4EK211 Základy ekonometrie



Podobné dokumenty
4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie

Tomáš Karel LS 2012/2013

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 8

V praxi pracujeme s daty nominálními (nabývají pouze dvou hodnot), kategoriálními (nabývají více

4EK211 Základy ekonometrie

Regresní a korelační analýza

AVDAT Geometrie metody nejmenších čtverců

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie

Matice. Přednáška MATEMATIKA č. 2. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel




PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Cvičící Kuba Kubina Kubinčák Body u závěrečného testu

LINEÁRNÍ REGRESE. Lineární regresní model

Tomáš Karel LS 2012/2013

Regresní analýza 1. Regresní analýza

Plánování experimentu

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie


PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

F p Test. statistika p 13,9 <,001 Muž 249 <,001 Žena 281 <,001. T test t df p Průměrný rozdíl 5, ,48 <,001 4,56


4EK211 Základy ekonometrie

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

KGG/STG Statistika pro geografy


SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

4EK211 Základy ekonometrie






AVDAT Klasický lineární model, metoda nejmenších



kupní cena: ,- Kč Splatnost jednorázově, do 30 dnů ode dne podpisu kupní smlouvy na účet prodávajícího. Návrh č. 2.

Ilustrační příklad odhadu LRM v SW Gretl

Regresní analýza. Ekonometrie. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel

předmětu MATEMATIKA B 1

Statistika. Regresní a korelační analýza Úvod do problému. Roman Biskup


1. LINEÁRNÍ ALGEBRA Vektory Operace s vektory... 8 Úlohy k samostatnému řešení... 8

AVDAT Výběr regresorů v mnohorozměrné regresi

13.1. Úvod Cílem regresní analýzy je popsat závislost hodnot znaku Y na hodnotách

Úloha č. 2 - Kvantil a typická hodnota. (bodově tříděná data): (intervalově tříděná data): Zadání úlohy: Zadání úlohy:

MINISTERSTVO ŠKOLSTVÍ, MLÁDEŽE A TĚLOVÝCHOVY. Učební osnova předmětu MATEMATIKA. pro studijní obory SOŠ a SOU (13 15 hodin týdně celkem)

Eukleidovský prostor a KSS Eukleidovský prostor je bodový prostor, ve kterém je definována vzdálenost dvou bodů (metrika)

AVDAT Vektory a matice

4EK211 Základy ekonometrie

Regresní a korelační analýza

Matematika II. dvouletý volitelný předmět

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI EKONOMICKÁ FAKULTA. VZOR PŘIJÍMACÍ ZKOUŠKY DO NAVAZUJÍCÍHO STUDIA Obor: Manažerská informatika

Regrese. 28. listopadu Pokud chceme daty proložit vhodnou regresní křivku, musíme obvykle splnit tři úkoly:

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Management systému jakosti

V praxi pracujeme s daty nominálními (nabývají pouze dvou hodnot), kategoriálními (nabývají více

POLYNOMICKÁ REGRESE. Jedná se o regresní model, který je lineární v parametrech, ale popisuje nelineární závislost mezi proměnnými.

Aplikovaná numerická matematika

Sever Jih Západ Plechovka Točené Sever Jih Západ Součty Plechovka Točené Součty

Regresní a korelační analýza

UNIVERZITA PARDUBICE. 4.4 Aproximace křivek a vyhlazování křivek



STP022 PRAVDĚPODOBNOST A MATEMATICKÁ STATISTIKA


Regresní a korelační analýza

a počtem sloupců druhé matice. Spočítejme součin A.B. Označme matici A.B = M, pro její prvky platí:


RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

AVDAT Nelineární regresní model

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Matice. študenti MFF 15. augusta 2008

Parametry hledáme tak, aby součet čtverců odchylek byl minimální. Řešením podle teorie je =

Numerická integrace a derivace

Odhady Parametrů Lineární Regrese

AKM CVIČENÍ. Opakování maticové algebry. Mějme matice A, B regulární, potom : ( AB) = B A



SEMESTRÁ LNÍ PRÁ CE. Licenč ní studium STATISTICKÉZPRACOVÁ NÍ DAT PŘ I KONTROLE A Ř ÍZENÍ JAKOSTI

ÚLOHA 1. EXPONENCIÁLNÍ MODEL...2 ÚLOHA 2. MOCNINNÝ MODEL...7

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium chemometrie

Algebraické výrazy pro učební obory

15 - Stavové metody. Michael Šebek Automatické řízení

Robust ledna 5. února 2010, Králíky

II. Úlohy na vložené cykly a podprogramy

Polynomy a interpolace text neobsahuje přesné matematické definice, pouze jejich vysvětlení

Regresní analýza. Statistika II. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel

Regresní a korelační analýza

Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat

Transkript:

4EK211 Základy ekonometrie ZS 2015/16 Cvičení 2: Metoda nejmenších čtverců LENKA FIŘTOVÁ KATEDRA EKONOMETRIE, FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE

1. Doplnění a opakování z minula Jaká je pravděpodobnost, že náhodná veličina z normovaného normálního rozdělení bude: 1) menší než 0,5 2) větší než 1 3) větší než 1,5 nebo menší než -1,5 Pro jakou hodnotu z normovaného normálního rozdělení platí, že: 1) napravo od ní leží 2,5 % hodnot 2) nalevo od ní leží 30 % hodnot CVIČENÍ 2 METODA NEJMENŠÍCH ČTVERCŮ 2

1. Doplnění a opakování z minula Jaká je pravděpodobnost, že náhodná veličina z normovaného normálního rozdělení bude: 1) menší než 0,5 0,69 2) větší než 1 0,15 3) větší než 1,5 nebo menší než 1,5 0,134 Pro jakou hodnotu z normovaného normálního rozdělení platí, že: 1) napravo od ní leží 2,5 % hodnot 1,96 2) nalevo od ní leží 30 % hodnot -0,52 CVIČENÍ 2 METODA NEJMENŠÍCH ČTVERCŮ 3

Zkuste si, kolik znáte anglických slov: http://testyourvocab.com (ale až doma). Na tomto webu jsou i zajímavé statistiky, mimo jiné že existuje vztah mezi počtem slov, která známe, a dobou, kterou jsme strávili v zahraničí (což je vcelku očekávatelné). CVIČENÍ 2 METODA NEJMENŠÍCH ČTVERCŮ 4

počet let v zahraničí 0 1 2 4 8 slovní zásoba (tis. slov) 7 8 10 12 15 Příklad není moc reálný (malý počet dat, fiktivní data), slouží k pochopení principu MNČ. Chceme daty proložit přímku, která nejlépe zachycuje vztah mezi y a x. Jak na to? CVIČENÍ 2 METODA NEJMENŠÍCH ČTVERCŮ 5

Zkusme třeba následující přímku: y = 5 + 2x Jak zjistíme, jestli je to dobrá přímka? CVIČENÍ 2 METODA NEJMENŠÍCH ČTVERCŮ 6

Jednou z možností je sečíst druhé mocniny vzdáleností bodů od dané přímky (čtvercové chyby). Součet čtvercových chyb by měl být co možná nejmenší. Jaký je v tomto případě součet čtvercových chyb? CVIČENÍ 2 METODA NEJMENŠÍCH ČTVERCŮ 7

x i Skutečné hodnoty Vyrovnané hodnoty Čtvercová chyba 0 7 5 4 1 8 7 1 2 10 9 1 4 12 13 1 8 15 21 36 43 Existuje nějaká lepší přímka? CVIČENÍ 2 METODA NEJMENŠÍCH ČTVERCŮ 8

Hledáme parametry nejlepší přímky : y i = b 0 + b 1 x i SS(b 0, b 1 ) = (y 1 b 0 b 1 x 1 ) 2 + (y 2 b 0 b 1 x 2 ) 2 + (y 3 b 0 b 1 x 3 ) 2 + (y 4 b 0 b 1 x 4 ) 2 + (y 5 b 0 b 1 x 5 ) 2 minimalizujeme Položíme parciální derivace funkce SS podle b 0 a b 1 rovny 0 a řešíme soustavu. CVIČENÍ 2 METODA NEJMENŠÍCH ČTVERCŮ 9

Výsledek: b 0 = 7,4 b 1 = 1 Nejlepší přímka: y i = 7,4 + 1x i Interpretujte tyto parametry. CVIČENÍ 2 METODA NEJMENŠÍCH ČTVERCŮ 10

Další úkoly: 1) Spočítejte vyrovnané hodnoty 2) Spočítejte rezidua. Co jsou to rezidua? Co je to náhodná složka? Jaký je rozdíl mezi rezidui a náhodnou složkou? 3) Kolik slov bude znát v průměru člověk, který žil v zahraničí 5 let? CVIČENÍ 2 METODA NEJMENŠÍCH ČTVERCŮ 11

Spočítejte 1) Nevysvětlený součet čtverců 2) Celkový součet čtverců 3) Vysvětlený součet čtverců 4) Koeficient determinace CVIČENÍ 2 METODA NEJMENŠÍCH ČTVERCŮ 12

CVIČENÍ 2 METODA NEJMENŠÍCH ČTVERCŮ 13

RSS = 1,2 TSS = 41,2 ESS = 40 R 2 = 0,9709 Interpretujte koeficient determinace, RSS, TSS a ESS. Jakých hodnot může R 2 nabývat? CVIČENÍ 2 METODA NEJMENŠÍCH ČTVERCŮ 14

http://labs.geog.uvic.ca/geog226/images/lab9/img_variation.gif CVIČENÍ 2 METODA NEJMENŠÍCH ČTVERCŮ 15

Zopakujte si práci s maticemi: Uvažujte matice: A = 1 3 5 4 B = 2 4 1 2 Určete hodnost uvedených matic. C = 1 4 5 2 3 1 Co je to regulární matice? Které z matic A, B, C jsou regulární? Ke kterým z nich existuje inverzní matice? (jen čtvercové regulární) Zapište matici A. Vynásobte, pokud to lze: AB, CA. CVIČENÍ 2 METODA NEJMENŠÍCH ČTVERCŮ 16

Najděte obecné vyjádření pro takové hodnoty parametrů b 0, b 1, které minimalizují celkový součet čtverců, ale použijte tentokrát maticové vyjádření. Měli byste dojít k: b = (X X) 1 (X y) V Excelu spočítejte pomocí tohoto vzorce odhady parametrů b 0, b 1. CVIČENÍ 2 METODA NEJMENŠÍCH ČTVERCŮ 17

Na doma Co byste měli umět Jaký je princip metody nejmenších čtverců? Jak se interpretují odhadnuté regresní koeficienty? Co je to vysvětlený, nevysvětlený a celkový součet čtverců a jaký je mezi nimi vztah? Co je to koeficient determinace, jak ho získáme? Co jsou to rezidua? CVIČENÍ 1 OPAKOVÁNÍ ZE STATISTIKY 18