Online Test Nummer 9 - 22.06.12

[julchen19_92]

Was hält ihr von der 5. Antwortmöglichkeit? Tom007, hast du es schon ausprobiert?

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	18671.9431	3	6223.98103	F(3, 146)	=	47.464
Residual	19144.9661	146	131.129904	Prob > F	=	0.0000
Total	37816.9092	149	253.804759	R-squared	=	0.4937
			Adj R-squared	=	0.4833
			Root MSE	=	11.451

gewinn	Coef.	Std. Err.	t	P > | t |	[95 % Conf. Interval]
_cons	1011.767	2.994134	337.9	0.000	1005.850	1017.684
quote	0.364446	0.042963	8.482	0.000	0.279535	0.449356
klein	-16.37770	2.018927	-8.112	0.000	-20.36780	-12.38760
mittel	-4.990893	1.907617	-2.616	0.009	-8.761004	-1.220782

Welche der folgenden Aussagen ist richtig? Nehmen Sie ein Signifikanzniveau von 5 % an.

Steigt der Gewinn um eine Million Euro, so erhöht sich ceteris paribus die Exportquote im Mittel um ca. 0.364 Prozentpunkte.


Kleine Unternehmen machen im Schnitt um ca. 16 Millionen Euro weniger Gewinn als große Unternehmen (ceteris paribus).


Mit dem Regressionsmodell können 0.4937 % der Streuung des Gewinns erklärt werden.


Es gibt im Schnitt keinen signifikanten Unterschied im Gewinn zwischen kleinen und großen Unternehmen.


Da die 0 nicht im 95 %-Konfidenzintervall der Konstanten liegt, darf die Konstante nicht interpretiert werden.

ist Antwort 5 richtig? bei 2 und 3 bin ich mir zu 100% sicher das sie stimmen

[Softgitarre]

hey leute vielleicht kann mir da jemand helfen. ich weiß dass es entweder H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.4693,0.5507], H0 wird beibehalten. oder
H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.4693,0.5507], H0 wird abgelehnt. ist

woher weiß ich ob es beibehalten oder abgelehnt wird. im skript blick ich des nich ganz. wäre super wenn des einer weiß

Aufgabe

Grundsätzlich geht Peter davon aus, dass eine 1-Euro-Münze fair ist. Da er jedoch bereits des Öfteren beim Kopf-oder-Zahl Spiel gegen eine Freundin mit ihrer „Glücksmünze“ verloren hat, beginnt er zu zweifeln, ob „Kopf“ tatsächlich mit einer Wahrscheinlichkeit von 0.5 eintritt. Er beschließt, einen Test basierend auf Konfidenzintervallen zu einem Signifikanzniveau von 0.01 durchzuführen. Peter wirft die Münze 1000-mal, wobei er 510-mal Kopf und 490-mal Zahl wirft. Verwenden Sie die folgende Tabelle der p-Quantile der Standardnormalverteilung zur Bearbeitung der Aufgabe:

p	0.001	0.002	0.003	0.004	0.005	0.006
0.96	1.7624	1.7744	1.7866	1.7991	1.8119	1.8250
0.97	1.8957	1.9110	1.9268	1.9431	1.9600	1.9774
0.98	2.0749	2.0969	2.1201	2.1444	2.1701	2.1973
0.99	2.3656	2.4089	2.4573	2.5121	2.5758	2.6521

Welche der folgenden Aussagen ist richtig?

H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.479,0.541], H0 wird abgelehnt.


H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.4693,0.5507], H0 wird beibehalten.


H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.484,0.536], H0 wird beibehalten.


H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.479,0.541], H0 wird beibehalten.


H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.4693,0.5507], H0 wird abgelehnt.

[D.F.]

hey leute vielleicht kann mir da jemand helfen. ich weiß dass es entweder H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.4693,0.5507], H0 wird beibehalten. oder
H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.4693,0.5507], H0 wird abgelehnt. ist

woher weiß ich ob es beibehalten oder abgelehnt wird. im skript blick ich des nich ganz. wäre super wenn des einer weiß

Aufgabe

Grundsätzlich geht Peter davon aus, dass eine 1-Euro-Münze fair ist. Da er jedoch bereits des Öfteren beim Kopf-oder-Zahl Spiel gegen eine Freundin mit ihrer „Glücksmünze“ verloren hat, beginnt er zu zweifeln, ob „Kopf“ tatsächlich mit einer Wahrscheinlichkeit von 0.5 eintritt. Er beschließt, einen Test basierend auf Konfidenzintervallen zu einem Signifikanzniveau von 0.01 durchzuführen. Peter wirft die Münze 1000-mal, wobei er 510-mal Kopf und 490-mal Zahl wirft. Verwenden Sie die folgende Tabelle der p-Quantile der Standardnormalverteilung zur Bearbeitung der Aufgabe:

p	0.001	0.002	0.003	0.004	0.005	0.006
0.96	1.7624	1.7744	1.7866	1.7991	1.8119	1.8250
0.97	1.8957	1.9110	1.9268	1.9431	1.9600	1.9774
0.98	2.0749	2.0969	2.1201	2.1444	2.1701	2.1973
0.99	2.3656	2.4089	2.4573	2.5121	2.5758	2.6521

Welche der folgenden Aussagen ist richtig?

H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.479,0.541], H0 wird abgelehnt.


H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.4693,0.5507], H0 wird beibehalten.


H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.484,0.536], H0 wird beibehalten.


H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.479,0.541], H0 wird beibehalten.


H0: π=0.5 gegen H1: π≠0.5, Konfidenzintervall [0.4693,0.5507], H0 wird abgelehnt.

Wie komm ich auf das konfidenzintervall???

[Softgitarre]

0.510-(2.5758*sqrt(0.510*(1-0.510)/1000)) = 0.46928 usw....

[julchen19_92]

Wie kommst du auf 2.5758? und was bedeutet usw - was muss ich denn danach noch machen?

0.510-(2.5758*sqrt(0.510*(1-0.510)/1000)) = 0.46928 usw....

[Nicole.]

was ist das sqrt ?

[tom007]

Was hält ihr von der 5. Antwortmöglichkeit? Tom007, hast du es schon ausprobiert?

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	18671.9431	3	6223.98103	F(3, 146)	=	47.464
Residual	19144.9661	146	131.129904	Prob > F	=	0.0000
Total	37816.9092	149	253.804759	R-squared	=	0.4937
			Adj R-squared	=	0.4833
			Root MSE	=	11.451

gewinn	Coef.	Std. Err.	t	P > | t |	[95 % Conf. Interval]
_cons	1011.767	2.994134	337.9	0.000	1005.850	1017.684
quote	0.364446	0.042963	8.482	0.000	0.279535	0.449356
klein	-16.37770	2.018927	-8.112	0.000	-20.36780	-12.38760
mittel	-4.990893	1.907617	-2.616	0.009	-8.761004	-1.220782

Welche der folgenden Aussagen ist richtig? Nehmen Sie ein Signifikanzniveau von 5 % an.Min Anzahl Antwort(en) 0
Max Anzahl Antwort(en) 5

Korrekte Antwort
Steigt der Gewinn um eine Million Euro, so erhöht sich ceteris paribus die Exportquote im Mittel um ca. 0.364 Prozentpunkte.
Kleine Unternehmen machen im Schnitt um ca. 16 Millionen Euro weniger Gewinn als große Unternehmen (ceteris paribus).
Mit dem Regressionsmodell können 0.4937 % der Streuung des Gewinns erklärt werden.
Es gibt im Schnitt keinen signifikanten Unterschied im Gewinn zwischen kleinen und großen Unternehmen.
Da die 0 nicht im 95 %-Konfidenzintervall der Konstanten liegt, darf die Konstante nicht interpretiert werden.
Ihre Antwort
Steigt der Gewinn um eine Million Euro, so erhöht sich ceteris paribus die Exportquote im Mittel um ca. 0.364 Prozentpunkte.
Kleine Unternehmen machen im Schnitt um ca. 16 Millionen Euro weniger Gewinn als große Unternehmen (ceteris paribus).
Mit dem Regressionsmodell können 0.4937 % der Streuung des Gewinns erklärt werden.
Es gibt im Schnitt keinen signifikanten Unterschied im Gewinn zwischen kleinen und großen Unternehmen.
Da die 0 nicht im 95 %-Konfidenzintervall der Konstanten liegt, darf die Konstante nicht interpretiert werden.

[Nicole.]

Weist du was das sqrt ist? die 2.5758 bekommst su aus der tabelle bei 0.99 und 0.005

[julchen19_92]

Wisst ihr, wie das Beispiel mit der zugehören Regressionsgeraden funktioniert?

[tom007]

Weist du was das sqrt ist? die 2.5758 bekommst su aus der tabelle bei 0.99 und 0.005

sqrt ist die wurzel aus