Model ekonometryczny Wstęp



Pobieranie 118,7 Kb.
Data13.06.2018
Rozmiar118,7 Kb.



Model ekonometryczny

1. Wstęp

 

Jako temat pracy wybrałam zagadnienie związane z przyrostem naturalnym, a dokładniej z ilością porodów. W ostatnich latach w Polsce obserwowany jest ujemny przyrost naturalny, skutkiem czego mogą być problemy z wypłacaniem emerytur w przyszłości. Zbyt mała liczba przyszłych pracowników, a co za tym idzie mniejsze składki odprowadzane na ubezpieczenia społeczne mogą nie wystarczyć na zapewnienie godziwego życia przyszłym emerytom. Chciałam zatem zbadać jakie działania należy przedsięwziąć, aby zaradzić temu problemowi.



Model opisuje zależność między liczbą porodów w danym roku od pewnych wielkości występujących w tymże roku, jak i w latach poprzednich. Tymi różnymi wielkościami są: liczba zawartych małżeństw, liczba oddanych do użytku mieszkań.

Ponieważ poród jest wynikiem podjętej około 9 miesięcy wcześniej decyzji o prokreacji, a na decyzję tą mają wpływ dane z bieżącego roku jak i z lat poprzednich uznałam, że przyjęcie do badania danych z lat poprzednich jak i z roku badanego będzie sensowne.

Zbiór rozważanych tutaj zmiennych objaśniających nie jest pełnym, jaki zamierzałam przeanalizować, jednak ze względu na utrudnione dojście do danych i ograniczony horyzont czasowy zdecydowałem się poprzestać na wymienionych wyżej zmiennych. Te inne zmienne to na przykład: wielkości związane ze zmianą zasiłków macierzyńskich lub wielkość sprzedanych środków antykoncepcyjnych.

Dane do mojego modelu zebrałam z Roczników Statystycznych GUS, a przy tworzeniu modelu korzystałam z programu Microfit.

 

2. Wybór najlepszego modelu.

 

2.1. Model 01

 

 

Ordinary Least Squares Estimation



*******************************************************************************

Dependent variable is LP

27 observations used for estimation from 1971 to 1997

*******************************************************************************

Regressor Coefficient Standard Error T-Ratio[Prob]

C 85.5961 66.6103 1.2850[.211]

ZM(-1) 1.8164 .38483 4.7200[.000]

IM(-1) .077836 .26678 .29176[.773]

*******************************************************************************

R-Squared .84358 F-statistic F( 2, 24) 64.7164[.000]

R-Bar-Squared .83054 S.E. of Regression 37.7459

Residual Sum of Squares 34194.1 Mean of Dependent Variable 603.9963

S.D. of Dependent Variable 91.6943 Maximum of Log-likelihood -134.7549

DW-statistic .19231

*******************************************************************************

Diagnostic Tests

*******************************************************************************

* Test Statistics * LM Version * F Version *

*******************************************************************************

* * * *


* A:Serial Correlation*CHI-SQ( 1)= 21.6860[.000]*F( 1, 23)= 93.8615[.000]*

* * * *


* B:Functional Form *CHI-SQ( 1)= 4.3146[.038]*F( 1, 23)= 4.3744[.048]*

* * * *


* C:Normality *CHI-SQ( 2)= 1.9081[.385]* Not applicable *

* * * *


* D:Heteroscedasticity*CHI-SQ( 1)= .70772[.400]*F( 1, 25)= .67293[.420]*

*******************************************************************************

A:Lagrange multiplier test of residual serial correlation

B:Ramsey's RESET test using the square of the fitted values

C:Based on a test of skewness and kurtosis of residuals

D:Based on the regression of squared residuals on squared fitted values

  

Jako postać analityczną wybrałam zależność liniową, model z rozłożonymi opóźnieniami.



 

LP t – liczba porodów w roku t (w tysiącach);

ZM t – liczba zawartych małżeństw w roku t (w tysiącach);

IM t – liczba mieszkań oddanych do użytku w roku t (w tysiącach);

b1 – stała

b2 , b3 – współczynniki strukturalne

LP t = b1 + b2 ZM t-1 + b3 IM t-1 + xt

(t=1...T; T=28)

 

Po oszacowaniu otrzymałam następującą postać empiryczną:



Ù

LP t = 85.5961 + 1.8164 ZM t-1 + 0.077836 IM t-1 + xt

(66.6103) (0.38483) (0.26678)

(t=1...T; T=28)

 

Jedynie zmienna ZM t-1 jest statystycznie istotna Prob[0.000], natomiast dla stałej wartość Prob wyznaczona przez program wynosi Prob[0.211], a dla zmiennej IM t-1 wynosi Prob[0.773].



Na podstawie wartości statystyki DW=0.19231 stwierdzam, że istnieje silna dodatnia autokorelacja składników losowych, potwierdza to wartość Prob statystyki Godfrey’a do badania autokorelacji rzędu od 1-go do 4-go - Prob[0.000].

Wyniki testu Ramsey’a Prob[0.000], upoważniają nas do wnioskowania, że model liniowy nie jest właściwą postacią opisu zależności liczby porodów od opóźnionych wielkości zawartych małżeństw i ilości mieszkań oddanych do użytku.

Wnioskuję zatem, że albo opuściłam istotną zmienną objaśniającą, albo wybrałam złą strukturę analityczną modelu.

 

2.2 Model 02

 

Zaczęłam od sprawdzenia innej struktury analitycznej. Jako postać analityczną wybrałam zależność potęgową, szeroko stosowaną w analizach ekonometrycznych. Uwzględniając to założenie model można zapisać w postaci:



 

LP t = b1 × ZM tb2 × ZM t-1b3 × IM t-1b4 ×xt

(t=1...T; T=27)

 

LP t – liczba porodów w roku t (w tysiącach);



ZM t – liczba zawartych małżeństw w roku t (w tysiącach);

IM t – liczba mieszkań oddanych do użytku w roku t (w tysiącach);

b1 – stała;

b2 , b3 , b4 – współczynniki strukturalne;


Ordinary Least Squares Estimation

*******************************************************************************

Dependent variable is LLP

27 observations used for estimation from 1971 to 1997

*******************************************************************************

Regressor Coefficient Standard Error T-Ratio[Prob]

C 2.0437 .53467 3.8224[.001]

LZM .80968 .26425 3.0640[.005]

LZM(-1) 1.4793 .30069 4.9198[.000]

LIM(-1) .11271 .054440 2.0704[.035]

*******************************************************************************

R-Squared .91349 F-statistic F( 3, 23) 80.9567[.000]

R-Bar-Squared .90221 S.E. of Regression .050420

Residual Sum of Squares .058470 Mean of Dependent Variable 6.3916

S.D. of Dependent Variable .16123 Maximum of Log-likelihood 44.5122

DW-statistic 1.73567

*******************************************************************************

Diagnostic Tests

*******************************************************************************

* Test Statistics * LM Version * F Version *

*******************************************************************************

* * * *

* A:Serial Correlation*CHI-SQ( 1)= 1.0118[.314]*F( 1, 22)= .85649[.365]*



* * * *

* B:Functional Form *CHI-SQ( 1)= 1.0771[.299]*F( 1, 22)= .91408[.349]*

* * * *

* C:Normality *CHI-SQ( 2)= 2.6322[.268]* Not applicable *



* * * *

* D:Heteroscedasticity*CHI-SQ( 1)= .79084[.374]*F( 1, 25)= .75435[.393]*

*******************************************************************************

A:Lagrange multiplier test of residual serial correlation

B:Ramsey's RESET test using the square of the fitted values

C:Based on a test of skewness and kurtosis of residuals

D:Based on the regression of squared residuals on squared fitted values

 

 



Diagnostic Tests

*******************************************************************************

* Test Statistics * LM Version * F Version *

*******************************************************************************

* E:Predictive Failure*CHI-SQ( 5)= 2.6390[.755]*F( 5, 18)= .52780[.752]*

* * * *


* F:Chow Test *CHI-SQ( 4)= 2.7827[.595]*F( 4, 19)= .69568[.604]*

*******************************************************************************

E:A test of adequacy of predictions (Chow's second test)

F:Test of stability of the regression coefficients

 

Static Forecasts



*******************************************************************************

Based on OLS regression of LLP on:

C LZM LZM(-1) LIM(-1)

22 observations used for estimation from 1971 to 1992

*******************************************************************************

Observation Actual Prediction Error S.D. of Error

1993 6.2100 6.2462 -.036213 .062656

1994 6.1844 6.1621 .022284 .070919

1995 6.0783 6.1525 -.074179 .079786

1996 6.0666 6.1539 -.087304 .085235

1997 6.0638 6.1210 -.057221 .091544

*******************************************************************************

Summary statistics for static forecasts

*******************************************************************************

Based on 5 observations from 1993 to 1997

Mean Prediction Errors -.046527 Mean Sum Abs Pred Errors .055440

Sum Squares Pred Errors .0036413 Root Mean Sumsq Pred Errors .060344

Predictive failure test F( 5, 18)= .52780[.752]

Structural stability test F( 4, 19)= .69568[.604]

Model ten jest linearyzowany względem parametrów strukturalnych, tzn. po obustronnym zlogarytmowaniu otrzymam postać liniową, do której zastosuję metodę najmniejszych kwadratów:

 

ln LP t = ln b1 + b2 × ln ZM t + b3 × ln ZM t-1 + b4 × ln IM t-1 + ln xt



 

(t=1...T; T=27)

 

Po oszacowaniu otrzymałam następującą postać empiryczną:



 

Ù

ln LP t = 2.0437 + 0.80968× ln ZM t + 1.4793× ln ZM t-1 + 0.11271× ln IM t-1 + ln ×xt

(0.53467) (0.26425) (0.30069) (0.05444)

 

(t=1...T; T=27)



 

Zamieniając postać zlinearyzowaną modelu na postać potęgową, otrzymam następujący model:



Ù

LP t = e 2.0437 × ZM t0.80968 × ZM t-11.4793 × IM t-10.11271 × xt

Ù

LP t = 7.71911 × ZM t0.80968 × ZM t-11.4793 × IM t-10.11271 × xt

(t=1...T; T=27)

 

 



Pobieżna analiza wyników otrzymanych na podstawie tego modelu, przekonuje mnie o jego

poprawności dlatego też wybrałam go do dalszych badań.

 

3. Interpretacja ocen parametrów

 

3.1. Ocena oszacowań parametrów

 

Parametr b1 został oszacowany na poziomie 2.0437 ze średnim błędem (±0.53467). Błąd (±0.53467) określa przedział typowych wartości parametru. Przedział ten znajduje się w zbiorze liczb dodatnich i nie zawiera 0.



 

Parametr b2 został oszacowany na poziomie 0.80968 ze średnim błędem (±0.26425). Błąd (±0.26425) określa przedział typowych wartości parametru. Przedział ten znajduje się w zbiorze liczb dodatnich i nie zawiera 0.

 

Parametr b3 został oszacowany na poziomie 1.4793 ze średnim błędem (±0.30069). Błąd (±0.30069) określa przedział typowych wartości parametru. Przedział ten znajduje się w zbiorze liczb dodatnich i nie zawiera 0.



 

Parametr b4 został oszacowany na poziomie 0.11271 ze średnim błędem (±0.05444). Błąd (±0.05444) określa przedział typowych wartości parametru. Przedział ten znajduje się w zbiorze liczb dodatnich i nie zawiera 0.

Dokładność oszacowania parametrów oceniam pozytywnie, wszystkie błędy szacunku są dużo mniejsze od wartości parametrów, przedziały wartości typowych nie zawierają zera.
3.2. Interpretacja parametrów modelu

Ù

LP t = 7.71911 × ZM t0.80968 × ZM t-11.4793 × IM t-10.11271 × xt

(t=1...T; T=27)

 

Jest to model potęgowy, dlatego jego współczynniki interpretowane są jako elastyczności względem odpowiednich zmiennych. Formalnie można powiedzieć, że jeśli liczba zawartych małżeństw w danym roku wzrośnie o 1%, to liczba porodów wzrośnie o około 0.80968%, ze średnim błędem (±0.26425%), przy założeniu pozostałych czynników stałych. Następnie, jeżeli liczba zawartych małżeństw w roku poprzedzającym wzrośnie o 1%, to liczba porodów wzrośnie o około 1.4793%, ze średnim błędem (±0.30069%), przy założeniu pozostałych czynników stałych. Kontynuując, jeżeli liczba mieszkań oddanych do użytku w roku poprzedzającym wzrośnie o 1%, to liczba porodów wzrośnie o około 0.11271%, ze średnim błędem (±0.05444%), przy założeniu pozostałych czynników stałych.



 

3.3. Interpretacja ocen parametrów struktury stochastycznej

 

Średnio rzecz biorąc wartości rzeczywiste liczby narodzin odchylają się od wartości teoretycznych (tj. wyznaczonych na podstawie modelu empirycznego) o ±0.050420 (wartość równą średniemu błędowi resztowemu).



 

Model empiryczny wyjaśnia 91.349% rzeczywistej zmienności ilości porodów, natomiast 100%-91.349%=8.651% zmienności rzeczywistej ilości porodów nie zostało wyjaśnione przez model (kształtuje się pod wpływem innych czynników, bezpośrednio nie uwzględnionych w modelu).

 

Średni błąd resztowy V=0.7888%, co oznacza, że przeciętne odchylenie wartości teoretycznych od empirycznych stanowi 0.7888%.



 

Wystąpiło silne skorelowanie rzeczywistych i teoretycznych wielkości liczby porodów (R=0.9557 ).

_

Wartości współczynnika skorygowanego R2=0.90221, nie wiele różni się od wartości współczynnika nie skorygowanego, co świadczy o uniknięciu efektu pozornego wyjaśnienia.



 

Zarówno znaki jak i wartości ocen parametrów strukturalnych należy uznać za rozsądne.

 

3.4. Weryfikacja istotności parametrów strukturalnych

 

Weryfikuję hipotezy istotności dla każdego parametru strukturalnego odrębnie. Testy istotności parametrów przeprowadziłam w oparciu o prawdopodobieństwo Prob - wyznaczone empirycznie przez program Microfit.



 

H0 : b1 = 0 H0 : b2 = 0 H0 : b3 = 0 H0 : b4 = 0

H1 : b1 ¹ 0 H1 : b2 ¹ 0 H1 : b3 ¹ 0 H1 : b4 ¹ 0

 

Prob[0.001] Prob[0.005] Prob[0.000] Prob[0.035]



Prob<0.05 Prob<0.05 Prob<0.05 Prob<0.05

 

Zatem w każdym przypadku odrzucam hipotezę zerową na korzyść hipotezy alternatywnej mówiącej o statystycznej istotności parametru bi ( i =1,2,3,4). Weryfikacja hipotez istotności parametrów strukturalnych wypadła pomyślnie. Wszystkie parametry statystycznie istotnie różnią się od zera. Świadczy to o indywidualnej istotności wszystkich zmiennych objaśniających.



 

Weryfikację łącznej hipotezy istotności przeprowadziłam w oparciu o wartość Prob statystyki F przy założonym poziomie istotności a=0.05.

 

H0 : b* = 0 { łączny wpływ zmiennych objaśniających nie jest statystycznie istotny }



H1 : b* ¹ 0 { łączny wpływ zmiennych objaśniających jest statystycznie istotny }

 

Prob[0.000]<0.05



 

Zatem należy odrzucić hipotezę zerową na korzyść hipotezy alternatywnej mówiącej o statystycznej istotności łącznej wszystkich parametrów strukturalnych (które są istotne dla każdego poziomu prawdopodobieństwa).

 

3.5. Przedziały ufności dla parametrów strukturalnych

 

Przedziały ufności budowane w oparciu o poziom istotności a=0.05.



Wartość odczytana z rozkładu t-Studenta dla 25 stopni swobody wynosi t(0.25;25)=2.06.

Zapis ogólny przedziału ufności :

 

P(bi - ta/2δ(ρi) ≤ bi ≤ bi - ta/2δ(ρi)) = 1 - a;



Przedział ufności dla parametru b1.

 

P(2.0437 - 2.06 × 0.53467 ≤ b1 ≤ 2.0437 + 2.06 × 0.53467) = 0.95



P(0.9423 ≤ b1 ≤ 3.14510) = 0.95

 

Przedział ufności ułożony na liczbach jednego znaku, nie zawiera 0. Świadczy to o dobrym i dokładnym oszacowaniu.



 

Przedział ufności dla parametru b2.

 

P(0.80968 - 2.06 × 0.26425 ≤ b2 ≤ 0.80968 + 2.06 × 0.26425) = 0.95



P(0.26532 ≤ b2 ≤ 1.35403) = 0.95

 

Przedział ufności ułożony na liczbach jednego znaku, nie zawiera 0. Świadczy to o dobrym i dokładnym oszacowaniu.



 

Przedział ufności dla parametru b3.

 

P(1.4793 - 2.06 × 0.30069 ≤ b3 ≤ 1.4793 + 2.06 × 0.30069) = 0.95



P(0.8598 ≤ b3 ≤ 2.0987) = 0.95

 

Przedział ufności ułożony na liczbach jednego znaku, nie zawiera 0. Świadczy to o dobrym i dokładnym oszacowaniu.



 

 

Przedział ufności dla parametru b4.



 

P(0.11271 - 2.06 × 0.05444 ≤ b4 ≤0.11271 + 2.06 × 0.05444) = 0.95

P( 0,0005636 ≤ b4 ≤ 0.2248564) = 0.95

 

Przedział ufności ułożony na liczbach jednego znaku, nie zawiera 0. Świadczy to o dobrym i dokładnym oszacowaniu.



 

Przedziały ufności świadczą o dobrym i dokładnym oszacowaniu parametrów strukturalnych.

 

3.6. Badanie autokorelacji

 

Obliczona wartość statystyki DW = 1.73567 wskazuje, że występujące (słabe dodatnie) skorelowanie składników losowych nie jest powodowane przez istotne błędy w konstrukcji modelu (reguła niestatystyczna). By przekonać się, czy to skorelowanie w czasie można uznać za statystycznie istotne (lub nieistotne) zweryfikuję następującą hipotezę:



 

H0 : r1 = 0 { brak statystycznie istotnej autokorelacji składników losowych }

H1 : r1 > 0 { statystycznie istotna autokorelacji składników losowych },

 

gdzie r1 – współczynnik autokorelacji (rzędu pierwszego) składników losowych modelu.



Z tablic wartości krytycznych testu DW dla T=27 obserwacji, K=3 zmienne objaśniające i poziom istotności a=0.05, znajdujemy dwie wartości krytyczne: dolną dl = 1.162 oraz górną du = 1.651. Ponieważ zachodzi:

 

DW = 1.73567 > du = 1.651,



 

stąd wnioskuję, że nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej, iż współczynnik autokorelacji statystycznie nieistotnie różni się od zera.

 

Weryfikacja hipotezy o braku autokorelacji składników losowych rzędu od 1-go do 4-go na podstawie testu Godfrey'a:



 

H0 : brak autokorelacji

H1 : występuje autokorelacja

 

Procedurę weryfikacyjną przeprowadziłam w oparciu o wartość Prob wyznaczoną przez program Microfit dla statystyki opartej na mnożnikach Lagrange'a przy założonym poziomie istotności a=0.05.



 

Prob=0.109

Prob>0.05

 

Zatem nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej o braku istotnej autokorelacji składników losowych.



 

 

3.7. Weryfikacja hipotezy o stałości wariancji składników losowych.

 

Stawiam hipotezę o tym, że wariancja składników losowych modelu jest stała w czasie, co można zapisać:



 

H0 : E(xt)2 = s2x = const.

H1 : E(xt)2 = s2x[Eyt]2 ¹ const.

 

Procedurę weryfikacyjną przeprowadziłam w oparciu o wartość Prob przy poziomie istotności a=0.05.



 

Prob[0.374]

Porb>0.05

 

Zatem nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej mówiącej o stałości wariancji składników zakłócających. Rozkład składników losowych nie jest heteroskedastyczny.



 

 

3.8. Weryfikacja normalności rozkładu składników losowych

 

H0 : xt - ma rozkład normalny



H1 : xt - nie ma rozkładu normalnego

 

Weryfikacja w oparciu o wartości Prob dla statystyki Jarque’a-Bera przy założonym poziomie istotności a=0.05.



 

Prob[0.268]

Prob>0.05

 

Zatem nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej mówiącej o normalności rozkładu składników zakłócających.



 

4. Prognozowanie

 

Próbę skróciłam do 22 obserwacji i oszacowałem nowy model, który przyjął następującą postać:



Ù ln LP t = 2.1193 + 0.75256 × ln ZM t + 1.4638 × ln ZM t-1 + 0.054475× ln IM t-1 + ln ×xt

(0.66364) (0.30958) (0.33511) (0.090329)

(t=1...T; T=22)

 

Zamieniając postać zlinearyzowaną modelu na postać potęgową, otrzymałam następujący model:



Ù

LP t = e 2.1193 × ZM t0.75256 × ZM t-1 1.4638 × IM t-10.054475 × xt

(t=1...T; T=22)

 

 



 

4.1. Test właściwości predyktywnych modelu – PF

 

H0 : d = 0 {model charakteryzuje się dobrymi właściwościami prognostycznymi }



H1 : d ¹ 0 {model nie charakteryzuje się dobrymi właściwościami prognostycznymi }

 

Weryfikacja w oparciu o wartości Prob przy założonym poziomie istotności a=0.05.



Prob[0.755]

Prob>0.05

 

Nie mam podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej wnioskuję, że model charakteryzuje się dobrymi właściwościami predyktywnymi.



 

4.2. Testowanie stabilności parametrów strukturalnych modelu - test Chowa

 

H0 : b1 = b2 {model charakteryzuje się stałością parametrów w czasie }



H1 : b1 ¹ b2 {model nie charakteryzuje się stałością parametrów w czasie }

 

Weryfikacja w oparciu o wartości Prob przy założonym poziomie istotności a=0.05.



 

Prob[0.595]

Prob>0.05

 

Wnioskuję, że na poziomie istotności a=0,05 nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej, iż model charakteryzuje się stałością parametrów.



 

Oba testy: test PF i test Chowa świadczą o dobrych właściwościach prognostycznych danego modelu dla zmiennej endogenicznej LP.

 

4.3. Prognoza

 

Wyliczmy prognozę dla LP na 23 okres badawczy



p

LPt+j - wartość zmiennej prognozowanej

 

j = 1,2,...,6 - wyprzedzenie czasowe prognozy



 

W naszym przypadku wyprzedzenie czasowe prognozy j = 1. Natomiast t = 22.



p

ln LP22+1 = 2.1193 + 0.75256 ln ZM22+1 + 1.4638 ln ZM22+1-1 + 0.054475 ln IM22+1-1



p

ln LP23 = 2.1193 + 0.75256 ln ZM23 + 1.4638 ln ZM22 + 0.054475 ln IM22

 

wartości empiryczne (w tyś.) : ZM22 = 255.6; ZM23 =255.4; IM22 = 150.2



p p p p

ln LP23 = 6.2462 Û ln LP23 = ln e 6.2462 Û LP23 = e 6.2462 Û LP23 = 516.0481112

 

Średni błąd resztowy wynosi mp=-0.046527, aby go zinterpretować należy go zlogarytmować:



 

ln mp= ln e -0.046527 Û mp= 0.9545 (tyś.) Û mp= 954.5.

Jeżeli w roku 1992 ilość zawartych małżeństw wyniesie 255.6 tyś, a w roku 1993 255.4 tyś. oraz ilość mieszkań oddanych do użytku w roku 1992 będzie równa 150.2 tyś., to oczekuję, że prognoza liczby porodów w roku 1993 wyniesie 516.048 tyś. ze średnim błędem prognozy 954.5.

 

Średni błąd prognozy oznacza, że zmienna prognozowana odchyla się od prognozy średnio rzecz biorąc o ± 954.5.



 

Względny błąd prognozy informuje, iż średni błąd prognozy stanowi 0.1849% wartości prognozy.

 

 

4.4. Prognoza przedziałowa



 

Przedziały ufności budowane w oparciu o poziom istotności a=0.05.

Wartość odczytana z rozkładu t-Studenta dla 20 stopni swobody wynosi t(0.25;20)=2.086.

 

Zapis ogólny prognozy przedziałowej:



Ù Ù

P(yt - ta/2δ(ρpt) ≤ yt ≤ yt - ta/2δ(ρpt)) = 1 - a;

 

p

P(516048 - 2.086 × 954.5 ≤ LP23 ≤ 516048 + 2.086 × 954.5) = 0.95



p

P(514056.913 ≤ LP23 ≤ 518039.087) = 0.95

 

Przedział (514056.913 ; 518039.087) zawiera nieznaną wartość prognozy liczby porodów z prawdopodobieństwem 95%.



 

 

 



 

 

 



 

 

 



 

 

 



 

 

 



 

 

 



 





©operacji.org 2017
wyślij wiadomość

    Strona główna