Zadanie 1. Rozpatrujemy zbiór danych - E-SGH

Zadanie 1.
Rozpatrujemy
zbiór
danych
cocacola_czy_pepsi.gdt
zawierający
wyniki
badania
skanerowego Uniwersytetu w Chicago na 1140 obserwacjach – klientach sklepu (z bazy
danych ERIM). Polecenia:
a) Oszacuj model wyjaśniający wariancję zmiennej coke, a jako regresorów użyj pozostałych
zmiennych w zbiorze.
b) Zapisz na kartce postać funkcyjną modelu (równanie), pamiętając co jest po lewej stronie
równania.
c) Którą (jedną) zmienną należałoby usunąć z modelu, aby zniwelować problem
współliniowości, w celu oceny współliniowości wyświetl wartości VIF (=CIW).
d) Oceń jakość modelu, stosując R2, R2 zliczeniowy, test ilorazu wiarygodności (hipoteza
zerowa: testu ilorazu wiarygodności: wszystkie parametry modelu poza wyrazem wolnym są
równe zeru).
e) Zinterpretuj współczynniki przy zmiennych disp_coke, disp_pepsi, korzystając z ilorazów
szans.
f) Oszacuj prawdopodobieństwo kupienia Coca-Coli w sytuacji, gdy dwulitrowa butelka Pepsi
kosztuje 0,99 USD, Coca-Coli 1,19 USD, a na ekranie reklamowym wyświetlona jest nazwa
Pepsi. Użyj MS Excel.
* g) Oszacuj efekt krańcowy (tj. zmianę prawdopodobieństwa wyboru Coca-Coli) wyłączenia
reklamy Pepsi na displayu w sytuacji opisanej w podpunkcie poprzednim.
Zadanie 2.
Otwórz zbiór danych wydatki_na_zywnosc.gdt zawierający wycinek z badania budżetów
gospodarstw domowych w USA.
a) Oszacuj model liniowo-logarytmiczny
𝐹𝑂𝑂𝐷_𝐸𝑋𝑃 = 𝛽0 + 𝛽1 ln(𝐼𝑁𝐶𝑂𝑀𝐸) + 𝑒
b) Zinterpretuj parametr 𝛽1 .
Zadanie 3.
Otwórz zbiór danych plony_zboz.gdt zawierający dane na temat plonów zbóż w Australii.
Czy można powiedzieć, że zmieniają się one w czasie?
a) Oszacuj model logarytmiczno-liniowej:
ln(𝑁𝑂𝑅𝑇𝐻𝐴𝑀𝑃𝑇𝑂𝑁) = 𝛽0 + 𝛽1 t + 𝑒
b) Zinterpretuj parametr 𝛽1 .
1
Zadanie 4.
Otwórz zbiór danych nieruchomosci.gdt zawierający ceny nieruchomości i ich cechy.
a) Oszacuj model:
ln(𝑃𝑅𝐼𝐶𝐸) = 𝛽0 + 𝛽1 ln(SQFT) + 𝛽2 𝐵𝐸𝐷𝑆 + 𝛽3 𝐵𝐴𝑇𝐻𝑆 + 𝛽4 ln(𝐴𝐺𝐸) + 𝛽5 𝑆𝑇𝑂𝑅𝐼𝐸𝑆
+ 𝛽6 𝑉𝐴𝐶𝐴𝑁𝑇 + 𝑒
b) Zinterpretuj parametry 𝛽1 , 𝛽4 , 𝛽3 .
Zadanie 5.
Zbiór danych csi.gdt zawiera dane nt. zmiany wskaźnika nastrojów konsumenckich po 1978 r.
Jest to miernik optymizmu zaproponowany na Uniwersytecie Michigan.
Zbadaj stacjonarność procesu przy pomocy testu ADF na poziomie istotności:
a) α=1%
b) α=5%
2