---

Overview

probit
logit
dane
dane2

---

Sheet 1: probit

Firma ubezpieczeniowa ZFU zleciła przeprowadzenie badań,
w których określono szansę, że młody kierowca (do 35 roku życia
w ciągu roku spowowduje kolizję lub wypadek drogowy (zmienna Y).
Jako metodę badawczą przyjęto model probitowy
Jeśli wiadomo, że
X1- wiek kierowcy w latach
X2 - czas posaidania prawo jazdy
A badaniem objęto 130 losowo wybranych kierowców w badanym wieku
Na podstawie powyższych danych oszacuj model probitowy
lp	X1	X2	Y
1	27	10	0
2	32	14	0
3	33	16	0
4	28	10	1
5	35	18	1
6	25	8	0
7	25	8	1
8	20	2	1
9	20	2	0
10	40	23	0
11	25	8	0
12	30	13	1
13	28	10	0
14	25	8	1
15	27	12	0
16	38	21	1
17	38	20	1
18	38	20	1
19	23	6	1
20	23	8	1			26
21	21	4	0
22	30	13	1
23	35	17	1
24	35	15	1
25	30	13	0
26	35	17	0
27	27	10	1
28	35	18	1
29	35	16	1
30	34	16	0
31	39	21	0
32	21	3	0
33	24	7	1
34	33	15	1
35	40	22	1
36	22	5	0
37	25	8	0
38	23	4	0
39	32	14	1
40	40	23	0
41	38	20	0
42	35	16	1
43	29	12	0
44	35	18	1
45	29	12	0
46	28	10	1
47	35	9	1
48	27	9	0
49	35	17	1
50	35	18	1
51	23	6	1
52	35	19	0
53	31	14	1
54	20	3	0
55	30	13	0
56	40	23	0
57	40	23	0
58	23	5	1
59	20	2	1
60	39	22	1
61	30	11	1
62	33	15	1
63	27	7	0
64	40	22	0
65	33	15	0
66	27	8	0
67	33	15	0
68	39	21	0
69	21	3	0
70	28	6	1
71	22	5	0
72	27	2	0
73	21	4	0
74	38	20	1
75	23	6	0
76	38	20	0
77	19	1	1
78	28	3	0
79	39	22	0
80	20	2	0
81	32	14	0
82	40	22	0
83	24	7	0
84	38	21	1
85	35	17	0
86	27	9	1
87	25	8	1
88	29	12	0
89	27	10	1
90	35	17	0
91	35	17	0
92	28	4	0
93	35	18	0
94	19	2	1
95	26	9	1
96	35	6	1
97	38	21	1
98	35	17	1
99	21	4	0
100	24	7	0
101	33	15	0
102	33	15	1
103	21	4	0
104	27	10	1
105	22	5	0
106	35	17	1
107	23	6	1
108	31	14	1
109	31	14	1
110	35	18	1
111	23	6	1
112	20	2	1
113	26	9	1
114	25	8	0
115	24	7	0
116	26	9	1
117	22	7	0
118	21	4	0
119	39	21	1
120	39	22	1
121	30	13	0
122	21	4	0
123	35	17	1
124	20	2	0
125	35	18	0
126	35	18	1
127	29	12	1
128	38	20	1
129	35	13	0
130	38	21	0
1.	Zapisz postać oszacowanego modelu
2.	Podaj interpretację dla parametru stojącego przy zmiennejCZASoraz dla efektu krańcowego stojącego przy tym parametrze.
3.	Oceń dobroć dopasowania modelu do danych empirycznych
4.	Czy wszystkie zmienne w modelu są statystycznie istotne. Odpowiedź proszę uzasadnić, stosując odpowiedni test.
5.	Jakie szanse na kolizję/wypadek ma 26 letni kierowca z 3 letnim prawem jazdy?

---

Sheet 2: logit

W pewnej firmie badano prawdopodobieństwo sytuacji, w której pracownica zdecyduje się na urlop wychowawczy.
Podczas badania wzięto pod uwagę następujące informacje:
*	Wiek (w latach)
*	liczba dzieci
*	Średni dochód na 1 członka rodziny (w zł)
Jako zmienną objaśniającą przyjęto zmienną WYCHOWAWCZY, która przyjmuje wartość zero, w przypadku , kiedy pracownica zdecydowała się na powrót do pracy po urlopie macierzyńskim
oraz wartość 1 w przeciwnym wypadku.
Badaniem objęto 109 osobową grupę kobiet w pewnej firmie
LP	WIEK	DZIECI	DOCHOD	WYCHOWAWCZY
1	35	1	2537,52	0
2	35	2	1600,4	0
3	30	2	1841,36	0
4	43	1	2904,7	0
5	45	2	2179,52	0
6	25	1	1803,49	0
7	42	2	2979,87	0
8	30	1	1230,93	1
9	24	2	1709,72	1
10	33	3	1727,14	1
11	38	2	1834,45	1
12	33	2	2090,84	1
13	32	2	1136,97	1
14	27	2	771,43	1
15	30	2	2525,76	0
16	44	1	2727,75	0
17	24	1	802,96	0
18	47	1	1221,49	1
19	22	3	898,91	0
20	42	2	570,97	0
21	24	2	1848,22	0
22	35	2	2482,44	0
23	30	1	1718,49	0
24	34	2	2884,57	0			Jeśli średni dochód na członka rodziny wzrośnie o złotówkę to szansa, że pracownik zdecyduję się na urlop wychowawczy spadnie o 0,0023
25	24	2	2282,54	0			Jęsli liczba dzieci wzrośnie o jedno to szansa, że pracownik zdecyduję się na urlop wychowawczy spadnie o 0,0227
26	30	2	2988,82	0			Jeśli wiek wzrośnie o rok, to szansa, że pracownik zdecyduję się na urlop wychowawczy wzrośnie o 0,089
27	37	1	2397,42	0
28	23	2	2618,75	0			0,0199	Z każdym kolejnym wzrostem wieku o rok, szansa, że zdecyduję się na urlop wychowawczy wzrośnie o 0,02
29	36	3	903,7	1			0,95	Z każdym kolejnym dzieckiem szansa,że zdecyduję się na urlop wychowawczy wzrasta o 0,95
30	25	2	2056,36	0			7,44E-07	Dochód nie ma zbytnio wpływu na czy osoba zdecyduję się na urlop wychowawczy
31	27	3	1147,8	0
32	30	3	1127,51	1
33	23	2	2274,61	0
34	47	2	1120,97	1
35	35	2	2227,76	0
36	23	2	1065,17	0
37	46	1	2356,56	0
38	25	1	821,59	0
39	43	2	2960,57	0
40	27	3	1551,19	0
41	38	1	1584,09	0
42	42	2	1038,43	1
43	43	2	2519,97	0
44	31	2	2939,77	0
45	37	3	2079,53	0
46	35	2	2692,19	0
47	25	2	727,43	1
48	40	2	1731,76	0
49	28	2	2600,41	0
50	32	3	882,44	0
51	34	3	1131,49	1
52	31	1	993,21	1
53	32	2	2954,2	0
54	22	2	1928,93	0
55	39	2	2758,24	1
56	40	2	1882,87	1
57	45	2	2468,97	0
58	44	2	2988,52	0
59	27	1	2545,56	0
60	39	2	1746,46	0
61	30	2	1657,76	0
62	23	3	1106,43	1
63	42	1	1730,41	0
64	36	1	2862,51	0
65	28	3	880,89	1
66	30	3	2435,65	0
67	45	3	609,08	1
68	24	1	1513,33	0
69	37	3	537,69	0
70	32	2	2650,62	0
71	25	1	1010,54	0
72	30	2	2120,03	0
73	34	3	2253,45	0
74	36	1	1797,7	1
75	26	2	500,34	1
76	37	3	996,67	0
77	32	3	1390,78	0
78	43	2	928	1
79	26	1	2022,8	0
80	30	2	1417,36	0
81	47	2	734,58	1
82	40	1	686,74	1
83	43	3	1411,86	1
84	41	2	1902,89	0
85	35	3	801,88	0
86	47	1	2557,13	0
87	26	3	1881,15	0
88	38	2	580,62	1
89	28	3	2269,23	0
90	41	3	1102,26	1
91	38	2	1989,85	0
92	36	2	2318,58	0
93	30	2	1720,58	0
94	32	2	2986,23	0
95	41	2	614,22	1
96	28	2	1368,82	1
97	32	2	2710,42	0
98	37	3	1384,37	0
99	40	2	625,07	1
100	40	1	2334,92	0
101	22	1	2109,52	0
102	46	2	1091,03	1
103	25	2	1873,75	0
104	35	2	1615,04	0
105	44	1	2224,91	0
106	36	1	756,49	1
107	45	2	2705,71	0
108	31	2	1501,11	0
109	37	1	783,25	1
1.	Zapisz postać oszacowanego modelu
2.	Podaj interpretację dla parametru stojącego przy zmiennej WIEK oraz dla efektu krańcowego stojącego przy tym parametrze.
3.	Oceń dobroć dopasowania modelu do danych empirycznych
4.	Czy wszystkie zmienne w modelu są statystycznie istotne. Odpowiedź proszę uzasadnić, stosując odpowiedni test.

---

Sheet 3: dane

X1	X2	Y
27	10	0
32	14	0
33	16	0
28	10	1
35	18	1
25	8	0
25	8	1
20	2	1
20	2	0
40	23	0
25	8	0
30	13	1
28	10	0
25	8	1
27	12	0
38	21	1
38	20	1
38	20	1
23	6	1
23	8	1
21	4	0
30	13	1
35	17	1
35	15	1
30	13	0
35	17	0
27	10	1
35	18	1
35	16	1
34	16	0
39	21	0
21	3	0
24	7	1
33	15	1
40	22	1
22	5	0
25	8	0
23	4	0
32	14	1
40	23	0
38	20	0
35	16	1
29	12	0
35	18	1
29	12	0
28	10	1
35	9	1
27	9	0
35	17	1
35	18	1
23	6	1
35	19	0
31	14	1
20	3	0
30	13	0
40	23	0
40	23	0
23	5	1
20	2	1
39	22	1
30	11	1
33	15	1
27	7	0
40	22	0
33	15	0
27	8	0
33	15	0
39	21	0
21	3	0
28	6	1
22	5	0
27	2	0
21	4	0
38	20	1
23	6	0
38	20	0
19	1	1
28	3	0
39	22	0
20	2	0
32	14	0
40	22	0
24	7	0
38	21	1
35	17	0
27	9	1
25	8	1
29	12	0
27	10	1
35	17	0
35	17	0
28	4	0
35	18	0
19	2	1
26	9	1
35	6	1
38	21	1
35	17	1
21	4	0
24	7	0
33	15	0
33	15	1
21	4	0
27	10	1
22	5	0
35	17	1
23	6	1
31	14	1
31	14	1
35	18	1
23	6	1
20	2	1
26	9	1
25	8	0
24	7	0
26	9	1
22	7	0
21	4	0
39	21	1
39	22	1
30	13	0
21	4	0
35	17	1
20	2	0
35	18	0
35	18	1
29	12	1
38	20	1
35	13	0
38	21	0

---

Sheet 4: dane2

WIEK	DZIECI	DOCHOD	WYCHOWAWCZY
35	1	2537,52	0
35	2	1600,4	0
30	2	1841,36	0
43	1	2904,7	0
45	2	2179,52	0
25	1	1803,49	0
42	2	2979,87	0
30	1	1230,93	1
24	2	1709,72	1
33	3	1727,14	1
38	2	1834,45	1
33	2	2090,84	1
32	2	1136,97	1
27	2	771,43	1
30	2	2525,76	0
44	1	2727,75	0
24	1	802,96	0
47	1	1221,49	1
22	3	898,91	0
42	2	570,97	0
24	2	1848,22	0
35	2	2482,44	0
30	1	1718,49	0
34	2	2884,57	0
24	2	2282,54	0
30	2	2988,82	0
37	1	2397,42	0
23	2	2618,75	0
36	3	903,7	1
25	2	2056,36	0
27	3	1147,8	0
30	3	1127,51	1
23	2	2274,61	0
47	2	1120,97	1
35	2	2227,76	0
23	2	1065,17	0
46	1	2356,56	0
25	1	821,59	0
43	2	2960,57	0
27	3	1551,19	0
38	1	1584,09	0
42	2	1038,43	1
43	2	2519,97	0
31	2	2939,77	0
37	3	2079,53	0
35	2	2692,19	0
25	2	727,43	1
40	2	1731,76	0
28	2	2600,41	0
32	3	882,44	0
34	3	1131,49	1
31	1	993,21	1
32	2	2954,2	0
22	2	1928,93	0
39	2	2758,24	1
40	2	1882,87	1
45	2	2468,97	0
44	2	2988,52	0
27	1	2545,56	0
39	2	1746,46	0
30	2	1657,76	0
23	3	1106,43	1
42	1	1730,41	0
36	1	2862,51	0
28	3	880,89	1
30	3	2435,65	0
45	3	609,08	1
24	1	1513,33	0
37	3	537,69	0
32	2	2650,62	0
25	1	1010,54	0
30	2	2120,03	0
34	3	2253,45	0
36	1	1797,7	1
26	2	500,34	1
37	3	996,67	0
32	3	1390,78	0
43	2	928	1
26	1	2022,8	0
30	2	1417,36	0
47	2	734,58	1
40	1	686,74	1
43	3	1411,86	1
41	2	1902,89	0
35	3	801,88	0
47	1	2557,13	0
26	3	1881,15	0
38	2	580,62	1
28	3	2269,23	0
41	3	1102,26	1
38	2	1989,85	0
36	2	2318,58	0
30	2	1720,58	0
32	2	2986,23	0
41	2	614,22	1
28	2	1368,82	1
32	2	2710,42	0
37	3	1384,37	0
40	2	625,07	1
40	1	2334,92	0
22	1	2109,52	0
46	2	1091,03	1
25	2	1873,75	0
35	2	1615,04	0
44	1	2224,91	0
36	1	756,49	1
45	2	2705,71	0
31	2	1501,11	0
37	1	783,25	1