PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI

Chia sẻ: Thi Marc | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:7

Thêm vào BST

Báo xấu

97
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

• Mục tiêu: - Ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc với giá trị đã cho của biến độc lập. - Kiểm định giả thuyết về bản chất của sự phụ thuộc. - Dự đoán giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi biết giá trị của biến độc lập.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI

PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI • Mục tiêu: - Ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc với giá trị đã cho của biến độc lập. - Kiểm định giả thuyết về bản chất của sự phụ thuộc. - Dự đoán giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi biết giá trị của biến độc lập. 136
PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI PHÂN BIỆT QUAN HỆ HỒI QUI TUYẾN TÍNH VỚI CÁC QUAN HỆ KHÁC: • Quan hệ hồi qui và quan hệ hàm số. • Quan hệ tuyến tính và phi tuyến tính. • Tuyến tính theo biến và tuyến tính theo tham số. y i  1  2 x i yi = 1 + 2Xi2 và Trong phân tích hồi qui, hàm hồi qui tuyến tính luôn được hiểu là tuyến tính đối với các tham số, nó có thể không tuyến tính đối với biến. 137
MÔ HÌNH HỒI QUI TUYẾN TÍNH TỔNG QUÁT Tổng thể: yi =  +1x1 +2x2 +...+kxk + i Mẫu: yi = a +b1x1 +b2x2 +...+bkxk Trình tự phân tích mô hình hồi qui: - Viết và nhận xét phương trình hồi qui mẫu. - Nhận xét hệ số tương quan và hệ số xác định. - Kiểm định phương trình hồi qui có ý nghĩa hay không? - Kiểm định mối quan hệ của y và từng biến xi - Ước lượng sự thay đổi của y dựa trên sự thay đổi của xi 138
2 R PHÂN TÍCH HỒI QUI • Hệ số tương quan (R): được sử dụng để đo lường cường độ của mối liên hệ tuyến tính giữa Y với một (hoặc các) biến độc lập Xi. • Hệ số xác định (R2):thể hiện phần biến thiên của Y được giải thích bởi một (hoặc các) biến X được nêu trong mô hình hồi qui. R2 càng lớn thì mô hình hồi qui tuyến tính đã xây dựng được xem là càng thích hợp, và càng có ý nghĩa trong việc giải thích sự biến thiên của y. 2 • Hệ số xác định đã điều chỉnh ( R ): là chỉ tiêu quan trọng để quyết định có nên thêm biến độc lập mới vào mô hình hồi qui hay không. 139
PHÂN TÍCH HỒI QUI • Kiểm định mô hình hồi qui có ý nghĩa hay không?  Phân tích phương sai hồi qui. H0: 1 = 2 = … =i = 0 (mô hình hồi qui không có ý nghĩa) H1: có ít nhất một tham số i  0 (phương trình hồi qui có ý nghĩa). MSR n  k  1 R 2 Giá trị kiểm định: F   x 1 R 2 MSE k Qui tắc quyết định: bác bỏ H0 khi F > Fk,n-k-1, 140
PHÂN TÍCH HỒI QUI • Kiểm định mối quan hệ của y và từng biến xi => Kiểm định cho từng biến xi H0: i = 0 (biến Xi không có ý nghĩa trong mô hình hồi qui). H1: i  0 (biến Xi có ý nghĩa trong mô hình hồi qui). bi t Giá trị kiểm định: Sbi t  t nk 1, / 2 Bác bỏ H0 khi: 141
PHÂN TÍCH HỒI QUI • Ước lượng sự thay đổi của y dựa trên sự thay đổi của xi (Ước lượng hệ số βi) Công thức ước lượng: β Є bi  tn-k-1; /2 Sbi => Ví dụ 10.1: Giaû söû ôû caùc nöôùc ñang phaùt trieån, toác ñoä taêng tröôûng cuûa neàn kinh teá (Y) ñöôïc xem nhö phuï thuoäc vaøo toác ñoä taêng tröôûng cuûa ngaønh noâng nghieäp (X1), toác ñoä taêng tröôûng cuûa kim ngaïch xuaát khaåu (X2) và tỷ lệ lạm phát (X3). Yêu cầu: Nhận xét bảng kết quả ở mức ý nghĩa 5%. 142