Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

ÇOKLU REGRESYON MODELİ Y=  1 +  2 X 2 +  3 X 3 + u Y=  1 +  2 X 2 +  3 X 3 +...+  k X k + u.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "ÇOKLU REGRESYON MODELİ Y=  1 +  2 X 2 +  3 X 3 + u Y=  1 +  2 X 2 +  3 X 3 +...+  k X k + u."— Sunum transkripti:

1

2 ÇOKLU REGRESYON MODELİ Y=  1 +  2 X 2 +  3 X 3 + u Y=  1 +  2 X 2 +  3 X 3 +...+  k X k + u

3 Benzin(Miktar) 40 38 39 37 37.3 36.5 36.3 36 35.8 35.9 Fiyat 1.70 1.85 1.90 2.01 2.10 2.17 2.22 2.30 2.43 2.55 LPG 0.60 0.62 0.67 0.70 0.75 0.78 0.83 0.90 0.95 1.10

4 ÖRNEK REGRESYON DENKLEMİ Katsayıların Tahmini Normal Denklemler ile, Ortalamadan Farklar ile,

5 NORMAL DENKLEMLER  Y=?,n,  X 2 =?,  X 3 =?,  YX 2 = ?,  YX 3 = ?,  X 2 X 3 = ?,  X 2 2 =?,  X 3 2 =?

6 Benzin Y 40 38 39 37 37.3 36.5 36.3 36 35.8 35.9 Fiyat X 2 1.70 1.85 1.90 2.01 2.10 2.17 2.22 2.30 2.43 2.55 LPG X 3 0.60 0.62 0.67 0.70 0.75 0.78 0.83 0.90 0.95 1.10  Y=371.8  X 2 =21.2  X 3 =7.9 YX 2 YX 3 68.00 70.30 74.10 74.37 78.33 79.21 80.59 82.80 86.99 91.55 24.00 23.56 26.13 25.90 27.98 28.47 30.13 32.40 34.01 39.49  YX 2 =786.23  YX 3 =292.06

7 X2X3X2X3 X32X32 1.02 1.15 1.27 1.41 1.58 1.69 1.84 2.07 2.31 2.81 0.36 0.38 0.45 0.49 0.56 0.61 0.69 0.81 0.90 1.21  X 2 X 3 =17.14  X 3 2 =6.47 X22X22 2.89 3.42 3.61 4.04 4.41 4.71 4.93 5.29 5.90 6.50  X 2 2 =45.71

8 NORMAL DENKLEMLER

9 -2.12/

10 NORMAL DENKLEMLER -0.79/

11 NORMAL DENKLEMLER 0.392 / -0.229 /

12 NORMAL DENKLEMLER

13

14 ÖRNEK REGRESYON DENKLEMİ

15 ORTALAMADAN FARKLAR y=?,  yx 2 =?, x 2 =?, x 3 =?  yx 3 =?,  x 2 x 3 =?,  x 2 2 =?,  x 3 2 =?

16 ORTALAMADAN FARKLAR Benzin Y 40 38 39 37 37.3 36.5 36.3 36 35.8 35.9 Fiyat X 2 1.70 1.85 1.90 2.01 2.10 2.17 2.22 2.30 2.43 2.55 LPG X 3 0.60 0.62 0.67 0.70 0.75 0.78 0.83 0.90 0.95 1.10  Y=371.8  X 2 =21.2  X 3 =7.9 y 2.82 0.82 1.82 -0.18 0.12 -0.68 -0.88 -1.18 -1.38 -1.28 -0.42 -0.27 -0.22 -0.11 -0.02 0.05 0.10 0.18 0.31 0.43 -0.19 -0.17 -0.12 -0.09 -0.04 -0.01 0.04 0.11 0.16 0.31 x3x3 x2x2

17 ORTALAMADAN FARKLAR  yx 3 =-1.6580 -1.1929 -0.2239 -0.4059 0.0203 -0.0028 -0.0320 -0.0854 -0.2089 -0.4237 -0.5466 yx 2 -0.5358 -0.1394 -0.2184 0.0162 -0.0048 0.0068 -0.0352 -0.1298 -0.2208 -0.3968 yx 3 0.0804 0.0464 0.0268 0.0102 0.0009 -0.0005 0.0039 0.0195 0.0491 0.1324 x2x3x2x3  yx 2 =-3.1014  x 2 x 3 =0.3690 x22x22 0.1789 0.0745 0.0497 0.0128 0.0005 0.0022 0.0094 0.0313 0.0942 0.1823  x 2 2 =0.6360 x32x32  x 3 2 =0.2246 0.0361 0.0289 0.0144 0.0081 0.0016 0.0001 0.0016 0.0121 0.0256 0.0961

18 ORTALAMADAN FARKLAR -0.3690 / 0.2246 /

19 ORTALAMADAN FARKLAR

20

21 ÖRNEK REGRESYON DENKLEMİ

22 ELASTİKİYETLERİN HESAPLANMASI Nokta Elastikiyet Ortalama Elastikiyet

23 NOKTA ELASTİKİYET X 20 = 2.2 X 30 = 1.2

24 -0.6686 NOKTA ELASTİKİYET

25 0.3863 NOKTA ELASTİKİYET

26 ORTALAMA ELASTİKİYET

27 = -0.72 = 0.28

28 Benzin FiyatLPG Çoklu Regresyon Modeli 40 38 39 37 37.3 36.5 36.3 36 35.8 35.9 1.70 1.85 1.90 2.01 2.10 2.17 2.22 2.30 2.43 2.55 0.60 0.62 0.67 0.70 0.75 0.78 0.83 0.90 0.95 1.10

29 Örnek Regresyon Denklemi

30 Çoklu Regresyon Modelinde Tahminin Standart Hatası

31 Y X2X2 X3X3  Y=371.8 39.9878 38.3551 38.3935 37.4024 36.9337 36.4497 36.4881 36.4152 35.4394 35.9350 0.0122 -0.3551 0.6065 -0.4024 0.3663 0.0503 -0.1881 -0.4152 0.3606 -0.0350 0.0001 0.1261 0.3678 0.1619 0.1341 0.0025 0.1724 0.0354 0.1300 0.0012 ee2e2  e = 0  e 2 = 1.1317 40 38 39 37 37.3 36.5 36.3 36 35.8 35.9 1.70 1.85 1.90 2.01 2.10 2.17 2.22 2.30 2.43 2.55 0.60 0.62 0.67 0.70 0.75 0.78 0.83 0.90 0.95 1.10

32 Çoklu Regresyon Modelinde Tahmincilerin Standart Hataları =0.4021 =2.3303

33 Çoklu Regresyon Modelinde Tahmincilerin Standart Hataları =3.9213

34 Çoklu Belirlilik Katsayısı = 0.9377 = 0.0623 = 0.9377

35 Düzeltilmiş Belirlilik Katsayısı = 0.9192

36 Basit Korelasyon Katsayıları = -0.9127 = -0.8210 = 0.9763

37 Kısmi Korelasyon Katsayıları

38 X 2 ’nin Y’ye Toplam Etkisi X 2 ’nin Y’ye Doğrudan Etkisi X 2 ’nin Y’ye Dolaylı Etkisi =-

39 Kısmi Korelasyon Katsayıları = -0.8993 = 0.7917 =0.91

40 Kısmi Regresyon Parametrelerinin Ayrı Ayrı Testi 1.Aşama H 0 :  2 = 0 H 1 :  2  0 2.Aşama  = ? = 0.05 ;= n-k 3.Aşama t ,sd =?t 0.05,7 =?=2.365 =-5.4404 4.Aşama|t hes = -5.4404 | > |t tab = 2.365 | H 0 hipotezi reddedilebilir S.d.=? =10-3= 7

41 Kısmi Regresyon Parametrelerinin Ayrı Ayrı Testi 1.Aşama H 0 :  3 = 0 H 1 :  3  0 2.Aşama  = ? = 0.05 ;S.d.=?= n-k 3.Aşama t ,sd =?t 0.05,7 =?=2.365 =3.4290 4.Aşama|t hes = 3.4290 | > |t tab = 2.365| H 0 hipotezi reddedilebilir =10-3= 7

42 Regresyon Parametrelerinin Topluca Testi 1.Aşama H 0 :  2 =  3 = 0 H 1 :  i  0 2.Aşama  = ? = 0.05 ;f 1 =?= k-1= 3-1=2 F ,f 1,f 2 =?F 0.05,2,7 =? = n-kf 2 =? =4.74 Y=  1 +  2 X 2 +  3 X 3 + u Y=  1 + u (SM) (SR) =10-3=7

43 Regresyon Parametrelerinin Topluca Testi 3.Aşama =52.6547 4.AşamaF hes = 52.6547 > F tab = 4.74 H 0 hipotezi reddedilebilir

44 Varyans Analiz Tablosu DeğişkenlikSKTsdSKTOFhesF-Anlamlılık RBD HBD TD 17.0248.5123-152.653[0.0000] 1.132 18.156 10-30.162 10-1

45 Güven Aralıkları = -12.6775  2.365 (2.3303) -18.1887 <  2 < -7.1663 = 13.4461  2.365 (3.4290) 5.3365 <  3 < 21.5557


"ÇOKLU REGRESYON MODELİ Y=  1 +  2 X 2 +  3 X 3 + u Y=  1 +  2 X 2 +  3 X 3 +...+  k X k + u." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları