STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ DAT – mail: krkoskova@opf.slu.cz

Jméno a příjmení:………………………………

1)   Závisí počet prodaných výrobků na velikosti balení? Testujte na hladině významnosti alfa =
0,05.      (20b)

Nulová hypotéza:                                                      Alternativní hypotéza:

Podmíněné průměry:  y1=                 y2 =                 y3 =                 y4 =

Meziskupinový součet čtverců: Sym =                    Vnitroskupinový součet čtverců: Syv =

Testové kritérium:                                                     Kritická hodnota:

Závěr: Vyberte správné tvrzení:    a)  Nulovou hypotézu zamítáme (počet závisí na velikosti
balení)

b) Nulovou hypotézu nezamítáme (počet nezávisí na velikosti balení)

Vypočtěte: celkový součet čtverců  Sy =              a poměr determinace P =

2)        Vícenásobná regresní
analýza.
                        (20b)

a)    Napište rovnici modelu (závislost tržeb na 3 prediktorech (velikost prodejny, plat prodavače,
otevírací doba)


b)   Na základě modelu odhadněte tržby nové prodejny s těmito parametry:

Velikost prodejny 160, průměrný plat prodavačů = 15tis.Kč, otevírací doba = 8hodin

c)    Určete koeficient determinace.

d)   Určete koeficient korelace.

e)    Je model jako celek zvolen správně na hladině významnosti alfa = 0,05?

f)    Testujte na hladině významnosti alfa = 0,05 koeficienty b1, b2, b3. Které jsou statisticky
významné?

g)   Napište 99 % interval spolehlivosti pro koeficient b3.

h)   Vypočtěte reziduum pro první pozorování.


3)   Pro časovou řadu (počet přepravených zásilek) vypočtěte model konstantní sezónnosti se
schodovitým
trendem.
                                                       (15b)

a)      Schody (roční průměry):


b)      Sezónní indexy:    a1 =          a2=                  a3=                  a4=


c)      Predikce pro:  Q1/2023 =      Q2/2023=                   Q3/2023=
Q4/2023=


4)   Doplňte v tabulce 3.členné klouzavé průměry, absolutní přírůstky a koeficienty
růstu.                               (15b)

                                              Období

                                            Počet nehod

                                         Klouzavé průměry

                                        Absolutní přírůstky

                                         Koeficienty růstu

                                Exponenciální vyrovnání (alfa=0,8)

                                               2018

                                                120





                                               2019

                                                95





                                               2020

                                                90





                                               2021

                                                85





                                               2022

                                                80