Documents

aplicatie-regresie-multifactoriala-econometrie-pentru-marketing-1.docx

Description
Econometrie Facultatea de Marketing, anul II, 2015-2016 Problema rezolvata regresia liniara multifactoriala Pentru a decide în ce zonă să fie amplasat un magazin de casete video, managerul unei firme de comercializare şi închiriere de casete video realizează un studiu. Astfel, el consideră că succesul afacerii este cuantificat prin profitul anual brut obţinut (sute euro). Factorii, consideraţi determinanţi pentru succesului acestei afaceri, sunt:  numărul de loc
Categories
Published
of 8
All materials on our website are shared by users. If you have any questions about copyright issues, please report us to resolve them. We are always happy to assist you.
Related Documents
Share
Transcript
  EconometrieFacultatea de Marketing, anul II, 2015-2016 Problema rezolvata regresia liniara multifactoriala Pentru a decide în ce zonă să ie am!lasat un magazin de casete ideo, managerul uneiirme de comercializare #i înc$iriere de casete ideo realizează un studiu% &stel, el considerăcă succesul aacerii este cuantiicat !rin  profitul anual brut   o'(inut )sute euro*% Factorii,considera(i determinan(i !entru succesului acestei aaceri, sunt+ ã numărul de locuitori pe o rază de un kilometru  )mii loc%* ã venitul mediu al locuitorilor de pe o rază de un kilometru  )zeci euro* ã numărul competitorilor   !e o rază de un kilometru ã  preţul   unei casete ideo la înc$iriere )euro*unt selectate aleator 15 de su!ermarket-uri #i sunt înregistrate alorile celor 5 aria'ile% ProfitNum. loc.VenitCompetitoriPreţ 2,5.15,556/2,/62,//,6.25,1/,10622,5,26/5,/./6,52,51,2/26,//,2/21,2.,/15,1/0,652,/1.,066,6./1,252,/0,56,065/0,122,/26,26,/1,22,/20,..6,2./6,.2612,/0,555,.51/5,2,16,2625,6.1/2,6/52,/51,.065,1./2,0622,,6556,16///,./21,2,6,2/5,22,62,65,062/1,/262,a*&naliza(i de!enden(a dintre !roitul o'(inut #i cei / actori de inluen(ă cu autorulunui model de regresie )ni el de semniica(ie de 53*% '*&naliza(i corela(iile dintre aria'ile% Rezolvare: a*   4aria'ilele modelului sunt+ ã aria'ila e!licata sau de!endenta   profitul anual brut   o'(inut )sute euro* ã aria'ilele e!licati e sau inde!endente+  1  X   arata numărul de locuitori pe o rază de un kilometru  )mii loc%*7   2  X   arata  venitul mediu al locuitorilor de pe o rază de un kilometru  )zeci euro*7    X   arata numărul competitorilor   !e o rază de un kilometru7   /  X   arata  preţul   unei casete ideo la înc$iriere )euro*% 1  Modelul econometric este ε β β β β β   +⋅+⋅+⋅+⋅+= //--22110  X  X  X  X Y  , adicaun model de regresie liniara multiactoriala cu k  8/ aria'ile e!licati e%  Modelul liniar de regresie  în e#antion este+ nie xb xb xb xbb y iiiiii  ,1, /,/-,-2,21,10  =+⋅+⋅+⋅+⋅+= % Rezolvare folosind EXCEL: 1Introduce(i datele din ta'el înce!9nd din celula ! % 2&!ăsa(i ools#$ata nal%sis  #i Regression %:a &nput ' Range  selecta(i !:!( % :a &nput X Range  selecta(i )!:E!(. electa(i Labels.  /;acă dori(i să calcula(i alorile reziduale, selecta(i Residuals % &!ăsa(i *+  %e o'(in rezultatele+Ecuatia de regresie estimata este /,-,2,1,  -21,-5//,1/--0-,11-1-,2.6,1-6 < iiiii  x x x x y  ⋅+⋅−⋅+⋅−−= ,-R' *- P-  Regression Statistics Multi!le = 0,.5.=a!ortul de corelatie multi!la )=* ( )( )( )( ) ∑∑∑∑ ==== −−−=−−=== niiniiiniinii x x x y  y y y y y y y ySST SSR R R k  12121212%%%,,,> <1< 21 = ?uare0,51@oeicientul )gradul * de determina(ie SST SS SST SSR R  −==  1 2 &dusted = ?uare0,62524aloarea austată a coeicientului de determina(ie ( )( ) 1>1>1 2 −−−−= nSST k nSS  R tandard Error 1,56/&'aterea standard de selectie a aria'ilei reziduale sau&'aterea medie !ătratică a erorilor în e#antion ( ) 1<101 122 −−−==−−== ∑ = k n y ySS k nSS  s s niiiee A'ser ations154olumul esantionului sau Bumarul o'ser a(iilor ) n * 2  N*V  Sursavariaţiei df  )gradedeli'ertate* SS !variaţa !suma pătratelor  MS !media patratelor )dis!ersiacorectată*  #!calculat Significance #  Regression ) aria(iadatoratăregresiei* / 8 k   ( ) ∑ = −= nii  y ySSR 12 <  81110,6612 k SSR MSR  =  82,6650  MS  MSR #  calc  =  8,02/5150,005./01 Residual ) aria(iarezidualăsau ariatiaerorilor* 108 n$k$ 1 ( ) ∑ = −= niii  y ySS  1 <  8.2,1652. 2 −−== k nSS  s MS  e  8.,21652. otal ) aria(iatotală* 1/ 8 n$ 1 ( ) ∑ = −= nii  y ySST  12  8151,6 1 2 −= nSST  s  y , dar   MS  MSR s  y  +≠ 2   CoefficientsStandard Errort StatP-valueLower 95%Upper 95% %oeficientii ecuatiei deregresie in esantion!stimatiile parametrilor modeluluide regresie !roarea standard  sau &baterea medie patratica aestimatorilor 'aloarea calculataa testului t  (imita inf) aintervalului deincredere (imita sup) aintervalului deincredere &ntercept  = 0 b #!/(012(  0 b  s   81/,.10/  0 b t    8 -1,0100,5C0,05-/6,662016/,00/ Num. loc.  = 1 b #304/!/  1 b  s   8.,022  1 b t  8 -1,2120,25C0,05-2,612.,15/5 Venit  = 2 b !!0//5/  2 b  s   82,./1  2 b t  8 ,.10,0026D0,05/,.51,6621 Compe#titori =  b #!606643  - b  s 8.,0...  - b t  8 -1,.620,10//C0,05-2,/0,551 Preţ  = / b /70/1!4  / b  s   815,2601  / b t  8 2,1/60,0/2D0,051,2016,2 RE,&$-L *- P- *bservation +redicted  +rofit  Residuals 1.%56-1/%.621%25/2-2%5226%1/.-0%10./2%.5251.%.5511%.2.116%5..610%662%2.25%255%055.2.%.65-20%6210%6%0610.2%02%22116%21..-1%56.126%2.-1%/..1.%50/-5%05/1/6%252.5%/262
We Need Your Support
Thank you for visiting our website and your interest in our free products and services. We are nonprofit website to share and download documents. To the running of this website, we need your help to support us.

Thanks to everyone for your continued support.

No, Thanks