Genau wie im PS, einfach alle Werte in Stata eintippen und dann den BefehlZitat:
Zitat von csam????
regress y x
und bei _cons Coef. ablesen -> Lösung!
Druckbare Version
Genau wie im PS, einfach alle Werte in Stata eintippen und dann den BefehlZitat:
Zitat von csam????
regress y x
und bei _cons Coef. ablesen -> Lösung!
Zitat:
Zitat von pesi_20
Bei uns funktioniert STATA nicht, kann jemand unsere Werte mal eingeben bitte :grin:
beta 0 zum ablesen
X Y 54 1752 51 1707 42 1450 61 2020 52 1733 44 1412
Beta 1 zum ablesen
X Y 44 1731 -93 -2792 -46 -1449 14 166 -43 -1087
dankee!!!
Edit: hat sich erledigt!
hat wer a idee zur aufgabe mit der Münze???
bitte um Hilfe... :)
wie soll denn die Aufgaben funktionieren???
Ein Reifenhersteller behauptet, dass seine neuen Reifen eine Haltbarkeit von 15000 km bei einer Standardabweichung von 3700 km aufweisen. Es kann angenommen werden, dass die Haltbarkeit der Reifen normalverteilt ist. Zur Überprüfung greift der Produktionsleiter 8 Reifen heraus, und stellt eine durchschnittliche Haltbarkeit unter Belastung von 19965 km fest. Prüfen Sie zum Signifikanzniveau von 1%, ob die durchschnittliche Haltbarkeit der Reifen von 15000 km verschieden ist. Verwenden Sie die folgende Tabelle der p-Quantile der Standardnormalverteilung zur Bearbeitung der Aufgabe:
p 0.003 0.004 0.005 0.006 0.007 0.008 0.96 1.7866 1.7991 1.8119 1.8250 1.8384 1.8522 0.97 1.9268 1.9431 1.9600 1.9774 1.9954 2.0141 0.98 2.1201 2.1444 2.1701 2.1973 2.2262 2.2571 0.99 2.4573 2.5121 2.5758 2.6521 2.7478 2.8782
H0: μ=15000 gegen H1: μ≠15000. Der Wert der Teststatistik beträgt 3.80, H0 wird daher beibehalten.
H0: μ≤15000 gegen H1: μ>15000. Der Wert der Teststatistik beträgt 10.74, H0 wird daher abgelehnt.
H0: μ≤15000 gegen H1: μ>15000. Der Wert der Teststatistik beträgt 3.80, H0 wird daher abgelehnt.
H0: μ=15000 gegen H1: μ≠15000. Der Wert der Teststatistik beträgt 10.74, H0 wird daher abgelehnt.
H0: μ=15000 gegen H1: μ≠15000. Der Wert der Teststatistik beträgt 3.80, H0 wird daher abgelehnt.
ja, du hast recht!Zitat:
Zitat von alexh
damit der gewinn um 1 000 000 euro steigt, muss die exportquote um 2.481 punkte zunehmen (1/0.403). setz es mal in deine gleichung ein, solltest du doch problemlos ausrechnen können.
bist du dir bei den anderen so sicher?
ich bin mir nicht sicher bei:
weil es der unterschied bei mir nur 12 beträgt, bei einer konstante von 1009. ist das ein signifikanter unterschied (also ich denke schon, aber bin mir nicht sicher).Zitat:
Es gibt im Schnitt keinen signifikanten Unterschied im Gewinn zwischen kleinen und großen Unternehmen.
.
sorry shira. war ned so gemeint.
Das versteh ich allerdings a net, ab wann is an Unterschied denn signifikant?
Und wie schauts damit aus?
" Da die 0 nicht im 95 %-Konfidenzintervall der Konstanten liegt, darf die Konstante nicht interpretiert werden."
Meine Konstante liegt nicht im 95% Intervall, aber gibt es die Regel wirklich?
Zitat:
Zitat von Don-kanaille
hat wer da ne idee???
iwie komm i nit ah nit drauf.... :(
Aufgabe
Der vorliegende fiktive Datensatz enthält Daten von 150 Firmen aus dem Metallsektor. Die Variablen im Datensatz sind: der Gewinn [in Millionen Euro], die Exportquote, die angibt, wieviel Prozent der Fertigprodukte ins Ausland exportiert werden [Angabe in Prozent] und die Größe der Firmen. Bei der Größe wird erhoben, ob es sich bei den Firmen um Firmen mit unter 50 Mitarbeitern (klein), 50-1000 Mitarbeitern (mittel) oder über 1000 Mitarbeitern (groß) handelt. Eine lineare Regression mit dem Gewinn als abhängige Variable und der Exportquote sowie der Größe als unabhängige Variablen liefert den folgenden STATA Output, wobei die Größe durch Dummyvariablen ersetzt wurde. Die Dummyvariable klein nimmt den Wert 1 an, wenn es sich um eine ’kleine’ Firma handelt, ansonsten den Wert 0. Analog die Dummyvariable mittel.
Source SS df MS Number of obs = 150 Model 23210.2096 3 7736.73653 F(3, 146) = 59.916 Residual 18852.1602 146 129.124384 Prob > F = 0.0000 Total 42062.3698 149 282.297783 R-squared = 0.5518 Adj R-squared = 0.5425 Root MSE = 11.363
gewinn Coef. Std. Err. t P > | t | _cons 1013.252 3.062581 330.8 0.000 1007.200 1019.305 quote 0.403216 0.042560 9.473 0.000 0.319101 0.487330 klein -17.11337 2.014191 -8.496 0.000 -21.09411 -13.13263 mittel -5.872800 1.897887 -3.094 0.002 -9.623681 -2.121919
Welche der folgenden Aussagen ist richtig? Nehmen Sie ein Signifikanzniveau von 5 % an.
Lösung
Lösungsweg: Liegt die 0 im Konfidenzintervall, ist der Koeffizient nicht signifikant, ansonsten schon.
vielleicht kann ich damit helfen. mögliche antwortmöglichkeiten kann ich nichtmehr posten.