Corso di Analisi Statistica per le imprese

1. Corso diAnalisi Statistica per le imprese Esercitazione: Modello di regressione lineare semplice e multipla Prof. L. Neri a.a. 2012-2013 1

2. Verifica di ipotesi per i singoli parametri del modello – Test t Se si accetta H0, si conclude che, al variare di Xj, quando tutte le altre X rimangono immutate, il valore medio di Y rimane costante In altre parole, l’ipotesi nulla afferma che Xj non fornisce informazione utile per stimare Y al di là di quella fornita dalle altre variabili esplicative Il contributo (marginale) della singola variabile Xj (j=2,…,k) alla previsione di Y si può verificare attraverso il sistema di ipotesi: 2

3. Statistica test Statistica test Al livello di significatività α, si accetta H0 se il valore della statistica test calcolato sul campione cade nell’area di accettazione dell’ipotesi nulla, cioè se 3

4. Esempio – Vendite di gelato Risultati ottenuti su un campione di n=10 osservazioni Per ciascun coefficiente il valore della statistica test è sufficientemente elevato (in valore assoluto) da portare al rifiuto dell’ipotesi nulla (come si legge anche dai bassi valori del p-value) Ciascuna delle due var. X fornisce un’utile informazione aggiuntiva per spiegare le variazioni nei valori campionari della var. Y, oltre a quella fornita dall’altra var. esplicativa 4

5. Analisi della varianza - test F Se si accetta H0 vuol dire che nessuna variabile esplicativa Xj (j=2,…,k) ha un effetto significativo su Y Se si accetta H1, si conclude che c’è almeno una variabile esplicativa Xj da cui Y dipende significativamente Il test F è una procedura per sottoporre a verifica l’ipotesi che i parametri del modello siano congiuntamente uguali a zero 5

6. Analisi varianza e test F confronta con Generalizzando il risultato ottenuto nel modello di regressione lineare semplice, la statistica test per verificare questa ipotesi è data da: 6

7. Tabella ANOVA Regione di rifiuto sulla coda destra della distribuzione Se il valore empirico della statistica test F > Fk,n-k;α si rifiuta H0 al livello di significatività prescelto Fk,n-k;α 7

8. Test F ANOVA - OutputExcel Per verificare Al livello α=0,05 42,23 > 4,737 Si rifiuta H0 L’evidenza campionaria contraddice l’ipotesi nulla La quantità venduta di gelato dipende linearmente da almeno una delle due variabili esplicative (prezzo e temperatura) 8

9. Esercizio 1 Per un campione di clienti, il gestore di una pizzeria che effettua consegne a domicilio registra la distanza (in km) dalla pizzeria al cliente e il tempo (in minuti) necessario per consegnare la pizza. Si vuole studiare la dipendenza lineare del tempo (Y) dalla distanza (X). Sappiamo che: Dev(X)=7,45; Dev(Y)=SQT=26,18; n=12; R2=0,895 Stimare il coefficiente della variabile X Costruire l’intervallo di confidenza al 90% per il suddetto coefficiente e verificare la dipendenza lineare del tempo dalla distanza. Conoscendo che il tempo medio di consegna quando la distanza è pari a 2 km è di 3,4 minuti e che la distanza media percorsa è di 2,4 km, ricavare l’intervallo di confidenza al 95% per il tempo medio di consegna quando la distanza è pari a 2 km 9

10. (a) Per calcolare il coefficiente di regressione, ricaviamo prima il coefficiente di correlazione lineare ρXY a partire da R2 Un km di distanza in più fa aumentare il tempo medio di percorrenza di 1,77 minuti (b) Gli estremi dell’intervallo di confidenza sono dati da dove 10

11. Dalla relazione si ricava Allora Quindi l’intervallo ha per estremi cioè L’intervallo in questione non comprende il valore 0. In base a questa considerazione, è possibile concludere che l’ipotesi H0: β1=0 deve essere rifiutata a favore di H1: β1≠0 ad un livello α=0,10 c) Gli estremi dell’intervallo sono dati da: 11

12. dove L’intervallo è 12

13. Esercizio 2 Si stima un modello di regressione lineare semplice del tipo Y= β0+ β1X per indagare la dipendenza lineare delle vendite annuali (Y, in migliaia di euro) di una catena di n=14 negozi dalla superficie (X, in metri quadri) dei negozi stessi. La seguente tabella riporta i risultati della stima. (a) Stimare le vendite medie per i negozi con una superficie di 35 metri quadri (b) Al livello di significatività α=0,10 verificare l’ipotesi di assenza di dipendenza lineare delle vendite dalla superficie (c) Al livello di significatività α=0,05 verificare l’ipotesi che la retta di regressione passi per l’origine degli assi. 13

14. (a) Le vendite medie per X=35 sono date da: Questo indica che la media delle vendite annuali dei negozi di 35 mq è pari a 59414 € (b) Il valore della statistica test è Poiché 10,64>1,7823 si rifiuta H0: β1=0 e si accetta H1: β1≠0 (p-value=0,00). C’è evidenza di una relazione di dipendenza lineare delle vendite dalla superficie dei negozi t10;0,05 =1,7823 -t10;0,05=-1,7823 14

15. (c) Il valore della statistica test è Poiché -2,2281 < 1,83 < 2,2281 l’ipotesi H0: β0=0 contro l’alternativa bilaterale non può essere rifiutata (p-value=0,097). Accettare l’ipotesi nulla corrisponde a considerare che la relazione di dipendenza lineare nella popolazione è descritta da una retta che passa per l’origine. t10;0,025 =2,2281 -t10;0,025=-2,2281 15

16. Esercizio 3 Sulla base di n= 17 osservazioni campionarie si è stimato un modello di regressione lineare in cui il reddito familiare (Y) è espresso in funzione del numero di componenti (X). Completare la seguente tabella ANOVA: Al livello α=0,05 verificare la significatività della relazione di dipendenza lineare del reddito dal numero di componenti Ricavare R2. 16

17. La tavola ANOVA risultante è (a) Poiché 2,11 < 4,54 si accetta H0: β1=0 contro H1: β1≠0 (p-value=0,167). La relazione di dipendenza lineare di Y da X non è significativa. (b) F1,15;0,05=4,54 17

18. Esercizio 4 Si stima un modello di regressione multipla dove la variabile risposta è la media mensile di utilizzo del cellulare (in minuti) Le variabili esplicative sono: BOLLETTA (Costo medio mensile delle telefonate, in euro) LAVORO (Percentuale di utilizzo per uso lavoro) REDDITO (Reddito familiare mensile, in migliaia di euro) Si ottengono i seguenti risultati: 18

19. Aumentando di un euro il costo medio della bolletta (tenendo costante il valore delle altre variabili) di quanto aumenta la media mensile di utilizzo del cellulare? • Considerando un livello di significatività α=0,10indicare quali sono le variabili esplicative che presentano un coefficiente di regressione significativamente diverso da zero • Ad un livello di confidenza pari a 1-α=0,95 il coefficiente di regressione della var. BOLLETTA può essere pari a 1,2? • La bontà di adattamento del modello è molto elevata? • Si può rifiutare l’ipotesi nulla che i coefficienti di regressione siano tutti uguali a zero per α=0,05? 19

20. L’effetto di un aumento di un euro del costo medio della bolletta sulla media mensile di utilizzo del cellulare (tenendo costante il valore delle altre variabili) si legge dal valore del coefficiente della variabile BOLLETTA. In questo caso la media mensile di utilizzo del cellulare subisce un incremento di 0,885 minuti • Al livello di significatività α=0,10i coefficienti di tutte le variabili esplicative e anche quello dell’intercetta sono significativamente diversi da zero, poiché il loro p-value è minore di 0,10 • Al livello 1-α=0,95 il coefficiente di regressione della var. BOLLETTA non può essere pari a 1,2. La stima intervallare di tale coefficiente (0,595; 1,175) non comprende, infatti, il valore 1,2 • La bontà di adattamento del modello non è molto elevata, in quanto la variabilità spiegata dal modello (misurata da R2) è pari al 29,2% • L’ipotesi nulla che tutti i coefficienti di regressione siano simultaneamente uguali a zero si può rifiutare, visto che il valore F della tavola ANOVA ha associato un p-value pari a zero 20

21. Introduzione di una o più variabili dummy Per stimare la domanda di gelato possiamo ipotizzare che, oltre al prezzo e alla temperatura, la quantità venduta di gelato dipenda anche dal giorno della settimana. Ci aspettiamo che le vendite siano maggiori nei fine settimana rispetto agli altri giorni. Questa indicazione ci sarebbe molto utile per fissare la produzione nei diversi giorni della settimana. Introduciamo nel modello come terza variabile esplicativa una variabile dummy X3 (GIORNO) 21

22. Interpretazione del coefficiente della variabile dummy Modello stimato: Il coefficiente , così come gli altri, è stimato con il metodo dei minimi quadrati. Rappresenta la differenza tra le vendite medie giornaliere di gelato quando X3=1 (finesettimana) e le vendite medie giornaliere quando X3=0 (dal lun al ven), se il prezzo e la temperatura rimangono costanti 22

23. Interpretazione del coefficiente della variabile dummy Il coefficiente della variabile dummy GIORNO è significativamente diverso da 0 (p-value=0,006). Conoscere il giorno (se dal lun al ven oppure sab/dom) è utile per spiegare la variazione nei valori campionari delle vendite, se il prezzo e la temperatura sono noti A parità di prezzo e temperatura, le vendite stimate nei fine settimana sono in media superiori di 0,607 kg rispetto agli altri giorni della settimana 23

24. Interpretazione del coefficiente della variabile dummy Vendite stimate Vendite stimate Differenza=0,607 Differenza=0,607 Prezzo Temperatura A destra, la relazione tra VENDITE stimate e TEMPERATURA quando PREZ=15. A sinistra, la relazione tra VENDITE stimate e PREZZO quando TEMP=29. In blu la retta quando GIORNO=1 (sab-dom), in rosso la retta quando GIORNO=0 (lun-ven) 24

25. Riepilogo output 25

26. Valutazione del modello con la variabile dummy • Nel complesso, con l’inserimento della variabile qualitativa X3 (GIORNO), il modello migliora il suo adattamento • Rispetto al modello con solo prezzo e temperatura come variabili esplicative: • R2 corretto è più alto • l’errore standard s della regressione è più piccolo • gli errori standard dei coefficienti stimati sono più piccoli 26

27. Se le modalità della variabile qualitativa sono più di due? Un altro fattore che potrebbe influenzare le vendite di gelato sono le condizioni del tempo. Immaginiamo di voler distinguere tra le tre condizioni di “sereno”, “coperto”, “piovoso”. Dobbiamo introdurre nel modello due variabili dummy 27

28. Due variabili dummy per un carattere con tre modalità Le due variabili X4 e X5 servono per specificare le tre condizioni meteorologiche “piovoso” è la categoria di riferimento (quella per la quale le variabili dummy valgono entrambe 0) 28

29. Interpretazione dei coefficienti stima la differenza nelle vendite medie tra giorni sereni (X4=1) e giorni piovosi (la categoria di riferimento) stima la differenza nelle vendite medie tra giorni coperti (X5=1) e giorni piovosi (la categoria di riferimento) 29

30. Esercizio – Regressione multipla • Su un campione di n=391 automobili si stima un modello di regressione multipla • Var. risposta: CONSUMO (Km/l) • Var. esplicative: • MOTORE (Cilindrata in cm3) • CV (Potenza in Cavalli Vapore) • PESO • ACCEL (Accelerazione, secondi per passare da 0 a 100 km/h)) • La var. ORIGINE (Nazione produttrice) presentava tre modalità: ITALIA, EUROPA, GIAPPONE • Si introducono due variabili dummy • ORIGINE1 (=1 per auto italiane) • ORIGINE2 (=1 per auto europee non italiane) • (la categoria di riferimento è “auto giapponesi” 30

31. Esercizio – Risultati regressione multipla 31

32. Esercizio Considerando un livello di significatività α=0,05indicare quali sono le variabili esplicative che presentano un coefficiente di regressione significativamente diverso da zero Ad un livello di confidenza pari a 1-α=0,95 il coefficiente di regressione della var. PESO può essere di segno positivo? La bontà di adattamento del modello è sufficientemente elevata? Si può accettare l’ipotesi nulla che i coefficienti di regressione siano tutti uguali a zero per α=0,01? Tenendo fisse le altre var. esplicative, qual è la differenza nel consumo medio tra auto italiane e auto giapponesi? 32