (D-W - wartosc testu Durbina Watsona) : y i = -0,1 x i + 9,7 ẑ i = 8,9 x i + 1505 [0,02] [0,8] [1,8] [98] R 2 = 77% D-W=2,03 R 2 = 72% D-W=1,5 i trendu (t= 1,2...10): xˆ t = 3,32 t + 35,3 ẑ t = 33,9 t + 1793 [0,4] [2,3] [3,8] [23,9] R 2 = 89% D-W= 0,8 R 2 = 89% D-W=2,31 [1] 5.1 Zinterpretuj wspólczynnik regresji czasu poszukiwania pierwszej pracy wzgledem liczby punktów uzyskanych przez uczelnie w rankingu. [1] 5.2 Ocen stopien dopasowania funkcji regresji zarobków wzgledem liczby punktów w rankingu do danych empirycznych. [3] 5.3 Sprawdz, czy wspólczynnik trendu zarobków brutto jest statystycznie istotny? 19

[3] 6. Wiedzac, ze indeksy jednopodstawowe za ostatnie 5 lat dotyczace ilosci punktów w rankingach wynosily 1,058; 1,135; 1,269; 1,442 uzasadnij, czy prawda jest, ze w tym okresie wzrost liczby punktów jest z roku na rok coraz szybszy? CZESC TESTOWA UWAGA: We wszystkich pytaniach dla kazdej z podanych odpowiedzi nalezy wskazac, czy jest ona prawidlowa (wpisujac x w kolumnie "TAK"), czy nieprawidlowa (wpisujac x w kolumnie "NIE"). Punktacja: odpowiedz poprawna 1 pkt; brak odpowiedzi 0 pkt; odpowiedz bledna -1 pkt. Jezeli calkowita suma punktów z czesci testowej bedzie ujemna, jako wynik czesci testowej zostanie przyjete 0 pkt. TAK NIE 1. Dystrybuanta empiryczna F n (x): a/ Jest zawsze nieujemna. b/ Jej wartosc oznacza udzial w próbie obserwacji o wartosciach nie wiekszych niz x. c/ Jest okreslona tylko dla przedzialu <x min ; x max >. 2. Jezeli mediana w próbie jest dodatnia, to: a/ co najmniej polowa elementów próby przyjmuje wartosci dodatnie. b/ trzeci kwartyl tez jest dodatni. c/ rozklad zmiennej wykazuje prawostronna asymetrie. 3. Indeks Laspeyresa mierzacy zmiany cen dóbr konsumpcyjnych: a/ nie moze przyjac wartosci mniejszej od 1. b/ nie zalezy od fizycznych rozmiarów konsumpcji w okresie badanym (t= 1). c/ przyjmuje wartosci ujemne, jezeli nastapil srednio spadek cen. 4. Wspólczynnik V Cramera: a/ nie wymaga grupowania danych indywidualnych. b/ nie pozwala ocenic kierunku zaleznosci miedzy zmiennymi. c/ moze byc wykorzystany do oceny sily zaleznosci miedzy postawa wobec wyborów (glosuje, nie glosuje) a plcia (K, M). 20