All Rights Reserved by Krzysztof Wasilewski & Konrad Smyk �
Robię dla arkusza 1 od Piłatowskiej:
1) Plik/Otwórz dane/Import/Excel& - wgrywamy plik ps_2009.xls
2) Klikamy arkusz 1 od kolumny 1 od 1 wiersza  wyskakuje komunikat, że arkusz niekompletny czy jakoś tak
klikamy tak
3) Szereg czasowy/roczne/od 1969/zastosuj
4) Kliknąć w głównym menu programu zakładkę Próba/zakres próby
5) Ustalamy od 1969 do 2006  liczba obserwacji 38, bo o to proszą w poleceniu zadania.
6) W głównym menu programu klikamy na zakładkę Dodawanie zmiennych/time-zmienna czasowa t
7) W głównym menu programu klikamy na zakładkę Model/Klasyczna Metoda Najmniejszych Kwadratów&
8) W zmiennej zależnej ustawiamy Zysk  wynika z polecenia zadania, a w zmiennych objaśniających const i
time/OK
9) Wyskakuje okno, gdzie:
All Rights Reserved by Krzysztof Wasilewski & Konrad Smyk �
Model 1: Estymacja KMNK, wykorzystane obserwacje 1969-2006 (N = 38)
Zmienna zależna: zysk
współczynnik błąd standardowy t-Studenta wartość p
---------------------------------------------------------------
const 37,7904 3,90591 9,675 1,49e-011 ***
time 0,634053 0,174590 3,632 0,0009 ***
Średn.aryt.zm.zależnej 50,15447 Odch.stand.zm.zależnej 13,60778
Suma kwadratów reszt 5014,311 Błąd standardowy reszt 11,80197
Wsp. determ. R-kwadrat 0,268129 Skorygowany R-kwadrat 0,247799
F(1, 36) 13,18897 Wartość p dla testu F 0,000870
Logarytm wiarygodności -146,6865 Kryt. inform. Akaike'a 297,3730
Kryt. bayes. Schwarza 300,6482 Kryt. Hannana-Quinna 298,5383
Autokorel.reszt - rho1 0,507013 Stat. Durbina-Watsona 0,986002
10) Odczytujemy wartość p dla time  w tym przypadku wynosi 0,0009 co jest mniejsze od przyjętej umownie
granicy 0,05, więc musimy dodać t2
11) W głównym oknie programu klikamy na time, żeby się podświetlił na niebiesko
12) W głównym menu programu klikamy na dodawanie zmiennych/kwadraty dla wybranych zmiennych
13) Znowu tworzymy model tzn. w głównym oknie programu klikamy zakładkę Model/Klasyczna Metoda
Najmniejszych Kwadratów
14) W nowym oknie dodajemy jako zmienna zależna zysk, a jako zmienne objaśniające const, time i sq time/OK
15) Wyskakuje okno, w którym wartość tym razem sq_time musi być na poziomie 0,05, w tym wypadku wynosi
ona 0,0216, więc jest mniejsza od 0,05, więc musimy stworzyć time do potęgi 3. Time robi się tak długo aż p
nie będzie większe od 0,05
Wyskoczyło nam okno:
Model 2: Estymacja KMNK, wykorzystane obserwacje 1969-2006 (N = 38)
Zmienna zależna: zysk
współczynnik błąd standardowy t-Studenta wartość p
---------------------------------------------------------------
const 48,2560 5,69350 8,476 5,32e-010 ***
time -0,935776 0,673233 -1,390 0,1733
sq_time 0,0402520 0,0167421 2,404 0,0216 **
Średn.aryt.zm.zależnej 50,15447 Odch.stand.zm.zależnej 13,60778
Suma kwadratów reszt 4303,563 Błąd standardowy reszt 11,08869
Wsp. determ. R-kwadrat 0,371867 Skorygowany R-kwadrat 0,335974
All Rights Reserved by Krzysztof Wasilewski & Konrad Smyk �
F(2, 35) 10,36034 Wartość p dla testu F 0,000292
Logarytm wiarygodności -143,7823 Kryt. inform. Akaike'a 293,5646
Kryt. bayes. Schwarza 298,4774 Kryt. Hannana-Quinna 295,3125
Autokorel.reszt - rho1 0,415242 Stat. Durbina-Watsona 1,151719
16) W głównym menu programu klikamy Dodawanie zmiennych/Definiowanie nowej zmiennej
17) W oknie które wyskoczy wpisujemy : time3=time^3
18) Tworzymy kolejny model: w głównym oknie programu klikamy zakładkę Model/Klasyczna Metoda
Najmniejszych Kwadratów
19) W nowym oknie dodajemy jako zmienna zależna zysk, a jako zmienne objaśniające const, time, sq time i
time3/OK
20) Wyskakuje okno, w którym wartość tym razem time3 musi być na poziomie co najmniej 0,05, w tym
wypadku wynosi ona 0,0223, więc jest mniejsza od 0,05, więc musimy stworzyć time do potęgi 4. Time robi
się tak długo aż p nie będzie większe od 0,05
Wyskoczyło nam okno:
Model 3: Estymacja KMNK, wykorzystane obserwacje 1969-2006 (N = 38)
Zmienna zależna: zysk
współczynnik błąd standardowy t-Studenta wartość p
---------------------------------------------------------------
const 35,7317 7,47878 4,778 3,33e-05 ***
time 2,68484 1,63923 1,638 0,1107
sq_time -0,188851 0,0969916 -1,947 0,0598 *
time3 0,00391630 0,00163607 2,394 0,0223 **
Średn.aryt.zm.zależnej 50,15447 Odch.stand.zm.zależnej 13,60778
Suma kwadratów reszt 3682,898 Błąd standardowy reszt 10,40771
Wsp. determ. R-kwadrat 0,462457 Skorygowany R-kwadrat 0,415027
F(3, 34) 9,750254 Wartość p dla testu F 0,000087
Logarytm wiarygodności -140,8232 Kryt. inform. Akaike'a 289,6464
Kryt. bayes. Schwarza 296,1967 Kryt. Hannana-Quinna 291,9769
Autokorel.reszt - rho1 0,313135 Stat. Durbina-Watsona 1,355013
Wyłączając stałą, największa wartość p jest dla zmiennej 4 (time)
21) W głównym menu programu klikamy Dodawanie zmiennych/Definiowanie nowej zmiennej
22) W oknie które wyskoczy wpisujemy : time4=time^4
23) Tworzymy kolejny model: w głównym oknie programu klikamy zakładkę Model/Klasyczna Metoda
Najmniejszych Kwadratów
24) W nowym oknie dodajemy jako zmienna zależna zysk, a jako zmienne objaśniające const, time, sq time
,time3 i time4/OK
25) Wyskakuje okno, w którym wartość tym razem time4 musi być na poziomie co najmniej 0,05, w tym
wypadku wynosi ona 0,2573, więc jest większa od 0,05. Cel osiągnięty J�
Wyskoczyło nam okno:
All Rights Reserved by Krzysztof Wasilewski & Konrad Smyk �
Model 4: Estymacja KMNK, wykorzystane obserwacje 1969-2006 (N = 38)
Zmienna zależna: zysk
współczynnik błąd standardowy t-Studenta wartość p
---------------------------------------------------------------
const 28,1667 9,92261 2,839 0,0077 ***
time 6,15980 3,42746 1,797 0,0815 *
sq_time -0,577784 0,350913 -1,647 0,1091
time3 0,0192922 0,0134367 1,436 0,1605
time4 -0,000197128 0,000170997 -1,153 0,2573
Średn.aryt.zm.zależnej 50,15447 Odch.stand.zm.zależnej 13,60778
Suma kwadratów reszt 3540,321 Błąd standardowy reszt 10,35772
Wsp. determ. R-kwadrat 0,483267 Skorygowany R-kwadrat 0,420633
F(4, 33) 7,715694 Wartość p dla testu F 0,000167
Logarytm wiarygodności -140,0730 Kryt. inform. Akaike'a 290,1460
Kryt. bayes. Schwarza 298,3339 Kryt. Hannana-Quinna 293,0592
Autokorel.reszt - rho1 0,294297 Stat. Durbina-Watsona 1,394661
Wyłączając stałą, największa wartość p jest dla zmiennej 7 (time4)
Koniec etapu pierwszego wygląda tak:
26) Z modelu 1 bierzemy wartość błąd standardowy reszt ( po prawej stronie)
27) Podnosimy ją na windowsowskim kalkulatorze do 2 (kwadratu)  najlepiej zmienić wygląd kalkulatora na
naukowy
28) Następnie podnosimy też błąd standardowy reszt modelu2 do kwadratu
29) Dzielimy błąd standardowy reszt2 z pierwszego modelu przez błąd standardowy reszt2 z drugiego modelu
30) Wynik jest następujący : 1,1327877086484624218343886401974
31) W głównym menu programu klikamy na zakładkę Narzędzia/Tablice statystyczne/F
32) Wpisujemy:
All Rights Reserved by Krzysztof Wasilewski & Konrad Smyk �
33) Wpisujemy tak, ponieważ n-k-1 = 36, bo 38-1-1=36, następnie klikamy OK
34) Wyskakuje okno, w którym :
F(36, 35)
prawostronne prawdopodobieństwo = 0,05
prawdopodobieństwo dopełnienia = 0,95
Krytyczna wart. = 1,7523
35)