ØVELSER Statistik, Logistikøkonom Lektion 8 og 9: Simpel og multipel lineær regression
|
|
|
- Margrethe Marianne Ebbesen
- 9 år siden
- Visninger:
Transkript
1 ! ØVELSER Statistik, Logistikøkonom Lektion 8 og 9: Simpel og multipel lineær regression Eksempel 1 AT OPSTILLE EN SIMPEL LINEÆR REGRESSIONSMODEL - GENNEMGÅS AF JAKOB Et stort lager måler løbende sine ansattes effektivitet. Det er et generelt problem for lageret, at der er meget stor udskiftning i medarbejderstaben. Faktisk stopper 80% af de ansatte inden der er gået ét år. Ledelsen har en formodning om, at dette går ud over effektiviteten. De regner nemlig med, at den ansattes erfaring har signifikant indflydelse på den ansattes effektivitet. Ledelsen gennemfører derfor en stikprøve blandt 20 ansatte, hvor de registrerede den ansattes gennemsnitlige effektivitet på en tilfældig udvalgt arbejdsdag. Ledelsen har bedt os måle, hvorvidt den ansattes erfaring (antal uger som medarbejderen har været ansat i virksomheden) har signifikant indflydelse på den ansattes effektivitet (hvor hurtigt - målt i minutter - den ansatte er om at pakke produktet fra han ser registreringen i systemet, afhenter produktet på lageret og til den endelige pakning og forsendelse (gns. målt i minutter)). Du kan se stikprøvens rådata herunder: Respondent nr. Erfaring (målt i antal uger respondenten har arbejdet på lageret) Effektivitet (målt i minutter) ØVELSER / Statistik, Logistikøkonom / Forår 2016 / Jakob Pindstrup Side!1
2 Respondent nr. Erfaring (målt i antal uger respondenten har arbejdet på lageret) Effektivitet (målt i minutter) Opstil formelt en model der angiver sammenhængen mellem den ansattes erfaring og den ansattes effektivitet. 2. Estimer i Excel en simpel lineær regressionsmodel. 3. Fortolk udførligt regressionsoutputtet og de enkelte koefficienter. 4. Opstil formelt den estimerede regressionslinje for sammenhængen mellem den ansattes erfaring og den ansattes effektivitet. 5. Hvor stor en del af variationen i det ansattes effektivitet forklares af modellen (den ansattes erfaring)? ØVELSER / Statistik, Logistikøkonom / Forår 2016 / Jakob Pindstrup Side!2
3 Opgave 1 AT OPSTILLE EN SIMPEL LINEÆR REGRESSIONSMODEL [1] En stor elektronikkæde har haft sine sælgere på et kursus i salgsteknik. Kurset blev afsluttet med en test hvor den maksimale score var 100. Ugen efter blev en stikprøve på 8 af elektronikkædens sælgere udvalgt og deres salg af elektronikprodukter blev målt (antal solgte produkter): Sælger Testresultat Ugentligt salg stk Opstil formelt en model der angiver sammenhængen mellem testresultat efter salgskursus og ugentligt salg af elektronikprodukter. 2. Estimer i Excel en regressionsmodel ud fra stikprøven på 8 sælgere. Opstil formelt den estimerede regressionslinje samt definér og fortolk udførligt regressionsoutputtet og de enkelte koefficienter. 3. Hvor stor en del af variationen i det ugentlige salg forklares af testresultatet efter salgskurset? 4. Test på 5%-niveauet om der er sammenhæng mellem testresultatet og det ugentlige salg. 5. Beregn ud fra modellen det forventede ugentligt salg, for en given sælger med et testresultat på Beregn ud fra modellen det forventede ugentligt salg, for en given sælger med et testresultat på 70. ØVELSER / Statistik, Logistikøkonom / Forår 2016 / Jakob Pindstrup Side!3
4 Opgave 2 AT OPSTILLE EN SIMPEL LINEÆR REGRESSIONSMODEL [2] I et østeuropæisk land venter man på svar fra EU på en ansøgning om optagelse i EURO-samarbejdet (ERM2). Mens man venter, laves forskellige analyser af landets økonomi. En af de analyser man ønsker at få lavet, er at undersøge rentens (beregnet som en årlig gennemsnitsrente for 10-årige statsobligationer) indflydelse på boligbyggeriets udvikling. Følgende tal er hentet fra offentlige statistikker: År Renten * i % Antal opførte boliger i stk ,42 55, ,73 48, , ,66 39, ,67 36, ,72 34, ,8 31, ,62 30, ,18 21, ,85 20,6 *Renten er her et årligt gennemsnit for 10-årige statsobligationer 1. Opstil en lineær regressionsmodel. 2. Estimer en model ud fra stikprøven. Opstil formelt stikprøvens regressionslinje samt definér og fortolk udførligt regressionsoutputtet, samt de enkelte variable og parametre. 3. Diskuter modellens forudsætninger. 4. Vurder hvorvidt modellen samlet set er signifikant. 5. Beregn ud fra modellen det forventede antal opførte boliger, når renten ligger på 15 %. 6. Diskutér hvilke andre faktorer end renteudviklingen, som kunne tænkes at påvirke antallet af opførte boliger. ØVELSER / Statistik, Logistikøkonom / Forår 2016 / Jakob Pindstrup Side!4
5 Opgave 3 AT OPSTILLE EN MULTIPEL LINEÆR REGRESSIONSMODEL, BRUGE MODELSØGNING OG KOMMENTERE PÅ OUTPUTTET En større by i Danmark gennemfører med jævne mellemrum en imageundersøgelse blandt borgere, der bor i byen og i oplandet. I tilknytning til imageundersøgelsen er en mindre gruppe på 16 respondenter tillige blevet spurgt om deres månedlige indkøb i byen, samt hvor langt væk de bor fra byen målt i kilometer. Månedlige indkøb (i kr.) Afstand til byen (i km) Husstandens månedlig disp. indkomst (i kr.) Transporttid (i minutter) ØVELSER / Statistik, Logistikøkonom / Forår 2016 / Jakob Pindstrup Side!5
6 1. Opstil først en model der viser sammenhængen mellem månedlige indkøb og afstand til byen (altså en simpel lineær regressionsmodel). Fortolk regressionsoutputtet. Som det fremgår af tabellen ovenfor, har respondenterne også angivet husstandens månedlige disponible indkomst og transporttid til byen. 2. Find ved hjælp af en modelsøgning frem til den bedste model, som indeholder de X-variable som har signifikant indflydelse på det månedlige indkøb (i kr.). 3. Kommenter på din slutmodels regressionsoutput: a. Hvad kan du fortælle ud fra de estimerede koefficienter? b. Hvad med p-værdierne? c. Hvad med F-testet? d. Hvad med justeret R 2? 4. Angiv mindst 2 andre variable der kunne være relevante at inddrage i en model til forudsigelse af det månedlige indkøb. Opgave 4 AT ARBEJDE MED DUMMYVARIABLE Tag udgangspunkt i din besvarelse af opgave 3.1 hvor du opstillede en model, der viste sammenhængen mellem månedlig indkøb og afstand til byen. Du skal nu tilføje en ekstra forklarende variabel til modellen du er nemlig interesseret i at vide om køberens køn også har indflydelse på det månedlige indkøb. Månedlige indkøb (i kr.) Afstand til byen (i km) Køn Kvinde Kvinde ØVELSER / Statistik, Logistikøkonom / Forår 2016 / Jakob Pindstrup Side!6
7 Månedlige indkøb (i kr.) Afstand til byen (i km) Køn Mand Kvinde Mand Kvinde Mand Mand Kvinde Kvinde Kvinde Mand Mand Kvinde Kvinde Kvinde 1. Opstil og fortolk en model (dvs. den estimerede regressionslinje) der viser sammenhængen mellem månedlig indkøb og afstand til byen samt en eventuel kønseffekt. 2. Forklar koefficienterne, herunder især hvilken betydning kønnet (som er en dummy-variabel) har for det månedlige indkøb. 3. Forklar til sidemanden, hvordan vi skal fortolke dummy-variables koefficienter og hvordan disse adskiller sig, fra almindelige koefficienter. Opgave 5 ENDNU EN MULTIPEL REGRESSIONSMODEL ØVELSER / Statistik, Logistikøkonom / Forår 2016 / Jakob Pindstrup Side!7
8 En af Jyllands attraktioner med årlige besøgende har lavet en spørgeskemaundersøgelse for at afdække gæsternes oplevelser samt adfærd. Undersøgelserne skal blandt andet bruges til at sætte nye tiltag i gang, såfremt resultaterne i undersøgelsen giver belæg herfor. Ledelsen har i 15 uger eksperimenteret med forskellige billetpriser, turistbrochurer og reklamespots i en række lokalradioer for at se hvilken indvirkning det har på antallet af gæster i de pågældende uger. Resultaterne fremgår af tabel 4. Uge nr. Antal ugentlige gæster Billetpris i kr. Antal brochure (pr. uge) Antal radiospots (pr. uge) Find ved hjælp af en modelsøgning frem til den bedste model, som indeholder de X-variable som har signifikant indflydelse på antallet af gæster pr uge. Begrund valget af din slutmodel. ØVELSER / Statistik, Logistikøkonom / Forår 2016 / Jakob Pindstrup Side!8
9 2. Kommenter på din slutmodels regressionsoutput: a. Hvad kan du fortælle ud fra de estimerede koefficienter? b. Hvad med p-værdierne? c. Hvad med F-testet? d. Hvad med justeret R2? 3. Nævn mindst 2 andre faktorer der kan have indflydelse på det ugentlige antal gæster. ØVELSER / Statistik, Logistikøkonom / Forår 2016 / Jakob Pindstrup Side!9
ØVELSER Statistik, Logistikøkonom Lektion 8 og 9: Simpel og multipel lineær regression
! ØVELSER Statistik, Logistikøkonom Lektion 8 og 9: Simpel og multipel lineær regression Eksempel 1 AT OPSTILLE EN SIMPEL LINEÆR REGRESSIONSMODEL - GENNEMGÅS AF JAKOB Et stort lager måler løbende sine
ØVELSER Statistik, Logistikøkonom Lektion 8 og 9: Simpel og multipel lineær regression // SVAR
! ØVELSER Statistik, Logistikøkonom Lektion 8 og 9: Simpel og multipel lineær regression // SVAR Eksempel 1 AT OPSTILLE EN SIMPEL LINEÆR REGRESSIONSMODEL - GENNEMGÅS AF JAKOB Et stort lager måler løbende
Anvendt Statistik Lektion 9. Variansanalyse (ANOVA)
Anvendt Statistik Lektion 9 Variansanalyse (ANOVA) 1 Undersøge sammenhæng Undersøge sammenhænge mellem kategoriske variable: χ 2 -test i kontingenstabeller Undersøge sammenhæng mellem kontinuerte variable:
Anvendt Statistik Lektion 9. Variansanalyse (ANOVA)
Anvendt Statistik Lektion 9 Variansanalyse (ANOVA) 1 Undersøge sammenhæng Undersøge sammenhænge mellem kategoriske variable: χ 2 -test i kontingenstabeller Undersøge sammenhæng mellem kontinuerte variable:
Eksempel Multipel regressions model Den generelle model Estimation Multipel R-i-anden F-test for effekt af prædiktorer Test for vekselvirkning
1 Multipel regressions model Eksempel Multipel regressions model Den generelle model Estimation Multipel R-i-anden F-test for effekt af prædiktorer Test for vekselvirkning PSE (I17) ASTA - 11. lektion
Velkommen til kurset. Teoretisk Statistik. Lærer: Niels-Erik Jensen
1 Velkommen til kurset Teoretisk Statistik Lærer: Niels-Erik Jensen Plan for i dag: 1. Eks: Er euro'en skæv? 4. Praktiske informationer 2. Eks: Regressionsmodel (kap. 1) 5. Lidt om kursets indhold 3. Hvad
UNDERVISNINGSEFFEKT-MODELLEN 2006 METODE OG RESULTATER
UNDERVISNINGSEFFEKT-MODELLEN 2006 METODE OG RESULTATER Undervisningseffekten udregnes som forskellen mellem den forventede og den faktiske karakter i 9. klasses afgangsprøve. Undervisningseffekten udregnes
Økonometri 1. Dummyvariabler 13. oktober Økonometri 1: F10 1
Økonometri 1 Dummyvariabler 13. oktober 2006 Økonometri 1: F10 1 Dagens program Dummyvariabler i den multiple regressionsmodel (Wooldridge kap. 7.3-7.6) Dummy variabler for kvalitative egenskaber med flere
Indvandrere og efterkommere i foreninger er frivillige i samme grad som danskere
Indvandrere og efterkommere i foreninger er frivillige i samme grad som danskere Bilag I afrapportering af signifikanstest i tabeller i artikel er der benyttet følgende illustration af signifikans: * p
Statistik II Lektion 3. Logistisk Regression Kategoriske og Kontinuerte Forklarende Variable
Statistik II Lektion 3 Logistisk Regression Kategoriske og Kontinuerte Forklarende Variable Setup: To binære variable X og Y. Statistisk model: Konsekvens: Logistisk regression: 2 binære var. e e X Y P
Anvendt Statistik Lektion 8. Multipel Lineær Regression
Anvendt Statistik Lektion 8 Multipel Lineær Regression 1 Simpel Lineær Regression (SLR) y Sammenhængen mellem den afhængige variabel (y) og den forklarende variabel (x) beskrives vha. en SLR: ligger ikke
Betydningen af konjunktur og regelændringer for udviklingen i sygedagpengemodtagere
DET ØKONOMISKE RÅD S E K R E T A R I A T E T d. 20. maj 2005 SG Betydningen af konjunktur og regelændringer for udviklingen i sygedagpengemodtagere Baggrundsnotat vedr. Dansk Økonomi, forår 2005, kapitel
ØVELSER Statistik, Logistikøkonom Lektion 7: Hypotesetest 2
ØVELSER Statistik, Logistikøkonom Lektion 7: Hypotesetest 2 Eksempel 1 TEST AF FORSKEL PÅ TO MIDDELVÆRDIER Apple har udviklet et nyt batteri (type B), som skulle have længere brændtid end den hidtidige
Statistik vejledende læreplan og læringsmål, foråret 2015 SmartLearning
Side 1 af 6 Statistik vejledende læreplan og læringsmål, foråret 2015 SmartLearning Litteratur: Kenneth Hansen & Charlotte Koldsø: Statistik I økonomisk perspektiv, Hans Reitzels Forlag 2012, 2. udgave,
Statikstik II 2. Lektion. Lidt sandsynlighedsregning Lidt mere om signifikanstest Logistisk regression
Statikstik II 2. Lektion Lidt sandsynlighedsregning Lidt mere om signifikanstest Logistisk regression Sandsynlighedsregningsrepetition Antag at Svar kan være Ja og Nej. Sandsynligheden for at Svar Ja skrives
! Husk at udfylde spørgeskema 3. ! Lineær sandsynlighedsmodel. ! Eksempel. ! Mere om evaluering og selvselektion
Dagens program Økonometri 1 Dummy variable 4. marts 003 Emnet for denne forelæsning er kvalitative variable i den multiple regressionsmodel (Wooldridge kap. 7.5-7.6+8.1)! Husk at udfylde spørgeskema 3!
Sammenhængen mellem elevernes trivsel og elevernes nationale testresultater.
Sammenhængen mellem elevernes trivsel og elevernes nationale testresultater. 1 Sammenfatning Der er en statistisk signifikant positiv sammenhæng mellem opnåelse af et godt testresultat og elevernes oplevede
Udbrændthed og brancheskift
Morten Bue Rath Oktober 2009 Udbrændthed og brancheskift Hospitalsansatte sygeplejersker der viser tegn på at være udbrændte som konsekvens af deres arbejde, har en væsentligt forøget risiko for, at forlade
Indledning...1. Analyse af lønforskellen mellem kvinder og mænd...2
Ligelønsanalyse sammenligning af privatansatte kvinder og mænds løn Ref. PIL/- 17.02.2016 Indledning I dette notat præsenteres resultater fra en analyse af lønforskellen mellem mænd og kvinder. Analysen
Statistik og skalavalidering. Opgave 1
Statistik og skalavalidering Opgave 1 Opgavens formål: Denne opgave har, ligesom det vil være tilfældet for de fleste andre øvelsesopgaver på dette kursus, flere forskellige formål. For det første et praktisk/teknisk
Statistik ved Bachelor-uddannelsen i folkesundhedsvidenskab. Eksamensopgave E05. Socialklasse og kronisk sygdom
Statistik ved Bachelor-uddannelsen i folkesundhedsvidenskab Eksamensopgave E05 Socialklasse og kronisk sygdom Data: Tværsnitsundersøgelse fra 1986 Datamaterialet indeholder: Køn, alder, Højest opnåede
Eksamen Bacheloruddannelsen i Medicin med industriel specialisering
Eksamen 2016 Titel på kursus: Uddannelse: Semester: Forsøgsdesign og metoder Bacheloruddannelsen i Medicin med industriel specialisering 6. semester Eksamensdato: 17-02-2015 Tid: kl. 09.00-11.00 Bedømmelsesform
Lineær og logistisk regression
Faculty of Health Sciences Lineær og logistisk regression Susanne Rosthøj Biostatistisk Afdeling Institut for Folkesundhedsvidenskab Københavns Universitet [email protected] Dagens program Lineær regression
Logistisk regression
Logistisk regression Test af antagelsen om lineære effekter Modelkonstruktion og modelsøgning Hvilke variable og hvilke interaktioner skal inkluderes i regressionsmodellerne? 1 Logistiske regressionsmodeller
Lineære sammenhænge, residualplot og regression
Lineære sammenhænge, residualplot og regression Opgave 1: Er der en bagvedliggende lineær sammenhæng? I mange sammenhænge indsamler man data som man ønsker at undersøge og afdække eventuelle sammenhænge
1 Multipel lineær regression
1 Multipel lineær regression Regression med 2 eksponeringsvariable Fortolkning og estimation AnovaTabel og multipel R 2 Ensidet variansanalyse: Dummy kodning Kovariansanalyse og effektmodifikation Tosidet
Økogården. Virksomheds- og situationsbeskrivelse. Problemformuleringer. Økogården
Økogården Økogården Virksomheds- og situationsbeskrivelse I 2008 besluttede 8 landmænd at lave et kooperativ, der som nicheproduktion skulle producere og forhandle økologiske madvarer direkte til forbrugeren.
Når butikkerne lukker, vil husstandene i gennemsnit foretage 2,3 indkøbsture pr. uge og i gennemsnit køre 4,1 km i bil i forbindelse
Notat Projekt: Butikslukninger fører til øget kørsel i bil Dato: 6. december 013 Udarbejdet af: Emil Foged og Jonas Herby Butikslukninger fører til øget kørsel i bil Konklusion Butikslukningerne frem mod
Statistik Lektion 4. Variansanalyse Modelkontrol
Statistik Lektion 4 Variansanalyse Modelkontrol Eksempel Spørgsmål: Er der sammenhæng mellem udetemperaturen og forbruget af gas? Y : Forbrug af gas (gas) X : Udetemperatur (temp) Scatterplot SPSS: Estimerede
Uafhængig og afhængig variabel
Uddrag fra http://www.emu.dk/gym/fag/ma/undervisningsforloeb/hf-mat-c/introduktion.doc ved Hans Vestergaard, Morten Overgaard Nielsen, Peter Trautner Brander Variable og sammenhænge... 1 Uafhængig og afhængig
To samhørende variable
To samhørende variable Statistik er tal brugt som argumenter. - Leonard Louis Levinsen Antagatviharn observationspar x 1, y 1,, x n,y n. Betragt de to tilsvarende variable x og y. Hvordan måles sammenhængen
Analysestrategi. Lektion 7 slides kompileret 27. oktober 200315:24 p.1/17
nalysestrategi Vælg statistisk model. Estimere parametre i model. fx. lineær regression Udføre modelkontrol beskriver modellen data tilstrækkelig godt og er modellens antagelser opfyldte fx. vha. residualanalyse
Markante sæsonudsving på boligmarkedet
N O T A T Markante sæsonudsving på boligmarkedet 9. marts 0 Denne analyse estimerer effekten af de sæsonudsving, der præger prisudviklingen på boligmarkedet. Disse priseffekter kan være hensigtsmæssige
Statistik II 1. Lektion. Analyse af kontingenstabeller
Statistik II 1. Lektion Analyse af kontingenstabeller Kursusbeskrivelse Omfang 5 kursusgange (forelæsning + opgaveregning) 5 kursusgange (mini-projekt) Emner Analyse af kontingenstabeller Logistisk regression
Løsninger til kapitel 14
Opgave 14.1 a) Linjetilpasningsplottet bliver: Løsninger til kapitel 14 Idet datapunkterne ligger tæt på og jævnt fordelt omkring den rette linje, så ser det ud til, at der med rimelighed er tale om en
Simpel Lineær Regression
Simpel Lineær Regression Mål: Forklare variablen y vha. variablen x. Fx forklare Salg (y) vha. Reklamebudget (x). Vi antager at sammenhængen mellem y og x er beskrevet ved y = β 0 + β 1 x + u. y: Afhængige
Statistik II 4. Lektion. Logistisk regression
Statistik II 4. Lektion Logistisk regression Logistisk regression: Motivation Generelt setup: Dikotom(binær) afhængig variabel Kontinuerte og kategoriske forklarende variable (som i lineær reg.) Eksempel:
Ligelønsanalyse sammenligning af offentligt ansatte kvinder og mænds løn
Ligelønsanalyse sammenligning af offentligt ansatte kvinder og mænds løn Indledning Ref. KAB/- 28.02.2017 I dette notat præsenteres resultater fra en analyse af lønforskellen mellem mænd og kvinder. Analysen
Økonometri 1. Den simple regressionsmodel 11. september Økonometri 1: F2
Økonometri 1 Den simple regressionsmodel 11. september 2006 Dagens program Den simple regressionsmodel SLR : Én forklarende variabel (Wooldridge kap. 2.1-2.4) Motivation for gennemgangen af SLR Definition
Eksempel på besvarelse af spørgeordet Hvad kan udledes (beregn) inkl. retteark.
Eksempel på besvarelse af spørgeordet Hvad kan udledes (beregn) inkl. retteark. Denne opgavetype kan tage sig ud på forskellig vis, da det udleverede materiale enten kan være en tabel eller en figur. Nedenfor
Epidemiologi og Biostatistik Opgaver i Biostatistik Uge 10: 13. april
Århus 8. april 2011 Morten Frydenberg Epidemiologi og Biostatistik Opgaver i Biostatistik Uge 10: 13. april Opgave 1 ( gruppe 1: sp 1-4, gruppe 5: sp 5-9 og gruppe 6: 10-14) I denne opgaveser vi på et
Bilag 2. Supplerende figurer og tabeller
Bilag. Supplerende figurer og tabeller Dette bilag viser supplerende figurer og tabeller i forbindelse med analyserne i afsnit, der beskriver hjemmehjælpsmodtagerne og den hjemmehjælp, der modtages. Bilagsfigur
Psykisk arbejdsmiljø og stress
Psykisk arbejdsmiljø og stress - Hvilke faktorer har indflydelse på det psykiske arbejdsmiljø og medarbejdernes stress Marts 2018 Konklusion Denne analyse forsøger at afklare, hvilke faktorer der påvirker
Overordnet set skelnes der mellem to former for mobilitet: Geografisk og faglig mobilitet.
Geografisk mobilitet 1. Indledning En mobil arbejdsstyrke er afgørende for et velfungerende arbejdsmarked. Mobilitet viser sig ved, at den enkelte lønmodtager er villig og i stand til at søge beskæftigelse
Indvandrere og efterkommere i foreninger er frivillige i samme grad som danskere
1 Indvandrere og efterkommere i foreninger er frivillige i samme grad som danskere Færre med ikke-vestlige oprindelse end dansk oprindelse er medlem af en forening. Men ikke-vestlige indvandrere og efterkommere
Et psykisk belastende arbejde har store konsekvenser for helbredet
Flere gode år på arbejdsmarkedet 5. maj 2017 Et psykisk belastende arbejde har store konsekvenser for helbredet Risikoen for at have et dårligt psykisk helbred mere end fordobles for personer med et belastende
Matematik B. Højere handelseksamen. Tirsdag den 15. december 2015 kl hhx153-mat/b
Matematik B Højere handelseksamen hh153-mat/b-15122015 Tirsdag den 15. december 2015 kl. 9.00-13.00 Matematik B Prøven består af to delprøver. Delprøven uden hjælpemidler består af opgave 1 til 5 med i
Program dag 2 (11. april 2011)
Program dag 2 (11. april 2011) Dag 2: 1) Hvordan kan man bearbejde data; 2) Undersøgelse af datamaterialet; 3) Forskellige typer statistik; 4) Indledende dataundersøgelser; 5) Hvad kan man sige om sammenhænge;
grupper(kvalitativ exposure) Variation indenfor og mellem grupper F-test for ingen effekt AnovaTabel Beregning af p-værdi i F-fordelingen
1 Ensidet variansanalyse(kvantitativt outcome) - sammenligning af flere grupper(kvalitativ exposure) Variation indenfor og mellem grupper F-test for ingen effekt AnovaTabel Beregning af p-værdi i F-fordelingen
12. september Epidemiologi og biostatistik. Forelæsning 4 Uge 3, torsdag. Niels Trolle Andersen, Afdelingen for Biostatistik. Regressionsanalyse
. september 5 Epidemiologi og biostatistik. Forelæsning Uge, torsdag. Niels Trolle Andersen, Afdelingen for Biostatistik. Lineær regressionsanalyse - Simpel lineær regression - Multipel lineær regression
Økonometri: Lektion 2 Multipel Lineær Regression 1/27
Økonometri: Lektion 2 Multipel Lineær Regression 1/27 Multipel Lineær Regression Sidst så vi på simpel lineær regression, hvor y er forklaret af én variabel. Der er intet, der forhindre os i at have mere
Anvendt Statistik Lektion 7. Simpel Lineær Regression
Anvendt Statistik Lektion 7 Simpel Lineær Regression 1 Er der en sammenhæng? Plot af mordraten () mod fattigdomsraten (): Scatterplot Afhænger mordraten af fattigdomsraten? 2 Scatterplot Et scatterplot
Statistik Lektion 17 Multipel Lineær Regression
Statistik Lektion 7 Multipel Lineær Regression Polynomiel regression Ikke-lineære modeller og transformation Multi-kolinearitet Auto-korrelation og Durbin-Watson test Multipel lineær regression x,x,,x
1 Multipel lineær regression
Indhold 1 Multipel lineær regression 2 1.1 Regression med 2 eksponeringsvariable......................... 2 1.2 Fortolkning og estimation................................ 3 1.3 AnovaTabel og multipel R
Oversigt. 1 Gennemgående eksempel: Højde og vægt. 2 Korrelation. 3 Regressionsanalyse (kap 11) 4 Mindste kvadraters metode
Kursus 02402 Introduktion til Statistik Forelæsning 11: Kapitel 11: Regressionsanalyse Oversigt 1 Gennemgående eksempel: Højde og vægt 2 Korrelation 3 Per Bruun Brockhoff DTU Compute, Statistik og Dataanalyse
Forelæsning 11: Kapitel 11: Regressionsanalyse
Kursus 02402 Introduktion til Statistik Forelæsning 11: Kapitel 11: Regressionsanalyse Per Bruun Brockhoff DTU Compute, Statistik og Dataanalyse Bygning 324, Rum 220 Danmarks Tekniske Universitet 2800
Hjemmeopgave. I bedes benytte sidste side fra denne opgavetekst i udfyldt stand som forside på jeres opgavebesvarelse. Siden findes også på nettet.
Hjemmeopgave Basal statistik for sundhedsvidenskabelige forskere, efterår 2012 Udleveret 2. oktober, afleveres senest ved øvelserne i uge 44 (30. oktober-1. november) I Secher et al. (1986) estimeres referencekurver
Tidsseriemodeller for bilpark og årskørsel per bil
Tidsseriemodeller for bilpark og årskørsel per bil Mogens Fosgerau Danmarks TransportForskning [email protected] 1 Indledning Dette papir omhandler en del af en aggregeret prognosemodel for dansk vejtrafik, kaldet
Epidemiologi og biostatistik. Uge 3, torsdag. Erik Parner, Afdeling for Biostatistik. Eksempel: Systolisk blodtryk
Eksempel: Systolisk blodtryk Udgangspunkt: Vi ønsker at prædiktere det systoliske blodtryk hos en gruppe af personer. Epidemiologi og biostatistik. Uge, torsdag. Erik Parner, Afdeling for Biostatistik.
Tandstatus hos søskende
Tandstatus hos søskende Af Bodil Helbech Kleist, [email protected] Formålet med dette analysenotat er at undersøge forskelle i tandsundheden mellem søskende, herunder betydningen af hvilket nummer i børneflokken,
Fagplan for statistik, efteråret 2015
Side 1 af 7 M Fagplan for statistik, efteråret 20 Litteratur Kenneth Hansen & Charlotte Koldsø (HK): Statistik I økonomisk perspektiv, Hans Reitzels Forlag 2012, 2. udgave, ISBN 9788741256047 HypoStat
Kapitel 11 Lineær regression
Kapitel 11 Lineær regression Peter Tibert Stoltze [email protected] Elementær statistik F2011 1 / 1 Indledning Vi modellerer en afhængig variabel (responset) på baggrund af en uafhængig variabel (stimulus),
Hvad skal vi lave? Model med hovedvirkninger Model med vekselvirkning F-test for ingen vekselvirkning. 1 Kovariansanalyse. 2 Sammenligning af modeller
Hvad skal vi lave? 1 Kovariansanalyse Model med hovedvirkninger Model med vekselvirkning F-test for ingen vekselvirkning 2 Sammenligning af modeller 3 Mere generelle modeller PSE (I17) ASTA - 14. lektion
Statistik vejledende læreplan og læringsmål, efteråret 2013 SmartLearning
Side 1 af 6 Statistik vejledende læreplan og læringsmål, efteråret 2013 SmartLearning Litteratur: Kenneth Hansen & Charlotte Koldsø: Statistik I økonomisk perspektiv, Hans Reitzels Forlag 2012, 2. udgave,
Økonometri 1. Dagens program. Den multiple regressionsmodel 18. september 2006
Dagens program Økonometri Den multiple regressionsmodel 8. september 006 Opsamling af statistiske resultater om den simple lineære regressionsmodel (W kap..5). Den multiple lineære regressionsmodel (W
Monitorering af danskernes rygevaner. Metodebeskrivelse m.m. Januar 2004
Monitorering af danskernes rygevaner 2003 Metodebeskrivelse m.m. Januar 2004 Monitorering af danskernes rygevaner 2003 Metodebeskrivelse m.m. Januar 2004 Indhold Side 1.1. Indledning... 1 1.2. Baggrund
Vejledende løsninger kapitel 9 opgaver
KAPITEL 9 OPGAVE 1 a) Hypoteser H 0 : Der er uafhængighed (ingen sammenhæng) i kontingenstabellen H 1 : Der er afhængighed (sammenhæng) i kontingenstabellen Observerede værdier Ny metode Gammel metode
Test og sammenligning af udvalgte regressionsmodeller Berit Christina Olsen forår 2008
Indholdsfortegnelse 1 INDLEDNING OG PROBLEMSTILLING... 2 1.1 OVERVÆGT SOM CASE... 2 2 ANALYSEFORBEREDELSER... 4 2.1 HEPRO-UNDERSØGELSEN... 4 2.2 DEN AFHÆNGIGE VARIABEL VIGTIGHED AF ÆNDRINGEN AF VÆGT...
1 α K = A t, (SS1) n + g + δ eller: ln yt =lna t +
Tag Med-Hjem-Eksamen Makroøkonomi,. Årsprøve Efterårssemestret 5 Udleveres mandag den. januar, 6, kl. 10. Afleveres onsdag den 4. januar, 6, senest kl. 10. på: Eksamenskontoret, Center for Sundhed og Samfund
Økonomisk Kandidateksamen 2004II Økonometri 1. Læsefærdigheder hos skoleelever i Danmark
Økonomisk Kandidateksamen 2004II Økonometri 1 Læsefærdigheder hos skoleelever i Danmark Praktiske anvisninger til individuel tag-hjem eksamen i Økonometri 1: Start med at sikre dig at du kan få adgang
Vi vil analysere effekten af rygning og alkohol på chancen for at blive gravid ved at benytte forskellige Cox regressions modeller.
Løsning til øvelse i TTP dag 3 Denne øvelse omhandler tid til graviditet. Et studie vedrørende tid til graviditet (Time To Pregnancy = TTP) inkluderede 423 par i alderen 20-35 år. Parrene blev fulgt i
Normalfordelingen. Statistik og Sandsynlighedsregning 2
Normalfordelingen Statistik og Sandsynlighedsregning 2 Repetition og eksamen Erfaringsmæssigt er normalfordelingen velegnet til at beskrive variationen i mange variable, blandt andet tilfældige fejl på
Dansk Erhvervs gymnasieanalyse Sådan gør vi
METODENOTAT Dansk Erhvervs gymnasieanalyse Sådan gør vi FORMÅL Formålet med analysen er at undersøge, hvor dygtige de enkelte gymnasier er til at løfte elevernes faglige niveau. Dette kan man ikke undersøge