Tài liệu Xử lý Data với SPSS: Một số ứng dụng hồi quy trong thực tiễn (Nguyễn Duy Tâm) pdf

17-Aug-10
1
Nguyễn Duy Tâm
Nguyen Duy Tam - IDR
1
2
Con người – Tầm nhìn mới
Nguyen Duy Tam - IDR
17-Aug-10
2
MỘT SỐ MÔ HÌNH THÔNG DỤNG
 Dùng bài tập trinh do hoc van.sav bạn hãy xây dựng và kiểm
định mô hình hồi quy đơn sau:
Salary = β0 + β1*EXP
 Bạn có nhận xét gì về mối quan hệ giữa hai biến salary và
EXP?
 Trong trường hợp bạn đang thắc mắc rằng:
1. Mức lương sẽ tăng bao nhiêu phần trăm (%) khi kinh nghiệm
tăng thêm 1 năm?
2. Mức lương sẽ tăng thêm bao nhiêu phần trăm (%) nếu như
kinh nghiệm tăng thêm 1%?
3. Mức lương sẽ tăng lên bao nhiêu nếu như kinh nghiệm của
bạn tăng 1%?


Nguyen Duy Tam - IDR 3
MỘT SỐ MÔ HÌNH THÔNG DỤNG
 Nhận xét: trạng thái biến phụ thuộc và biến độc lập đã thay
đổi từ giá trị tuyệt đối (biến phụ thuộc đơn vị tiền và biến độc
lập đơn vị năm) sang giá trị tương đối (phần trăm).
 Một số mô hình giải quyết vấn đề trên

1. Mô hình LOG LIN
2. Mô hình LOG LOG
3. Mô hình LIN LOG
Nguyen Duy Tam - IDR 4
17-Aug-10
3
MÔ HÌNH LOG - LIN
 Đặc điểm: nghiên cứu phần trăm sự thay đổi của biến phụ
thuộc khi biến độc lập thay đổi 1 đơn vị.

 Bài tập: xây dựng và kiểm định mô hình
Ln(salary) = β0 + β1EXP

 Ý nghĩa hệ số hồi quy 100*β1: là sự thay đổi (đơn vị %) về
mức lương khi số năm kinh nghiệm thay đổi (tăng) 1 năm

 Bài tập áp dụng: nghiên cứu tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)
theo thời gian. (bài tập log_lin GDP.sav).
 Anh/chị liên hệ trong công ty của mình, có thể áp dụng cho
trường hợp nào?   
Nguyen Duy Tam - IDR 5
MÔ HÌNH LOG - LOG
 Đặc điểm: nghiên cứu phần trăm sự thay đổi của biến phụ
thuộc khi biến độc lập thay đổi 1 phần trăm.
 Bài tập: xây dựng và kiểm định mô hình
LOG(SALARY) = β0 + Β1LOG(EXP)
 Ý nghĩa hệ số β1: phần trăm sự thay đổi của biến lương khi
số năm kinh nghiệm thay đổi 1%. (β1 chính là hệ số co giãn)
 β1>1: mức lương thay đổi mạnh khi tăng số năm kinh nghiệm
(co giãn mạnh)

 β1<1: Mức lương thay đổi ít khi tăng số năm kinh nghiệm. (co
giãn ít)
 β1=1: Mức lương thay đổi với tỷ lệ như mức số năm kinh
nghiệm. (so giãn đơn vị)


Nguyen Duy Tam - IDR 6
17-Aug-10
4
MÔ HÌNH LOG - LOG
 Bài tập áp dụng: nghiên cứu tốc độ tiêu thụ cà phê (số
tách/ngày) biến động theo mức giá. (bài tập log_log tieu thu
caphe.sav)
 Nghiên cứu tốc độ tăng trưởng giá caphê theo thời gian (bài
tập log_log tieu thu caphe.sav)

 Anh/chị liên hệ trong công ty mình hiện tại, có thể áp dụng
mô hình này trong trường hợp nào?
Nguyen Duy Tam - IDR 7
MÔ HÌNH LIN - LOG
 Đặc điểm: sự thay đổi (số tuyệt đối) của biến phụ thuộc khi số
biến độc lập thay đổi 1%.
 Bài tập: xây dựng và kiểm định mô hình
SALARY = β0 + β1LOG(EXP)
 Ý nghĩa β1/100: là sự thay đổi về mức lương khi số năm kinh
nghiệm tăng 1%.

 Bài tập áp dụng: nghiên cứu sự thay đổi của GNP theo sự thay
đổi củ mức cung tiền (MS).
 Anh/chị liên hệ xem có thể áp dụng mô hình này cho những

trường hợp nào?
Nguyen Duy Tam - IDR 8