Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Korreláció-számítás. 1. előadás. Döntéselőkészítés módszertana. Dr.

Hasonló dokumentumok
Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Regresszió-számítás. 2. előadás. Kvantitatív statisztikai módszerek. Dr.

Korrelációs kapcsolatok elemzése

Többváltozós Regresszió-számítás

Kvantitatív statisztikai módszerek

Regresszió. Fő cél: jóslás Történhet:

20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek!

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

Hipotézis vizsgálatok. Egy példa. Hipotézisek. A megfigyelt változó eloszlása Kérdés: Hatásos a lázcsillapító gyógyszer?

Boros Daniella Nappali tagozat Kereskedelem és marketing 2. évfolyam Gödöllő Neptun kód: OIPGB9

Regresszió és korreláció

s n s x A m és az átlag Standard hiba A m becslése Információ tartalom Átlag Konfidencia intervallum Pont becslés Intervallum becslés

Regresszió és korreláció

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.

Lineáris regresszió. Statisztika I., 4. alkalom

Gyakorló feladatok a Kísérletek tervezése és értékelése c. tárgyból Lineáris regresszió, ismétlés nélküli mérések

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

A sokaság/minta eloszlásának jellemzése

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

Variancia-analízis (ANOVA) Mekkora a tévedés esélye? A tévedés esélye Miért nem csinálunk kétmintás t-próbákat?

OLS regresszió - ismétlés Mikroökonometria, 1. hét Bíró Anikó A tantárgy tartalma

Határérték. Wettl Ferenc el adása alapján és Wettl Ferenc el adása alapján Határérték és

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

Példa: Egy üzletlánc boltjainak forgalmára vonatkozó adatok október hó: (adott a vastagon szedett!) S i g i z i g i z i

ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek

ADATREDUKCIÓ I. Középértékek

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

) ( s 2 2. ^t = (n x 1)s n (s x+s y ) x +(n y 1)s y n x+n y. +n y 2 n x. n y df = n x + n y 2. n x. s x. + s 2. df = d kritikus.

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I.

Relációk. Vázlat. Példák direkt szorzatra

Vázlat. Relációk. Példák direkt szorzatra

Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus. KOKI,

Regressziós vizsgálatok

GVMST22GNC Statisztika II.

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

Komplex regionális elemzés és fejlesztés tanév DE Népegészségügyi Iskola Egészségpolitika tervezés és finanszírozás MSc

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Nemlineáris függvények illesztésének néhány kérdése

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

Korreláció és lineáris regresszió

Statisztika I. 13. előadás Idősorok elemzése. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika feladatok

Többváltozós Regresszió-számítás

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

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat

Idősorok elemzése előadás. Előadó: Dr. Balogh Péter

Statisztika elméleti összefoglaló

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL. Szóbeli vizsgatevékenység

ADATREDUKCIÓ I. Középértékek

Adatsorok jellegadó értékei

Matematikai statisztika elıadás III. éves elemzı szakosoknak. Zempléni András 9. elıadásból (részlet)

Dr. Ratkó István. Matematikai módszerek orvosi alkalmazásai Magyar Tudomány Napja. Gábor Dénes Főiskola

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

Kidolgozott feladatok a gyökvonás témakörhöz (10.A osztály)

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

Statisztika I. 3. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

A multikritériumos elemzés célja, alkalmazási területe, adat-transzformációs eljárások, az osztályozási eljárások lényege

MINTAFELADATOK. 1. Az alábbi diagram egy kiskereskedelmi lánc boltjainak forgalomkoncentrációját szemlélteti:

Méréselmélet és mérőrendszerek 2. ELŐADÁS (1. RÉSZ)

A DETERMINÁCIÓS EGYÜTTHATÓRÓL

Kalkulus II., harmadik házi feladat

Matematika szintfelmérő szeptember

GVMST22GNC Statisztika II. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet

ADATREDUKCIÓ I. Középértékek

MAGYARÁZAT A MATEMATIKA NULLADIK ZÁRTHELYI MINTAFELADATSOR FELADATAIHOZ 2010.

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció

Statisztika 2. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus

10. elıadás: Vállalati kínálat, iparági kínálat Piaci ár. A versenyzı vállalat kínálati döntése. A vállalat korlátai

Statisztika. Eloszlásjellemzők

az eredő átmegy a közös ponton.

Regresszió számítás. Mérnöki létesítmények ellenőrzése, terveknek megfelelése. Geodéziai mérések pontok helyzete, pontszerű információ

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

Hipotézis vizsgálatok

4 2 lapultsági együttható =

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October

Algebrai egész kifejezések (polinomok)

VARIANCIAANALÍZIS (szóráselemzés, ANOVA)

MATEMATIKAI STATISZTIKA KISFELADAT. Feladatlap

a.) b.) c.) d.) e.) össz. 4 pont 2 pont 4 pont 2 pont 3 pont 15 pont

TÉRBELI STATISZTIKAI VIZSGÁLATOK, ÁTLAGOS JELLEMZŐK ÉS TENDENCIÁK MAGYARORSZÁGON. Bihari Zita, OMSZ Éghajlati Elemző Osztály OMSZ

Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás ( lecke) 27. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok

Közúti közlekedésüzemvitel-ellátó. Tájékoztató

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály

Műszaki folyamatok közgazdasági elemzése. Kevert stratégiák és evolúciós játékok

Minősítéses mérőrendszerek képességvizsgálata

Bevezetés a Korreláció &

Biológiai anyagok hatásának értékelése, ha közvetlen fizikai vagy kémiai analízis nem alkalmazható.

Ismérvek közötti kapcsolatok szorosságának vizsgálata. 1. Egy kis ismétlés: mérési skálák (Hunyadi-Vita: Statisztika I o)

Kétváltozós függvények ábrázolása síkmetszetek képzése által

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

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

A végeselem programrendszer általános felépítése (ismétlés)

= és a kínálati függvény pedig p = 60

(1) Milyen esetben beszélünk tartós nyugalomról? Abban az esetben, ha a (vizsgált) test a helyzetét hosszabb időn át nem változtatja meg.

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba

Adatelemzés és adatbányászat MSc

Elemi függvények. Nevezetes függvények. 1. A hatványfüggvény

Átírás:

Korrelácó-számítás 1. előadás Döntéselőkészítés módszertana Dr. Varga Beatr

Két változó között kapcsolat Függetlenség: Az X smérv szernt hovatartozás smerete nem ad semmlen többletnformácót az Y szernt hovatartozásról. Sztochasztkus: Az egk smérv hatással van a máskra, de nem határozza meg egértelműen annak értéket/változatat. Függvénszerű (determnsztkus): A vzsgált egségek X szernt hovatartozásának smeretében egértelműen megmondható azok Y szernt hovatartozása s.

A kapcsolat mérőszáma Két nomnáls változó között kapcsolatot az asszocácós mérőszámokkal jellemezzük. Ordnáls típusú változók összefüggését a rangkorrelácós mutatók mérk. Arán skála típusú változók összefüggését korrelácó- és regresszó-analízssel elemezzük. Intervallum/arán és nomnáls skálán mért változók között összefüggést H;

Korrelácós kapcsolat elemzése esetén a következő kérdésekre keressük a választ Van- e valamlen összefüggés az smérvek között? Mlen ránú az összefüggés Mennre szoros a kapcsolat? Az egk smérv változása mlen hatással van a másk smérv változására?

A mennség smérvek között kapcsolatot korrelácónak nevezzük. A korrelácószámítás: a mennség smérvek között kapcsolat szorosságának mérése. A regresszó-számítás: a mennség smérvek egmásra gakorolt hatásának számszerűsítésével, e hatások ránának és mértékének megállapításával foglalkozk.

Ha a korrelácós kapcsolat mögött egránú okozat összefüggés van akkor: az ok szerepét betöltő smérv a ténezőváltozó, (magarázóváltozó), jele: az okozat szerepét betöltő smérv az eredménváltozó, jele:

A korrelácó fontosabb típusa

Korrelácó hána A regresszó-függvén bármel X helen azonos (közel azonos) értéket vesz fel. A függvén képe vízszntes vonal. Y független X-től, X nem befolásolja Y értékét.

A korrelácó hána Y = - 7. 4 E - 0 + 0. 0 8 3 4 8 X 3 R - S q = 3. 4 % 1 0-1 - - 3 - - 1 0 1 N n c s k o r r e l á c ó

Függvénszerű kapcsolat A korrelácó hánának logka ellentéte a függvénszerű kapcsolat. Eg adott X értékhez egetlen Y érték tartozhat. A pontdagram pontja a regresszó-vonalhoz lleszkednek, A regresszó-vonal körül nncs szóródás.

Poztív korrelácó Y = - 8. 6 E -0 + 0. 6 9 0 8 6 X 3 R - S q = 6. 5 % 1 0-1 - - 3-3 - - 1 0 1 3 P o z t ív k o r r e l á c ó

Negatív korrelácó Y = 5. 0 7 E - 0-0. 6 4 7 8 7 X 3 R - S q = 7 0. 9 % 1 0-1 - - 3-3 - - 1 0 1 3 N e g a t ív k o r r e lá c ó

Nem lneárs korrelácó Y = 1. 0 9 5 8 + 6. 0 7 6 8 4 X + 1. 1 6 6 8 6 X * * 4 0 R - S q = 8 8. 4 % 3 0 0 1 0 0-3 - - 1 0 1 3 N e m l n e á r s k o r r e lá c ó

A kapcsolat szorosságának mérőszáma

A kovaranca Az X és Y mennség változók között kapcsolat ránát mutatja meg. C = d d n -1 = n -1 - C r s s

Kovaranca tulajdonsága A kovaranca nulla, ha a poztív és a negatív előjelű eltérésszorzatok összege kegenlít egmást. Kovaranca előjele a kapcsolat ránát mutatja. A kovaranca abszolút mértékének nncs határozott felső korlátja. A kovaranca a két változóban szmmetrkus, X és Y szerepe a formulában felcserélhető.

A korrelácós egüttható A korrelácós egüttható a lneárs korrelácó szorosságának legfontosabb mérőszáma. A kapcsolat hánát (korrelálatlanság) az r = 0 érték jelz. Az r előjele a korrelácó ránát mutatja. Tökéletes (függvénszerű) lneárs kapcsolatnak - az rántól függően - az r = +1, lletve r = -1 értékek felelnek meg. A szélsőséges helzetek között az egüttható abszolút értéke a kapcsolat szorosságáról tájékoztat.

Korrelácós egüttható ) )( ( n n - n d d d d C = r s s d d = - n d = n d = n

Determnácós egüttható A determnácós egüttható megmutatja, hog a magarázóváltozó hán %-ban befolásolja az eredménváltozó szóródását. Jele: r A determnácós egüttható jellemz: A regresszós függvén lleszkedését, A modell magarázó erejét.

A rangkorrelácó Létezhetnek a statsztka sokaság egségenek olan kvanttatív jellegű tulajdonsága, amelek számszerűen egáltalán nem, vag csak nehezen mérhetők. A mutatószám értéke r-hez hasonlóan természetesen - 1 és 1 között helezkedk el. Ha a kétféle rangsorszám rendre megegezk, akkor = 1, ha a sorszámok a két smérv szernt következetesen ellentétesen alakulnak, akkor = -1. = 1-6 n(n d 1)

A korrelácós hánados A görbevonalú kapcsolatok szorosságának mérőszáma. A mutatószám kalakításának gondolatmenete: csoportosítjuk a megfgelt értékeket a ténezőváltozó értéke vag osztálköze szernt, és kszámítjuk az eredménváltozó részátlagat az eges csoportokban. S K () B () 1 1 S K() / () () ( ) S S B () ()

A korrelácós hánados A korrelácós hánados négzetét defnáltuk, mvel az csupán a kapcsolat ntenztását jelz, ránát nem. Megoszlás vszonszám jellegénél fogva a korrelácós hánados négzete mndg nulla és eg közé esk. Előjelét nem értelmezzük, megállapodásszerűen poztív számként kezeljük. A korrelácós hánadost nem szokták százalékos formában kfejezn. Általában / / tehát nem szmmetrkus az X és Y változókban. X csupán mnt csoportképző smérv szerepel.

Eg vállalat dolgozónak keresete és hav megtakarítása Dolgozó Bér (Ft/fő) Hav megtakarítás (Ft/hó) d d d d d d 1 10000 13000-13000 -3010 39130000 169000000 9060100 90000 10000-43000 -6010 58430000 1849000000 3610100 3 0000 35000 87000 18990 165130000 7569000000 36060100 4 150000 18000 17000 1990 33830000 89000000 3960100 5 100000 1000-33000 -4010 13330000 1089000000 16080100 6 115000 1500-18000 -3510 63180000 34000000 130100 7 160000 0000 7000 3990 107730000 79000000 1590100 8 130000 13800-3000 -10 6630000 9000000 4884100 9 145000 14000 1000-010 -410000 144000000 4040100 10 100000 11800-33000 -410 138930000 1089000000 1774100 Összesen 1330000 160100 0 0 40800000 1360000000 48079000

Kovaranca C = d d n -1 = n -1-40800000 9 67577777, 8 Értelmezés: a dolgozók keresete és a hav megtakarított összege között kapcsolat poztív ránú.

Korrelácós egüttható Dolgozó Bér (Ft/fő) Hav megtakarítás (Ft/hó) d d d d d d Összesen 1330000 160100 0 0 40800000 1360000000 48079000 r = s C d d s d d 40800000 1360000000 48079000 0,954 Értelmezés: a dolgozók keresete és a hav megtakarított összege között kapcsolat poztív ránú és erős.

Determnácós egüttható r 0,954 0,9098 90,98% Értelmezés: a dolgozók keresete 90,98%- ban befolásolja a hav megtakarított összeg szóródását.

Rangkorrelácó Eg régó vállalatanak gazdálkodására vonatkozó adatok Régó 1 3 4 5 6 7 8 9 10 Árbevétel (MFt) 34 30 5 1 10 1 8 31 0 Nereség (MFt) 16 10,5 10 1 7 4 1 9 11 10 8 7 6 5 3 1 9 4 10 7 6 9 4 3 1 5 8 d 0 1-1 -3 1-1 1 0 4-4 d 0 1 1 9 1 1 1 0 16 15 6d 645 1-1 n(n 1) 10 10 1 = 0,773 Értelmezés: a vállalatok árbevétele és neresége között közepesnél szorosabb, poztív ránú kapcsolat van.

Regresszó-számítás célja: A ténezőváltozónak () az eredménváltozóra () gakorolt hatását valamlen matematka modell segítségével fejezzük k.

A leggakorbb regresszó-függvének lneárs regresszó, hatvánktevős regresszó, eponencáls regresszó, parabolkus regresszó, hperbolkus regresszó

A kétváltozós lneárs regresszó modellje Legen X eg ténezőváltozó és Y eg eredménváltozó. Tételezzük fel, hog X lneárs törvénszerűség szernt fejt k hatását Y-ra, lletve közrejátszk eg véletlen mozzanat s. A két változó kapcsolatának a formulája: Y = + 0 1 regresszós egütthatók véletlen változó

Az ε véletlen változóról feltételezzük: várható értéke 0 szórása állandó ε változók páronként korrelálatlanok

A becsült regresszó függvén: ˆ b b 0 1 Ahol: b 0 és b 1 a regresszós egütthatók becsült értéke

Regresszós egütthatók becslése ŷ = b 0 b 1 A becsült regresszós egütthatók kszámításához a legksebb négzetek módszerét alkalmazzuk.

b 0 és b 1 paraméterek becslése a legksebb négzetek módszerével: Szélső értéke adott helen akkor lehet, ha b b 1 0 ˆ 1 1 0 1 0, n b b b b f 0 0 1 0 1 1 0 0 b b b f b b b f

Ebből átalakítás után nert normálegenletek: 1 0 1 0 X b X b X b n b b b 1 0 1 d d d b

Azonos tevékenséget végző vállalkozások adata Vállalkozás Reklámkadás Árbevétel (X) 100eFt (Y) MFt d d A 8 0,5 0,9,5 6,5 0,81 B 7 16 1,5-3,1-4,65,5 9,61 C 4 15-1,5-4,1 6,15,5 16,81 D 3 14 -,5-5,1 1,75 6,5 6,01 E 5 19-0,5-0,1 0,05 0,5 0,01 F 4 1, -1,5-6,9 10,35,5 47,61 G 5 18-0,5-1,1 0,55 0,5 1,1 H 7 4 1,5 4,9 7,35,5 4,01 I 3 16 -,5-3,1 7,75 6,5 9,61 J 5-0,5,9-1,45 0,5 8,41 K 9 8 3,5 8,9 31,15 1,5 79,1 L 6 5 0,5 5,9,95 0,5 34,81 Összesen 66 9, 0 0 75, 41 58,1 n= 1 ȳ=9,/1=19,1 ẋ=66/1=5,5

ˆ 9,0131, 834

Elasztctás egüttható Y relatív változása hánszorosa az X relatív változásának E ; lm 0 Lneárs regresszó esetén az elasztctás egüttható: E : ; b1 b0 b1 d d Átlagos sznten: E b ; 1

n Rezduáls változó ˆ ˆ ˆ 1 1 e n ˆ ˆ e e n 1 A megfgelt Y értékek eltérés négzetösszege S ˆ S = + S e A regresszó által magarázott eltérésnégzetösszeg A rezduáls eltérés (maradék) eltérésnégzetösszege

r r 1 0 A fent összefüggésből a korrelácós hánadoshoz hasonló mérőszám defnálható, amel azonos a determnácós egütthatóval. S ˆ e r 1 r b1 S S S Az Y ngadozását teljes mértékben a regresszóval magarázzuk Az Y szóródása csak a véletlentől függ A b 1 előjelét rendeljük hozzá. s s

Reklámk. (X) 100eFt Árbevétel (Y) MFt 8 0 64 6,5 0,81 1,06 13,58 3,685 7 16 49,5 9,61 7,569 34,37 1,851 4 15 16,5 16,81 7,569 1,819 16,349 3 14 9 6,5 6,01 1,06 0,65 14,515 5 19 5 0,5 0,01 0,841 0,668 18,183 4 1, 16,5 47,61 7,569 17,1 16,349 5 18 5 0,5 1,1 0,841 0,033 18,183 7 4 49,5 4,01 7,569 4,617 1,851 3 16 9 6,5 9,61 1,06,06 14,515 5 5 0,5 8,41 0,841 14,570 18,183 9 8 81 1,5 79,1 41,10 6,153 5,50 6 5 36 0,5 34,81 0,841 4,830 0,017 66 9, 404 41 58,1 137,98 10,19 9, S e

A regresszós modell tesztelése H 0 : β 1 =0 a lneárs regresszó fennállásának tagadása H 1 : β 1 0 A H 0 ellenőrzésére alkalmas próbafüggvén: (ν 1 =1 és ν =n-) Ha F<F krt H 0 -t elfogadjuk Ha F>F krt van szgnfkáns kapcsolat F S s ˆ e S ˆ Se n

s e n ˆ Varanca-analízs tábla kétváltozós regresszó-számításnál Összetevő Négzetösszeg Szabadságfok Szórásnégzet Regresszó (SSR) 1 Hbaténező (SSE) Teljes (SST) n- n-1

s S ( n 1)

Az F-eloszlás táblázata (p=0,95) 1 1 3 4 5 6 7 8 9 10 15 0 40 50 60 100 10 1 1 161,45 199,50 15,71 4,58 30,16 33,99 36,77 38,88 40,54 41,88 45,95 48,0 51,14 51,77 5,0 53,04 53,5 54,3 1 18,51 19,00 19,16 19,5 19,30 19,33 19,35 19,37 19,38 19,40 19,43 19,45 19,47 19,48 19,48 19,49 19,49 19,50 3 10,13 9,55 9,8 9,1 9,01 8,94 8,89 8,85 8,81 8,79 8,70 8,66 8,59 8,58 8,57 8,55 8,55 8,53 3 4 7,71 6,94 6,59 6,39 6,6 6,16 6,09 6,04 6,00 5,96 5,86 5,80 5,7 5,70 5,69 5,66 5,66 5,63 4 5 6,61 5,79 5,41 5,19 5,05 4,95 4,88 4,8 4,77 4,74 4,6 4,56 4,46 4,44 4,43 4,41 4,40 4,37 5 6 5,99 5,14 4,76 4,53 4,39 4,8 4,1 4,15 4,10 4,06 3,94 3,87 3,77 3,75 3,74 3,71 3,70 3,67 6 7 5,59 4,74 4,35 4,1 3,97 3,87 3,79 3,73 3,68 3,64 3,51 3,44 3,34 3,3 3,30 3,7 3,7 3,3 7 8 5,3 4,46 4,07 3,84 3,69 3,58 3,50 3,44 3,39 3,35 3, 3,15 3,04 3,0 3,01,97,97,93 8 9 5,1 4,6 3,86 3,63 3,48 3,37 3,9 3,3 3,18 3,14 3,01,94,83,80,79,76,75,71 9 10 4,96 4,10 3,71 3,48 3,33 3, 3,14 3,07 3,0,98,85,77,66,64,6,59,58,54 10 11 4,84 3,98 3,59 3,36 3,0 3,09 3,01,95,90,85,7,65,53,51,49,46,45,40 11 1 4,75 3,89 3,49 3,6 3,11 3,00,91,85,80,75,6,54,43,40,38,35,34,30 1 13 4,67 3,81 3,41 3,18 3,03,9,83,77,71,67,53,46,34,31,30,6,5,1 13 14 4,60 3,74 3,34 3,11,96,85,76,70,65,60,46,39,7,4,,19,18,13 14 15 4,54 3,68 3,9 3,06,90,79,71,64,59,54,40,33,0,18,16,1,11,07 15 16 4,49 3,63 3,4 3,01,85,74,66,59,54,49,35,8,15,1,11,07,06,01 16 17 4,45 3,59 3,0,96,81,70,61,55,49,45,31,3,10,08,06,0,01 1,96 17 18 4,41 3,55 3,16,93,77,66,58,51,46,41,7,19,06,04,0 1,98 1,97 1,9 18 19 4,38 3,5 3,13,90,74,63,54,48,4,38,3,16,03,00 1,98 1,94 1,93 1,88 19 0 4,35 3,49 3,10,87,71,60,51,45,39,35,0,1 1,99 1,97 1,95 1,91 1,90 1,84 0 1 4,3 3,47 3,07,84,68,57,49,4,37,3,18,10 1,96 1,94 1,9 1,88 1,87 1,81 1 4,30 3,44 3,05,8,66,55,46,40,34,30,15,07 1,94 1,91 1,89 1,85 1,84 1,78 3 4,8 3,4 3,03,80,64,53,44,37,3,7,13,05 1,91 1,88 1,86 1,8 1,81 1,76 3 4 4,6 3,40 3,01,78,6,51,4,36,30,5,11,03 1,89 1,86 1,84 1,80 1,79 1,73 4 5 4,4 3,39,99,76,60,49,40,34,8,4,09,01 1,87 1,84 1,8 1,78 1,77 1,71 5 40 4,08 3,3,84,61,45,34,5,18,1,08 1,9 1,84 1,69 1,66 1,64 1,59 1,58 1,51 40 50 4,03 3,18,79,56,40,9,0,13,07,03 1,87 1,78 1,63 1,60 1,58 1,5 1,51 1,44 50 60 4,00 3,15,76,53,37,5,17,10,04 1,99 1,84 1,75 1,59 1,56 1,53 1,48 1,47 1,39 60 100 3,94 3,09,70,46,31,19,10,03 1,97 1,93 1,77 1,68 1,5 1,48 1,45 1,39 1,38 1,8 100 10 3,9 3,07,68,45,9,18,09,0 1,96 1,91 1,75 1,66 1,50 1,46 1,43 1,37 1,35 1,5 10 3,84 3,00,60,37,1,10,01 1,94 1,88 1,83 1,67 1,57 1,39 1,35 1,3 1,4 1, 1,00

A regresszós egüttható (β 1 ) tesztelése H 0 : β 1 =0 valójában nncs korrelácó H 1 : β 1 0 A H 0 ellenőrzésére alkalmas próbafüggvén: t v Ha t <t (1-α/) H 0 -t elfogadjuk Ha t >t (1-α/) H 0 -t elvetjük, van kapcsolat X és Y között b s b n 1

Student s Gazdaságtudomán t-test Kar Df 0,55 0,60 0,70 0,75 0,80 0,90 0,95 0,975 0,99 0,995 1 0,158 0,35 0,77 1,000 1,376 3,08 6,31 1,71 31,8 63,66 0,14 0,89 0,617 0,816 1,061 1,89,9 4,30 6,96 9,9 3 0,137 0,77 0,584 0,765 0,978 1,64,35 3,18 4,54 5,84 4 0,134 0,71 0,569 0,741 0,941 1,53,13,78 3,75 4,60 5 0,13 0,67 0,559 0,77 0,90 1,48,0,57 3,36 4,03 6 0,131 0,65 0,553 0,718 0,906 1,44 1,94,45 3,14 3,71 7 0,130 0,63 0,549 0,711 0,896 1,4 1,90,36 3,00 3,50 8 0,130 0,6 0,546 0,706 0,889 1,40 1,86,31,90 3,36 9 0,19 0,61 0,543 0,703 0,883 1,38 1,83,6,8 3,5 10 0,19 0,60 0,54 0,700 0,879 1,37 1,81,3,76 3,17 11 0,19 0,60 0,540 0,697 0,876 1,36 1,80,0,7 3,11 1 0,18 0,59 0,539 0,695 0,873 1,36 1,78,18,68 3,06 13 0,18 0,59 0,538 0,694 0,870 1,35 1,77,16,65 3,01 14 0,18 0,58 0,537 0,69 0,868 1,34 1,76,14,6,98 15 0,18 0,58 0,536 0,691 0,866 1,34 1,75,13,60,95 16 0,18 0,58 0,535 0,690 0,865 1,34 1,75,1,58,9 17 0,18 0,57 0,534 0,689 0,863 1,33 1,74,11,57,90 18 0,17 0,57 0,534 0,688 0,86 1,33 1,73,10,55,88 19 0,17 0,57 0,533 0,688 0,861 1,33 1,73,09,54,86 0 0,17 0,57 0,533 0,687 0,860 1,3 1,7,09,53,84 1 0,17 0,57 0,53 0,686 0,859 1,3 1,7,08,5,83 0,17 0,56 0,53 0,686 0,858 1,3 1,7,07,51,8 3 0,17 0,56 0,53 0,685 0,858 1,3 1,71,07,50,81 4 0,17 0,56 0,531 0,685 0,857 1,3 1,71,06,49,80 5 0,17 0,56 0,531 0,684 0,856 1,3 1,71,06,48,79 6 0,17 0,56 0,531 0,684 0,856 1,3 1,71,06,48,78 7 0,17 0,56 0,531 0,684 0,855 1,31 1,70,05,47,77 8 0,17 0,56 0,530 0,683 0,855 1,31 1,70,05,47,76 9 0,17 0,56 0,530 0,683 0,854 1,31 1,70,04,46,76 30 0,17 0,56 0,530 0,683 0,854 1,31 1,70,04,46,75 40 0,16 0,55 0,59 0,681 0,851 1,30 1,68,0,4,70 60 0,16 0,54 0,57 0,679 0,848 1,30 1,67,00,39,66 10 0,16 0,54 0,56 0,677 0,845 1,9 1,66 1,98,36,6 0,16 0,53 0,54 0,674 0,84 1,8 1,645 1,96,33,58

Regresszós becslés pontossága

Paraméter Becslő függvén Standard hba 0 b 0 s e n( ) 1 b 1 ( ) s e 0 ŷ 0 s e 1 n ( 0 ( ) ) Y 0 ŷ 0 s e 1 1 n + ( 0 ( ) ) s e n ˆ

Köszönöm a fgelmet! stcsera@un-mskolc.hu