Ermitteln Sie nun ein 99 Prozent Konfidenzintervall für die Residualvarianz σ2e und geben Sie den Schätzwert der Untergrenze des gesuchten Konfidenzintervalls an.
alpha <- 0.01
residualvarianz: residuals standard error ^2
KI bei Regression für o2e
df - aus outpu lesen
residual standard error
Bestimmen Sie ferner einen erwartungstreuen Schätzwert für die Residualvarianz σ2.
Wie berechnen?
residual standard error ^2
Führen Sie nun eine zusätzliche Einfachregression durch und untersuchen Sie den Zusammenhang zwischen der Variablen Bruttojahresgehalt und der Variablen Geschlecht (vgl. hierzu den angefügten Datensatz .RData). Testen Sie die Nullhypothese H0:β≤β0= -16299.6862 und geben Sie den resultierenden Wert der Prüfgröße an
Reg_mod erstellen
H0:β≤β0 - weißt auf Hypothesenprüfung für beta
-16299.6862 = beta 0
b mit summary ausrechnen, str.errorb ablesen aus reg mod
in Formel einsetzen
Angenommen Ihr geschätztes Regressionsmodell in Aufgabenteil e) besäße Gültigkeit: Wie hoch müsste das Bruttojahresgehalt eines Mitarbeiters ausfallen, wenn es sich bei diesem Mitarbeiter um einen Mann handelt?
als X dann 0 oder 1 einsetzen
Im R-Output wurde der Schätzwert für den Standardfehler der Residuen nicht ausgewiesen. Sie kennen jedoch das Ergebnis der Schätzung eines 95 Prozent Konfidenzintervalls für die Residualvarianz σ2e: [32443.6019, 60770.4242]. Bestimmen Sie auf Grundlage dessen einen Schätzwert für die Varianz der Residuen.
Fomel für o2e umstellen nach se2.
KIUG, KI_OG ablesen, alpha <- 0.05
-easy umgestellt
Hypothesentests:
Die H0 wird verworfen, wennn der P-Wert…
kleiner als das zuvor gewählte signifikanzniveau ist
Die aus der Stichprobenerhebung resultierenden Umsatzangaben zufällig ausgewählter Verkaufsläden in den USA und in Deutschland gehen aus der beigefügten .RData-Datei hervor. Ermitteln Sie auf Grundlage dieser Angaben einen Schätzwert für die Varianz des geschätzten durchschnittlichen Umsatzes in den USA. Verwenden Sie hierbei das Modell ohne Zurücklegen.
gegeben:
nUSA <- (Stichprobe)
NUSA <- (gsamten Süßigkeitenläden)
var <- var(RData$UmsatzUSA) (aus Datensatz entnehmen
Sie vermuten, dass die Differenz zwischen dem durchschnittlichen Umsatz in Deutschland um 1855.29 höher ist als der durchschnittliche Umsatz in den USA. Überprüfen Sie Ihre Vermutung in einem Hypothesentest bei einem Signifikanzniveau von α= 0.01. Geben Sie den resultierenden absoluten Wert der Prüfgröße an.
-es handelt sich hier um genau einen wert höher- daher alternative =”two.sided” setzen
mean <- gegebene Wert
in t.test einfügen
Zuletzt geändertvor 10 Monaten