-
Otrais praktiskais darbs ekonometrijā
"Nedzīvojamās ēkas ir būves, kuras pamatā netiek izmantotas vai nav paredzētas dzīvošanai. Šī tēma ir aktuāla, jo pēc šiem datiem ir iespējams novērot cik lielu naudas summa tiek iztērēta administratīvo ēku remontam uz kopējo, nedzīvojamo ēku skaita. Cilvēkiem mūsdienās ir liela interese, kā tiek izlietoti līdzekļi valsts iestāžu uzturēšanai un cik lielā mērā.
Lai veiktu šo analīzi izvēlējos datus no centrālās statistikas pārvaldes, kuri atspoguļo izlietotos līdzekļus nedzīvojamajām ēkām un cik lielu daļu no šiem līdzekļiem sastāda administratīvās ēkas. Jautājums ir cik lielā mērā izmainās izmaksas administratīvajām ēkām, ja pieaug vai samazinās kopējās izmaksas. Lai veiktu analīzi, izvēlējos datus pa ceturkšņiem no 2008. gada līdz 2014. gadam. Šiem datiem ir cieša korelācija"
…
2praktiskais darbs ekonometrijā SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,596 R Square 0,356 Adjusted R Square 0,324 Standard Error 3,120 Observations 44 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 2 220,3782 110,1891 11,3204 0,0001 Residual 41 399,0819 9,7337 Total 43 619,4601 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0% Intercept 0,301 1,793 0,168 0,868 -3,321 3,923 -3,321 3,923 X Variable 1 0,301 0,071 4,254 0,000 0,158 0,444 0,158 0,444 X Variable 2 0,279 0,152 1,838 0,073 -0,028 0,586 -0,028 0,586 "1. Regresijas novērtēšana Korelācijas koeficients ir 0.596, kas liecina par vidēji ciešam pozitīvam korelatīvām saitēm starp X1,X2 un Y.Regresijas novērtēšanas rezultāti liecina par to, ka dotais modelis kopumā ir statistiski nozīmīgs, jo p-vērtība mazāka par alfu. Abi koeficienti arī ir statistiski nozīmīgi. Determinācijas koeficienta vērtība rāda, ka dotais modelis izskaidro ≈ 36% no kopējās Y variācijas."
