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Text File  |  1988-08-25  |  2.2 KB  |  38 lines

  1.      The data for the Quebec example come from Thwaites, J. (1984) "La grève 
  2. au Québec: une analyse quantitative exploratoire portant sur la période 
  3. 1896-1915." Labour/Le Travail 14: 183-204. The columns in the data file
  4. correspond to the Year, the number of Strikes, the number of Strikers, the
  5. Days Lost, the number of Offensive strikes, the number of Defensive strikes,
  6. and the total Length of the strikes.
  7.  
  8.      These are time series which Statpack can only handle as a regression
  9. problem, without taking into account any autocorrelations.
  10.  
  11.      A preliminary Plot of each variable against the Years shows that they
  12. all increase from the beginning to the middle of the period, then decrease
  13. into the war period.
  14.  
  15.      Although many models are possible, let us first consider the variables
  16. influencing Days Lost. In NReg, we shall start with each other variable in 
  17. turn as independent, keeping those which are significant. Days Lost does not 
  18. depend on the number of Strikes, but rather on the number of Strikers. We
  19. inspect the residuals, then add the number of Offensive strikes which is also
  20. significant. Days Lost decreases when there are more Offensive strikes. The
  21. number of Defensive strikes is not significant, while the total Length is.
  22. Our final model contains the three variables: number of Strikers, number of
  23. Offensive strikes, and total Length. We keep the fitted values and residuals
  24. for a plot.
  25.  
  26.      When we plot Days Lost and Fitted values against any of the independent
  27. variables, we see that the scale of the ordinate is truncated to 4 digits.
  28. Thus, we use Constant in the Var Mod menu to scale down (divide) Days Lost by
  29. a factor of 100 and redo the multiple regression analysis, but this time only
  30. for the model already found. We can then obtain a suitable plot. The
  31. regression line is, of course, not straight, since we are projecting a four-
  32. dimensional space onto two dimensions.
  33.  
  34.      As a second quick analysis of these data, let us consider how the number
  35. of Strikes each year depends on that of previous years. In the Var Mod menu,
  36. we create a series of new variables with LagLead, with lags of -1, -2, and 
  37. -3. Regression of number of Strikes on these lagged variables shows that the
  38. number depends only on that lagged by one year.