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Aufgabe:

Der vorliegende fiktive Datensatz enthält Daten von 200 Jeans-Bestellungen eines Großhändlers für Jeans in Deutschland. Die Variablen im Datensatz sind: der Preis [in Dollar pro Packungseinheit] (preis), die bestellte Menge [Anzahl der Packungseinheiten] (menge) und die Qualität der Jeans (qualitaet). Bei der Qualität wird unterschieden, ob es sich bei den Jeans um no-name Produkte (noname), Markenprodukte (marke) oder Designer-Jeans (designer) handelt. Eine lineare Regression mit dem Preis als abhängige Variable und der Menge sowie der Qualität als unabhängige Variablen liefert den folgenden R-Output.

> model <- lm(preis ~ menge + qualitaet, data = datensatz)
> summary(model)

Call: lm(formula = preis ~ menge + qualitaet, data = datensatz)
              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
(Intercept)      97.48545    1.91045  51.03  <1e-04 ***
menge           -0.02055    0.00871  -2.36    0.019 * 
qualitaetmarke -18.56605    1.75712  -10.57  <1e-04 ***
qualitaetnoname -21.02406    1.68336  -12.49  <1e-04 ***

Residual standard error: 9.92 on 196 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.485, Adjusted R-squared: 0.477
F-statistic: 61.5 on 3 and 196 DF, p-value: <1e-04

Schätzen Sie den durchschnittlichen Preis einer Packungseinheit Marken-Jeans, wenn 947 Packungseinheiten bestellt werden.

Problem/Ansatz:

Meine Berechnung (97.48545-0.02055*947-21.02406 = 57) ist leider falsch, kann mir jemand helfen?

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1 Antwort

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Du hast bei Qualität den Faktor für No-name genommen.

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Wie meinst du das? Hätte ich einfach 97,48545-0,02055*947 nehmen sollen oder habe ich das falsch verstanden?

Es geht um Markenjeans.

Du hast recht, das habe ich nicht gesehen! Vielen Dank, ich bin Dumm.

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