l.p. |
x |
y |
1/x |
1/y |
|
|
|
|
1 |
2,1 |
14 |
0,48 |
0,0714 |
|
|
|
2 |
3,25 |
15,2 |
0,31 |
0,0658 |
|
|
|
3 |
4,25 |
15,7 |
0,24 |
0,0637 |
|
|
|
4 |
5,55 |
16,1 |
0,18 |
0,0621 |
|
|
|
5 |
7,05 |
16,7 |
0,14 |
0,0599 |
|
|
|
6 |
8,36 |
17,2 |
0,12 |
0,0581 |
|
|
|
7 |
9,95 |
17,7 |
0,1 |
0,0565 |
|
|
|
8 |
12,1 |
17,8 |
0,08 |
0,0562 |
|
|
|
9 |
13,9 |
18,2 |
0,07 |
0,0549 |
|
|
|
10 |
21,5 |
18,3 |
0,05 |
0,0546 |
|
|
|
|
|
|
|
0,06032 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
PODSUMOWANIE - WYJŚCIE |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
układ punktów sugeruje model pierwszego rodzaju |
|
|
|
|
|
|
Statystyki regresji |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Wielokrotność R |
0,9848 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
y^*=0,0532+0,0400x* |
|
|
R kwadrat |
97% |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
b0*=0,0532 |
|
|
Dopasowany R kwadrat |
0,966000272719015 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1/a |
0,0532 |
|
Błąd standardowy |
0,0010 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
a |
18,7970 |
|
Obserwacje |
10 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
b/a |
0,0405 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
b |
0,7613 |
|
ANALIZA WARIANCJI |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
df |
SS |
MS |
F |
Istotność F |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Regresja |
1 |
0,000258112238743 |
0,000258112238743 |
256,708005614897 |
2,30923680771485E-07 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Resztkowy |
8 |
8,04376125706479E-06 |
1,0054701571331E-06 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Razem |
9 |
0,000266156 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Współczynniki |
Błąd standardowy |
t Stat |
Wartość-p |
Dolne 95% |
Górne 95% |
Dolne 95,0% |
Górne 95,0% |
|
|
|
|
|
|
|
b0 |
0,0532 |
0,0005 |
97,8133 |
0,0000 |
0,0520 |
0,0545 |
0,0520 |
0,0545 |
|
|
|
|
|
|
|
b1 |
0,04004 |
0,0025 |
16,0221 |
0,0000 |
0,0343 |
0,0458 |
0,0343 |
0,0458 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
weryfikacja merytoryczna |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
a>0 |
znak parametru jest poprawny, ponieważ oczekujemy, ze poziom wydatkow na pieczywo jest dodatni |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
wraz ze wzrostem dochodów wydatki na pieczywo rosna coraz wolniej dazac do osiagniecia poziomu stabilizacji wynoszacego 18,7983 zl na osobe na miesiac |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
weryfikacja statystyczna |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
analiza wariancji |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
hipoteza H0 |
model niesistotny statystycznie |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
H1 |
model istotny statystycznie |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Se |
0,0010 |
przecietna różnica między rzeczywistą wartoscia wydatków a teoretyczna wyznaczona w oparciu o model wynosi 0,001 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Ve |
1,66% |
1,66 %<20 % |
|
model jest dobrze dopasowany do danych empirycznych |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
R^2 |
97% |
Model ekonometryczny w bardzo duzym stopniu wyjasnia calkowita zmiennosc sprzedazy. Tylko 3 % calkowitej zmiennosci wydatków nie zostalo objasnione przez model |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
D(b0*) |
0,0005 |
Parametry modelu zostały oszacowane |
|
|
ne z dobra prezyzja , ponieważ ich bledy srednie sa mniejsze niż polowy bezwzglednychn wartosci parametrów |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
D(b1*) |
0,0025 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
t0 |
97,8132559086694 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
t1 |
16,022109898977 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
t krytyczne |
2,3060 |
t1>t krytyczne model ekonometryczny można zaakceptowac i może on sluzyc do opisdu zjawiska i do prognozowania |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
e) |
y^ |
1,0589 |
x=17 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|