Referat Econometrie

1. Folosind tehnica verificării ipotezelor statistice, stabiliţi dacă există vreo diferenţă semnificativă între preţul caselor din zona Cotroceni şi cel al caselor din zona Foişorul de Foc.

Pentru a stabili dacă între preţul caselor din zona Cotroceni şi preţul caselor din zona Foişorul de Foc există o diferenţă semnificativă, am aplicat testul privind diferenţa a două medii pentru eşantioane de volum mare,cu dispersii necunoscute,presupuse egale, t-Test for Two-Sample Assuming Equal Variances.

Ipotezele folosite au fost :

unde este estimatorul diferenţei dintre şi , mediile eşantioanelor, preţurile caselor din zona Cotroceni, respectiv preţurile caselor din zona Foişorul de Foc.

Regula de decizie a acestui test este:

În urma aplicării testului t, am obţinut am obţinut variabila t = 5,6749. Cum = 2, rezultă :

t = 5,6749> = 2 => resping ipoteza nulă , deci există o diferenţă semnificativă între preţul caselor din zonele Cotroceni şi Foişorul de Foc.

t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances

cotroceni foisor de foc

Mean 389.8493 252.7233333

Variance 14493.29 3022.740471

Observations 30 30

Pooled Variance 8758.018

Hypothesized Mean Difference 0

df 58

t Stat 5.674956

P(T<=t) one-tail 2.33E-07

t Critical one-tail 1.671553

P(T<=t) two-tail 4.65E-07

t Critical two-tail 2.001717

2. Folosind metodologia ANOVA, stabiliţi dacă zona este un factor semnificativ de influenţă al preţului de vînzare.

Pentru a decide dacă zona este un factor semnificativ de influenţă al preţului de vânzare, am aplicat modelul de analiză dispersională unifactorială ANOVA: Single Factor.

Am folosit următoarele ipoteze :

unde sunt estimatorii mediilor preţurilor de vânzare a caselor din cele 3 zone.

Regula de decizie pentru ANOVA este:

În urma aplicării modelului ANOVA, am obţinut variabila F=56. De asemenea, =3,101, rezultă:

=> resping ipoteza nulă , deci mediile preţurilor celor 3 zone diferă semnificativ. Zona este deci un factor semnificativ de influenţă a preţului de vânzare a caselor.

Anova: Single Factor

SUMMARY

Groups Count Sum Average Variance

cotroceni 30 11695.48 389.8493 14493.29

p vict 30 17806.4 593.5467 29743.14

foisor 30 7581.7 252.7233 3022.74

ANOVA

Source of Variation SS df MS F P-value F crit

Between Groups 1764567 2 882283.4 56.00712 2.33E-16 3.101296

Within Groups 1370516 87 15753.06

Total 3135083 89

3. Alegeţi una dintre cele trei zone şi stabiliţi dacă suprafaţa casei, suprafaţa terenului, precum şi numărul de camere influenţează semnificativ preţul de vânzare, construind pentru fiecare caz în parte câte un model de regresie liniară simplă.

Am ales zona Piaţa Victoriei pentru a observa dacă suprafaţa casei, suprafaţa terenului, precum şi numărul de camere influenţează semnificativ preţul de vânzare.

Forma generală a unui model de regresie liniară este următoarea:

Yi=b0 + b1*xi + εi

Unde: Yi, xi reprezintă valorile numerice ale variabilelor efect şi. respectiv, cauză înregistrate la nivelul unităţii statistice „i”, iar b0 şi b1 reprezintă parametrii ecuaţiei de regresie.

În cazul nostru, variabila efect este reprezentată de preţ, iar variabilele cauzale sunt suprafaţa casei, suprafaţa terenului şi numărul de camere, modelul general fiind următorul:

Pi = b0 + b1*Suprcasa + b2*Suprteren + b3*Nrcamere + εi

În continuare, vom arăta cât de mult influenţează fiecare dintre cele trei variabile preţul caselor din zona Cotroceni.

a) Suprafaţa casei

Pentru e determina dependenţa dintre preţ şi suprafaţa casei s-a realizat un grafic pentru determinarea tipului de legătură (corelogramă):

Se observă că punctele reprezentate sunt grupată în jurul diagonalei principale, fapt ce indică existenţa unei dependenţe liniare, directe între cele două variabile. Astfel, se poate spune că suprafaţa casei influenţează semnificativ şi în aceeaşi direcţie preţul de vânzare al caselor din zona Piaţa Victoriei.

SUMMARY OUTPUT