Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 2.2 - Th.S Phạm Văn Minh

Chương 2
(tt)
MÔ HÌNH HỒI QUI HAI BIẾN
Khoảng tin cậy, r, R2 và
Kiểm định hệ số hồi quy

1

Phạm Văn Minh biên soạn

NỘI DUNG
1. Hệ số xác định R2
2. Hệ số tương quan (r)
3. Tính chất của hệ số tương quan
4. Phân phối xác suất của các ước lượng
5. Khoảng tin cậy của β1, β2 và σ2
6. Kiểm định giả thiết về các hệ số hồi qui
2

Phạm Văn Minh biên soạn

1. Hệ số xác định R2
Hàm hồi quy đặt ra nhằm xem xét biến phụ thuộc chịu ảnh
hưởng của biến độc lập như thế nào. Tuy nhiên, bên cạnh
biến độc lập, còn nhiều yếu tố khác cũng ảnh hưởng.
Một hàm hồi quy được coi là thực sự phù hợp khi biến độc
lập có ảnh hưởng thực sự đáng kể, ảnh hưởng một cách có
ý nghĩa khi so sánh với các yếu tố ngẫu nhiên khác. Bên
cạnh đó, với cùng một biến độc lập nhưng nếu dạng hàm
khác nhau thì mức độ ảnh hưởng cũng khác nhau.
Đại lượng để đo mức độ ảnh hưởng làm tương quan so
sánh với yếu tố ngẫu nhiên thì gọi là độ phù hợp của hàm
hồi quy. Đó chính là R2, hệ số xác định (Coefficient of
3
Determination)

1. Hệ số xác định R2 (tt)
Hệ số xác định R2 – Đại lượng đo “sự thích hợp”
(Goodness-of-fit)
Nếu tất cả các quan sát đều nằm trên đường hồi qui thì
sự thích hợp là “hoàn hảo”. Tuy nhiên, trường hợp này
rất hiếm. Điều chúng ta hy vọng là những phần dư xung
quanh đường hồi qui này càng nhỏ càng tốt.
Hệ số xác định r2 (trường hợp hai biến) hay R2 (trường
hợp đa biến) là đại lượng cho ta biết rằng đường hồi qui
mẫu thích hợp như thế nào đối với dữ liệu. (?)
Phương pháp đồ thị Venn, hay là Ballentine
Vòng tròn Y tượng trưng cho biến thiên trong biến phụ thuộc Y
Vòng tròn X tượng trưng cho biến thiên trong biến giải thích X
4

1. Hệ số xác định R2 (tt)
Hệ số xác định R2 – Đại lượng đo “sự thích hợp”
(Goodness-of-fit)

Quan điểm Ballentine đối với R2: (a) R2 = 0; (f) R2 = 1.

5