Buy paper on Statistics

In order to prepare descriptive statistics, it is necessary to categorize data. The columns Gender, Real Estate Purchases, Broadband Access, Have Children need to be converted to numeric format in order to apply descriptive statistics methods.

I have denoted Gender: male – 1, female – 0; Real Estate Purchases, Broadband Access and Have Children – in these columns “yes” was denoted as 1, and “no” was denoted as 0.

buy paper

 

Descriptive statistics      
       

 

Age

Gender

Real Estate Purchases?

count

410

410

410

mean

30,11

0,56

0,44

sample variance

16,19

0,25

0,25

sample standard deviation

4,02

0,50

0,50

minimum

19

0

0

maximum

42

1

1

range

23

1

1

 

 

 

Value of Investments ($)

Number of Transactions

Broadband Access?

count

410

410

410

mean

28 538,29

5,97

0,62

sample variance

249 982 368,72

9,62

0,24

sample standard deviation

15 810,83

3,10

0,48

minimum

0

0

0

maximum

133400

21

1

range

133400

21

1

       

 

 

Household Income ($)

Have Children?

count

410

410

mean

74 459,51

0,53

sample variance

1 212 307 794,38

0,25

sample standard deviation

34 818,21

0,50

minimum

16200

0

maximum

322500

1

range

306300

1

 

 

 

 

SUMMARY OUTPUT                
                 

Regression Statistics

             
Multiple R

0,127378515

             
R Square

0,016225286

             
Adjusted R Square

0,007888212

             
Standard Error

0,049995591

             
Observations

120

             
                 
ANOVA                

 

df

SS

MS

F

Significance F

     
Regression

1

0,004864544

0,004864544

1,946160776

0,165621429

     
Residual

118

0,294947974

0,002499559

         
Total

119

0,299812518

           
                 

 

Coefficients

Standard Error

t Stat

P-value

Lower 95%

Upper 95%

Lower 95.0%

Upper 95.0%

Intercept

0,011003126

0,0045889

2,39777003

0,018063423

0,001915865

0,020090387

0,001915865

0,020090387

XMkt

0,093193937

0,066803359

1,395048664

0,165621429

-0,039094758

0,225482631

-0,039094758

0,225482631

                 
                 
                 
Model is:                
Xconed = 0.011 + 0.09*XMkt              
                 

 

 

 

SUMMARY OUTPUT                
                 

Regression Statistics

             
Multiple R

0,344264031

             
R Square

0,118517723

             
Adjusted R Square

0,110983687

             
Standard Error

0,090304308

             
Observations

119

             
                 
ANOVA                

 

df

SS

MS

F

Significance F

     
Regression

1

0,128284007

0,128284007

15,73097269

0,000126226

     
Residual

117

0,954119564

0,008154868

         
Total

118

1,082403571

           
                 

 

Coefficients

Standard Error

t Stat

P-value

Lower 95%

Upper 95%

Lower 95.0%

Upper 95.0%

Intercept

0,000719287

0,008316944

0,086484567

0,931229058

-0,015751984

0,017190558

-0,015751984

0,017190558

Xmarket

0,480301481

0,121097768

3,966229027

0,000126226

0,240473716

0,720129246

0,240473716

0,720129246

                 
Again, there is evidence that intercept is 0            
                 
So again re-estimate the model              
                 
SUMMARY OUTPUT                
                 

Regression Statistics

             
Multiple R

0,344182178

             
R Square

0,118461372

             
Adjusted R Square

0,109986796

             
Standard Error

0,089923723

             
Observations

119

             
                 
ANOVA                

 

df

SS

MS

F

Significance F

     
Regression

1

0,128223012

0,128223012

15,85686825

0,000119044

     
Residual

118

0,954180559

0,008086276

         
Total

119

1,082403571

           
                 

 

Coefficients

Standard Error

t Stat

P-value

Lower 95%

Upper 95%

Lower 95.0%

Upper 95.0%

Intercept

0

#Н/Д

#Н/Д

#Н/Д

#Н/Д

#Н/Д

#Н/Д

#Н/Д

Xmarket

0,481311439

0,120025396

4,010080004

0,000106811

0,243628737

0,718994142

0,243628737

0,718994142

                 
Model is:                
Xdelta = 0.48*Xmkt                

 

 

 

SUMMARY OUTPUT                
                 

Regression Statistics

             
Multiple R

0,562710966

             
R Square

0,316643632

             
Adjusted R Square

0,310802979

             
Standard Error

0,067390005

             
Observations

119

             
                 
ANOVA                

 

df

SS

MS

F

Significance F

     
Regression

1

0,246206976

0,246206976

54,21374066

2,72863E-11

     
Residual

117

0,531345299

0,004541413

         
Total

118

0,777552276

           
                 

 

Coefficients

Standard Error

t Stat

P-value

Lower 95%

Upper 95%

Lower 95.0%

Upper 95.0%

Intercept

0,000140484

0,006206558

0,022634805

0,981980138

-0,012151277

0,012432246

-0,012151277

0,012432246

Excess Return Market

0,665392413

0,090369766

7,362998075

2,72863E-11

0,486419841

0,844364986

0,486419841

0,844364986

                 
Note that Intercept is statistically equal to 0 for Citcorp .. Hence, CAPM holds and we re-estimate model without intercept  
                 
                 
                 
SUMMARY OUTPUT                
                 

Regression Statistics

             
Multiple R

0,562708308

             
R Square

0,316640639

             
Adjusted R Square

0,308166063

             
Standard Error

0,067103994

             
Observations

119

             

 



Author: essay
Professional custom essay writers.

Leave a Reply