ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

Hasonló dokumentumok
ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

2013 ŐSZ. 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét!

GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

Statisztika I. 12. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék MAKROÖKONÓMIA. Készítette: Horváth Áron, Pete Péter. Szakmai felelős: Pete Péter

MAKROÖKONÓMIA. Készítette: Horváth Áron, Pete Péter. Szakmai felelős: Pete Péter február

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

Tartalomjegyzék I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Regressziós vizsgálatok

Korreláció és lineáris regresszió

Matematikai geodéziai számítások 6.

Gyakorló feladatok a kétváltozós regresszióhoz 2. Nemlineáris regresszió

Matematikai geodéziai számítások 6.

GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I.

Lineáris regressziószámítás 1. - kétváltozós eset

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek

Bevezetés a Korreláció &

4/24/12. Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve. Regresszióanalízis

KÖZGAZDASÁGTAN II. Készítette: Lovics Gábor. Szakmai felelős: Lovics Gábor június

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Mérési adatok illesztése, korreláció, regresszió

Heckman modell. Szelekciós modellek alkalmazásai.

Korrelációs kapcsolatok elemzése

Többváltozós Regresszió-számítás

Számítógépes döntéstámogatás. Statisztikai elemzés

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék OKTATÁSGAZDASÁGTAN. Készítette: Varga Júlia. Szakmai felelős: Varga Júlia június

III. Kvantitatív változók kapcsolata (korreláció, regresszió)

KÖZGAZDASÁGTAN I. Készítette: Bíró Anikó, K hegyi Gergely, Major Klára. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

A többváltozós lineáris regresszió 1.

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék KÖZGAZDASÁGTAN II. Készítette: Lovics Gábor. Szakmai felelős: Lovics Gábor június

REGIONÁLIS GAZDASÁGTAN B

KÖZGAZDASÁGTAN II. Készítette: Lovics Gábor. Szakmai felelős: Lovics Gábor június

KÖZGAZDASÁGTAN II. Készítette: Lovics Gábor. Szakmai felelős: Lovics Gábor június

GVMST22GNC Statisztika II.

Változók közötti kapcsolat III.: a folytonos eset. Regresszió és korreláció.

Ökonometria. Dummy változók használata. Ferenci Tamás 1 tamas.ferenci@medstat.hu. Hetedik fejezet. Budapesti Corvinus Egyetem. 1 Statisztika Tanszék

Az 1998-as szakiskolai reform hatása

6. előadás - Regressziószámítás II.

Regresszió számítás az SPSSben

VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN

5. előadás - Regressziószámítás

VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN

Kvantitatív statisztikai módszerek

MUNKAGAZDASÁGTAN. Készítette: Köllő János. Szakmai felelős: Köllő János január

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék KÖZGAZDASÁGTAN II. Készítette: Lovics Gábor. Szakmai felelős: Lovics Gábor június

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

Tárgy- és névmutató. C Cox & Snell R négyzet 357 Cramer-V 139, , 151, 155, 159 csoportok közötti korrelációs mátrix 342 csúcsosság 93 95, 102

Diagnosztika és előrejelzés

A JÓLÉTI ÁLLAM KÖZGAZDASÁGTANA

Többváltozós lineáris regresszió 3.

OKTATÁSGAZDASÁGTAN. Készítette: Varga Júlia Szakmai felelős: Varga Júlia június

Korreláció számítás az SPSSben

Statisztika II előadáslapok. 2003/4. tanév, II. félév

Elemi statisztika. >> =weiszd= << december 20. Szerintem nincs sok szükségünk erre... [visszajelzés esetén azt is belerakom] x x = n

OKTATÁSGAZDASÁGTAN. Készítette: Varga Júlia Szakmai felelős: Varga Júlia június

Bevezetés az ökonometriába

Regressziós vizsgálatok

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

A leíró statisztikák

Esettanulmány. A homoszkedaszticitás megsértésének hatása a regressziós paraméterekre. Tartalomjegyzék. 1. Bevezetés... 2

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

MAKROÖKONÓMIA. Készítette: Horváth Áron, Pete Péter. Szakmai felelős: Pete Péter február

LOGIKA ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA

Ökonometriai modellek paraméterei: számítás és értelmezés

BEVEZETÉS A PSZICHOLÓGIÁBA

BEVEZETÉS A PSZICHOLÓGIÁBA

A többváltozós lineáris regresszió III. Főkomponens-analízis

A standard modellfeltevések, modelldiagnosztika

Kétértékű függő változók: alkalmazások Mikroökonometria, 8. hét Bíró Anikó Probit, logit modellek együtthatók értelmezése

REGIONÁLIS GAZDASÁGTAN B

A JÓLÉTI ÁLLAM KÖZGAZDASÁGTANA

Regresszió számítás. Tartalomjegyzék: GeoEasy V2.05+ Geodéziai Kommunikációs Program

Közgazdaságtan 1. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 4. hét A KERESLETELMÉLET ALKALMAZÁSAI

Nemlineáris modellek

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Numerikus matematika. Irodalom: Stoyan Gisbert, Numerikus matematika mérnököknek és programozóknak, Typotex, Lebegőpontos számok

Least Squares becslés

Függvények 1. oldal Készítette: Ernyei Kitti. Függvények

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

MAKROÖKONÓMIA. Készítette: Horváth Áron, Pete Péter. Szakmai felelős: Pete Péter február

EGÉSZSÉG-GAZDASÁGTAN

ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

1. Ismétlés Utóbbi előadások áttekintése IV. esettanulmány Uniós országok munkanélkülisége... 1

Matematika gyógyszerészhallgatók számára. A kollokvium főtételei tanév

Adatbányászati szemelvények MapReduce környezetben

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető!

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék OKTATÁSGAZDASÁGTAN. Készítette: Varga Júlia. Szakmai felelős: Varga Júlia június

VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN

Átírás:

GAZDASÁGSTATISZTIKA

GAZDASÁGSTATISZTIKA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék, az MTA Közgazdaságtudományi Intézet, és a Balassi Kiadó közreműködésével.

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA Készítette: Bíró Anikó Szakmai felelős: Bíró Anikó 2010. június

GAZDASÁGSTATISZTIKA 3. hét Korreláció, egyváltozós regresszió bevezetés Bíró Anikó

Munkanélküliségi ráta (%) Példa 2. óráról Két változó között negatív kapcsolat pontdiagram (KSH) 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 GDP/fő (ezer Ft)

Korreláció Két változó közti kapcsolat számszerűen Jelölés: X és Y közti korreláció r XY Korreláció négyzete (r XY2 ): Y varianciájának mekkora hányadát magyarázza X = X varianciájának mekkora hányadát magyarázza Y

Kiegészítés: korreláció képlettel r i N 1 N i 1 ( Y i ( Y i Y ) Y 2 )( X N i 1 i ( X X i ) X ) 2

Korreláció tulajdonságai 1 és 1 közötti érték Pozitív érték pozitív kapcsolat. r = 0: nem korrelál a két változó Nagyobb pozitív érték erősebb pozitív kapcsolat X és Y közti korreláció = Y és X közti korreláció Változó korrelációja önmagával = 1 Konstanssal korreláció = 0

Példa Munkanélküliségi ráta és GDP/fő közti korreláció = 0,62 Negatív kapcsolat Magasabb GDP/fő alacsonyabb munkanélküliség GDP/fő megyénkénti szóródása munkanélküliségi ráta szóródásának 38%-át magyarázza (0,62*0,62 = 0,384)

Okság? Egyik változó okozza-e a másikat? Korreláció nem árulkodik okság irányáról Nincs is feltétlenül okság Előző példák? (GDP munkanélk., GDP gazdasági szervezetek száma)

Több változó közti korreláció M változó M(M 1)/2 korreláció Korrelációs mátrix 3 változóra (X, Y, Z): X Y Z X 1 Y r XY 1 Z r XZ r ZY 1

Kapcsolat szorossága grafikusan Pontdiagram két változó között Lásd TK. 57 58. Mennyire egyszerű egyenest húzni a pontokra? Mennyire szóródnak a pontok?

Korreláció vs. regresszió Változók közötti kapcsolat számszerűsítése Korreláció 2 változó között Oksági kapcsolat? Regresszió Komplex összefüggések (több változó) Lehet mögötte gazdasági modell okság Példák: bérregresszió (végzettség, ), infláció regresszió (kamat, )

Egyváltozós regresszió Y függő változó, X magyarázó változó Feltevés: lineáris kapcsolat Regressziós egyenes: Y X Valóság: adatok nem illeszkednek pontosan egy egyenesre

Értékesítés 1000USD Példa: hirdetési kiadás 560 550 540 530 520 510 500 490 480 470 0 20 40 60 80 100 Hirdetés 1000USD

Hibatag Lineáris regresszió: közelítés Kihagyott, meg nem figyelhető változók Nem lineáris kapcsolat Regressziós modell hibataggal Y X e Hiba: adatpont és regressziós egyenes közti távolság Okság (modell)? Korreláció általánosítása?

Becslés Együtthatók értékeit nem ismerjük Becsült együtthatók: legjobban illeszkedő egyenes együtthatói Jelölés ˆ, ˆ Reziduum (maradéktag): Y ˆ ˆX u e u

OLS becslés Legjobban illeszkedő egyenes maradéktag négyzetösszege minimális SSR i Legkisebb négyzetes becslés = ordinary least squares (OLS) N 1 2 u i

Hirdetési példa, folyt. Becsült együtthatók 502,92 tengelymetszet; 0,22 értékesítés együtthatója Értelmezés? Meredekség Y átlagos változása X egységnyi növekedése esetén Marginális hatás

Korreláció Összefoglalás Két változó közti kapcsolat szorossága Korreláció tulajdonságai Értelmezéshez: korreláció négyzete Lineáris regresszió (egyváltozós) Lehet mögötte oksági modell Hibatag Reziduum (maradéktag) Becslés: OLS

Gyakorlat Korreláció, egyváltozós regresszió bevezetés

Korreláció Két változó közti kapcsolat számszerűen Korreláció négyzete (r XY2 ): Y varianciájának mekkora hányadát magyarázza X = X varianciájának mekkora hányadát magyarázza Y Excel: KORREL() függvény

Korreláció tulajdonságai 1 és 1 közötti érték Pozitív érték pozitív kapcsolat. r = 0: nem korrelál a két változó X és Y közti korreláció = Y és X közti korreláció Változó korrelációja önmagával = 1

Példák Korreláció és korreláció négyzet? KSH megyei adatok: Munkanélküliségi ráta és GDP/fő között? KSH: GDP/fő és gazdasági szervezetek száma között megyénként? MNB: HUF/EUR és HUF/USD között?

Több változó közti korreláció példa Európai minta, 50 év feletti nők (SHARE, részminta) Végzettség (0 4 skála) Dohányzott-e valaha napi rendszerességgel Rosszindulatú daganat Kvalitatív adatok Milyen korreláció várható?

Példa, folyt. Közvetlen (immediate) okság: dohányzás rákos betegség Végz. Végz. 1 Dohányzás Rák Közvetett (proximate) okság: magasabb végzettség rákos betegség Dohányzás 0,18 1 Rák 0,01 0,04 1

Egyváltozós regresszió Y függő változó, X magyarázó változó Feltevés: lineáris kapcsolat Regressziós egyenes Y X Hibatag vs. maradéktag

Példa: hirdetési kiadás Koop: Advert.xls fájl Korreláció? Pontdiagram Regressziós egyenes Excelben: Diagram/Trendvonal felvétele

OLS becslés Legjobban illeszkedő egyenes maradéktag négyzetösszege minimális SSR Legkisebb négyzetes becslés = ordinary least squares (OLS) Excel: Adatelemzés/Regresszió együtthatók becslése és értelmezése hirdetési példában? Együtthatók érzékenysége mértékegységre? i N 1 2 u i

További példák KSH megyei adatok: munkanélküliség regressziója regisztrált gazdasági szervezetek számára Y: munkanélküliség X: gazdasági szervezetek Forest.xls: népesedés hatása erdőirtásra?

Házi feladat (egyéni) 3 változó kiválasztása egy tetszőleges adatbázisból egy adott évre, amelyek között korreláció várható Milyen kapcsolat és miért várható? Leíró statisztika az adatokra (grafikonok + számszerűen) Korrelációk elemzése