Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 2.2 - Th.S Phạm Văn Minh

Chương 2<br /> (tt)<br /> MÔ HÌNH HỒI QUI HAI BIẾN<br /> Khoảng tin cậy, r, R2 và<br /> Kiểm định hệ số hồi quy<br /> <br /> 1<br /> <br /> Phạm Văn Minh biên soạn<br /> <br /> NỘI DUNG<br /> 1. Hệ số xác định R2<br /> 2. Hệ số tương quan (r)<br /> 3. Tính chất của hệ số tương quan<br /> 4. Phân phối xác suất của các ước lượng<br /> 5. Khoảng tin cậy của β1, β2 và σ2<br /> 6. Kiểm định giả thiết về các hệ số hồi qui<br /> 2<br /> <br /> Phạm Văn Minh biên soạn<br /> <br /> 1. Hệ số xác định R2<br /> Hàm hồi quy đặt ra nhằm xem xét biến phụ thuộc chịu ảnh<br /> hưởng của biến độc lập như thế nào. Tuy nhiên, bên cạnh<br /> biến độc lập, còn nhiều yếu tố khác cũng ảnh hưởng.<br /> Một hàm hồi quy được coi là thực sự phù hợp khi biến độc<br /> lập có ảnh hưởng thực sự đáng kể, ảnh hưởng một cách có<br /> ý nghĩa khi so sánh với các yếu tố ngẫu nhiên khác. Bên<br /> cạnh đó, với cùng một biến độc lập nhưng nếu dạng hàm<br /> khác nhau thì mức độ ảnh hưởng cũng khác nhau.<br /> Đại lượng để đo mức độ ảnh hưởng làm tương quan so<br /> sánh với yếu tố ngẫu nhiên thì gọi là độ phù hợp của hàm<br /> hồi quy. Đó chính là R2, hệ số xác định (Coefficient of<br /> 3<br /> Determination)<br /> <br /> 1. Hệ số xác định R2 (tt)<br /> Hệ số xác định R2 – Đại lượng đo “sự thích hợp”<br /> (Goodness-of-fit)<br /> Nếu tất cả các quan sát đều nằm trên đường hồi qui thì<br /> sự thích hợp là “hoàn hảo”. Tuy nhiên, trường hợp này<br /> rất hiếm. Điều chúng ta hy vọng là những phần dư xung<br /> quanh đường hồi qui này càng nhỏ càng tốt.<br /> Hệ số xác định r2 (trường hợp hai biến) hay R2 (trường<br /> hợp đa biến) là đại lượng cho ta biết rằng đường hồi qui<br /> mẫu thích hợp như thế nào đối với dữ liệu. (?)<br /> Phương pháp đồ thị Venn, hay là Ballentine<br /> Vòng tròn Y tượng trưng cho biến thiên trong biến phụ thuộc Y<br /> Vòng tròn X tượng trưng cho biến thiên trong biến giải thích X<br /> 4<br /> <br /> 1. Hệ số xác định R2 (tt)<br /> Hệ số xác định R2 – Đại lượng đo “sự thích hợp”<br /> (Goodness-of-fit)<br /> <br /> Quan điểm Ballentine đối với R2: (a) R2 = 0; (f) R2 = 1.<br /> <br /> 5<br /> <br />