MÔ HÌNH hồi QUY bội (KINH tế LƯỢNG SLIDE) (chữ biến dạng do slide dùng font VNI times, tải về xem bình thường)

Company

LOGO




sai số
TK
HSHQ
chuẩn của
se( βˆi t)
các hshq –

Pvalue


Yˆi = 328,1383 + 4,64951X 2i + 2,560152X 3i



Hàm hồi quy tổng
thể (PRF)

= β 1 + β 2 X2i + β 3X3i + . .
+ β kXki + Ui


β 1 – Hệ số tự do
β 1 cho biết giá trị TB
của biến phụ thuộc

(Y) bằng bao nhiêu
khi tất cả các biến
độc lập Xj đều bằng
0.


β j (j = 2, 3, . . . k) Hệ số hồi quy
riêng
của
biến
X
j
β (j = 2, 3, . . . k) cho
j

biết TB của Y sẽ
tăng
(giảm)
bao
nhiêu đơn vị khi Xj
tăng (hay giảm) 1


1- Hệ số xác định
ESS
2
R =
TSS

So sánh giá trị
2
R
Xét 2 mô

hình
sau:
ln Yi = β 1 + β 2 X 2i + β 3 X 3i + U i

Yi = α 1 + α 2 X 2i + α 3 X 3i + U i
Ta khoâng thể so
2
sánh R của hai mô


2- Hệ số xác định
có hiệu chỉnh

n −1
R = 1 − (1 − R )
n−k
2

2


Thí dụ 4.1:

 Mô hình hồi qui
2 biến (Y và X2) ta

2
R =
tính được:
2
12 − 1
0,80425
⇒ R = 1 − (1 − 0,80425)
12 − 2
=


Đối với hàm 3 biến
Thêm biến giải thích
mới (X3) vào MH.

R =
2
n
−
1
2
0,9677
R = 1 − (1 − R )
n−k
12 − 1 =
= 1 − (1 − 0,9677)
0,9605
12 − 3
2

2

= 0,9605 >
2
0,78467
TứcR
có
R

tăng lên
 Ta tiến hành kiểm
định giả thiết: H0: β 3
= 0 ; ˆH1: β 3 ≠ 0
β3
2
,
560152
t
=
=
ˆ
0
,
37941
se
(
β
)
=

3
6,748


Vì t > t0,025 (9) =
2,262 nên ta bác
bỏ
giả
thiết
H
.
Vậy việc thêm
0
biến chi phí quảng
cáo (X3) vào mô
hình là cần thiết.


3- Khoảng tin
cậy của các
hệ số hồi qui
ˆβ ± tα/2(n-k).se(
ˆβ
j
j


Thí dụ
4.1:

Với số liệu cho ở
thí dụ 4.1, tìm khoảng
tin cậy của β 2 và β 3
với hệ số tin cậy
Giải
95%?
:
Với hệ số tin cậy 1 − α
= 95%
⇒ α = 5% ⇒ α /2 = 0,025


Tra bảng phân phối
Student ta được tα /2 (n-3) =
t0,025 (9) = 2,262

Khoảng tin cậy của β 2:

4,64951 ± 2, 262 × 0,469148

Hay
:
(3,588 < β 2 <


Khoảng tin cậy của
β 3:

2,560152 ± 2, 262 × 0, 379407

Hay:

(1,702 < β 3 <
3,418)


4- Kiểm định
g.thiết về
hệ
số
hồi
qui
Để kiểm định giả thie

H0: β j = B0; H1:β j ≠ B0 (j = 1, 2
Với mức ý nghóa α

Có thể sử dụng
một trong 3


Ph.pháp khoảng
tin cậy
 Ph.pháp kiểm
định mức ý
nghóa
 Ph.pháp kiểm


định bằng p-value

Thí dụ:
Với số liệu cho ở
thí dụ 4.1
Dùng Eviews ta có
kết quả:



5- K.định g.thiết đồn

Xét giả
thiết:
H0: β 2 = β 3 = . . . = β k =
Giả thiết trên
tương đương với
2
giả thiết:
H 0: R = 0
0