Vajad kellegagi rääkida?
Küsi julgelt abi LasteAbi
Logi sisse

Ökonomeetria Labor 6 ül.1 (0)

5 VÄGA HEA
Punktid
Ökonomeetria Labor 6 ül 1 #1 Ökonomeetria Labor 6 ül 1 #2 Ökonomeetria Labor 6 ül 1 #3 Ökonomeetria Labor 6 ül 1 #4 Ökonomeetria Labor 6 ül 1 #5 Ökonomeetria Labor 6 ül 1 #6
Punktid 50 punkti Autor soovib selle materjali allalaadimise eest saada 50 punkti.
Leheküljed ~ 6 lehte Lehekülgede arv dokumendis
Aeg2012-10-24 Kuupäev, millal dokument üles laeti
Allalaadimisi 64 laadimist Kokku alla laetud
Kommentaarid 0 arvamust Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
Autor agne01 Õppematerjali autor

Sarnased õppematerjalid

thumbnail
9
xlsx

Statistika eksam 2012, exceli osa

2.1 Koopia- Teenindaja Töötundide masinate tööstaaz, arv arv kuudes 1 1 12 SUMMARY OUTPUT 3,1 3 8 17 10 5 Regression Statistics 14 8 2 Multiple R 0,9346801 6 5 10 R Square 0,8736269 1,8 1 1 Adjusted R Square 0,8578302 11,5 10 10 Standard Error 2,056276 9,3 5 2 Observations 10 6 4 6 12,2 10 18 ANOVA df SS MS Regression 1 233,84283 233,84283

Statistika
thumbnail
56
xls

Ökonomeetria Labor 8 VIF(2011)

Labor 8 Multikollineaarsuse kindlakstegemine - VIFj MS.0151 Ökonomeetria 2011 Sõltumatute muutujate vahel esineva multikollineaarsuse kindlasktegemiseks leitakse varieeruvusindeks ehk dispersiooni mõju faktor VIF j (Variance Inflationary Factor). Varieeruvusindeks näitab argumendi mõju regressiooniparameetri hajuvusele. 1 VIF j= 1- R 2 j kus Rj2 on determinatsioonikordaja, mis on leitud sõltumatu muutuja X j (R2 leidmiseks teostada regressioonanalüüs, kus sõltuvaks muutujaks Y on uuritav X j) ja ülejäänud sõltumatute muutujate Xj vahel. Kui VIFj > 10, siis tuleb selline sõltumatu muutuja Xj eemaldada. Ülesanne Sõltumatute muutujate vahel esineva multikollineaarsuse kindlakstegemiseks leida varieeruvusindeks VIFj. Andmed on esitatud töölehel nimega "and

Ökonomeetria
thumbnail
18
xlsx

Statistika eksami üks variant

Ülesande 1 lahendus Keskmine tellimuste arv 15 mminuti jooksul µ 7 Keskmine tellimuste arv 5 minuti jooksul 2.33 m P(x=m) Tõenäosus, et 5 min jookusl 0 0.097 ei ole ühtegi tellimust Töötajate Arenduskulud Firma Käive (mln $) arv (tuh) (mln $) Abbott Laboratories 10012 50.24 1072 Alza 326 1.44 20 American Home Products Corp 13376 64.71 1354 Bristol Myers Squibb 13767 49.14 1199 Carter Wallace Inc 662 3.61 26 Genentech Inc. 857 2.84 503 IVAX Corp. 1259 7.89 64 Johnson & Johnson 18842 82.3 16

Statistika
thumbnail
9
xlsx

Statistika eksam 2012 kevad lahenduskäik

ÜLESANNE 1 keskväärtus 12 Variandi Kumulatii esinemise vne inimeste arv tõenäosu tõenäosu Tõenäosu m s P(x=m) s P(xm) s P(x>m) 12 #NAME? #NAME? #NAME? Vastus: tõenäosus, et järgmise minuti jooksul helistab rohkem kui 12 inimest on ~0,424. t on ~0,424. 2 Läbimüük, Tootmisvarud, tuh. kr tuh. kr 192,78 9,400 197,51 9,550 SUMMARY OUTPUT 197,53 9,590 199,48 9,720 Regression Statistics 207,48 10,030 Multiple R 0,9312647 212,50 10,240 R Square 0,867254 200,22 9,820 Adjusted R Square 0,8

Statistika
thumbnail
10
xls

Kondensaatori aperioodiline laadumine ja tühjenemine

SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,997117 R Square 0,994242 Adjusted R Square 0,993923 Standard Error 0,050087 Observations 20 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 1 7,797748 7,797748 3108,303 1,3E021 Residual 18 0,045156 0,002509 Total 19 7,842905 Coefficients Standard Error t Stat Pvalue Lower 95%Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept 0,02403 0,023267 1,03285 0,315351 0,07291 0,024851 0,07291 0,024851 X Variable 10,02166 0,000388 55,7522 1,3E021 0,02247 0,02084 0,02247 0,02084 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,997434 R Square 0,994874 Adjusted R Square 0,994589 Standard Error 0,040604 Observations 20 ANOVA df SS MS F Si

Füüsika ii
thumbnail
105
xlsx

Regressioonanalüüs

spetsialiseeru otsene näitaja misnäitaja mahunäitaja mahunäitaja Teravilja müügi Segavilja osakaal Segavilja Kasvupind jrk saagikus, kg/ha kogumüügist toodang, kg kokku, ha X1 X2 X3 X4 1 3148,148148148 1 68 000 178,90 2 2238,938053097 0,3082771129 50 600 124,91 3 1700 0,440320407 35 700 376,00 4 3007,692307692 0,0376854187 39 100 763,00 5 2304 0,5555555556 28 800 51,00 6 3098,591549296 0,4973633043 22 000 351,10 7 2000 0,113773135 4 000 26,40 8 1823,529411765 0,5131964809

Ökonomeetria
thumbnail
20
xlsx

Statistika

Riik Populatsioon Immigratsioon Sünnid Hiina 1 336 450 000 3852000 181 340 000 India 1 178 436 000 5700000 26913000 Ameerika Ühendriigid 308 898 000 38355000 4399000 Indoneesia 231 369 500 160000 4220000 Brasiilia 192 651 000 641000 3105000 Pakistan 169 010 500 3254000 5337000 Bangladesh 162 221 000 1032000 3430000 Nigeeria 154 729 000 971000 6028000 Venemaa 141 927 297 12080000 1545000 Jaapan 127 430 000 2048000 1473000 Mehhiko 107 550 697 644000 2049000 Filipiinid 92 226 600 374000 2236000 Vietnam 85 789 573 21000 1267000 Saksamaa 81 757 600 10144000 679000 Etioopia 79 221 000

Statistika
thumbnail
34
xls

Hinnangud, hüpoteesid, regressioon

Hinnangud, hüpoteesid, regressioon Proovitükk nr. 6 Kolmas kodutöö õppeaines Metsandusliku andmetöötluse alused Lähteandmeteks on Teie proovitüki 1. rinde enamuspuuliigi keskmine diameeter (rühmitamata andmed). Kopeerige see tulp sellele samale töölehele. Punkthinnangud, vahemikhinnangud, valimi maht Eeldame, et teie proovitükil mõõdetud andmete põhjal tahame teha järeldusi samalaadse üldkogumi kohta Selleks arvuta järgmised statistikud oma proovitüki kohta 1) Leida 1. rinde enamuspuuliigi diameetri kohta (rühmitamata andmetest) järgmised suurused: keskväärtuse hinnang (aritmeetiline keskmine), 4.921 dispersioon, 7.352 standardhälve, 2.712 standardhälbe viga 0.183 valimi maht,

Andmetöötlus alused




Meedia

Kommentaarid (0)

Kommentaarid sellele materjalile puuduvad. Ole esimene ja kommenteeri



Sellel veebilehel kasutatakse küpsiseid. Kasutamist jätkates nõustute küpsiste ja veebilehe üldtingimustega Nõustun