Thực hành 3: Dự báo, đánh giá mô hình, và những vấn đề trong lập mô hình

Chia sẻ: Ngoccuong Ngoccuong | Ngày: | Loại File: DOC | Số trang:13

Thêm vào BST

Báo xấu

86
lượt xem 6
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Cùng nắm kiến thức trong bài thực hành 3 "Dự báo, đánh giá mô hình, và những vấn đề trong lập mô hình" thông qua việc tìm hiểu các nội dung sau: dự báo, số đo sự tương hợp của mô hình, phân tích cộng phương sai, kiểm tra số dư, một số chủ đề trong lập mô hình.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Thực hành 3: Dự báo, đánh giá mô hình, và những vấn đề trong lập mô hình

Thöïc Haønh 3: Döï Baùo, Ñaùnh Giaù Moâ Hình, Vaø Nhöõng Vaán Ñeà Trong Laäp Moâ Hình I. Döï baùo 1. Tính ñoä leäch chuaån cuûa döï baùo: Nhö moâhình trongví duï food.xls, ta coù theåtính ñöôïc chi tieâuthöùc aên cuûa moät gia ñình coù thu nhaäp $2000/tuaàn laø khoaûng $287.608. thöùc;       Tieáptheo, ta phaûi tính ñoäleächchuaåncuûadöï baùo.Ta coù coâng var f  var Y0  y0   2 1  1 n  n X0   2 x  i 1 xi  x 2       Sau khi khai trieån, ta coù: var f  var Y0  y0   2  2 n  X0   2var b1 x Ñeå tính var(f), ngoaøi nhöõng thoâng tin töø chöùc naêng regression, ta caàn theâm thu nhaäp trung bình . ta coù theå tính baèng caùch vaøo Tools/Data Analysis/Descriptive statistics Trong hoäp thoaïi, ta chæ ñònh Range cuûa soá lieäu caàn tính toaùn
Excel seõ cho ta keát quaû nhö sau
Keát hôïp vôùi thoâng tin trong chöùc naêng Regression , tat hay soá vaøo coâng thöùc vaø tính var(f) vaø se(f) = var(f)1/2 . Ñeå tính khoaûng tin caäy cho X0, ta caàn tính s2 , var(b1) vaø coù theå laáy MSR trong baûng ANOVA. Khi ta ñaõ nhaäp coâng thöùc cho X 0, ta coù theå copy coâng thöùc cho caùc giaù trò x khaùc. 2. Khoaûng döï baùo: Ta tính khoaûngdöï baùo(1 – α)100% Y o ± tcse(f) Vì ta ñaõ tính ñöôïc se(f), vieäc tính khoaûng döï baùo laø raát deã daøng nhö sau:
II. Soá ño söï töông hôïp cuûa moâ hình: BaûngANOVA seõcho ta thoângtin veàsoáño söï töônghôïp cuûamoâhình: 1. R2 R2 ñöôïc tính toaùn theo coâng thöùc R2 =SSR/SST = SSE/SST. Keát quaû 1− ñöôïc töï ñoängtính khi ta chaïy haømRegression
III. Phaân tích coäng phöông sai. Coängphöôngsai vaøheäsoátöôngquancoù theåcho ta bieátveàmoái quanheätuyeán tính giöõacaùcbieán.Coängphöôngsai cho ta bieátchieàucuûaquanheä,heäsoátöông quanthì cho ta bieátchieàuvaø ñoä lôùn cuûamoái quanheä.Giaù trò Multiple R trong baûngkeátquaûhoài quy laø caênbaächai cuûaR2. Ta cuõng coù theå duøng Tools/Data analysis/ Correlation ñeå tính:
Sau khi chaïy chöùc naêng Correlation, ta coù theå ñieàn thoâng tin vaøo hoäp thoaïi: Vaø ta coù keát quaû laø Ñeå tìm ma traän coäng phöông sai, ta choïn Tools/Data analysis/Covariances
Trong hoäp thoaïi, ta ñieàn thoâng tin caàn thieát vaø click OK Ta seõ coù keát quaû nhö sau: IV. Kieåm tra soá dö: Phaân phoái cuûa soá dö laø raát quan troïng ñoái vôùi vieäc kieåm ñònh giaû thuyeát. Giaû thuyeát6 yeâu caàu phaânphoái cuûa soá dö tuaân theo phaân phoái chuaån. Ñeå kieåm tra phaân phoái cuûa soá
dö, ta coù 2 caùch laø baèngtröïc quanvaø baèngkieåmñònh thoáng keâ. Ñeå kieåmñònh baèngtröïc quan, khi ta thöïc hieänRegression , choïn muïc Residuals Excel seõtính phaànsoádö cho ta:
Ñeå veõ histogram,ta coù theåtaïo theâm1 coät BINS vaø ñieàn vaøo nhöõng giaù trò nhö treân. Sau ñoù ta choïn Tools/Data analysis/Histogram Tronghoäpthoaïi, ta choïn nhöõngthoângsoácaànthieát Vaø ta coù keát quaû nhö sau
Ngoaøi ra, ta coù theå veõ bieåu ñoà q-q. Trong hoäp thoaïi Regression , ta choïn Normal Probability Plot. Ta seõ coù bieåu ñoà sau:
Normal Probability Plot 800 600 400 Y 200 0 0 20 40 60 80 100 120 Sample Percentile Ta coù theå khaûo saùt veà phaân phoái cuûa soá dö baèng bieåu ñoà naøy. Ta cuõng coù theå kieåm ñònh giaû thuyeát veà phaân phoái cuûa soá dö baèng pheùp thöû Jacque-Bera. Tuy nhieân, trong chöông trình naøy chuùng ta seõ khoâng nghieân cöùu veà pheùp thöû naøy. V. Moät soá chuû ñeà trong laäp moâ hình: 1. Thay ñoåi ñôn vò ño: Giaû söû ta muoánthayñoåi ñôn vò cuûabieánINCOME thaønhINCOME* =INCOME x 100.ta coù theåthöïc hieäntrongExcel nhösau: Ta thöïc hieänTools/DataAnalysis/Regression,keátquaûseõnhösau:
Ta thaáybieánbaâygiôø laø INCOME* vaø öôùc löôïng betavaø ñoä leächchuaånñaõ thayñoåi vaø baèng1/100cuûaöôùc löôïng töôngöùngcho INCOME. Vì vaäy,ta phaûi chuùyù ñôn vò cuûacaùcbieán. 2. Moâ hình Log-linear: Caùchbieánñoåi logarithmlaø töôngñoái phoåbieántrongkinh teá.Trong tröôønghôïp naøy, ta seõbieánñoåi bieánphuï thuoäcthaønhdaïnglogarithm ln (y) =β1+ β2x+e Ta coù theåthöïc hieäntrongexcel nhösau:
Thöïc hieänchöùcnaêngTools/DataAnalysis/Regression,ta coù keátquaûnhösau: ôû ñaây,ta phaûi giaûi thíchlaø INCOME taêng$100thì Food_Exp seõtaêng4%. Töông töï caùch laøm treân, ta coù theå thöïc hieän caùc moâ hình Log-log, Linear – Log.