1 / 46

Tüketim Gelir

Tüketim Gelir. 75 80 88 100 95 120 125 140 115 160 127 180 165 200 172 220 183 240 225 260. ÖRNEK REGRESYON DENKLEMİ. Katsayıların Tahmini. Normal Denklemler ile, Doğrudan Formüller ile, Ortalamadan Farklar ile,. S Y = n + S X

willow-massey
Download Presentation

Tüketim Gelir

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Tüketim Gelir 75 80 88 100 95 120 125 140 115 160 127 180 165 200 172 220 183 240 225 260

  2. ÖRNEK REGRESYON DENKLEMİ Katsayıların Tahmini • Normal Denklemler ile, • Doğrudan Formüller ile, • Ortalamadan Farklar ile,

  3. SY = n + SX SXY= SX + SX2 NORMAL DENKLEMLER SY=? , SX=? , SXY= ? , SX2= ? , n

  4. X YX Y X2 75 88 95 125 115 127 165 172 183 225 80 100 120 140 160 180 200 220 240 260 6000 8800 11400 17500 18400 22860 33000 37840 43920 58500 6400 10000 14400 19600 25600 32400 40000 48400 57600 67600 SY=1370 SX=1700 SYX=258220 SX2=322000

  5. NORMAL DENKLEMLER -170 / 1370 = 10 + 1700 258220 = 1700 + 322000 -232900 = -1700 - 289000 258220 = 1700 + 322000 25320 = 33000 = 0.7672727 = 6.5636364

  6. ÖRNEK REGRESYON DENKLEMİ

  7. DOĞRUDAN FORMÜLLER = 6.5636364

  8. DOĞRUDAN FORMÜLLER = 0.7672727

  9. ÖRNEK REGRESYON DENKLEMİ

  10. ORTALAMADAN FARKLAR x=? Syx=? Sx2=? y=?

  11. ORTALAMADAN FARKLAR X Y 75 88 95 125 115 127 165 172 183 225 80 100 120 140 160 180 200 220 240 260 -62 -49 -42 -12 -22 -10 28 35 46 88 -90 -70 -50 -30 -10 10 30 50 70 90 SY=1370 SX=1700 Sy=0 Sx=0

  12. ORTALAMADAN FARKLAR yx x2 y2 5580 3430 2100 360 220 -100 840 1750 3220 7920 8100 4900 2500 900 100 100 900 2500 4900 8100 3844 2401 1764 144 484 100 784 1225 2116 7744 Syx=25320 Sx2=33000 Sy2=20606

  13. ORTALAMADAN FARKLAR = 0.7672727 =137-(0.7672).(170) = 6.5636364

  14. ÖRNEK REGRESYON DENKLEMİ

  15. ELASTİKİYETLERİN HESAPLANMASI • Nokta Elastikiyet • Ortalama Elastikiyet

  16. NOKTA ELASTİKİYET X0 = 130

  17. NOKTA ELASTİKİYET 0.94

  18. ORTALAMA ELASTİKİYET = 0.95

  19. Tahminin Standart Hatası ve Varyansı (n30 ise) (n<30 ise)

  20. Tahminin Standart Hatası ve Varyansı

  21. Tahminin Standart Hatası ve Varyansı Tüketim Gelir 7.0545 4.7091 -3.6364 11.0182 -14.3273 -17.6727 4.9818 -3.3636 -7.7091 18.9455 75 88 95 125 115 127 165 172 183 225 80 100 120 140 160 180 200 220 240 260 67.9455 83.2909 98.6364 113.9818 129.3273 144.6727 160.0182 175.3636 190.7091 206.0545 49.7666 22.1755 13.2231 121.4003 205.2707 312.3253 24.8185 11.3140 59.4301 358.9302 SY=1370 Se=0 Se2=1178.6545

  22. Tahminin Standart Hatası ve Varyansı =12.138 s2= 147.3318 SY2 =? SY = ? SYX=? b1 =? b2 =? = 12.138

  23. Tahminin Standart Hatası ve Varyansı Sy2 = ? Syx = ? b2= ? = 12.138

  24. Y X DEĞİŞKENLİKLER Yi    Xi

  25. DEĞİŞKENLİKLER 3844 2401 1764 144 484 100 784 1225 2116 7744 49.7666 22.1755 13.2231 121.4003 205.2707 312.3253 24.8185 11.3140 59.4301 358.9302 4768.5302 2884.6664 1471.7686 529.8367 58.8707 58.8707 529.8367 1471.7686 2884.6664 4768.5302 Sy2=20600 Se2=1178.6545

  26. Sy2 + = Se2 DEĞİŞKENLİKLER 20606 = 19427.3455 + 1178.6545 2575.75 = 2428.4182 + 141.3318

  27. BELİRLİLİK KATSAYISI = 0.9428 = 0.9428 = 0.0572

  28. BELİRLİLİK KATSAYISI = 0.9428 = 0.9710

  29. DAĞILMA DİYAGRAMLARI

  30. STANDARTLAŞTIRILMIŞ HATA TERİMLERİ ei ei/s Xi 0.5812 0.38796 -0.29959 0.90774 -1.18037 -1.45598 0.41043 -0.27712 -0.63512 1.56084 80 100 120 140 160 180 200 220 240 260 7.0545 4.7091 -3.6364 11.0182 -14.3273 -17.6727 4.9818 -3.3636 -7.7091 18.9455

  31. Katsayıların Standart Hataları = 11.99 = 0.0668

  32. Gauss-Markov Teoremi 1. Doğrusal olmalıdır, regresyon modelindeki bir stokastik değişken olan Y'nin doğrusal fonksiyonu olmalıdır. 2. Sapmasız olmalıdır, yani ortalaması veya beklenen değeri E( ), gerçek b2 değerine eşit olmalıdır: E( )=b2 3. Doğrusal sapmasız tahminciler sınıfında minimum varyanslı olmalıdır; minimum varyanslı sapmasız bir tahminciye etkin tahminci denir.

  33. ±t a/2 . s( ) ± t a/2 . s( ) Aralık Tahminleri = 0.7672727  2.306 (0.0668) 0.6132319< b2 <0.9213135 = 6.5636364  2.306 (11.99) -21.0853 < b1 < 34.2126

  34. Hipotez Testleri Güven Aralığı Yaklaşımı İle 0.6132319< b2 <0.9213135 -21.0853 < b1 < 34.2126

  35. Hipotez Testleri Anlamlılık Testi Yaklaşımı İle • Hipotezlerin Formüle Edilmesi • Tablo Değerlerinin Bulunması • Test İstatistiğinin Hesaplanması • Karar Verilmesi

  36. Hipotez Testleri 1.Aşama H0: b2 = 0 H1: b2 0 2.Aşama a = ? = 0.05 ; S.d.=? = n-k = 10-2=8 ta,sd =? t0.05,8=? =2.306 3.Aşama =11.4861 4.Aşama |thes= 11.4861 | > |ttab= 2.306 | H0 hipotezi reddedilebilir

  37. Regresyon ve Varyans Analizi

  38. Regresyon ve Varyans Analizi

  39. EKK Modelinde Önceden Tahmin • İleriye Ait Tahmin • Önceden Tahmin • Örnekten tahmin Edilen İlişkinin Ayni Kaldığı • X Değerlerinin Aynı Eğilimde Olacağı

  40. Y’nin Aralık Tahmini

  41. 2 - ( 80 ) 1 170 ˆ + + 1 Y 0 10 33000 Y’nin Aralık Tahmini X0=80 = 67.9455 67.9455 ±2.306. (12.318) 35.47840 Y0| X0 100.41251

  42. Y’nin Ortalamasının Aralık Tahmini - 2 ( X X ) 1 ˆ 0 + Y ± t . s a /2 0 2 å n x

  43. 2 - ( 80 ) 1 170 ˆ + Y 0 10 33000 Y’nin Ortalamasının Aralık Tahmini X0=80 = 67.9455 67.9455 ±2.306. (12.318) 51.49402 E(Y0| X0)84.39689

  44. Y’nin Güven Aralıkları Y’ninAralık Tahminleri Y’nin OrtalamasınınAralık Tahminleri X0 Alt Sınır Üst Sınır Alt Sınır Üst Sınır 80.00 100.00 120.00 140.00 160.00 180.00 200.00 220.00 240.00 260.00 35.47840 52.01572 68.28577 84.26359 99.93034 115.27579 130.29996 145.01304 159.43390 173.58749 100.41251 114.56610 128.98696 143.70004 158.72421 174.06966 189.73641 205.71423 221.98428 238.52160 51.49402 69.33821 86.90184 103.99618 120.34284 135.68829 150.03254 163.62911 176.75639 189.60311 84.39689 97.24361 110.37089 123.96746 138.31171 153.65716 170.00382 187.09816 204.66179 222.50598

More Related