Xem mẫu
Chương 4
MÔ HÌNH
HỒI QUI ĐA BIẾN
1
NỘI DUNG
1. Vì sao cần mô hình hồi qui đa biến?
2. Mô hình hồi qui tuyến tính 3 biến: dạng hàm,
các giả định, ý nghĩa hệ số hồi qui, ước
lượng OLS, phương sai của các ước lượng,
khoảng tin cậy của các tham số, R2 và R2
hiệu chỉnh (R2), kiểm định giả thiết.
3. Hồi qui k biến: Giả thiết, Ước lượng MH, Ma
trận tương quan, hiệp phương sai, Khoảng
tin cậy các hệ số hồi qui, Kiểm định giả thiết:
hệ số HQ, độ phù hợp của MH, Dự báo
khoảng: giá trị trung bình, cá biệt.
2
1. Vì sao cần mô hình hồi qui đa biến?
Mô hình hồi qui 2 biến đã học thường không thỏa
đáng vì trong thực tế ít có quan hệ kinh tế nào đơn
giản như vậy.
Ví dụ để nghiên cứu về chi tiêu thì không chỉ một yếu tố thu
nhập mà sẽ có nhiều yếu tố khác ảnh hưởng như sự giàu có
của người dân, số nhân khẩu trong hộ gia đình, v.v.
Một ví dụ khác là nhu cầu của một mặt hàng không chỉ phụ
thuộc vào giá cả của chính nó mà thôi, mà còn phụ thuộc
vào giá cả của những hàng hóa cạnh tranh hay bổ trợ khác.
3
1. Vì sao cần mô hình hồi qui đa biến? (tt)
Hàm hồi qui tổng thể (PRF)
Yi = β1 + β2 X2i + β3X3i + . . . + βkXki + Ui
β1 - Hệ số tự do, β1 cho biết giá trị trung bình của
biến phụ thuộc (Y) bằng bao nhiêu khi tất cả các
biến độc lập Xj (j = 2, 3, … k) đều bằng 0.
βj (j = 2, 3, … k) - Hệ số hồi quy riêng của biến Xj, βj
cho biết trung bình của Y sẽ tăng (giảm) bao nhiêu
đơn vị khi Xj tăng (hay giảm) 1 đơn vị.
4
2. MÔ HÌNH
HỒI QUI TUYẾN TÍNH
3 BIẾN
5
nguon tai.lieu . vn
MÔ HÌNH
HỒI QUI ĐA BIẾN
1
NỘI DUNG
1. Vì sao cần mô hình hồi qui đa biến?
2. Mô hình hồi qui tuyến tính 3 biến: dạng hàm,
các giả định, ý nghĩa hệ số hồi qui, ước
lượng OLS, phương sai của các ước lượng,
khoảng tin cậy của các tham số, R2 và R2
hiệu chỉnh (R2), kiểm định giả thiết.
3. Hồi qui k biến: Giả thiết, Ước lượng MH, Ma
trận tương quan, hiệp phương sai, Khoảng
tin cậy các hệ số hồi qui, Kiểm định giả thiết:
hệ số HQ, độ phù hợp của MH, Dự báo
khoảng: giá trị trung bình, cá biệt.
2
1. Vì sao cần mô hình hồi qui đa biến?
Mô hình hồi qui 2 biến đã học thường không thỏa
đáng vì trong thực tế ít có quan hệ kinh tế nào đơn
giản như vậy.
Ví dụ để nghiên cứu về chi tiêu thì không chỉ một yếu tố thu
nhập mà sẽ có nhiều yếu tố khác ảnh hưởng như sự giàu có
của người dân, số nhân khẩu trong hộ gia đình, v.v.
Một ví dụ khác là nhu cầu của một mặt hàng không chỉ phụ
thuộc vào giá cả của chính nó mà thôi, mà còn phụ thuộc
vào giá cả của những hàng hóa cạnh tranh hay bổ trợ khác.
3
1. Vì sao cần mô hình hồi qui đa biến? (tt)
Hàm hồi qui tổng thể (PRF)
Yi = β1 + β2 X2i + β3X3i + . . . + βkXki + Ui
β1 - Hệ số tự do, β1 cho biết giá trị trung bình của
biến phụ thuộc (Y) bằng bao nhiêu khi tất cả các
biến độc lập Xj (j = 2, 3, … k) đều bằng 0.
βj (j = 2, 3, … k) - Hệ số hồi quy riêng của biến Xj, βj
cho biết trung bình của Y sẽ tăng (giảm) bao nhiêu
đơn vị khi Xj tăng (hay giảm) 1 đơn vị.
4
2. MÔ HÌNH
HỒI QUI TUYẾN TÍNH
3 BIẾN
5