230 likes | 439 Views
Regre siona analiza. Regre siona analiza. Prost linearni regresioni model G de imamo: Y i X i β o β 1 ε i Ocenjeni regresioni model. Y i = β o + β 1 x i + ε i. Zadatak 1.
E N D
Regresiona analiza Prost linearni regresioni model Gde imamo: • Yi • Xi • βo • β1 • εi • Ocenjeni regresioni model Yi = βo + β1xi + εi
Zadatak 1 • U tabeli su date ocene parametara regresionog modela koji je ocenjen sa ciljem da objasni prirodu veze između zadovoljstva mušterija i svežine hrane u jednoj prodavnici. • Napisati ocenjeni regresioni model. • Dajte tumačenje nagiba ocenjene regresione prave.
Zadatak 2 Sprovedeno je istraživanje nad 122 studenata Ekof koji prate predmet Istraživanje tržišta. Istraživanje je za cilj imalo da oceni vezu izmedju broja časova provedenih učeći za kolokvijum i rezultata na kolokvijumu (br poena). Dobijen je sledeće model: Ŷ = 30 + 10X Gde je Ŷ = broj poena na kolokvijumu X = broj časova provedenih učeći MIS Koeficijent determinacije je 0,7. Interpretirati r2. Da li je ocenjeni model značajan na nivou od 0,01? F-kritično=6,85 Koliko naš model predvidja poena da je imao student koji je spremao kolokvijum 3h?
Zadatak 3 Ocenjena je korelacija izmedju dve varijable X i Y i dobijeno r=0,9. Zatim je ocenjen regresioni model. Veličina uzorka je n=10 dok je F-kritično=5,32 Ŷ = 2,34 + 0,15X Testirati nultu hipotezu da je 1 = 0 naspram alternativne 1 0.
Ocenjeni višestruki linearni regresioni model Ŷ = α + b1X1 + b2X2 + …….+bkXk
Zadatak 4 Ocenjena je regresija izmedju zavisne varijable tražnja za naftom Y (u 00 jedinica) u odnosu na cenu nafte (u din) X2 i cenu gasa (u din) X1. Dobijen je sledeći model: Ŷ=0,5 + 2X1 – 1,5X2 Testirati značajnostregresionogmodelairegresionihkoeficijenatananivouod 5% idatiinterpretacijukoeficijenata objašnjavajućih varijabli koje imaju značajan uticaj na zavisnu varijabluakosudatisledećipodaci:
Zadatak 5 Sprovedeno je istraživanjenauzorkurestorana u Beogradu kako bi se utvrdila veza izmedju zadovoljstvagostijui varijabli sveža hrana, atraktivan prostor, razumne cene: Kakoglasitreći model? Koja promenljiva najviše utiče u trećem modelu na zadovoljstvo? Koji modeli su statistički značajni i koji model je najbolji?
Zadatak 5 U tabeli se testira hipoteza H0: R2=0 za svaki od tri modela koji su predstavljeni na prethodnom slajdu. Ako pogledamo signifikantnost vidimo da je R2 značajno za svaki model.
Zadatak 6 Ispitana je mesečna potrošnja alkohola (u lit) u zavisnosti od stepena obrazovanja (3 stepena) Dobijen je sledeći model: Ŷ=0,5 + 1,5 * srednja + 1,3 * fakultet Ispitati značajnost modela kao i regresionih koeficijenata i dati interpretaciju istih.
Zadatak 7 Jedna kompanija je napravila regresioni model gde je ispitivala uticaj ulaganja u oglašavanje(u 000) na prihod preduzeća (u 000). Na osnovu izlaznih rezultata iz SPSS testirati značajnost modela na nivou od 10% odnosno značajnost uticaja ulaganja u oglašavanje na prihod preduzeća. Napomena: Kod prostog regresionog modela svejedno je da li testiramo značajnost regresionog koeficijenta (β1) ili značajnost celokupnog modela (koeficijent determinacije) tj dobićemo identične p-vrednosti
Ho: R2 = 0 Ha: R2 ≠ 0
Ho: β1 = 0 Ha: β1 ≠ 0
Zadatak 8 Ocenjen je regresioni model gde je ispitivan uticaj broja održanih treninga u toku godine i ulaganja u oglašavanje (u 000) na prihod preduzeća (u 000) na uzorku od 272 preduzeća. Na osnovu izlaznih rezultata iz SPSS: a) testirati značajnost modela i značajnost regresionih koeficijenata. Koristiti nivo značajnosti od 10% b) Prikazati ocenjen model
Ho: R2 = 0 Ha: R2 ≠ 0
Ho: β1 = 0 Ha: β1 ≠ 0 Na nivou značajnosti od 10% obe promenljive značajno utiču na zavisnu promenljivu Ho: β2 = 0 Ha: β2 ≠ 0
Zadatak 8b) Koja objašnjavajuća promenljiva značajnije utiče na zavisnu promenljivu iz 8.zadatka? zavisna-prihod preduzeća, objašnjavajuće-ulaganja u oglašavanja, br održanih treninga zaposlenih
Zadatak 8c) Koji model je bolji od modela iz 7. i 8. zadatka? Model iz 7og zadatka Model iz 8og zadatka