Ett A4-blad med egna handskrivna anteckningar (båda sidor) samt räknedosa.

Relevanta dokument
Ett A4-blad med egna handskrivna anteckningar (båda sidor) samt räknedosa.

Ett A4-blad med egna handskrivna anteckningar (båda sidor) samt räknedosa.

Ett A4-blad med egna handskrivna anteckningar (båda sidor) samt räknedosa.

TENTAMEN I STATISTIK B,

TENTAMEN I REGRESSIONS- OCH TIDSSERIEANALYS,

732G71 Statistik B. Föreläsning 1, kap Bertil Wegmann. IDA, Linköpings universitet. Bertil Wegmann (IDA, LiU) 732G71, Statistik B 1 / 20

732G71 Statistik B. Föreläsning 3. Bertil Wegmann. November 4, IDA, Linköpings universitet

732G71 Statistik B. Föreläsning 7. Bertil Wegmann. IDA, Linköpings universitet. Bertil Wegmann (IDA, LiU) 732G71, Statistik B 1 / 29

732G71 Statistik B. Föreläsning 4. Bertil Wegmann. November 11, IDA, Linköpings universitet

1. Man tror sig veta att en viss variabel, y, i genomsnitt beror av en annan variabel, x, enligt sambandet:

Tentamen Tillämpad statistik A5 (15hp)

10.1 Enkel linjär regression

732G71 Statistik B. Föreläsning 8. Bertil Wegmann. IDA, Linköpings universitet. Bertil Wegmann (IDA, LiU) 732G71, Statistik B 1 / 23

Regressions- och Tidsserieanalys - F3

Tentamen i matematisk statistik

Vad Betyder måtten MAPE, MAD och MSD?

Regressions- och Tidsserieanalys - F8

Valfri räknedosa, kursbok (Kutner m fl) utan anteckningar. Tentamen omfattar totalt 20p. Godkänt från 12p.

Regressions- och Tidsserieanalys - F3

Regressions- och Tidsserieanalys - F1

732G71 Statistik B. Föreläsning 9. Bertil Wegmann. December 1, IDA, Linköpings universitet

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Räkneövning 5. Sebastian Andersson Statistiska institutionen Uppsala universitet 7 januari För Uppgift 2 kan man med fördel ta hjälp av Minitab.

Regressions- och Tidsserieanalys - F1

732G71 Statistik B. Föreläsning 6. Bertil Wegmann. IDA, Linköpings universitet. Bertil Wegmann (IDA, LiU) 732G71, Statistik B 1 / 15

Regressions- och Tidsserieanalys - F4

Tentamen Tillämpad statistik A5 (15hp)

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2007 Statistiska institutionen Johan Andersson

Exempel 1 på multipelregression

Tentamen Tillämpad statistik A5 (15hp)

Föreläsning 2. Kap 3,7-3,8 4,1-4,6 5,2 5,3

Föreläsning G60 Statistiska metoder

Enkel linjär regression. Enkel linjär regression. Enkel linjär regression

Regressions- och Tidsserieanalys - F3

Skrivning i ekonometri lördagen den 29 mars 2008

Räkneövning 3 Variansanalys

Flerfaktorförsök. Blockförsök, randomiserade block. Modell: yij i bj eij. Förutsättningar:

Regressions- och Tidsserieanalys - F5

Person Antal månader som utrustningen ägts. Antal timmar utrustningen användes föregående vecka.

Regressions- och Tidsserieanalys - F7

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2008 Statistiska institutionen Johan Andersson

a) Bedöm om villkoren för enkel linjär regression tycks vara uppfyllda! b) Pröva om regressionkoefficienten kan anses vara 1!

Tentamen Tillämpad statistik A5 (15hp)

Tentamen i matematisk statistik

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Skrivning i ekonometri torsdagen den 8 februari 2007

Statistik B Regressions- och tidsserieanalys Föreläsning 1

F16 MULTIPEL LINJÄR REGRESSION (NCT , 13.9) Anpassning av linjär funktion till givna data

TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK

8.1 General factorial experiments

STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2007 Statistiska institutionen Johan Andersson

Lö sningsfö rslag till tentamen i matematisk statistik Statistik öch kvalitetsteknik 7,5 hp

Residualanalys. Finansiell statistik, vt-05. Normalfördelade? Normalfördelade? För modellen

F18 MULTIPEL LINJÄR REGRESSION, FORTS. (NCT

LUNDS UNIVERSITET STATISTISKA INSTITUTIONEN MATS HAGNELL. Skrivning i ekonometri onsdagen den 1 juni 2011

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2007 Statistiska institutionen Johan Andersson

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

732G71 Statistik B. Föreläsning 2. Bertil Wegmann. November 13, IDA, Linköpings universitet

Exempel 1 på multipelregression

Räkneövning 4. Om uppgifterna. 1 Uppgift 1. Statistiska institutionen Uppsala universitet. 14 december 2016

HSTA72 REGRESSIONS- OCH TIDSSERIEANALYS, 5p Ekonomprogrammet, t2, Vt 06 Tentamen

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Skrivning i ekonometri lördagen den 15 januari 2005

Tentamen Tillämpad statistik A5 (15hp)

En scatterplot gjordes, och linjär regression utfördes därefter med följande hypoteser:

Tentamen i matematisk statistik

Föreläsning 4 Kap 3.5, 3.8 Material om index. 732G71 Statistik B

Föreläsning 4. Kap 5,1-5,3

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Läs noggrant informationen nedan innan du börjar skriva tentamen

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2008 Statistiska institutionen Johan Andersson

Lö sningsfö rslag till tentamen i matematisk statistik Statistik öch kvalitetsteknik 7,5 hp

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i matematisk statistik

D. Samtliga beräknade mått skall följas av en verbal slutsats för full poäng.

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Kursboken Vännman: Matematisk statistik Kompletterande kursmaterial till kursen Matematisk statistik (formelblad och kompendiet Regressionsanalys.

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2007 Statistiska institutionen Johan Andersson

Metod och teori. Statistik för naturvetare Umeå universitet

Examinationsuppgifter del 2

Multipel Regressionsmodellen

Skrivning i ekonometri lördagen den 25 augusti 2007

Betrakta åter datamaterialet med kostnader för produktion av korrugerat papper.

Miniräknare. Betygsgränser: Maximal poäng är 24. För betyget godkänd krävs 12 poäng och för betyget väl godkänd krävs 18 poäng.

Rättningstiden är i normalfall 15 arbetsdagar, annars är det detta datum som gäller:

Grundläggande Statistik och Försöksplanering Provmoment: TEN1 & TEN2 Ladokkod: TT2311 Tentamen ges för: Bt2, En2, Bt4, En4.

LÖSNINGSFÖRSLAG TILL TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Tentamen i matematisk statistik

Lö sningsfö rslag till tentamen i matematisk statistik Statistik öch kvalitetsteknik 7,5 hp

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Föreläsning 3 Kap 3.4, 3.6, G71 Statistik B

Kroppstemperaturen hos människa anses i regel vara 37,0 C/ 98,6 F. För att beräkna och rita grafer har programmet Minitab använts.

TENTAMEN I REGRESSIONSANALYS OCH TIDSSERIEANALYS

Läs noggrant informationen nedan innan du börjar skriva tentamen

Transkript:

Tentamen Linköpings Universitet, Institutionen för datavetenskap, Statistik Kurskod och namn: Datum och tid: Jourhavande lärare: Tillåtna hjälpmedel: 732G71 Statistik B 2015-02-06, 8-12 Bertil Wegmann Ett A4-blad med egna handskrivna anteckningar (båda sidor) samt räknedosa. Betygsgränser: Tentamen omfattar totalt 20p. Godkänt från 12p, väl godkänt från 16p. Siffrorna i uppgifterna är delvis påhittade. Redovisa och motivera tydligt alla dina lösningar! Uppgift 1 (6p) I ett slumpmässigt urval av 9 stycken företag samlade fackförbundet Ringen bland annat in information om månadslön för den verkställande direktören (lön i tusentals kronor) och värdet på lönsamhetsmåttet Return On Equity (ROE) för respektive företag. Detta gav följande tabell: Företag Lön ROE 1 330 15 2 411 22 3 372 13 4 402 25 5 300 12 6 345 15 7 249 13 8 282 14 9 336 17 a) Beräkna ett 99 %-igt konfidensintervall för lutningen i en linjär regressionsmodell där lönerna för de verkställande direktörerna antas bero på företagens lönsamhet. Använd SSE = 9915. Tolka konfidensintervallet i ord. (4p) b) Beräkna förklaringsgraden i denna linjära regressionsmodell med hjälp av korrelationskoefficienten. Tolka både korrelationskoefficienten och förklaringsgraden i ord. (2p) 1

Uppgift 2 (4p) Ett verkstadsföretag redovisar följande priser och försäljningsvärden för sina produkter under åren 2013-2015 (notera att produkt B inte såldes år 2013): År Produkt A Produkt B Pris/st (kr) Försäljningsvärde (i miljontals kronor) Pris/st (kr) Försäljningsvärde (i miljontals kronor) 2013 86 8.2 2014 90 7.5 127 5.8 2015 92 8.9 132 6.4 a) Beräkna ett enkelt prisindex för produkt A med 2015 som basår. (1p) b) Beräkna ett kedjeindex för företagets produkter med Laspeyres viktsystem. Använd 2013 som basår. (3p) Uppgift 3 (6p) I ett utökat nytt slumpmässigt urval av 20 stycken företag samlade fackförbundet Ringen även in (förutom de verkställande direktörernas lön och företagens ROE) information om respektive företag tillhörde bransch A (kodad till värdet 0 för variabeln Bransch) eller bransch B (kodad till värdet 1 för variabeln Bransch). Detta gav följande resultat för två multipla linjära regressionsmodeller: MODELL 1: Regression Analysis: Lön versus ROE; Bransch Analysis of Variance Source DF Adj SS Adj MS F-Value P-Value Regression 2 45022 22511,2 19,87 0,000 ROE 1 Bransch 1 Error 17 19262 1133,1 Lack-of-Fit 10 Pure Error 7 Total 19 64284 Model Summary S R-sq R-sq(adj) R-sq(pred) 33,6608 70,04% Coefficients Term Coef SE Coef T-Value P-Value VIF Constant 192,3 31,5 ROE 10,49 1,81 Bransch -39,1 15,4 2

MODELL 2: Regression Analysis: Lön versus ROE; Bransch; ROE*Bransch Analysis of Variance Source DF Adj SS Adj MS F-Value P-Value Regression 3 45089,6 15029,9 12,53 0,000 ROE 1 Bransch 1 ROE*Bransch 1 Error 16 19194,6 1199,7 Lack-of-Fit 9 Pure Error 7 Total 19 64284,2 Model Summary S R-sq R-sq(adj) R-sq(pred) 34,6362 70,14% Coefficients Term Coef SE Coef T-Value P-Value VIF Constant 179,4 63,3 ROE 11,28 3,85 Bransch -22,3 72,8 ROE*Bransch -1,04 4,40 a) Redovisa den skattade regressionsekvationen för bransch B i modell 2. (1p) b) Testa på 5 % signifikansnivå om företagens branschinformation signifikant bidrar till att förklara de verkställande direktörernas löner i modell 1. Dra fullständig slutsats av ditt test i ord. (2p) c) Beräkna en prognos i modell 1 för en verkställande direktörs lön och ett tillhörande 95%-igt prognosintervall i ett företag i bransch A med ROE = 15. Distance value = 0.129. (2p) d) Vilken modell är bäst utifrån utskrifterna ovan? Vad ger detta för information om interaktionen mellan förklaringsvariablerna Bransch och ROE? Motivera. (1p) Uppgift 4 (4p) Hushållens nettosparande i miljontals kronor samlas in kvartalsvis av statistiska centralbyrån för varje år. Nedan presenteras resultaten av klassisk komponentuppdelning, enkel exponentiell utjämning och Holt-Winters metod från Minitab fr.o.m. kvartal 1 år 1980 t.o.m. kvartal 4 år 2005. 3

Time Series Decomposition for Nettosparande Additive Model Data Nettosparande Length 104 NMissing 0 Fitted Trend Equation Yt = -738 + 180,6 t Seasonal Indices Period Index 1-2897,8 2 16792,5 3 2297,0 4-16191,7 Accuracy Measures MAPE 395 MAD 6342 MSD 60521598 4

a) Rangordna metoderna utifrån vilka metoder som verkar anpassa data bäst. Motivera. (1p) b) Tolka säsongskomponenten för kvartal 4 i ord i den klassiska komponentuppdelningen. (1p) c) Beräkna en prognos för kvartal 1 år 2006 med hjälp av den klassiska komponentuppdelningen. Tolka prognosen i ord. (1p) d) Ge en ungefärlig prognos för kvartal 1 år 2006 med hjälp av den enkla exponentiella utjämningen. (1p) 5