zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kinh Tế - Quản Lý

» Kinh tế học

Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 5: Hồi qui tuyến tính bội

Chia sẻ: Mhnjmb Mhnjmb | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:83

Báo xấu

134
lượt xem 18
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Các nội dung chính trong chương 5 Hồi qui tuyến tính bội thuộc bài giảng Kinh tế lượng trình bày về các nội dung lần lượt như sau: ôn lại mô hình hồi qui tuyến tính bội, kiểm tra các điều kiện áp dụng mô hình, chỉnh sửa các vấn đề, số liệu quan sát sai lệch, các biến giả (dummy), phương pháp stepwise, sự tương tác (Interaction).

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 5: Hồi qui tuyến tính bội

Hồi qui tuyến tính bội 1
Các nội dung chính  Ôn lại mô hình hồi qui tuyến tính bội  Kiểm tra các điều kiện áp dụng mô hình  Chỉnh sửa các vấn đề  Số liệu quan sát sai lệch  Các biến giả (dummy)  Phương pháp stepwise  Sự tương tác (Interaction) 2
Mô hình hồi qui bội Mối liên hệ giữa một biến phụ thuộc với ít nhất hai biến độc lập là một hàm tuyến tính Các hệ số hồi qui Sai số Hệ số chặn của tổng ngẫu (hằng số) thể nhiên Yi = b1  b2X 2i  b 3 X 3i   bk X ki  e i Biến phụ Các biến độc thuộc (đáp lập số) 3
Mô hình hồi qui bội đối với tổng thể Mô hình hai Yi=b 1+ b 2X2i+ b 3X3i + ei biến Y b0 ei Đáp số X2 X1 E(Y)=b 1+ b 2X2+ b 3X3 4
Mô hình hồi qui bội đối với một mẫu Mô hình hai Yi=b1+ b2X2i+ b3X3i + ei biến Y b0 ei Đáp số X2 X1 5
Ví dụ về hồi tuyến tính qui bội Phát triển một mô hình để giải thích về giá của một ngôi nhà theo diện tích và tuổi của nó, lấy từ một mẫu 319 ngôi nhà vừa bán gần đây nhất. 6
Ví dụ về hồi qui tuyến tính bội tiếp 7
Ví dụ về hồi qui qui tuyến tính bội tiếp a Co effici ents Standardi zed Uns tandardized Coef f icien Coef f icient s ts Collinearity St atis tic s Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF 1 (Cons tant ) 70015,462 5900,669 11,866 ,000 surf ace 72,500 2,880 ,716 25,172 ,000 ,995 1,005 age -1657,031 108,867 -,433 -15,221 ,000 ,995 1,005 a. Dependent Variable: prix 8
Diễn giải các hệ số của một hàm hồi qui bội  Các hệ số gốc (bj)  Sự biến đổi của giá trị trung bình của các Y khi Xj tăng thêm 1 đơn vị, mọi yếu tố khác không đổi.  Kiểm định: tương tự như hồi qui đơn với (n-k) bậc tự do  Hệ số chặn - hằng số (b0)  Giá trị trung bình của Y khi Xj = 0 9
Ví dụ về hồi qui tuyến tính bội tiếp Coefficientsa Standardi zed Unstandardized Coefficien Coefficients ts Collinearity Statistics Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF 1 (Constant) 70015,462 5900,669 11,866 ,000 surface 72,500 2,880 ,716 25,172 ,000 ,995 1,005 age -1657,031 108,867 -,433 -15,221 ,000 ,995 1,005 a. Dependent Variable: prix ˆ Yi =70 015,46+ 72,50X1i- 1 657,03X2i Với mỗi piê (hơn 30 cm) Với mỗi năm tuổi tăng thêm, vuông tăng thêm, giá trung giá trung bình giảm đi bình tăng thêm 72,50$ 1657,03$. 10
Hệ số xác định bội  Tỉ lệ biến đổi của biến phụ thuộc được giải thích bằng tất cả các biến độc lập R2 = Biến đổi được giải thích = ESS Tổng biến đổi TSS  Không bao giờ giảm khi các đại lượng được thêm vào  Vấn đề khi ta so sánh các mô hình 11
Hệ số xác định bội điều chỉnh Trong hồi qui bội, ta sử dụng hệ số xác định điều chỉnh 2  n - 1 2 R = 1 - (1 - R )   n - k  2 2 0  R  R 1 12
Ví dụ về hồi qui bội tiếp b Model Summary Adjusted Std. Error of Durbin-W Model R R Square R Square the Estimate atson 1 ,863a ,746 ,744 $32,014.32 1,344 a. Predictors: (Constant), age, surface b. Dependent Variable: prix R2 R2 điều chỉnh 13
Kiểm định mức ý nghĩa tổng quát BẢNG PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI MC df SC MCR=RSS/p F Regression k-1 RSS MCE=ESS/(n-k) MCR/MCE Residue n-k ESS Total n-1 TSS 14
Ví dụ về hồi qui bội tiếp ANOVAb Sum of Model Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 9,49E+11 2 4,746E+11 463,042 ,000a Residual 3,24E+11 316 1024916646 Total 1,27E+12 318 a. Predictors: (Constant), age, surface b. Dependent Variable: prix k-1 = 2, số các biến độc mức ý nghĩa (p-value) lập n-1 F với k-1 bậc tự do ở n-k tử số và n-k ở mẫu số 15
Ví dụ về hồi qui bội tiếp H0: b1 = b2 =…= bk = 0 Thống kê kiểm H1: ít nhất là 1 trong định: những bi  0 F = 463.04  = .05 Quyết định: bậc tự do= 2 và 316 Bác bỏ với rủi ro mức  = 0.05 Giá trị tới hạn Kết luận:  = 0.05 Có ít nhất một trong các biến phụ thuộc có liên quan đến Y 0 3.02 F 16 3,024311468 =INVERSE.LOI.F(0,05;2;316)
Kiểm định mức ý nghĩa đối với mỗi biến  Chỉ ra xem liệu có mối liên hệ tuyến tính giữa Xj và Y  Sử dụng thống kê Student với n-k bậc tự do  Các giả thuyết:  H0: bi = 0 (Không có mối liên hệ tuyến tính)  H1: bi  0 (có mối liên hệ tuyến tính giữa Xj và Y) 17
Ví dụ về hồi qui bội tiếp Coefficientsa Standardi zed Unstandardized Coefficien Coefficients ts Collinearity Statistics Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF 1 (Constant) 70015,462 5900,669 11,866 ,000 surface 72,500 2,880 ,716 25,172 ,000 ,995 1,005 age -1657,031 108,867 -,433 -15,221 ,000 ,995 1,005 a. Dependent Variable: prix bˆ = t *b i ˆ s bˆ i 18
Các điều kiện vận dụng mô hình  Các điều kiện về dạng mô hình :  Tuyến tính của các biến độc lập so với biến phụ thuộc  Các điều kiện về sai số mô hình (error):  Các sai số mô hình là độc lập (không tự tương quan) và phân phối giống nhau theo phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và variance s 2 (homoscédasticité)  Các điều kiện về các số dự đoán :  Các biến độc lập không ngẫu nhiên  Các giá trị của các biến độc lập được đo lường không có sai số  Các số dự đoán (prédicteurs) là độc lập theo đường thẳng, (không có bội tương quan giữa các biến độc lập - multicollinearity)  Các điều kiện về quan sát: 19  Tất cả các quan sát có cùng một vai trò
Mô hình với ảnh hưởng cố định ngược với mô hình với ảnh hưởng ngẫu nhiên  Về nguyên tắc, hồi qui được thực hiện đối với các mô hình có ảnh hưởng cố định  Các biến độc lập được kiểm soát  Mô hình cũng hoạt động đối với các biến có ảnh hưởng ngẫu nhiên  Các biến độc lập là ngẫu nhiên  Về nguyên tắc, các biến này phải tuân theo một phân phối chuẩn đa biến 20

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.