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Thema: Online Test Nummer 9 - 22.06.12

  1. #31
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    Zitat Zitat von csam???? Beitrag anzeigen
    Der Test hats wieder mal in sich.. hab da keine Ahnung.. kann mir jemand helfen?

    Berechnen Sie den geschätzten Wert für die Konstante β0 der Regressionsgerade mit Y als abhängiger und X als unabhängiger Variable.


    X Y


    -73 955
    -26 472
    -90 1131
    -59 562
    -75 947







    118.37


    -12.37


    -10.76


    695.03


    824.16
    Genau wie im PS, einfach alle Werte in Stata eintippen und dann den Befehl
    regress y x

    und bei _cons Coef. ablesen -> Lösung!

  2. #32
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    Zitat Zitat von pesi_20 Beitrag anzeigen
    achso haha, hab 0 plan im stata danke jetzt hats geklappt

    Bei uns funktioniert STATA nicht, kann jemand unsere Werte mal eingeben bitte


    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!

  3. #33
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    hat wer a idee zur aufgabe mit der Münze???

    bitte um Hilfe...

  4. #34
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    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.

  5. #35
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    Zitat Zitat von alexh Beitrag anzeigen
    Ich kann beim Onlinetest alle Antwortmöglichkeiten bis auf 2 bei einer Aufgabe ausschließen (6. Aufgabe - Interpretation regress Befehl in Stata).
    Die 2 Wären:

    * Steigt der Gewinn um eine Million Euro, so erhöht sich ceteris paribus die Exportquote um ca. 0.403
    beta1 (der Koeffizient der Exportquote) ist 0.403 was stimmen würde. Aber ist es nicht so, dass wenn die Exportquote um 1 größer wird, der Gewinn um 0.403 größer wird?
    ja, du hast recht!
    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:
    Es gibt im Schnitt keinen signifikanten Unterschied im Gewinn zwischen kleinen und großen Unternehmen.
    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).

  6. #36
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    .

  7. #37
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    sorry shira. war ned so gemeint.

  8. #38
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    Avatar von audiojones91
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    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?

  9. #39
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    Zitat Zitat von Don-kanaille Beitrag anzeigen
    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.

    hat wer da ne idee???
    iwie komm i nit ah nit drauf....

  10. #40
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    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 |
    [95 % Conf. Interval]







    _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.

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