Tài liệu MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BỘI doc

14 1.2K 10
Tài liệu MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BỘI doc

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

1/2/2013 I MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN Hàm hồi quy tổng thể (PRF) Chương Yi  1   X 2i  3 X 3i  U i HỒI QUY TUYẾN TÍNH BỘI Trong •Y biến phụ thuộc •X2,X3 biến độc lập •X2i, X3i giá trị thực tế X2, X3 •Ui sai số ngẫu nhiên Vậy ý nghĩa β1, β2, β3 ? I MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN Các giả thiết mơ hình I MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN Ước lượng tham số Chúng ta sử dụng phương pháp bình phương nhỏ OLS  Các X2i, X3i cho trước không ngẫu nhiên  Giá trị trung bình đại lượng ngẫu nhiêu Ui 0, Phương sai Ui không thay đổi PRF : Yi  1   X 2i  3 X 3i  U i Hàm hồi quy mẫu tương ứng :  Khơng có tương quan U i  Khơng có tương quan (cộng tuyến) X X3 ˆ ˆ ˆ SRF : Yi  1   X 2i  3 X 3i  ei Hay:  Khơng có tương quan U i X2,X3 I MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN ˆ ˆ ˆ ˆ ei  Yi  Yi  Yi  1   X 2i  3 X 3i I MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN    Như , cơng thức tính tham số sau : x3i  X 3i  X x2i  X 2i  X  y x  x   x x  y x   x  x   x x   y x  x   x x  y x    x  x   x x  ˆ 2  chọn cho ˆ ˆ ˆ  ei2   Yi  1   X 2i  3 X 3i yi  Yi  Y Ký hiệu: Theo nguyên lý phương pháp OLS tham số ˆ ˆ ˆ 1 ,  ,  ˆ ˆ ˆ ˆ Yi  1   X 2i  3 X 3i ˆ 3 3i i 2i 2i i 3i 3i 2i i 3i 2i i 3i 2 i 3i i 3i 3i i 2i 2 i 3i ˆ ˆ ˆ 1  Y   X  3 X 1/2/2013 I MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN I MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN Người ta chứng minh Ví dụ minh hoạ x 2i x 3i   X i  n X  Bảng cho số liệu doanh số bán (Y), chi phí chào hàng (X2) chi phí quảng cáo (X3) công ty   X 32i  nX   y  Y i i x  nY  Hãy ước lượng hàm hồi quy tuyến tính doanh số bán theo chi phí chào hàng chi phí quảng cáo x   X 2i X 3i  nX X 2i 3i y x y x i 2i i 3i  Yi X 2i  nYX  Yi X 3i  nYX Doanh số bán Yi (trđ) 1270 1490 Chi phí chào hàng X2 100 106 Chi phí quảng cáo X3 180 248 1060 1626 60 160 190 240 1020 1800 70 170 150 260 1610 1280 1390 1440 140 120 116 120 250 160 170 230 1590 1380 140 150 i 3i i 2i Có thể dùng Excel để tính tốn số liệu này, sau X3i X2i2 X3i2 X2iYi X3iYi 180 10000 32400 1612900 18000 127000 228600 1490 106 248 11236 61504 2220100 26288 157940 369520 1060 60 190 3600 36100 1123600 11400 63600 201400 1626 160 240 25600 57600 2643876 38400 260160 390240 1020 70 150 4900 22500 1040400 10500 71400 153000 1800 170 260 28900 67600 3240000 44200 306000 468000 1610 140 250 19600 62500 2592100 35000 225400 402500 1280 120 160 14400 25600 1638400 19200 153600 204800 1390 116 170 13456 28900 1932100 19720 161240 236300 1440 120 230 14400 52900 2073600 27600 172800 331200 1590 140 220 19600 48400 2528100 30800 222600 349800 1380 150 150 22500 22500 1904400 22500 207000 207000 204 3i 3i i 100 121 2i 3i X2i 1413 2i Yi 16956 1452 2448 188192  Y  16956  X  188192  X  1452  X X  303608  X  2448  X  518504 Y  1413  Y  24549576 X  121  Y X  3542360 X  204  Y X  2128740 2i 1270 X2iX3i Giải Từ số liệu trên, ta tính tổng sau : i 220 150 Yi2 I MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN 518504 24549576 303608 2128740 3542360 I MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN  y   Y  n Y    x   X  n X    x   X  n X    y x   Y X  nYX   y x   Y X  nYX   x x   X X  nX X  i 2 i 2 2i 2i 2 3i 3i i 2i i 2i i 3i i 3i i 3i 2i 3i 1/2/2013 I MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN ˆ 2   ˆ 3  Kết ví dụ chạy Eviews sau :  ˆ 1  ˆ Yi  ? ? X 2i  ? X 3i Vậy I MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN Hệ số xác định mơ hình TSS   (Yi  Y )   Yi  nY 2 I MƠ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN Đối với mơ hình hồi quy bội , người ta tính R2 có hiệu chỉnh sau : ˆ ˆ ESS    yi x2i  3  yi x3i R   (1  R ) RSS  TSS  ESS R2  ESS TSS Hệ số xác định mơ hình R có đặc điểm sau :  Khi k>1  R  R2  R âm, âm, coi n 1 nk k số tham số mơ hình Vì thêm biến vào mơ hình R2 tăng lên? => Bài tập I MƠ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN Hệ số xác định mơ hình I MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN Hệ số xác định mơ hình Ví dụ : Tính hệ số xác định mơ hình hồi quy theo số liệu ví dụ trước TSS   (Yi  Y )  Yi  nY  TSS  ˆ ˆ ESS    yi x2i 3  yi x3i RSS  TSS  ESS  ESS   RSS  1/2/2013 I MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN Kết ví dụ chạy Eviews sau : Hệ số xác định mơ hình ESS  TSS R2   R   (1  R ) n 1  nk I MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN Phương sai hệ số hồi quy Phương sai tham số hồi quy tính theo cơng thức sau:  X x  X x  X X  x2i x3i  ˆ   ˆ      3i 2 2i n  x2i  x3i   x2i x3i     ˆ se( 1 )   ˆ I MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN Phương sai hệ số hồi quy  ˆ     x32i ˆ    2   x2i  x3i   x2i x3i     2 ˆ se(  )   ˆ I MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN Phương sai hệ số hồi quy  ˆ    x22i ˆ2   2   x2i  x3i   x2i x3i     I MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN Khoảng tin cậy hệ số hồi quy Khoảng tin cậy 1 Với độ tin cậy 1-α  ˆ ˆ ˆ ˆ   1  t   se( 1 ); 1  t   se( 1 )    2   Khoảng tin cậy  Với độ tin cậy 1-α ˆ se(  )   ˆ Với RSS ˆ   n3  ˆ ˆ ˆ ˆ     t   se(  );   t   se(  )    2   1/2/2013 I MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN Khoảng tin cậy hệ số hồi quy I MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN Khoảng tin cậy hệ số hồi quy Ví dụ : Tính khoảng tin cậy β2 β3 mơ hình hồi quy theo số liệu ví dụ trước với độ tin cậy 95% Khoảng tin cậy  Với độ tin cậy 1-α  ˆ ˆ ˆ ˆ     t   se(  );   t   se(  )    2   Giải: tra bảng T-Student bậc tự (n-3)=12-3=9 t0,025  Lưu ý tra bảng T-Student, trường hợp hàm hồi quy biến bậc tự (n-3) ˆ 2   ˆ  I MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN ˆ  se(  )   ˆ  Kết ví dụ chạy Eviews sau : Khoảng tin cậy hệ số hồi quy Khoảng tin cậy β2  ˆ  ?  2  ? ˆ  se(  )   ˆ  Khoảng tin cậy β3  ?  3  ?  I MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN RSS  n3 Kiểm định giả thiết a) Kiểm định giả thiết β1, β2 β3 Ho:βi= βo Độ tin cậy 1-α H1:βi≠ βo Bước : Lập khoảng tin cậy Bước : Nếu β0 thuộc khoảng tin cậy chấp nhận Ho Nếu β0 khơng thuộc khoảng tin cậy bác bỏ Ho I MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN Kiểm định giả thiết a) Kiểm định giả thiết β1, β2 β3 Ví dụ : (theo số liệu trước), yêu cầu kiểm định giả thiết Ho:β2= H1:β2≠ Ho:β3= H1:β3≠ Với độ tin cậy 95% 1/2/2013 Kết ví dụ chạy Eviews sau : I MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN Kiểm định giả thiết b) Kiểm định giả thiết R2 Ho:R2= Độ tin cậy 1- α H1:R2≠ Bước : tính F  R (n  ) 21  R  Bước : Tra bảng tìm F(2,n-3), mức ý nghĩa α Bước : Nếu F>F(2,n-3) , bác bỏ H0 Nếu F≤F(2,n-3) , chấp nhận H0 I MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN Kết ví dụ chạy Eviews sau : Kiểm định giả thiết b) Kiểm định giả thiết R2 Ví dụ : Yêu cầu kiểm định giả thiết Ho:R2= H1:R2≠ Giải : Độ tin cậy 95% F  F (2,9)  4,26 (  0,05) Vì F>F(2,9) nên II MỘT SỐ DẠNG HÀM Hàm sản xuất Cobb-Douglas Hàm sản xuất Cobb-Douglas biểu diễn sau: 3 U i 2 i 2i 3i Y  X X e Trong : Yi X2i X3i Ui : sản lượng doanh nghiệp : lượng vốn : lượng lao động : sai số ngẫu nhiên Hàm sản xuất Cobb-Douglas đưa dạng tuyến tính cách lấy logarit hai vế II MỘT SỐ DẠNG HÀM Hàm sản xuất Cobb-Douglas ln Yi  ln 1   ln X 2i  3 ln X 3i  U i Đặt Yi *  ln Yi 1*  ln 1 * X 2i  ln X 2i * X 3i  ln X 3i Dạng tuyến tính : * * i * * Y     X 2i  3 X 3i  U i 1/2/2013 Để hồi quy dạng tuyến tính logarit Eviews, ta nhập phương trình hồi quy sau : Kết hồi quy ln Yi  1   ln X 2i  3 ln X 3i  U i II MỘT SỐ DẠNG HÀM Hàm hồi quy đa thức bậc Yi  1   X i  3 X i2  U i Để hồi quy dạng đa thức Eviews Yi  1   X i  3 X i2  U i Mặc dù có biến độc lập Xi xuất với luỹ thừa khác khiến cho mơ hình trở thành hồi quy ba biến Kết hồi quy dạng đa thức Để chuẩn bị tốt cho buổi học sau, đề nghị sinh viên tự ôn tập lại kiến thức ma trận gồm : phép toán ma trận ( cộng, chuyển vị, nhân ma trận); tính định thức ; tìm ma trận nghịch đảo Giảng viên hỏi phần lớp trước vào 1/2/2013 III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN Hàm hồi quy tổng thể (PRF) Hàm hồi quy tổng thể (PRF) Yi  1  2 X 2i  3 X 3i   k X ki  Ui Trong •Y biến phụ thuộc •X2,X3,…,Xk biến độc lập •Ui sai số ngẫu nhiên •β1 :Hệ số tự β 2, β 3,…, β k hệ số hồi quy riêng III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN Hàm hồi quy tổng thể (PRF) Ký hiệu  Y1   1       Y2       Y          Yn   k   U1    U U  2     U n  Quan sát thứ : Y1  1  2 X 21  3 X 31   k X k1  U1 Quan sát thứ : Y2  1  2 X 22  3 X 32   k X k  U …………………………………………………………………… Quan sát thứ n : Yn  1  2 X 2n  3 X 3n   k X kn  U n III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN  X 21  X 22 X     X 2n X 31 X 32 X 3n X k1   X k    X kn  III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN Ta có Các giả thiết mơ hình  Y1   X 21     Y2   X 22        Y   X 2n  1  X k1  1   U1      X k    U           X kn   k  U n       PRF : Y  X   U Giả thiết : Các biến độc lập X2, X3,…,Xk không ngẫu nhiên Giả thiết : Các sai số ngẫu nhiên Ui có giá trị trung bình có phương sai không thay đổi E (U i | X )  Var (U i | X )   Giả thiết 3: Khơng có tương quan sai số Ui Cov(U i , U j | X )  0, i  j 1/2/2013 III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN Mơ hình hồi quy tuyến tính bội Y  X  U Các giả thiết mơ hình VarCov(U )   I n Giả thiết : Khơng có tượng cộng tuyến biến độc lập X2, X3,…,Xk Giả thiết : Khơng có tương quan biến độc lập X2,X3,…,Xk với sai số ngẫu nhiên Ui Cov(U , X )  Hàm hồi quy mẫu : hoặc: Với 2i 3i k ki Hay : (Viết dạng ma trận ) ˆ Y  X e III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN SRF: hoặc: 2i 3i k ˆ  1    ˆ ˆ     2     ˆ  k  e1    e e 2      en  III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN ˆ ˆ ˆ ˆ Yi  1  2 X 2i  3 X 3i   k X ki  ei ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ Y     X   X    X i VarCov( )  E [  E ( )][  E ( )] Ước lượng tham số ˆ ˆ ˆ ˆ Yi  1  2 X 2i  3 X 3i   k X ki  ei ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ Y     X   X    X i Cov( i , vi )  E [ i  E ( i )][vi  E (vi )] III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN Ước lượng tham số SRF: Vì ? => Bài tập cộng điểm Gợi ý : III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN rank ( X )  k E (U i | X )  ki Theo nguyên lý phương pháp OLS tham số ˆ ˆ ˆ ˆ 1 ,  , 3 , ,  k     Y  X ˆ  Khi e ˆ ei  (Yi  Yi ) ˆ ˆ ˆ ˆ   Yi  1   X 2i  3 X 3i    k X ki ˆ ˆ ˆ ˆ  Yi  1  2 X 2i  3 X 3i   k X ki i ˆ   Yi  Yi chọn cho i i    1/2/2013 III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN Khi : ˆ  ( X T X )1 X T Y  III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN   X T X X   21  X  k1 III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN Yi (tấn/tháng) 20 18 19 18 17 17 16 15 13 12   Y1    Yi      X n   Y2    X 2iYi             Y   X Y  X kn   n    ki i  X2 (triệu đồng/năm) 8 6 5 X3(ngàn đồng/kg) 4 5 8  X 21  X n  X 22   X kn  X 2n  X X  n    X 2i    X ki  Vì sao? => Bài tập cộng điểm   X X X T Y   21 22  X X  k1 k X 22 X k2 2i 2i  X 2i X ki X k1   X k2    X kn   X X X   2i ki     X ki   ki III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN Ví dụ minh hoạ Bảng cho số liệu lượng hàng bán loại hàng hóa(Y), thu nhập người tiêu dùng (X2) giá bán loại hàng (X3) Tìm hàm hồi quy tuyến tính ˆ ˆ ˆ ˆ Yi  1   X 2i  3 X 3i III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN Giải Từ số liệu trên, ta tính tổng sau :  Y  165  X  388  X  60  X X  282  X  52  X  308 Y  16,5  Y  2781 X 6  Y X  813 X  5,  Y X  1029 2i i 2i 2i 3i 3i 3i 3i 2 i i i 2i 10 1/2/2013 III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN  n  X X    X 2i  X 3i  T X X X X X X X X 2i 2i 3i   10 60 52     2i 3i    60 388 282     3i   52 282 308  3i 2i  26.165 -2.497 -2.131   ( X T X )1   -2.497 0.246 0.196   -2.131 0.196 0.183    Kết hồi quy Eviews sau : III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN   Yi   165      X T Y    Yi X 2i   1028    Y X   813  i 3i     Các hệ số hồi quy có ý nghĩa ? 14.992  ˆ   ( X X ) X Y   0.762  Vậy:    -0.589    T 1 T ˆ 1  14,992 ˆ   0, 762 ˆ 3  0,589 ˆ Yi  14,992  0,762 X 2i  0,589 X 3i III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN Hệ số xác định mơ hình TSS  Y T Y  n(Y )2 ˆ ESS   T X T Y  n(Y )2 RSS  TSS  ESS ESS Hệ số xác định: R  TSS Hệ số xác định hiệu chỉnh: R Kết hồi quy Eviews sau :   (1  R ) n 1 nk III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN Khoảng tin cậy kiểm định giả thiết 1 ˆ VarCov(  )    X T X  Vì sao? => Bài tập cộng điểm 11 1/2/2013 III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN Khoảng tin cậy kiểm định giả thiết Gọi cjj phần tử nằm dòng j cột j ma trận (XTX)-1 Khi :  ˆ  ˆ   c jj   c jj j 2 ˆ se(  j )   ˆ Với ˆ 2  RSS nk Khoảng tin cậy kiểm định giả thiết Khoảng tin cậy βj ˆ ˆ ˆ ˆ (  j  t se(  j );  j  t se(  j )) 2 Hoặc tính giá trị tới hạn βj t j ˆ j  * j Bậc tự (n-k) ˆ se(  j ) (k số tham số) Kết hồi quy Eviews sau : III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN Khoảng tin cậy kiểm định giả thiết Kiểm định giả thiết R2 Với độ tin cậy 1-α Bước : tính F  Ho:R2= H1:R2≠ R (n  k ) (k  1)  R   Bước : Tra bảng tìm F(k-1,n-k), mức ý nghĩa α Bước : Nếu F>F(k-1,n-k) , bác bỏ H0 Nếu F≤F(k-1,n-k) , chấp nhận H0 Kết hồi quy Eviews sau : Một vài kết hồi quy khác Eviews Theo kết tập nhóm 13 lớp KK1_05 trường Đại học Hồng Bàng 12 1/2/2013 Các yếu tố ảnh hưởng đến giá bán nhà X2 : diện tích D1 : môi trường D2 : khu vực kinh doanh D3 : nhu cầu bán D4 : an ninh khu vực D5 : vị tri nhà D6 : thị trường đóng băng III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN Vấn đề dự báo Cho    0 X Xo       0  Xk  Yêu cầu dự báo giá trị Y0 Y Theo keát tập nhóm lớp KK2_05 trường Đại học Hồng Bàng III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN Vấn đề dự báo ˆ    X ( X T X ) 1 X Dự báo điểm : ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ Y0  0  2 X  3 X   k X k Dự báo khoảng : ˆ se(Y0 )   Yˆ ˆ ˆ ˆ ˆ (Y0  t se(Y0 ); Y0  t se(Y0 )) Vấn đề dự báo 2 T ˆ Y0 Bậc tự (n-k) III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN Ví dụ (số liệu trước) Ví dụ : Tính khoảng tin cậy β2 theo số liệu ví dụ trước với độ tin cậy 95% III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN Ví dụ (số liệu trước) yêu cầu kiểm định giả thiết Ho:β2= H1:β2≠ Với độ tin cậy 95% 13 1/2/2013 III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN Ví dụ (số liệu trước) Yêu cầu kiểm định giả thiết :R2= Ho H1:R2≠ III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN Ví dụ (số liệu trước) Yêu cầu dự báo giá trị Y X2=9 X3=9 với độ tin cậy 95% Với độ tin cậy 95% Hết 14 ... 1/2/2013 I MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN Khoảng tin cậy hệ số hồi quy I MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN Khoảng tin cậy hệ số hồi quy Ví dụ : Tính khoảng tin cậy β2 β3 mơ hình hồi quy theo số liệu. .. 1/2/2013 I MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN Kết ví dụ chạy Eviews sau : Hệ số xác định mơ hình ESS  TSS R2   R   (1  R ) n 1  nk I MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BiẾN Phương sai hệ số hồi quy Phương... III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN  X 21  X 22 X     X 2n X 31 X 32 X 3n X k1   X k    X kn  III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN III HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN Ta có Các giả thiết mơ hình

Ngày đăng: 14/02/2014, 23:20

Hình ảnh liên quan

2. Các giả thiết của mơ hình - Tài liệu MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BỘI doc

2..

Các giả thiết của mơ hình Xem tại trang 1 của tài liệu.
I. MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH 3 BiẾN - Tài liệu MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BỘI doc

3.

BiẾN Xem tại trang 1 của tài liệu.
I. MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH 3 BiẾN - Tài liệu MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BỘI doc

3.

BiẾN Xem tại trang 1 của tài liệu.
I. MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH 3 BiẾN - Tài liệu MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BỘI doc

3.

BiẾN Xem tại trang 2 của tài liệu.
I. MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH 3 BiẾN - Tài liệu MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BỘI doc

3.

BiẾN Xem tại trang 2 của tài liệu.
I. MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH 3 BiẾN - Tài liệu MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BỘI doc

3.

BiẾN Xem tại trang 4 của tài liệu.
4. Hệ số xác định của mơ hình - Tài liệu MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BỘI doc

4..

Hệ số xác định của mơ hình Xem tại trang 4 của tài liệu.
I. MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH 3 BiẾN - Tài liệu MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BỘI doc

3.

BiẾN Xem tại trang 4 của tài liệu.
I. MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH 3 BiẾN - Tài liệu MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BỘI doc

3.

BiẾN Xem tại trang 4 của tài liệu.
I. MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH 3 BiẾN - Tài liệu MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BỘI doc

3.

BiẾN Xem tại trang 6 của tài liệu.
I. MƠ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH 3 BiẾN - Tài liệu MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BỘI doc

3.

BiẾN Xem tại trang 6 của tài liệu.
Bước 2: Tra bảng tìm F(2,n-3), mức ý nghĩa là α - Tài liệu MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BỘI doc

c.

2: Tra bảng tìm F(2,n-3), mức ý nghĩa là α Xem tại trang 6 của tài liệu.
III. HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN III. HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN - Tài liệu MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BỘI doc
III. HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN III. HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN Xem tại trang 8 của tài liệu.
2. Các giả thiết của mơ hình - Tài liệu MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BỘI doc

2..

Các giả thiết của mơ hình Xem tại trang 8 của tài liệu.
2. Các giả thiết của mơ hình - Tài liệu MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BỘI doc

2..

Các giả thiết của mơ hình Xem tại trang 9 của tài liệu.
III. HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN - Tài liệu MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BỘI doc
III. HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN Xem tại trang 10 của tài liệu.
III. HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN - Tài liệu MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BỘI doc
III. HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN Xem tại trang 10 của tài liệu.
III. HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN - Tài liệu MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BỘI doc
III. HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN Xem tại trang 11 của tài liệu.
4. Hệ số xác định của mơ hình - Tài liệu MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BỘI doc

4..

Hệ số xác định của mơ hình Xem tại trang 11 của tài liệu.
III. HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN - Tài liệu MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BỘI doc
III. HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN Xem tại trang 12 của tài liệu.
III. HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN - Tài liệu MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BỘI doc
III. HỐI QUY TUYẾN TÍNH K BIẾN Xem tại trang 12 của tài liệu.
 (k là số tham số) - Tài liệu MÔ HÌNH HỐI QUY TUYẾN TÍNH BỘI doc

k.

là số tham số) Xem tại trang 12 của tài liệu.

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan