Zad1. Dany jest model:
. Dane:

Y	5	7	8	8	9	10
Y*	5,5	6,5	7	9	8,5	9,5

1. Oblicz odchylenie resztowe. Współczynnik zmienności przypadkowej.

2. Oblicz w jakim stopniu zmienna y jest wyjaśniania przez oszacowany model.

3. Zbadaj istotność modelu.

4. Zbadaj autokorelację. Oblicz współczynnik autokorelacji rzędu pierwszego. Zbadaj jednorodność wariancji.

5. Jak wyglądałaby macierz
   w przypadku niejednorodnej wariancji a jak w przypadku autokorelacji?

Zad2. Badając jednorodność wariancji modelu liniowego podzielono próbę na dwie podpróby i uzyskano dwa modele:

Y	2	3	4	5	4	6	5	7	9	11	11
X	3	3	4	4	5	5	7	7	8	9	12

Oszacowane modele.

Zbadaj jednorodność wariancji testem Goldfelda-Quandta.

Zad 3.Zbadaj istotność poszczególnych parametrów modelu
(α=0,1). Zbuduj przedziały ufności parametrów modelu(α=0,05). Dane: n=12,
,
,

Zad4. Oszacowano dwa modele zmiennej Y, oba na podstawie trzech zmiennych objaśniających. Dla modelu „A” oraz „B” otrzymano ciągi reszt:

Y	8	8	9	11	12	10	12
Reszty modelu „A”	3	3	2	-4	-2	3	-4
Reszty modelu „B”	3	2	4	-3	-4	-2	2

Który model jest lepszy? Który jest istotny statystycznie?

Zad5. Oszacuj model potęgowy y=a₁x⁴+a_o. Dane: Y: 10, 12, 18, 35; X: 1, 2, 2, 3.

Zad1. Dany jest model:
. Dane:

Y	5	7	8	8	9	10
Y*	5,5	6,5	7	9	8,5	9,5

1. Oblicz odchylenie resztowe. Współczynnik zmienności przypadkowej.

2. Oblicz w jakim stopniu zmienna y jest wyjaśniania przez oszacowany model.

3. Zbadaj istotność modelu.

4. Zbadaj autokorelację. Oblicz współczynnik autokorelacji rzędu pierwszego. Zbadaj jednorodność wariancji.

6. Jak wyglądałaby macierz
   w przypadku niejednorodnej wariancji a jak w przypadku autokorelacji?

Zad2. Badając jednorodność wariancji modelu liniowego podzielono próbę na dwie podpróby i uzyskano dwa modele:

Y	2	3	4	5	4	6	5	7	9	11	11
X	3	3	4	4	5	5	7	7	8	9	12

Oszacowane modele.

Zbadaj jednorodność wariancji testem Goldfelda-Quandta.

Zad 3.Zbadaj istotność poszczególnych parametrów modelu
(α=0,1). Zbuduj przedziały ufności parametrów modelu(α=0,05). Dane: n=12,
,
,

Zad4. Oszacowano dwa modele zmiennej Y, oba na podstawie trzech zmiennych objaśniających. Dla modelu „A” oraz „B” otrzymano ciągi reszt:

Y	8	8	9	11	12	10	12
Reszty modelu „A”	3	3	2	-4	-2	3	-4
Reszty modelu „B”	3	2	4	-3	-4	-2	2

Który model jest lepszy? Który jest istotny statystycznie?

Zad5. Oszacuj model potęgowy y=a₁x⁴+a_o. Dane: Y: 10, 12, 18, 35; X: 1, 2, 2, 3.

Lista4

---