14 of 10
CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH HỒI QUY VÀ PHƯƠNG PHÁP OLS
Mô hình hồi quy 2 biến và PP OLS
1
Mô hình hồi quy bội và PP OLS
2
15 of 10
Mô hình hồi quy tuyến tính 2 biến (mô hình hồi
quy đơn – Simple regression model) gồm:
Biến phụ thuộc (dependent variable): Y
Biến độc lập (independent variable): X
Hệ số hồi quy (coefficient): β1và β2
Hệ số chặn (intercept): β1
Hệ số góc (slope): β2
Sai số ngẫu nhiên (error term): u, u chứa
những biến có tác động đến Y mà không phải
X
Y = β1+ β2X + u
1. Mô hình
hổi quy tổng
thể
2. Mô hình
hồi quy mẫu
3. Phương
pháp OLS
BÀI 1: MÔ HÌNH HỒI QUY 2 BIẾN VÀ PP OLS
16 of 10
Y = β1+ β2X + u E(Y|X) = β1+ β2X
E(u|X) = 0
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Mô hình hồi quy tổng thể (Population
Regression Function - PRF)
1. Mô hình
hổi quy tổng
thể
2. Mô hình
hồi quy mẫu
3. Phương
pháp OLS
BÀI 1: MÔ HÌNH HỒI QUY 2 BIẾN VÀ PP OLS
17 of 10
Hàm hồi quy tổng thể (PRF – population regression
function) là hàm có dạng:
( ) ( )
ii
E Y X f X
PRF
1 biến độc lập:
hàm hồi quy
đơn
2 biến độc lập
trở lên: hàm
hồi quy bội
Dạng tuyến tính với
tham số
Hàm hồi quy
tuyến tính
Tổng quát
1. Mô hình
hổi quy tổng
thể
2. Mô hình
hồi quy mẫu
3. Phương
pháp OLS
BÀI 1: MÔ HÌNH HỒI QUY 2 BIẾN VÀ PP OLS
18 of 10
E(Y|X) = β1+ β2X
β1cho biết giá trị trung bình của biến Y khi X = 0.
β2cho biết nếu X tăng 1 thì giá trị trung bình của Y
thay đổi bao nhiêu.
PHÂN
TÍCH HỒI
QUY
1. Mô hình
hổi quy tổng
thể
2. Mô hình
hồi quy mẫu
3. Phương
pháp OLS
BÀI 1: MÔ HÌNH HỒI QUY 2 BIẾN VÀ PP OLS