Xem mẫu
Chương 2
(tt & hết)
MÔ HÌNH HỒI QUI HAI BIẾN
Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Dự báo & Trình bày kết quả
1
Phạm Văn Minh biên soạn
NỘI DUNG
1. Kiểm định sự phù hợp của
mô hình
2. Ứng dụng phân tích hồi qui:
Vấn đề dự báo
3. Trình bày kết quả phân tích
hồi qui
2
1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Lập giả thiết H0: R2 = 0 (mô hình không phù hợp)
Giả thiết đối H1: R2 ≠ 0 (MH phù hợp với mức ý nghĩa α)
CÁCH 1: Kiểm định F
Bước 1: Tính
R (n − 2)
F =
2
1− R
2
Bước 2: Tra bảng trang 317-320 tìm Fα(1,n-2)
Bước 3: Quy tắc quyết định
- Nếu F > Fα(1,n-2): Bác bỏ H0
- Nếu F ≤ Fα(1,n-2): Chấp nhận H0
3
1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình (tt)
Ta cũng có thể tính Giá trị F bằng cách sử dụng bảng
Phân tích phương sai (ANOVA) có dạng sau đây:
Tổng biến động TSS của biến phụ thuộc được tính thông qua n nguồn thông
tin ngẫu nhiên, tuy nhiên để tính TSS phải thông qua trung bình mẫu Y , bậc
tự do của thông tin mất đi 1, do đó ta nói rằng TSS có bậc tự do là (n-1).
Biến động do biến độc lập giải thích qua hàm hồi qui mẫu, do chỉ có một
biến độc lập nên bậc tự do là 1. Cho nên ta nói ESS có bậc tự do là 1.
Biến động do các yếu tố ngẫu nhiên khác đo bởi tổng bình phương phần
dư, nguồn thông tin tự do đo bằng số quan sát trừ đi số hệ số phải ước
4
lượng, ta nói RSS có bậc tự do là (n-2).
1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình (tt)
F
Thống kê F
α=0,05
R (n − 2)
F =
2
1− R
2
Miền bác bỏ
Miền chấp nhận
Fα(1,n-2)
nguon tai.lieu . vn
(tt & hết)
MÔ HÌNH HỒI QUI HAI BIẾN
Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Dự báo & Trình bày kết quả
1
Phạm Văn Minh biên soạn
NỘI DUNG
1. Kiểm định sự phù hợp của
mô hình
2. Ứng dụng phân tích hồi qui:
Vấn đề dự báo
3. Trình bày kết quả phân tích
hồi qui
2
1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Lập giả thiết H0: R2 = 0 (mô hình không phù hợp)
Giả thiết đối H1: R2 ≠ 0 (MH phù hợp với mức ý nghĩa α)
CÁCH 1: Kiểm định F
Bước 1: Tính
R (n − 2)
F =
2
1− R
2
Bước 2: Tra bảng trang 317-320 tìm Fα(1,n-2)
Bước 3: Quy tắc quyết định
- Nếu F > Fα(1,n-2): Bác bỏ H0
- Nếu F ≤ Fα(1,n-2): Chấp nhận H0
3
1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình (tt)
Ta cũng có thể tính Giá trị F bằng cách sử dụng bảng
Phân tích phương sai (ANOVA) có dạng sau đây:
Tổng biến động TSS của biến phụ thuộc được tính thông qua n nguồn thông
tin ngẫu nhiên, tuy nhiên để tính TSS phải thông qua trung bình mẫu Y , bậc
tự do của thông tin mất đi 1, do đó ta nói rằng TSS có bậc tự do là (n-1).
Biến động do biến độc lập giải thích qua hàm hồi qui mẫu, do chỉ có một
biến độc lập nên bậc tự do là 1. Cho nên ta nói ESS có bậc tự do là 1.
Biến động do các yếu tố ngẫu nhiên khác đo bởi tổng bình phương phần
dư, nguồn thông tin tự do đo bằng số quan sát trừ đi số hệ số phải ước
4
lượng, ta nói RSS có bậc tự do là (n-2).
1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình (tt)
F
Thống kê F
α=0,05
R (n − 2)
F =
2
1− R
2
Miền bác bỏ
Miền chấp nhận
Fα(1,n-2)