W pewnej brygadzie wydajność pracy w zależności od stażu pracy kształtowała się następująco:
Praco |
Staż pracy w latach (x) |
Wydajność szt/h (y) |
|
|
Ut |
Ut2 |
1 |
6 |
23 |
36 |
138 |
-0,12 |
0,0144 |
2 |
5 |
21 |
25 |
105 |
-0,71 |
0,5041 |
3 |
2 |
18 |
4 |
36 |
0,52 |
0,2704 |
4 |
5 |
24 |
25 |
120 |
2,29 |
5,2441 |
5 |
6 |
22 |
36 |
132 |
-1,12 |
1,2544 |
6 |
4 |
20 |
16 |
80 |
-0,3 |
0,09 |
7 |
3 |
18 |
9 |
54 |
-0,89 |
0,7921 |
8 |
4 |
21 |
16 |
84 |
0,7 |
0,49 |
9 |
2 |
17 |
4 |
34 |
-0,48 |
0,2304 |
|
37 |
184 |
171 |
783 |
-0,11 |
8,8899 |
X - zmienna objaśniająca;
Y - zmienna endogeniczna.
Ponieważ empiryczny wykres rozrzutu można obrysować elipsą zależność między nimi jest liniowa i odpowiedni model będzie miał postać:
Wartość teoretyczną:
Macierz :
macierz:
Obliczm det
Macierz minora:
Nasz model ma postać:
Wyznaczam reszty:
Wyznaczam wariancję resztową:
Wyznaczam macierz wariancji i kowariancji estymatorów parametrów strukturalnych:
Oszacowany model ma postać:
(0,26) (1,13)
Odp: jeżeli staż pracy jest większy o 1 rok to wydajność produkcji wzrośnie o 1,41 szt. Na godzinę. Wydajność produkcji wyznaczona na podstawie modelu odchyla się od rzeczywistej wydajności o 1,13 szt/h.
Gdybyśmy wielokrotnie szacowali ten model na podstawie różnych prób, ale zawsze 9-elementowych to przy ocenie pierwszego parametru myliliśmyby się o 0,26 szt/h a przy ocenie drugiego o 1,13.