Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 120 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng
Số trang
120
Dung lượng
1,96 MB
Nội dung
Mô hình: Y = b
1
+ b
2
X + u
Giả thuyết Ho:
Giả thuyết H1
KIỂM ĐỊNHCÁCGIẢTHUYẾTTHỐNGKÊVỀCÁCHỆSỐHỒI QUI
0
220
:
ββ
=H
0
221
:
ββ
≠
H
Ở đây chúng ta sẽ mô tả kiểmđịnhgiảthuyết với độ tin cậy 5% và 1% mức ý nghĩa. Nó cũng
xác định ý nghĩa của sai số loại I là gì.
Mô hình: Y =
β
1
+
β
2
X + u
Giả thuyết H0:
Giả thuyết H1
KIỂM ĐỊNHCÁCGIẢTHUYẾTTHỐNGKÊVỀCÁCHỆSỐHỒI QUI
0
220
:
ββ
=H
Chúng ta sẽ giả sử rằng chúng ta có mô hình hồiqui đơn chuẩn và chúng ta muốn kiểmđịnh
giả thuyết H
0
rằng hệsốhồiqui bằng một giá trị nào đó của
β
2
0
.
2
0
221
:
ββ
≠
H
Mô hình: Y =
β
1
+
β
2
X + u
Giả thuyết Ho:
Giả thuyết H1
KIỂM ĐỊNHCÁCGIẢTHUYẾTTHỐNGKÊVỀCÁCHỆSỐHỒI QUI
0
220
:
ββ
=H
Giả thuyết được kiểmđịnh được mô tả như giảthuyết Ho. Chúng ta sẽ kiểmđịnh ngược
với giảthuyết Ho là giảthuyết H
1
, nó ám chỉ rằng
β
2
không bằng giá trị
β
2
0
.
3
0
221
:
ββ
≠
H
Mô hình: Y =
β
1
+
β
2
X + u
Giả thuyết:
Giả thuyết H1
Mô hình ví dụ: p =
β
1
+
β
2
w + u
Giả thuyết Ho:
Giả thuyết H1:
4
KIỂM ĐỊNHCÁCGIẢTHUYẾTTHỐNGKÊVỀCÁCHỆSỐHỒI QUI
Như minh họa, chúng ta sẽ xem xét mô hình liên quan đến lạm phát của giá cả kiên quan
đến lạm phát của tiền lương. p là tỷ lệ tăng của giá và w là tỷ lệ tăng của lương.
0
220
:
ββ
=H
0.1:
20
=
β
H
0.1:
21
≠
β
H
0
221
:
ββ
≠
H
Mô hình: Y =
β
1
+
β
2
X + u
Giả thuyết H0:
Giả thuyết H1
Mô hình ví dụ: p =
β
1
+
β
2
w + u
Giả thuyết H0:
Gải thuyết H1:
KIỂM ĐỊNHCÁCGIẢTHUYẾTTHỐNGKÊVỀCÁCHỆSỐHỒI QUI
0
220
:
ββ
=H
0.1:
20
=
β
H
Chúng ta sẽ kiểmđịnhgiảthuyết rằng tỷ lệ tăng của giá bằng với tỷ lệ tăng của tiềnlương.
Giả thuyết Ho vì thế là H
0
:
β
2
= 1.0. (Chúng ta nên kiểmđịnh
β
1
= 0.)
5
0
221
:
ββ
≠
H
0.1:
21
≠
β
H
6
KIỂM ĐỊNHCÁCGIẢTHUYẾTTHỐNGKÊVỀCÁCHỆSỐHỒI QUI
Hàm mật độ xác suất
của b
2
Phân phối của b
2
dưới giảthuyết H
0
:
β
2
=1.0
là đúng (độ lệch chuẩn bằng 0.1 như được
đưa ra)
b
2
1.0 1.10.90.80.70.6 1.2 1.3 1.4
Nếu H0 đúng , hệsốhồiqui b
2
sẽ có phân phối với trung bình bằng 1. Để vẽ phân phối của
nó chúng ta phải biết độ lệch chuẩn của nó
Chúng ta giảđịnh rằng chúng ta biết dộ lệch chuẩn và nó băng 0.1. Điều này không thực tế
và chúng ta có thể ước lượng chúng trong thực tế.
7
KIỂM ĐỊNHCÁCGIẢTHUYẾTTHỐNGKÊVỀCÁCHỆSỐHỒI QUI
1.0 1.10.90.80.70.6 1.2 1.3 1.4
Hàm mật độ xác suất
của b
2
b
2
Phân phối của b
2
dưới giảthuyết H
0
:
β
2
=1.0
là đúng (độ lệch chuẩn bằng 0.1 như được
đưa ra)
8
KIỂM ĐỊNHCÁCGIẢTHUYẾTTHỐNGKÊVỀCÁCHỆSỐHỒI QUI
Đây là phân phối của b
2
cho trường hợp tổng quát. Một lần nữa, chúng ta giải định rằng
chúng ta biết độ lệch chuẩn(sd).
Phân phối của b
2
dưới giảthuyết H
0
:
β
2
=1.0
là đúng (độ lệch chuẩn bằng 0.1 như được
đưa ra)
Hàm mật độ xác suất
của b
2
b
2
0
β
2
β
2
+sd
β
2
+2sd
β
2
-sd
β
2
-2sd
β
2
+3sd
β
2
-3sd
β
2
-4sd
β
2
+4sd
00000 0 0 0 0
9
KIỂM ĐỊNHCÁCGIẢTHUYẾTTHỐNGKÊVỀCÁCHỆSỐHỒI QUI
Giả sử rằng chúng ta có mẫu cácsốliệu cho mô hình lạm phát giá và lạm phát tiền lương và
các ước lượng cho hệsố góc b
2
, là 0.9. Điều này có đủ chứng cứ để chúng ta chống lại giả
thuyết
β
2
= 1.0 hay không?
1.0 1.10.90.80.70.6 1.2 1.3 1.4
Hàm mật độ xác suất
của b
2
b
2
Phân phối của b
2
dưới giảthuyết H
0
:
β
2
=1.0
là đúng (độ lệch chuẩn bằng 0.1 như được
đưa ra)
10
KIỂM ĐỊNHCÁCGIẢTHUYẾTTHỐNGKÊVỀCÁCHỆSỐHỒI QUI
Không, nó không thể. Nó nhỏ hơn giá trị 1.0 nhưng bởi vì có yếu tố ngẫu nhiên trông mô
hình vì thế chúng ta không thể mong muốn có được ước lượng bằng đúng giá trị là 1.0.
1.0 1.10.90.80.70.6 1.2 1.3 1.4
Hàm mật độ xác suất
của b
2
b
2
Phân phối của b
2
dưới giảthuyết H
0
:
β
2
=1.0
là đúng (độ lệch chuẩn bằng 0.1 như được
đưa ra)
[...]...KIỂM ĐỊNHCÁCGIẢTHUYẾTTHỐNGKÊVỀCÁCHỆSỐHỒIQUI Hàm mật độ xác suất của b2 Phân phối của b2 dưới giảthuyết H0: β 2 =1.0 là đúng (độ lệch chuẩn bằng 0.1 như được đưa ra) 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 b2 Nếu giảthuyết Ho là đúng, chúng ta có thể thường xuyên có được ước lượng nhỏ bằng 0.9, vì thế không có mâu thuẩn thực tế nào 11 KIỂMĐỊNHCÁCGIẢTHUYẾTTHỐNGKÊVỀCÁCHỆSỐHỒI QUI. .. bỏ 25 KIỂM ĐỊNHCÁCGIẢTHUYẾTTHỐNGKÊVỀCÁC HỆ SỐHỒIQUI Hàm mật độ xác suất của b2 Phân phối của b2 dưới giảthuyết H0: β 2 =1.0 0 là đúng (độ lệch chuẩn bằng 0.1 như được đưa ra) 2.5% β0 -1.96sd 0-sd β0 β2 2 2 2.5% β0 +sdβ0 +1.96s 2 2 d b2 Xác suất 2.5% của phân phối chuẩn luôn bắt đầu với 1.96 độ lệch chuẩn từ giá trị trung bình 26 KIỂM ĐỊNHCÁCGIẢTHUYẾTTHỐNGKÊVỀCÁC HỆ SỐHỒIQUIQui luật... 23 KIỂM ĐỊNHCÁCGIẢTHUYẾTTHỐNGKÊVỀCÁC HỆ SỐHỒIQUI Hàm mật độ xác suất của b2 Phân phối của b2 dưới giảthuyết H0: β 2 =1.0 là đúng (độ lệch chuẩn bằng 0.1 như được đưa ra) 2.5% 0.6 0.7 2.5% 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 b2 Giá trị ước lưựong thứ hai thì hàon toàn bị loại bỏ 24 KIỂM ĐỊNHCÁCGIẢTHUYẾTTHỐNGKÊVỀCÁC HỆ SỐHỒIQUI Hàm mật độ xác suất của b2 Phân phối của b2 dưới giảthuyết H0:... bỏ giả thiết Ho 15 KIỂM ĐỊNHCÁCGIẢTHUYẾTTHỐNGKÊVỀCÁC HỆ SỐHỒIQUI Hàm mật độ xác suất của b2 Phân phối của b2 dưới giảthuyết H0: β 2 =1.0 là đúng (độ lệch chuẩn bằng 0.1 như được đưa ra) 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 b2 Bây giờ giả sử với mô hình lạm phát giá cả và lạm phát tiền lương và giá trị ước lượng mẫu là 0.77 Đây là một kết quả ước lượng tồi 16 KIỂMĐỊNHCÁCGIẢTHUYẾTTHỐNG KÊ... THỐNGKÊVỀCÁCHỆSỐHỒIQUI Hàm mật độ xác suất của b2 Phân phối của b2 dưới giảthuyết H0: β 2 =1.0 0 là đúng (độ lệch chuẩn bằng 0.1 như được đưa ra) β0-4sdβ0 -3sdβ0 -2sdβ0-sd β0 2 2 2 2 2 β0 +sd β02+2sd 0 +3sd 0 +4sdb2 β2 β2 2 Dưới giả thiết Ho, giá trị của các ước lượng nằm trong khoảng giữa 2 và 3 độ lệch chuẩn dưới giá trị trung bình 17 KIỂMĐỊNHCÁCGIẢTHUYẾTTHỐNGKÊVỀCÁCHỆSỐHỒIQUI Hàm... KIỂMĐỊNHCÁCGIẢTHUYẾTTHỐNGKÊVỀCÁCHỆSỐHỒIQUIQui luật quyết định (5% mức ý nghĩa thống kê) : Loại bỏ H0 : β 2 = 1.0 Hàm mật độ xác suất 0 0 (1) if b2 > β 2 + 1.96 s.d (2) if b2 < β 2 − 1.96 s.d của b2 2.5% 0.6 0.7 2.5% 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 b2 Chúng ta hãy nhìn lại tiến trình ra quyết định trong ví dụ lạm phát giá cả và lạm phát tiền lương Giả thiết Ho là rằng hệsố góc bằng 1.0 34 KIỂM... ĐỊNHCÁCGIẢTHUYẾTTHỐNGKÊVỀCÁCHỆSỐHỒIQUIQui luật quyết định (5% mức ý nghĩa thống kê) : Loại bỏ H0 : β 2 = 1.0 Hàm mật độ xác suất 0 0 (1) if b2 > β 2 + 1.96 s.d (2) if b2 < β 2 − 1.96 s.d của b2 (1) if b2 > 1.0 + 1.96 × 0.1 (2) if b2 < 1.0 − 1.96 × 0.1 2.5% 0.6 0.7 2.5% 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 b2 Chúng ta giảđịnh rằng chúng ta biết độ lệch chuẩn và rằng nó băng 0.1 35 KIỂMĐỊNHCÁC GIẢ... > 1.96 (2) if z < -1.96 0 b − β2 z= 2 s.d 2.5% β0 -1.96sd 0-sd β0 β2 2 2 2.5% β0 +sdβ0 +1.96s 2 2 d b2 Theo đó qui luật quyết định loịa bỏ giả thiết Ho nếu z lớn hơn 1.96 vềgiá trị tuyệt đối 31 KIỂMĐỊNHCÁCGIẢTHUYẾTTHỐNGKÊVỀCÁCHỆSỐHỒIQUIQui luật quyết định (5% mức ý nghĩa thống kê) : 0 H0 : β 2 = β 2 Loại bỏ Hàm mật độ xác suất 0 0 (1) if b2 > β 2 + 1.96 s.d (2) if b2 < β 2 − 1.96 s.d của... 0-sd β0 β2 2 2 2.5% β0 +sdβ0 +1.96s 2 2 d b2 Nếu chúng ta loại bỏ giả thiết H0 nếu sự khác biệt giữa giá trị ước lượng trung nình mẫu và giá trị ký thuyết được diễn tả theo độ lệch chuẩn hơn 1.96 vềgiá trị tuyệt đối (pâm hoặc dương) 29 KIỂMĐỊNHCÁCGIẢTHUYẾTTHỐNGKÊVỀCÁCHỆSỐHỒIQUIQui luật quyết định (5% mức ý nghĩa thống kê) : 0 H0 : β 2 = β 2 Loại bỏ Hàm mật độ xác suất 0 0 (1) if b2 > β... Phân phối của b2 dưới giảthuyết H0: β 2 =1.0 0 là đúng (độ lệch chuẩn bằng 0.1 như được đưa ra) β0-4sdβ0 -3sdβ0 -2sdβ0-sd β0 2 2 2 2 2 β0 +sd β02+2sd 0 +3sd 0 +4sdb2 β2 β2 2 Trong trường hợp tổng quát, ước lượng thấp hơn một độ lệch chuẩn so với giá trị theo giảthuyết 12 KIỂMĐỊNHCÁCGIẢTHUYẾTTHỐNGKÊVỀCÁCHỆSỐHỒIQUI Hàm mật độ xác suất của b2 Phân phối của b2 dưới giảthuyết H0: β 2 =1.0 0 . thuyết H1
KIỂM ĐỊNH CÁC GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ VỀ CÁC HỆ SỐ HỒI QUI
0
220
:
ββ
=H
Giả thuyết được kiểm định được mô tả như giả thuyết Ho. Chúng ta sẽ kiểm định. u
Giả thuyết Ho:
Giả thuyết H1
KIỂM ĐỊNH CÁC GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ VỀ CÁC HỆ SỐ HỒI QUI
0
220
:
ββ
=H
0
221
:
ββ
≠
H
Ở đây chúng ta sẽ mô tả kiểm định giả