FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_univariatedataseries.wasp
Title produced by softwareUnivariate Data Series
Date of computationSun, 23 Nov 2008 14:53:33 -0700
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/Nov/23/t1227477278rq1w6gc9xoc51om.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 08:04:27 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=25346, Retrieved Sun, 19 May 2024 08:04:27 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact183

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Univariate Data Series] [Werkloosheid BELGIE] [2008-10-19 10:57:42] [46c5a5fbda57fdfa1d4ef48658f82a0c]
-   PD  [Univariate Data Series] [Task 6, Q3, 1] [2008-11-21 11:06:34] [70cb582895831af4be81fec73c607e93]
F   PD    [Univariate Data Series] [Task 6, Q3, 1] [2008-11-21 11:17:50] [70cb582895831af4be81fec73c607e93]
F   PD        [Univariate Data Series] [Taak 6, Q3, 1] [2008-11-23 21:53:33] [dbfa7caa6871c163dec68ca05d48bb00] [Current]
- RMPD          [Multiple Regression] [Verbetering evely...] [2008-11-28 08:35:08] [077ffec662d24c06be4c491541a44245]
-   P             [Multiple Regression] [verbetering evely...] [2008-11-28 09:04:44] [077ffec662d24c06be4c491541a44245]
-   P               [Multiple Regression] [verbetering evely...] [2008-11-28 09:16:12] [077ffec662d24c06be4c491541a44245]
Feedback Forum
2008-11-28 09:30:29 [Glenn De Maeyer] [reply] 
De student maakte gebruike van de verkeerde software voor de berekening. Ze diende gebruike te maken van de multpiple linear regression calculator.

We dienen te werken in drie stappen

1e stap: zonder lineaire trend en monthly dummies
2e stap: zonder lineaire trend en met monthly dummies
3e stap: met lineaire trend en met monthly dummies.

1e stap:
(Link: http://www.freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/Nov/28/t1227861562shaoc2xxidf3o99.htm)

We werken hier met een dummy-variabele. Deze dummy variabele toont het effect van een zeer sterke stijging van de ontwikkeling betreffende de prijzen in België vanaf data 59 (september 2008) (vb door een stijging van de prijzen van grondstoffen). Deze kan 0 zijn, dit wil zeggen wanneer de prijzen nog niet gestegen waren, wanneer er nog geen effect was. Wanneer D=1 (vanaf september 2008) is er sprake van een stijging van de prijzen.

Als D=1, d.w.z. vanaf vanaf het moment dat de prijzen stijgen, ziet men een stijgende invloed op de ontwikkeling van de prijzen in België, nl. 23.583908045977. (De student schreef nergens wat de getallen uitdrukken, ik veronderstel een indexcijfer)
Dit wordt aangeduid met de formule Y[t] = + 50.4827586206896 + 23.583908045977d[t] + e[t]. Indien D=0 zitten we met een index van 50. En vanaf het moment dat D= 1 moeten we een stijging van 23.58 in acht nemen.

In de tabel Multiple Linear Regression - Ordinary Least Squares zien we ook nog S.D.. Dit is de standard deviation. Deze toont ons de verandering van de index die we verwachten fout te zitten. Zo gaan we er vanuit dat door de stijging van de grondstofprijzen de index stijgt met 23.583908045977, maar de S.D. is hier 1.508464, we kunnen er dus 1.508464 naast zitten.
We zien ook nog T-stat. Dit bekomen we door (de geschatte parameter (50.4827586206896) - H0 (nulhypothese = 0) te delen door de standaardfout (vb 0.683784). Als we deze deling uitvoeren bekomen we 73.8285.

We zien ook dat de p-value hier 0 is. We hebben dus zeer weinig kans dat we ons vergissen bij het verwerpen van de nulhypothese. We gaan ze dus verwerpen.

Als we nu even kijken naar de residual density plot dan zien we dat er een schuine verdeling is. We zondigen dus tegen 1 v/d assumpties. We moeten er dus proberen voor te zorgen dat er een meer symmetrische verdeling tot stand komt.
Hetzelfde kunnen we concluderen bij het QQ-plot.

2e stap:
LINK: http://www.freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/Nov/28/t12278631855sym0q4agowwv53.htm)

We krijgen nu dezelfde tabellen als bij de vorige stap, maar merken op dat door toevoegen van monthly dummies de parameters zijn gewijzigd. Ook de foutenmarge (residual standard deviation) is groter geworden.
In de tabel ordinary least squares zien we nu M1 tot M11. M1 staat voor de maand januari, M2 voor de maand februari, M3 voor de maand maart, enz. December telt hier niet mee. Deze wordt beschouwd als referentie maand.
Als we nu bijvoorbeeld kijken naar -0.694045174537988M2[t] (zie tabel Multiple Linear Regression - Estimated Regression Equation) dan toont dit ons het maandelijkse effect (van februari), de invloed van de stijging van de grondstoffen t.o.v. de referentie maand december. In dit verkregen model zijn er zowel positieve als negatieve parameters. Als we nu kijken naar de parameters dan merken we op dat de aand augustus (M=8) de maand is met de grootste stijging van de index. (1.80595482546201)
We merken trouwens ook op dat bij de meeste maanden de p-value zeer hoog is.

Als we nu opnieuw kijken naar het density plot dan zien we dat er niet veel verandert is tegenover de eerste stap.

3e stap:
LINK: http://www.freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/Nov/28/t1227864094ys9u1fvepfxr8v8.htm)

We hebben nu een variabele extra gekregen, de variabele t (= 0.223461823346127). Dit is de langetermijntrend. Hij is positief (stijgende trend), wat wil zeggen dat er op lange termijn een steeds grotere stijging is. Elke maand dat je verder gaat, stijgt de index met 0.223461823346127

We kunnen hier wel opmerken dat de trend deterministisch is. Het is een trend die nooit ophoudt. Dit is uiteraard niet realistisch.

In dit model is de residual standard verkleind.
Het residual density plot ziet wel slechter uit. De verdeling is meer scheef.

Ook hier valt op dat de p-values bij zo goed als alle maanden zeer hoog is. We kunnen dus besluiten dat dit geen goed model is om de invloed van de stijging van de prijzen van grondstoffen op de ontwikkeling van de prijzen in België te meten.
2008-11-30 15:17:53 [Evelyn Ongena] [reply] 
:
De studente heeft deze vraag niet correct opgelost maar wel een poging gedaan. Het was gewoon de bedoeling de eigen tijdreeks te reproduceren in de tabellen van opdracht 2. De student zou, met het onder de loep houden van de resultaten van opdracht 2, deze vraag wel juist beantwoord hebben. Bovendien heeft de student een verklaring gegeven betreffende een daling in de tabel.

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
46
48
48
48
45
44
45
45
45
42
43
50
46
46
45
49
46
45
49
47
45
48
51
48
49
51
54
52
52
53
51
55
53
51
52
54
58
57
52
50
53
50
50
51
53
49
54
57
58
56
60
55
54
52
55
56
54
53
59
62
63
64
75
77
79
77
82
83
81
78
79
79
73

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time1 seconds
R Server'George Udny Yule' @ 72.249.76.132

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 1 seconds \tabularnewline
R Server & 'George Udny Yule' @ 72.249.76.132 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=25346&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]1 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'George Udny Yule' @ 72.249.76.132[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=25346&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=25346&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time1 seconds
R Server'George Udny Yule' @ 72.249.76.132






Univariate Dataseries
Name of dataseriesOntwikkeling prijzen in België
Sourcehttp://www.nbb.be/belgostat/PublicatieSelectieLinker?LinkID=117000047|910000082&Lang=N
DescriptionPeriode 2003-10 - 2008-09
Number of observations73

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Univariate Dataseries \tabularnewline
Name of dataseries & Ontwikkeling prijzen in België \tabularnewline
Source & http://www.nbb.be/belgostat/PublicatieSelectieLinker?LinkID=117000047|910000082&Lang=N \tabularnewline
Description & Periode 2003-10 - 2008-09 \tabularnewline
Number of observations & 73 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=25346&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Univariate Dataseries[/C][/ROW]
[ROW][C]Name of dataseries[/C][C]Ontwikkeling prijzen in België[/C][/ROW]
[ROW][C]Source[/C][C]http://www.nbb.be/belgostat/PublicatieSelectieLinker?LinkID=117000047|910000082&Lang=N[/C][/ROW]
[ROW][C]Description[/C][C]Periode 2003-10 - 2008-09[/C][/ROW]
[ROW][C]Number of observations[/C][C]73[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=25346&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=25346&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Univariate Dataseries
Name of dataseriesOntwikkeling prijzen in België
Sourcehttp://www.nbb.be/belgostat/PublicatieSelectieLinker?LinkID=117000047|910000082&Lang=N
DescriptionPeriode 2003-10 - 2008-09
Number of observations73


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
par1 = Ontwikkeling prijzen in België ; par2 = http://www.nbb.be/belgostat/PublicatieSelectieLinker?LinkID=117000047|910000082&Lang=N ; par3 = Periode 2003-10 - 2008-09 ;
Parameters (R input):
par1 = Ontwikkeling prijzen in België ; par2 = http://www.nbb.be/belgostat/PublicatieSelectieLinker?LinkID=117000047|910000082&Lang=N ; par3 = Periode 2003-10 - 2008-09 ;
R code (references can be found in the software module):
bitmap(file='test1.png')
plot(x,col=2,type='b',main=main,xlab=xlab,ylab=ylab)
dev.off()
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Univariate Dataseries',2,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Name of dataseries',header=TRUE)
a<-table.element(a,par1)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Source',header=TRUE)
a<-table.element(a,par2)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Description',header=TRUE)
a<-table.element(a,par3)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Number of observations',header=TRUE)
a<-table.element(a,length(x))
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')