1. Trang Chủ
  2. Xã hội học
  3. Bài giảng Thống kê cho khoa học xã hội: Bài 5 - ThS. Nguyễn Thị Xuân Mai

Bài giảng Thống kê cho khoa học xã hội: Bài 5 - ThS. Nguyễn Thị Xuân Mai

Bài giảng Thống kê cho khoa học xã hội - Bài 5: Phân tích hồi qui và tương quan trình bày ước lượng mô hình hồi qui tuyến tính; đánh giá mối liên hệ tương quan; kiểm định các hệ số của mô hình hồi qui. GIỚI THIỆU MÔN HỌC THỐNG KÊ CHO KHOA HỌC XÃ HỘI Giảng viên: ThS. Nguyễn Thị Xuân Mai v1.0016104219 1 BÀI 5 PHÂN TÍCH HỒI QUI VÀ TƯƠNG QUAN Giảng viên: ThS. Nguyễn Thị Xuân Mai v1.0016104219 2 MỤC TIÊU BÀI HỌC • Giới thiệu về mối liên hệ giữa các hiện tượng kinh tế xã hội. • Trình bày một số khái n

Thể loại Tài liệu miễn phí Xã hội học

Số trang 31

Ngày tạo 12/29/2020 4:04:29 PM +00:00

Loại tệp PDF

Kích thước 0.75 M

Tên tệp

Tải Bài giảng Thống kê cho khoa học xã hội: Bài 5 - Th... (.pdf)

Xem mẫu

  1. GIỚI THIỆU MÔN HỌC THỐNG KÊ CHO KHOA HỌC XÃ HỘI Giảng viên: ThS. Nguyễn Thị Xuân Mai v1.0016104219 1
  2. BÀI 5 PHÂN TÍCH HỒI QUI VÀ TƯƠNG QUAN Giảng viên: ThS. Nguyễn Thị Xuân Mai v1.0016104219 2
  3. MỤC TIÊU BÀI HỌC • Giới thiệu về mối liên hệ giữa các hiện tượng kinh tế xã hội. • Trình bày một số khái niệm liên quan trong phân tích hồi qui tương quan. • Trình bày trình tự các bước ước lượng mô hình hồi qui. • Trình bày phương pháp đánh giá mối liên hệ tương quan trong mô hình, gồm có: đánh giá mức độ phù hợp của mô hình, đánh giá cường độ chặt chẽ và chiều hướng của mối liên hệ. • Trình bày phương pháp tính sai số chuẩn của mô hình và xác định khoảng tin cậy ước lượng. • Trình bày các kiểm định thống kê nhằm khẳng định mô hình ước lượng được là tốt, có thể dùng để suy diễn thống kê, gồm có: kiểm định hệ số hồi qui, kiểm định ý nghĩa của hệ số tương quan, kiểm định sự phù hợp của mô hình. v1.0016104219 3
  4. CÁC KIẾN THỨC CẦN CÓ Kiến thức chung về kinh tế - xã hội. v1.0016104219 4
  5. HƯỚNG DẪN HỌC • Đọc tài liệu tham khảo. • Thảo luận với giáo viên và các sinh viên khác về những vấn đề chưa hiểu rõ. • Trả lời các câu hỏi của bài học. • Đọc và tìm hiểu thêm về phương pháp phân tích hồi qui và tương quan. v1.0016104219 5
  6. CẤU TRÚC NỘI DUNG 5.1 Ước lượng mô hình hồi qui tuyến tính 5.2 Đánh giá mối liên hệ tương quan 5.3 Kiểm định các hệ số của mô hình hồi qui v1.0016104219 6
  7. 5.1. ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH HỒI QUI TUYẾN TÍNH 5.1.1. Một số khái niệm 5.1.2. Trình tự ước lượng liên quan mô hình hồi qui v1.0016104219 7
  8. 5.1.1. MỘT SỐ KHÁI NIỆM LIÊN QUAN • Hồi qui tương quan là phương pháp phân tích dựa trên mối liên hệ phụ thuộc của một biến phụ thuộc (biến kết quả) vào một hay nhiều biến độc lập (biến nguyên nhân). Ví dụ: Chiều cao và tuổi của một người, Số giờ tự học và điểm số… • Mối liên hệ phụ thuộc này có thể được biểu hiện ở 2 dạng.  Liên hệ hàm số: là mối liên hệ hoàn toàn chặt chẽ, sự thay đổi của hiện tượng này có tác dụng quyết định đến sự thay đổi của hiện tượng liên quan theo một tỷ lệ xác định.  Có dạng Y=f(X)  không những được biểu hiện ở tổng thể mà còn được biểu hiện cụ thể trên từng đơn vị cá biệt.  Liên hệ tương quan: là mối liên hệ không hoàn toàn chặt chẽ. Sự thay đổi của hiện tượng này có thể làm hiện tượng liên quan thay đổi theo nhưng không có ảnh hưởng hoàn toàn quyết định.  không được biểu hiện trên từng đơn vị cá biệt mà phải thông qua hiện tượng số lớn (là tổng thể). • Mối liên hệ phụ thuộc này được xây dựng bằng một phương trình hồi qui có thể là tuyến tính hay phi tuyến. v1.0016104219 8
  9. 5.1.2. TRÌNH TỰ ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH HỒI QUI • Phân tích bản chất của mối liên hệ giữa biến độc lập và các biến phụ thuộc. • Vẽ đồ thị phân tán scatterplot. • Xây dựng mô hình toán học mô tả mối liên hệ giữa biến độc lập và các biến phụ thuộc. • Ước lượng các hệ số của mô hình. • Giải thích ý nghĩa của các hệ số. • Bước 1. Phân tích bản chất của mối liên hệ giữa biến độc lập và các biến phụ thuộc  Mối quan hệ hệ nhân - quả, biến phụ thuộc thay đổi do biến độc lập thay đổi. Ví dụ: sự thay đổi của chi phí quảng cáo dẫn đến sự thay đổi lượng hàng bán.  Mối quan hệ liên kết, một số nhân tố khác gây ra sự thay đổi trong cả hai biến. Ví dụ: doanh số bán kính mát và kem tăng do thời tiết nóng. v1.0016104219 9
  10. 5.1.2. TRÌNH TỰ ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH HỒI QUI • Bước 2: Vẽ đồ thị phân tán scatterplot  X được gọi là biến độc lập (biến nguyên nhân) được biểu diễn ở trục hoành.  Y được gọi là biến phụ thuộc (biến kết quả) được biểu diễn ở trục tung. → Scatterplot có thể cho biết cường độ và chiều hướng của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến. v1.0016104219 10
  11. 5.1.2. TRÌNH TỰ ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH HỒI QUI (tiếp theo) • Bước 3: Xây dựng mô hình hồi qui tổng thể chung  Mối quan hệ giữa X và Y được mô tả bằng một hàm tuyến tính.  Sự thay đổi của Y được giả định là do sự thay đổi của X gây ra.  Mô hình hồi qui tuyến tính tổng thể chung là: Hệ số tự do Hệ số hồi qui tổng thể Biến độc lập Sai số Biến phụ thuộc tổng thể ngẫu nhiên Yi  β 0  β 1X i  ε i Thành phần Thành phần sai số tuyến tính ngẫu nhiên v1.0016104219 11
  12. 5.1.2. TRÌNH TỰ ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH HỒI QUI (tiếp theo) Y Yi  β 0  β 1 X i  ε i Giá trị quan sát của Y cho Xi εi Hệ số hồi qui = β1 Giá trị dự đoán Sai số ngẫu nhiên của Y cho Xi cho giá trị Xi Hệ số tự do = β0 Xi X v1.0016104219 12
  13. 5.1.2. TRÌNH TỰ ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH HỒI QUI (tiếp theo) • Bước 4: Ước lượng các hệ số của mô hình  Có n quan sát.  Xi là giá trị của biến độc lập thứ i.  Yi là giá trị của biến phụ thuộc thứ i.  X là giá trị trung bình của biến độc lập.  Y là giá trị trung bình của biến phụ thuộc. Giá trị ước Ước lượng của Ước lượng của lượng (hay dự hệ số hồi qui hệ số tự do đoán) của y cho quan sát i Giá trị của x cho quan sát i yˆ i  b 0  b 1 x i Sai số ngẫu nhiên cá nhân ei có trung bình bằng 0 ei  ( y i - yˆ i )  y i - (b0  b1x i ) v1.0016104219 13
  14. 5.1.2. TRÌNH TỰ ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH HỒI QUI (tiếp theo) • Phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) • Xác định giá trị nhỏ nhất của chênh lệch giữa giá trị thực tế và giá trị từ phương trình hồi qui lý thuyết (phần dư ei). min SSE  min e 2 i  min  (y i  yˆ i ) 2  min  [y i  (b 0  b 1 x i )] 2 • Hệ phương trình chuẩn xác định các hệ số:  y  nb0  b1  x   xy  b0  x  b1  x 2 x. y  x. y x. y  x. y • Hay b1   b0  y  b1.x  2 x x 2 2 v1.0016104219 14
  15. 5.1.2. TRÌNH TỰ ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH HỒI QUI (tiếp theo) • Bước 5: Giải thích ý nghĩa của các hệ số  b0 là hệ số tự do (hệ số chặn) cho biết giá trị của y khi x bằng 0 (nếu trong tổng thể x có nhận giá trị 0). Hoặc coi đó là ảnh hưởng trung bình của tất cả biến nguyên nhân khác ngoài biến nguyên nhân x tới biến kết quả y.  b1 là hệ số hồi qui (hệ số góc) cho biết ảnh hưởng trực tiếp của biến nguyên nhân x tới biến kết quả y. Cụ thể, khi x thay đổi 1 đơn vị thì y thay đổi trung bình b1 đơn vị. Ngoài ra, nó còn cho biết chiều hướng của mối liên hệ giữa x và y.  Khi b1 > 0, mối liên hệ thuận (x tăng, y tăng).  b1 < 0, mối liên hệ nghịch (x tăng, y giảm). v1.0016104219 15
  16. 5.1.2. TRÌNH TỰ ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH HỒI QUI (tiếp theo) Ví dụ: Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính biểu diễn mối liên hệ giữa số nhân khẩu trong một hộ và thu nhập bình quân 1 nhân khẩu. Số nhân Thu nhập bình STT khẩu/hộ quân/1 nhân khẩu x.y x2 y2 (người) x (Triệu đồng) y 1 5 8.5 42.5 25.0 72.25 2 4 10.3 41.2 16.0 106.09 3 6 7.0 42.0 36.0 49.00 4 5 8.2 41.0 25.0 67.24 5 5 8.9 44.5 25.0 79.21 6 5 9.8 49.0 25.0 96.04 7 6 6.6 39.6 36.0 43.56 8 6 9.5 57.0 36.0 90.25 9 2 16.9 33.8 4.0 285.61 10 7 7.0 49.0 49.0 49.00 11 7 4.8 33.6 49.0 23.04 Tổng 58 97.5 473.2 326.0 961.29 Trung bình 5.273 8.864 43.018 29.636 87.390 v1.0016104219 16
  17. 5.1.2. TRÌNH TỰ ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH HỒI QUI (tiếp theo) • Xác định các tham số:  2  2x  x 2  x  29, 636  5, 2732  1,831 xy  x. y 43, 018  5, 273  8,864 b1    2, 03 x 2 1,831 b0  y  b1 x  8,864   2, 03  5, 273  19,57 • ˆ x  19,57  2, 03x Mô hình hồi quy có dạng y • Ý nghĩa các tham số:  b0 = 19,57 nêu lên ảnh hưởng của các nhân tố khác ngoài số nhân khẩu trong 1 hộ tới sự thay đổi của thu nhập bình quân 1 nhân khẩu.  b1 = -2,03 nêu lên ảnh hưởng trực tiếp của số nhân khẩu trong 1 hộ tới sự thay đổi của thu nhập bình quân 1 nhân khẩu. Khi số nhân khẩu tăng thêm 1 người thì thu nhập bình quân 1 nhân khẩu sẽ giảm đi trung bình 2,03 triệu đồng. v1.0016104219 17
  18. 5.2. ĐÁNH GIÁ MỐI LIÊN HỆ TƯƠNG QUAN 5.2.1. Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình 5.2.2. Đánh giá cường độ chặt chẽ của mối liên hệ 5.2.3. Sai số chuẩn của mô hình và khoảng tin cậy ước lượng v1.0016104219 18
  19. 5.2.1. ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ PHÙ HỢP CỦA MÔ HÌNH Tổng biến thiên (variation) được chia thành hai phần: SST  SSR  SSE Biến thiên của biến phụ thuộc Biến thiên của hồi qui Biến thiên của phần dư (Total Sum of Squares) (Regression Sum of Squares) (Error Sum of Squares) SST   (y i  y)2 SSR   (yˆ i  y) 2 SSE   (y i  yˆ i )2 Đo lường sự biến thiên của Sự biến thiên do mối quan hệ Sự biến thiên do các nhân các giá trị yi quanh giá trị trung tuyến tính giữa x và y tố khác ngoài mối quan hệ bình y của nó tuyến tính giữa x và y v1.0016104219 19
  20. 5.2.1. ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ PHÙ HỢP CỦA MÔ HÌNH • Hệ số xác định là tỷ lệ (lần, %) thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi sự thay đổi của biến độc lập, ký hiệu là R2. • Công thức: SSR R2  SST • Tính chất: 0  R2  1 hay 100%. Y yi SSE    yi  yˆ  2   yˆ  b0  b1 x 2 SST   yi  y yˆ   2 SSR   yˆi  y y v1.0016104219 X X 20
nguon tai.lieu . vn
Chính trị học Báo chí - Truyền thông Xã hội học Giáo dục học Tâm lý học Lịch sử - Văn hoá Triết học Ngôn ngữ học Thư viện thông tin Văn học nước ngoài Ngư nghiệp Hành chính - Pháp luật Địa lý - Địa danh Văn học Việt nam Lịch sử Đảng CNXH - KH Tư Tưởng HCM Ngụ ngôn - Cổ tích Ca dao - Tục ngữ Hoá học Sinh học Y khoa - Dược Kinh tế học