Corso di Analisi Statistica per le imprese

Presentazione sul tema: "Corso di Analisi Statistica per le imprese"— Transcript della presentazione:

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

2 Verifica di ipotesi per i singoli parametri del modello – Test t
Il contributo (marginale) della singola variabile Xj (j=2,…,k) alla previsione di Y si può verificare attraverso il sistema di ipotesi: 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 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 Coefficienti Errore standard Stat t p-value Intercetta 6,770 1,165 5,812 0,001 Prezzo -0,201 0,054 -3,706 0,008 Temperatura 0,281 0,032 8,898 0,000 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
Il test F è una procedura per sottoporre a verifica l’ipotesi che i parametri del modello siano congiuntamente uguali a zero 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 5

6 Analisi varianza e test F
Generalizzando il risultato ottenuto nel modello di regressione lineare semplice, la statistica test per verificare questa ipotesi è data da: Nella regressione semplice era: 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 - Output Excel
gdl SQ MQ F p-value Modello 2 13,10 6,55 42,23 0,00 Errore 7 1,09 0,16 Totale 9 14,18 Per verificare Al livello α=0,05 42,23 > 4, 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 Dev(X)=7,45; Dev(Y)=TSS=26,18; n=12; R2=0,895
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)=TSS=26,18; n=12; R2=0,895 Stimare il coefficiente della variabile X Costruire l’intervallo di confidenza al 90% per il suddetto coefficiente. 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 previsione al 95% per il tempo medio di consegna quando la distanza è pari a 2 km 9

10 Gli estremi dell’intervallo di confidenza sono dati da
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, fermo restando tutto il resto (b) Gli estremi dell’intervallo di confidenza sono dati da dove 10

11 11

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13 La seguente tabella riporta i risultati della stima.
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. Coefficiente Stima Errore standard β0 0,964 0,526 β1 1,670 0,157 (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 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 € (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 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 Completare la seguente tabella ANOVA:
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: Fonte della variazione Somma dei quadrati (Devianza) Gradi di libertà Media dei quadrati (Varianza) Statistica F Regressione 3,8 ? F=? Errore 1,8 Totale 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
Fonte della variazione Somma dei quadrati (Devianza) Gradi di libertà Media dei quadrati (Varianza) Statistica F Regressione 3,8 1 2,11 Residuo 27,0 15 1,8 Totale 30,8 16 (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 Statistica della regressione
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: Statistica della regressione R multiplo 0,540 R al quadrato 0,292 R al quadrato corretto 0,283 Errore standard 39,424 Osservazioni 250 ANALISI VARIANZA gdl SQ MQ F p-value Regressione 3 157695,699 52565,233 33,821 0,000 Residuo 246 382340,714 1554,231 Totale 249 540036,413 18

19 La bontà di adattamento del modello è molto elevata?
Coefficienti Errore standard Stat t p-value Inferiore 95% Superiore 95% Intercetta 29,625 15,503 1,911 0,057 -0,910 60,161 BOLLETTA 0,885 0,147 6,016 0,000 0,595 1,175 LAVORO 0,536 0,323 1,662 0,098 -0,099 1,172 REDDITO 0,956 0,233 4,112 0,498 1,414 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=0,10 indicare 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=0,10 i 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: X3 Modello stimato finesettimana 1 da lun a ven 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
Coefficienti Errore standard Stat t p-value Intercetta 6,123 0,649 9,433 0,000 PREZ (X1) -0,165 0,031 -5,395 0,002 TEMP (X2) 0,272 0,017 15,830 GIORNO (X3) 0,607 0,144 4,228 0,006 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 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 Statistica della regressione R multiplo 0,990
R al quadrato 0,981 R al quadrato corretto 0,971 Errore standard 0,213 Osservazioni 10 ANALISI VARIANZA gdl SQ MQ F p-value Regressione 3 13,911 4,637 101,986 0,000 Errore 6 0,273 0,045 Totale 9 14,184 Coefficienti Stat t Inferiore 95% Superiore 95% Intercetta 6,123 0,649 9,433 4,534 7,711 PREZ -0,165 0,031 -5,395 0,002 -0,240 -0,090 TEMP 0,272 0,017 15,830 0,230 0,314 GIORNO 0,607 0,144 4,228 0,006 0,256 0,959 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 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 27

28 Due variabili dummy per un carattere con tre modalità
Le due variabili X4 e X5 servono per specificare le tre condizioni meteorologiche X4 X5 Modello stimato sereno 1 coperto piovoso “piovoso” è la categoria di riferimento (quella per la quale le variabili dummy valgono entrambe 0) 28 28

29 Interpretazione dei coefficienti
X4 X5 Modello stimato sereno 1 coperto piovoso 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 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 30

31 Esercizio – Risultati regressione multipla
Statistica della regressione R multiplo 0,846 R al quadrato 0,716 R al quadrato corretto 0,712 Errore standard 4,176 Osservazioni 391 ANALISI VARIANZA gdl SQ MQ F p-value Regressione 6 16882,010 2813,668 161,372 0,000 Residuo 384 6695,402 17,436 Totale 390 23577,412 Coefficienti Errore standard Stat t p-value Inferiore 95% Superiore 95% Intercetta 41,558 2,262 18,376 0,000 37,112 46,005 MOTORE 0,002 0,007 0,214 0,830 -0,013 0,016 CV -0,067 0,017 -3,899 -0,100 -0,033 PESO -0,014 -5,738 -0,019 -0,009 ACCEL -0,123 0,125 -0,987 0,324 -0,369 0,122 ORIGINE1 -2,805 0,695 -4,034 -4,171 -1,438 ORIGINE2 -1,751 0,702 -2,495 0,013 -3,131 -0,371 31 31

32 Esercizio Considerando un livello di significatività α=0,05 indicare 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 32