2
I. Modele cu restricţii Pentru un eşantion de volum n=90 unităţi, se analizează legătura dintre indicele producţiei industriale, rata şomajului şi indicele preţurilor de consum. Să se verifice dacă restricţia impusă asupra coeficientului de regresie corespunzător ratei şomajului, 2 2 = β , este semificativă statistic, în condiţiile riscului asumat de 5%. 1. Modelul de bază (fără restricţii) Model Summary .877 a .769 .764 5.00052 Model 1 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Predictors: (Constant), rs, ipc a. ANOVA b 6906.092 2 3453.046 138.093 .000 a 2175.453 87 25.005 9081.545 89 Regression Residual Total Model 1 Sum of Squares df Mean Square F Sig. Predictors: (Constant), rs, ipc a. Dependent Variable: ipi b. Coefficients a 80.600 6.608 12.198 .000 .579 .035 .891 16.538 .000 -4.669 .878 -.287 -5.321 .000 (Constant) ipc rs Model 1 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients t Sig. Dependent Variable: ipi a. 2. Modelul cu restricţii ( 2 2 = β ) Model Summary .856 a .733 .730 5.22968 Model 1 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Predictors: (Constant), ipc a.

S7 Modele Cu Restrictii Standardizare

Embed Size (px)

DESCRIPTION

management

Citation preview

  • I. Modele cu restricii

    Pentru un eantion de volum n=90 uniti, se analizeaz legtura dintre indicele produciei industriale, rata omajului i indicele preurilor de consum. S se verifice dac restricia impus asupra coeficientului de regresie corespunztor ratei omajului, 22 = , este semificativ statistic, n condiiile riscului asumat de 5%. 1. Modelul de baz (fr restricii)

    Model Summary

    .877a .769 .764 5.00052Model1

    R R SquareAdjustedR Square

    Std. Error ofthe Estimate

    Predictors: (Constant), rs, ipca.

    ANOVAb

    6906.092 2 3453.046 138.093 .000a

    2175.453 87 25.0059081.545 89

    RegressionResidualTotal

    Model1

    Sum ofSquares df Mean Square F Sig.

    Predictors: (Constant), rs, ipca.

    Dependent Variable: ipib.

    Coefficientsa

    80.600 6.608 12.198 .000.579 .035 .891 16.538 .000

    -4.669 .878 -.287 -5.321 .000

    (Constant)ipcrs

    Model1

    B Std. Error

    UnstandardizedCoefficients

    Beta

    StandardizedCoefficients

    t Sig.

    Dependent Variable: ipia.

    2. Modelul cu restricii ( 22 = )

    Model Summary

    .856a .733 .730 5.22968Model1

    R R SquareAdjustedR Square

    Std. Error ofthe Estimate

    Predictors: (Constant), ipca.

  • ANOVAb

    6619.903 1 6619.903 242.048 .000a

    2406.757 88 27.3509026.661 89

    RegressionResidualTotal

    Model1

    Sum ofSquares df Mean Square F Sig.

    Predictors: (Constant), ipca.

    Dependent Variable: ipi_newb.

    Coefficientsa

    65.104 4.401 14.794 .000.555 .036 .856 15.558 .000

    (Constant)ipc

    Model1

    B Std. Error

    UnstandardizedCoefficients

    Beta

    StandardizedCoefficients

    t Sig.

    Dependent Variable: ipi_newa.

    II. Modele cu variabile standardizate

    Pentru un eantion de volum n=90 de uniti, se analizeaz legtura dintre indicele produciei industriale (ipi), indicele preurilor de consum (ipc), rata omajului (rs), rata de referin a dobnzii (rd), preul de referin al petrolului (ob) i climatul de afaceri din zona euro (bc). S se stabileasc ordinea importanei influenei variabilelor independente asupra variabilei dependente n modelul de regresie identificat.

    Coefficientsa

    82.946 10.108 8.206 .000.538 .075 .828 7.141 .000

    -5.156 .646 -.316 -7.987 .000.005 .194 .003 .028 .978.078 .026 .186 3.032 .003

    2.232 .406 .292 5.496 .00083.200 4.341 19.166 .000

    .537 .039 .825 13.608 .000-5.154 .638 -.316 -8.082 .000

    .078 .025 .187 3.151 .0022.226 .337 .291 6.607 .000

    (Constant)ipcrsrdobbc(Constant)ipcrsobbc

    Model1

    2

    B Std. Error

    UnstandardizedCoefficients

    Beta

    StandardizedCoefficients

    t Sig.

    Dependent Variable: ipia.