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

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

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

Változók közötti kapcsolatok vizsgálata

Többváltozós Regresszió-számítás

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

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

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

Képletgyűjtemény a Gazdaságstatisztika tárgy A matematikai statisztika alapjai című részhez

Nemlineáris függvények illesztésének néhány kérdése

Lineáris regresszió. Statisztika I., 4. alkalom

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

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.

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

1. MECHANIKA-STATIKA GYAKORLAT (kidolgozta: Triesz Péter, egy. ts.; Tarnai Gábor, mérnök tanár) Trigonometria, vektoralgebra

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

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

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

Relációk. Vázlat. Példák direkt szorzatra

Vázlat. Relációk. Példák direkt szorzatra

Regresszió. Fő cél: jóslás Történhet:

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Egyenletek, egyenletrendszerek

Gömb illesztés. Korszerű matematikai módszerek a geodéziában

Tartóprofilok Raktári program

) ( 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.

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

MAGYARÁZAT A MATEMATIKA NULLADIK ZÁRTHELYI MINTAFELADATSOR FELADATAIHOZ 2010.

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Egyenletek, egyenletrendszerek

4 2 lapultsági együttható =

Líneáris függvények. Definíció: Az f(x) = mx + b alakú függvényeket, ahol m 0, m, b R elsfokú függvényeknek nevezzük.

Statisztika feladatok

Adatelemzés és adatbányászat MSc

Regresszió és korreláció

Statisztika elméleti összefoglaló

Regresszió és korreláció

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

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

A piaci (egytényezős) modellek és portfóliók képzése

Regressziós vizsgálatok

Elektrokémia 02. (Biologia BSc )

Mikro és makroökonómia BMEGT30A001 C1-es kurzus Jegyzet gyanánt 2018 ősz 3.ELŐADÁS

Kétváltozós függvények ábrázolása síkmetszetek képzése által

Tanult nem paraméteres próbák, és hogy milyen probléma megoldására szolgálnak.

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

9. évfolyam Javítóvizsga felkészülést segítő feladatok

véletlen : statisztikai törvényeknek engedelmeskedik (Mi az ami közös a népszavazásban, a betegségek gyógyulásában és a fiz. kém. laborban?

MNB Füzetek 2003/12. Móré Csaba - Nagy Márton: December

Populáció nagyságának felmérése, becslése

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

NEMPARAMÉTERES ELJÁRÁSOK

Matematika szintfelmérő szeptember

Statisztikai alapismeretek amit feltétlenül tudni kell

Elektrokémia 03. (Biologia BSc )

Adatsorok jellegadó értékei

Idősorok elemzése előadás. Előadó: Dr. Balogh Péter

Varianciaanalízis. Egytényezős kísérletek (Más néven: egyutas osztályozás, egyszempontos varianciaanalízis ANOVA)

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

A végeselem programrendszer általános felépítése (ismétlés)

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

Extrém-érték elemzés. Extrém-érték eloszlások. Megjegyzések. A normálhatóság feltétele. Extrém-érték modellezés

Extrém-érték elemzés. Extrém-érték eloszlások. A normálhatóság feltétele. Megjegyzések. Extrém-érték modellezés

Kísérlettervezési alapfogalmak:

A hitelértékelési kiigazítás tőketartalékolásának új szabályozása

Az állat becsült kor. teljes súly. teljes hossz orrtól. törzs hossza. pocak körkörös méret. hátsó láb hossza kör

Inverz függvények Inverz függvények / 26

Neoklasszikus növekedési modellek

MEREVSZÁRNYÚ REPÜLŐGÉPEK VEZÉRSÍK-RENDSZEREINEK KIALAKÍTÁSA 3 REPÜLŐKÉPESSÉG

Portfóliók képzése és a portfólió értékelés mértékei. A portfóliókockázat. elemzése. Az arbitrázs-értékelés modellje és alkalmazása.

Közgazdaságtan - 3. elıadás

Y 10. S x. 1. ábra. A rúd keresztmetszete.

= és a kínálati függvény pedig p = 60

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció

Teljes függvényvizsgálat példafeladatok

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

Többváltozós analízis gyakorlat, megoldások

Extrém-érték elemzés. Extrém-érték eloszlások. A normálhatóság feltétele. Megjegyzések. Extrém-érték modellezés

10.3. A MÁSODFOKÚ EGYENLET

ADATREDUKCIÓ I. Középértékek

3. Egy ξ valószínűségi változó eloszlásfüggvénye melyik képlettel van definiálva?

(eseményalgebra) (halmazalgebra) (kijelentéskalkulus)

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

Nemparaméteres eljárások

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

10. előadás: Vonalas létesítmény tegelyvonalának kitűzése. (Egyenes, körív, átmeneti ív) *

EUKLIDESZI TÉR. Euklideszi tér, metrikus tér, normált tér, magasabb dimenziós terek vektorainak szöge, ezek következményei

A költségvetési korlát

2. személyes konzultáció. Széchenyi István Egyetem

Műszaki folyamatok közgazdasági elemzése Előadásvázlat október 17. A technológia és a költségek dualitása

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

Megállapítható változók elemzése Függetlenségvizsgálat, illeszkedésvizsgálat, homogenitásvizsgálat

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

A kardáncsukló tengelyei szögelfordulása közötti összefüggés ábrázolása. Az 1. ábrán mutatjuk be a végeredményt, egy körülfordulásra.

Méréselmélet: 5. előadás,

? közgazdasági statisztika

ADATREDUKCIÓ I. Középértékek

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

Kidolgozott feladatok a gyökvonás témakörhöz (10.A osztály)

Nemparaméteres módszerek. Krisztina Boda PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet

Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny 2012/2013 Matematika I. kategória (SZAKKÖZÉPISKOLA) Döntő Megoldások

SZOLVENCIATŐKE MINT FIXPONT

Többváltozós Regresszió-számítás

Átírás:

Szent István Egetem Gazdaság- és Tásadalomtudomán Ka -------------------------------------------------------------------------------------------- Koelácó- és egesszó analízs ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Boos Danella Nappal tagozat Keeskedelem és maketng. évfolam Gödöllő Neptun kód: OIPGB9

1. Célktűzések megfogalmazása Ekko dönt el a felhasználó, hog mlen jelenséget póbál magaázn és ehhez mlen adatbázs szükséges. Célom az, hog övden jellemezzem Magaoszág 1997. év keeskedelm kapcsolatát az euópa oszágokkal.. Adatbázs megteemtése Saját megfgelésből, kkédezés útján (pl.: kédőíves felméés),kísélet beállítása alapján, statsztka szolgálat Feltétel: Megbízhatóság Kellő számú megfgelés szükséges Magaoszág külkeeskedelm fogalmának étéke (mllád Ft) 1500 a főbb euópa oszágokkal 1997-ben Oszág Epot Impot) Auszta 406 418 Belgum 87 93 Csehoszág 60 95 Fancaoszág 134 17 Hollanda 100 10 Lengeloszág 95 67 Nag-Btanna 119 136 Németoszág 19 91 Olaszoszág 181 363 Ooszoszág 41 68 Svájc 7 49 Svédoszág 49 75 Szlováka 54 1 Szlovéna 47 53 Ukajna 139 1068 Foás: KSH: Maga Statsztka Évkönv 1997. 1. táblázat 1000 500 0 0 00 400 600 800 1000 100 1400 Koelogam 1. ába

3. Függvén - specfkácó (függvén típusának kválasztása) Feladat: Olan egenes vag göbe megállapítása, amelek legjobban lleszkednek az eedet pontoka. Ehhez meg kell vzsgáln a kapcsolat ánát és szoosságát (koelácó), majd fel kell tán az ok-okozat összefüggéseket s (egesszó). Hpotézs: A koelogam alapján eg lneás kapcsolat feltételezhető a változók között. Valószínűsíthető, hog eg monoton növekvő lneás egesszós függvénnel leíható a kapcsolat Epot MFt ( ) Impot MFt ( ) Koelácó számítás Az epot és az mpot összefüggése ( ) ( ) ( ) ( ) 1. 406 418 164836 17474 09 13 4467 43876 45483. 87 93 7569 8649-110 -11 139 11998 1484 3. 60 95 3600 905-137 -110 1498 18641 1041 4. 134 17 17956 9584-63 -33 047 3910 1071 5. 100 10 10000 10404-97 -103 9917 9319 10554 6. 95 67 905 4489-10 -138 13985 10309 18970 7. 119 136 14161 18496-78 -69 539 6011 474 8. 19 91 47961 84681 86 1938 505 744 9. 181 363 3761 131769-16 158-458 41 5048 10. 41 68 1681 464-156 -137 167 4191 18696 11. 7 49 79 401-170 -156 640 874 453 1. 49 75 401 565-148 -130 19140 1766 16831 13. 54 1 916 441-143 -184 6188 0316 33758 14. 47 53 09 809-150 -15 689 360 303 15. 139 1068 176641 114064 113 863 97761 18481 7459 Összesen 948 3071 084046 168345 0 0 1195957 1504666 999609 Átlag 197 05 138936 108556 0 0 79730 100311 66641 Foás: Saját számítás. táblázat 3

Kovaanca Az átlagtól való eltéések szozatának átlaga. Előjele megadja a kapcsolat ánát. d d X Y C, ahol d d n Koelácós egüttható számítása (. táblázat): 1195957 C= = 79730,48 (>0) 15 Ételmezés: Az epot és mpot között kapcsolat poztív ánú Koelácós egüttható Két mennség smév kapcsolatának szoosságát és ánát adja. Étéke -1 és 1 közé esk. C d d ( ) ( ) = d d ( ) ( ) Koelácós egüttható számítása (. táblázat): = 1195957 1504666 999609 = 0,98 Ételmezés: Az epot és az mpot között gen szoos (majd detemnsztkus), poztív kapcsolat áll fenn. A koelácós egüttható megbízhatóságának vzsgálata (t-póba) H 0 : =0 (a két változó között nncs lneás összefüggés) H 1 : 0 (a két változó között gazolható lneás összefüggés) Póbastatsztka: temp S Standat hba: S = 1 n t meghatáozása: n 1 H 0 elfogadása keül, ha t emp t /, n H 1 elutasítása keül, ha t emp > t /, n 4

t számítása: t = 0,98 15 =15,88 1 0,98 t emp =,16 - táblázatból Ételmezés: Az eedmén azt mutatja, hog 95% os megbízhatóság sznten a koelácós egüttható ételmezhető, hszen a számított t-éték nagobb, mnt a táblázatbel éték. Detemnácó-vzsgálat: A detemnácós egüttható ( ) megmutatja, hog a magaázóváltozó hán %-ban befolásolja az eedménváltozó szóódását. A detemnácós egüttható jellemz: A egesszós függvén lleszkedését, a modell magaázó eejét. A detemnácós egüttható számítása: D =. 100 = 0,98. 100 = 95,1% Ételmezés: Az epot 95,1%-ban befolásolja az mpot szóódását. 5

Regesszó számítás 4- A kválasztott függvén paaméteenek számítása () A egesszó-számítás az összefüggésekben lévő tendencát vzsgálja és a kapcsolat temészetét valamlen függvénnel íja le. Kétváltozós lneás egesszós modell: Y, ahol az tengel metszéspontja az egenes meedekségét meghatáozó ántangens véletlen változó (hbaténező) A egesszós modell feltételendszee 1. Az véletlen változó, melnek váható étéke 0. M ( )=0. Az vaancája, azonos valamenn étékée (ez a homoszkedasztctás feltétel) 3. Az étéke egmástól függetlenek. 4. A hbaténező nomáls eloszlású véletlen változó. A becsült egesszós függvén ˆ a b Legksebb négzetek módszee mn ˆ a egesszó függvént behelettesítve a célfüggvénbe a b mn eljutunk a nomál egenletekhez vag a nomálegenletek tanszfomálásával d meghatáozásához. b an b a b d, d eljutunk a paaméteek d d a b Paaméteek meghatáozása (. táblázat): ( ) ( ) 1195957 b = 0, 795 ( ) 150466 6

REGRESSZIÓS FÜGGVÉNY: a b = 05 0,795 197 = 48,5 ˆ = 48,5 +0,795 a b 150 1050 850 = 0,7948 + 48,5 R² = 0,951 650 450 50 50 50 50 450 650 850 1050 150 1450 Foás: Adatbázs alapján. ába Oszág Epot MFt () A egesszós étékek és eltéések kszámítása Impot MFt () ŷ 48,5 0, ŷ - ( ŷ - ) - ŷ ( - ŷ ) ˆ 79 1. Auszta 406 418 371, 166,5 7719, 46,8 188,0. Belgum 87 93 117,7-87,1 7579,6-4,7 608,7 3. Csehoszág 60 95 96, -108,5 11776,8-1, 1,5 4. Fancaoszág 134 17 155,0-49,7 470,4 17,0 88,0 5. Hollanda 100 10 18,0-76,7 5887, -6,0 676,3 6. Lengeloszág 95 67 14,0-80,7 651,8-57,0 35,6 7. Nag-Btanna 119 136 143,1-61,6 3797,8-7,1 50,5 8. Németoszág 19 91,6 17,9 318,9 68,4 4679,9 9. Olaszoszág 181 363 19,4-1,3 15,4 170,6 9108,8 10. Ooszoszág 41 68 81,1-13,6 158,6-13,1 171,9 11. Svájc 7 49 70,0-134,8 18157,7-1,0 440,3 1. Svédoszág 49 75 87,5-117,3 13750,9-1,5 155,5 13. Szlováka 54 1 91,4-113,3 1834,7-70,4 496, 14. Szlovéna 47 53 85,9-118,9 1416,3-3,9 1081,1 15. Ukajna 139 1068 1104,9 900,1 81018, -36,9 1358,3 Σ 948 3071 3071 0 950586 0 4903 Átlag 197 05 05 0 6337 0 368 Foás: Saját számítás 3. táblázat Regesszós étékek számítása a kszámított paaméteek felhasználásával (3. táblázat). Az eedet adatokat a következő egesszós függvénbe behelettesítve: 7

5. Illeszkedésvzsgálat Ezzel méjük azt, hog az eedet megfgelések (-ok) menne lleszkednek a egesszós étékekhez, vags ŷ -ekhez. Két méőszáma s van, amel közül az egk felvesz az eedet adatok métékegségét és nagságendjét, míg a másodk százalékosan jellemz az llesztés hbát. Rezduáls szóás (abszolút hba): Kfejez, hog a egesszós becslések átlagosan mennvel tének el az megfgelt étéketől. ( ˆ) S e. n Relatív szóás (elatív hba): Kkfejez, hog a egesszós becslések átlagosan hán %-al tének el az megfgelt étéketől. Se VSe 100 Rezduáls szóás számítása: e ( ˆ) S e = n n 4903 = 61,41 mllád Ft. 15 Az llesztés elatív hbája: Se 61,41 VSe 100 = 100 9,99% 05 Ételmezés: Vags az eedet és a egesszós adatok átlagosan 61,41 mllád Ft-tal és átlagosan 9.99 %-kal tének el egmástól. 6. Szgnfkanca-vzsgálatok (a modell és a paaméteek tesztelése), Ezeke a vzsgálatoka egészt a kapcsolatok sztochasztkus jellege matt van szükség. Másészt tulajdonképpen tt s mntákkal dolgozunk, mndg magában hodozza a hba lehetőségé. Ezét, mnd a egesszós modellt, mnd a paaméteeket le kell teszteln, hog a feladata egételműen tudjak válaszoln. A modell tesztelése vaanca-analízssel (F-póba) Ténezők DF SS MS F F szgnfkancája SSR Regesszó(R) 1 ( ˆ ) MSR MSR= SSR /DFR 1% MSE Hba(E) n- SSE ( ŷ ) MSE= SSE /DFE Összesen(T) n-1 SST SSR SSE 4. táblázat 8

Az F-póba két sokaság (ténezők) szóásának összehasonlításáa ánuló póba MSR Póbastatsztka: F MSE Az adatok meghatáozása a táblázat szent képletekkel töténk. A modell elfogadható, ha F 1 1 /, DF, DF1 keül. < emp F F1 /, DF1, DF, ellenkező esetben elutasítása Számítások a 3. és 4. táblázat alapján Ténezők DF SS MS F F szgnfkancája Regesszó(R) 1 950585,5 950585,5 5,1 1% Maadék(E) 13 4903,4 3771,0 Összesen(T) 14 999608,9 Foás: Saját számítás 5. táblázat Táblázatból: F 1 1 /, DF, DF1 = 9,07 F1 /, DF1, DF =6157 Ételmezés: Látható, hog egesszós modell heltálló, hszen az F-éték szgnfkancája 1%-os. (9,07<5,1<6157) Paaméteek tesztelése t-póbával H 0 : b=0 (a két változó között nncs lneás összefüggés) H 1 : b 0 (a két változó között gazolható lneás összefüggés) H 0 elfogadása keül, ha t emp t /, n H 1 elutasítása keül, ha t emp > t /, n Paaméteek tesztelése t-póbával Póbastatsztka: t a a Sa t b b S b a paaméte becsült szóása (a standat hbája): Sa Se. S. e d. n n ( ) 9

b paaméte becsült szóása (b standat hbája): S b S e d Számítások a 3. és 4. táblázat alapján Egütthatók Standat hba t éték p éték Alsó hatá (h 1 ) Felső hatá (h ) "a" paaméte 48,5 18,66,60 0,00 0,93 97,97 "b" paaméte 0,795 0,05 15,88 0,001-0,64 10,75 Foás: Saját számítás 6. táblázat 7. A egesszós étékek konfdenca hatáanak (h 1, h ) a megállapítása egüttható t s tan dathba A hatáok meghatáozása: 1 ahol t a paaméteek táblázatbel étéke a nekk megfelelő szgnfka sznten 1 A konfdenca hatáanak (h 1, h ) kszámítása (6. táblázat): a paaméte táblázatbel étéke:,65 b paaméte táblázatbel étéke:3,01 8. Elasztctás (ugalmasság) meghatáozása, A ugalmasság (elasztctás) méőszám aa ad választ, hog ha X-et 1%-kal megnöveljük az hán %-os változást eedménez az Y változóban. Rugalmasság egüttható lneás egesszó esetén: b E a b A ugalmasság egüttható étéke átlaghelen: E b Ha, E <1, akko változó ugalmatlan az változóval Ha, E >1, akko változó ugalmas az változóval A ugalmasság kszámítása sz átlaghelen: 197 E 0,795 0,76 05 Ételmezés: A 197 mllád Ft-os epot 1%-os növekedésével 76 %-os lesz a behozatal météke. 10

Általános megállapítás: - A modell szgnfkánsnak teknthető, hszen a vaanca-analízs 99%-os megbízhatóságot mutatott, hszen a vaanca-táblázatban 0,01 az F szgnfkancája. - A paaméteek szntén szgnfkánsak, ugans az a paaméte szgnfkancája: 0,0, a b paaméte szgnfkancája: 0,01. - a = 48,5: epot nélkül 48,5 mllád Ft behozatala számíthatunk,(mnmum 0,93 mllád Ft, mamum 97,97 mllád Ft). - b = 0,79: az epot 1 mllád Ft-os növekedésével átlagosan 0,79 mlló Ft-os mpotnövekedése számíthatunk (mnmum -0,64 mlló Ft, mamum 8,94 mlló Ft). - A széles ntevallumok megbízhatóak, vszont lehet, hog ksebb megbízhatóságot választva még eálsabb kép alakult k volna. Mégs valósnak tatom, met az llesztés lazának mondható 9,99 % (az mpot adatok ( -ok) és a függvén pontja az úgnevezett egesszós étékek ( ŷ -tek) átlagosan távol állnak egmástól), és a két változó sem mutatott ugalmasságot egmással szemben ( E <1). A b paaméte ezét mutat len szélsőséges esetet (előfodulhat, hog nncs szükség behozatala, de az s előfodulhat a maga gazdaságnak nagon eős lesz az mpotgéne). 11