1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

Kiểm định nh ng c ả hưở ủa bi trong mô ến x hình

11 2 0

Đang tải... (xem toàn văn)

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

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 11
Dung lượng 490,81 KB

Nội dung

CÂU 2: 1.Hàm hồi quy: Y = 31.9807 + 0.65X2 + 1.1099X3 Ta có Beta2 > 0, beta3 > 0, nên phân bón thuốc trừ sâu tăng suất trồng tăng =>> kết ước lượng phù hợp với thực tế Ý nghĩa hệ s ố nhận được: Beta1 = 31.9807, có nghĩa khơng dùng phân bón thuốc trừ sâu suất trung bình/ha 31.9807 Beta2 = 0.65, có ý nghĩa điều kiện thuốc trừ sâu khơng đổi, lượng phân hóa học tăng Đv/ Ha sản lượng tăng 0.66 Beta3 = 1.1099, có ý nghĩa điều kiện lượng phân bón khơng đổi, tăng lượng thuốc trừ sâu tăng 1đv/Ha sản lượng tăng 1.1099 2.Kiểm định ảnh hưởng biến X mơ hình 0 Đặt giả thuyết: =0 Với α=0,05 T =  t =  = 2,365 = 2,5985 t >T suy Bác bỏ Vậy phân bón có ảnh hưởng đến suất trồng Đặt giả thuyết: =0 t=   = 4,1501 | | > T suy Bác bỏ Vậy thuốc trừ sâu có ảnh hưởng đến suất trồng 3.Khoảng tin cậy Cách Khoảng tin cậy 0,6501-2,365.0,2502 0,6501+2,365.0,2502 Khoảng tin cậy 1,1099-2,365.0,2674 1,1099+2,365.0,2674 Cách 4.Ý nghĩa R2 = 0 Ý nghĩa cho biết biến thiên phân bón thuốc trừ sâu giải thích 99,164% biến thiên suất + = 0,98925 5.Có phải phân bón thuốc trừ sâu khơng ảnh hưởng suất +Dặt giả thiết Với +F = Vì F > C nên bác bỏ Vậy mơ hình phù hợp 6.Kiểm định loại bỏ biến khỏi mơ hình Hệ số xác định mơ hình gốc: Hệ số xác định mơ hình loại bỏ biến : Đặt giả thiết: =0,971 = 5,59 Với F Vì F > C nên bác bỏ phân bón thuốc trừ sâu ảnh hưởng Đặt giả thuyết: : - 0, : - = 2,365 Với = 5% suy T = Giá trị quan sát Var (  -  ) = Var  Var (  ) – Cov(  ,  = 0,0651) – 2( - = 0,2643 t=     = √ = - 0,8944 | | < T, suy chấp nhận Vậy: với mức ý nghĩa 5%, phân bón thuốc trừ sâu ảnh hưởng đến trồng 0 Khoảng dự báo biến phụ thuộc:  +  = 61,63 C = t 0,025(10 – 3) = 2,365 Khoảng dự báo cho giá tr ị trung bình Y0:  – Cse (  ) E(Y/X0)  + Cse (  ) 61,63 – 2,365.0,555 E(Y/X0) 61,63 + 2,365.0,555 60,317 E(Y/X0) 62,943 Khoảng dự báo cho giá tr ị cá biệt Y0:  – Cse ( ) 61,63 – 2,365.1,5 58,0825  + Cse ( ) 61,63 + 2,365.1,5 65,1775 CÂU 3: Hàm hồi quy Y = 4,368 + 0,347X2 +0,7026X3 Các giá trị thống kê TSS = 62,6; ESS = 60,5897; RSS = 2,0103; R = 0,9683; σ = 0,28718 (  ) = 0,9513 (  ) =0,0706 (  ) =0,077 0 Ý nghĩa hệ số hồi quy hệ số xác định  = 4,368: khơng có thu nhập mức chi tiêu tối thiểu trung bình khoảng 4,368 triệu đồng/tháng  = 0,347: thu nhập ngồi lương khơng đổi, thu nhập từ lương tăng triệu đồng/tháng chi tiêu bình quân tăng 0,347 triệu đồng /tháng  = 0,7026 : thu nhập từ lương không đổi, thu nhập ngồi lương tăng triệu đồng /tháng chi tiêu bình quân tăng 0,7026 triệu đồng/tháng Nếu thu nhập từ lương thu nhập lương tăng triệu đồng/tháng chi tiêu tổng cộng tăng (0,347067+0,702565) R2= 0, 96789: biến thiên thu nhập từ lương thu nhập lương giải thích 96,789% biến thiên chi tiêu      Kiểm định phù hợp mơ hình: Đặt giả thuyết: Với 106,91 +F = Vì F > C nên bác bỏ Vậy mơ hình phù hợp Kiểm định ảnh hưởng biến X mơ hình * Kiểm định β1 : =0 : Với α=0,05 T = t =   = 2,365 = 4,5916 t >T suy Bác bỏ Vậy hệ số chặn có ý nghĩa thống kê * Kiểm định =0 : Với α=0,05 T = = 2,365 0  t =  = 4,915 t >T suy Bác bỏ Vậy hệ số chặn có ý nghĩa thống kê * Kiểm định : =0 :  t= = 9,1247  | | > T suy Bác bỏ Vậy hệ số chặn có ý nghĩa thống kê Kiểm định Đặt giả thuyết: : - 0, : - >0 = 2,365 Với = 5% suy T = Var (  -  ) = Var  Var (  ) – Cov(  ,  = 0,07062+0,0772-2(0,0028)=0,0165 t=     = = -2,7683 √ | | >T, suy bác bỏ Vậy  thực lớn  Khoảng dự báo biến phụ thuộc:  = 15,8802 +  C = t 0,025(10 – 3) = 2,365 Khoảng dự báo cho giá tr ị trung bình Y0:  – Cse (  ) E(Y/X0)  + Cse (  ) 15,8802 – 2,365.0,2955 E(Y/X0) 15,8802 +2,365.0,2955 15,1813 E(Y/X0) 16,579 Khoảng dự báo cho giá tr ị cá biệt Y0:  – Cse ( ) –  + Cse ( ) – 17,3276 CÂU 4: 0 1.Ý nghĩa hệ số hồi quy: Khi tốc độ tăng trưởng GDP không đổi, lãi suất tăng giảm 1% vốn đầu tư trung bình giảm tăng 1,012 tỉ đồng Khi lãi suất không đổi, tốc độ tăng trưởng GDP tăng giảm 1% vốn đầu tư trung bình tăng giảm 2,123 tỉ đồng 2.Khoảng tin cậy hệ số hồi quy: – C.se(  + C.se( = 2,11 Ta có: C =  ( => ( ) = )  ) = ; ( Khoảng tin cậy 40,815 – 2,11.14,8526 40,815 + 2,11.14,8526  72,154 ⇒ 9,476 Khoảng tin cậy 1,012 −2,11.0,3561 ≤ ≤ −1,012 + 2,11.0,3561 ⇒ −1,763 ≤ ≤ −0,26063 Khoảng tin cậy 2,123 −2,11.0,6092 ≤ ≤ 2,123 + 2,11.0,6092 ⇒0,838 ≤ ≤ 4083 3.Hệ số xác định có hiệu chỉnh:  = – (1 − 0,901) = 0,889 4.Kiểm định phù hợp mơ hình: Đặt giả thiết: H0: = H1: Ta có: α = 0,05; C = F= (2; 17) = 3, 59 = 77,36 Vì F > C nên bác bỏ H0 Vậy mơ hình phù hợp CÂU 5: 1.Khoảng tin cậy hệ số hồi quy: – C.se(  + C.se( Ta có: C = = 2,998 0 ( ) =   ) => (  ) = 2,11 ( Khoảng tin cậy -0,39-2,998.2,11 -0,39+2,998.2,11  5,9358 ⇒ 2.Kiểm định biến X Đặt giả thuyết: : = -12 : Với α=0,05 T =  t= -12 = 2,365 = -0,0896  | | C nên bác bỏ Vậy mơ hình phù hợp 0 CÂU 7: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Included observations: 33 Variable Coefficient Std Error C 5.217760 0.061939 X2 0.093336 0.036770 X3 0.166571 X4 -0,45361 t-Stat Prob 84.24065 0.0000 4.360497 0.0047 0.119516 -3.795391 0.0000 a    b Đặt giả thuyết: ,   Vì | | c Từ kết mơ hình hồi quy phù hợp với mức ý nghĩa 5% =>  Bác bỏ H0, chấp nhận H1: với khẳng định   Vậy chưa thể CÂU 8: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Included observations: 33 Variable Coefficient Std Error t-Statistic C X2 34.50857 0.824700 1.760490 19.60169 0.299071 2.757643 0 Prob 0.0000 0.0282 X3 1.280775 0.335490 3.817630 R-squared 0.992634 0.0066 Mean dependent var 62.70000 Trong Y sản lượng (đơn vị tính: kg) X2 lượng phân bón (đơn vị tính: kg/ha) X3 lượng thuốc trừ sâu (đơn vị tính: kg/ha) a Đặt giả thuyết: : =0 : Ta có: t= =   = 2,042 = 2,7573 = Do | | > , bên bác bỏ Vậy với mức nghĩa 5%, X2 có tác động đến Y b Ước lượng khoảng cho 󰆹 ( 󰆹) 0,8247 – 2,042*0,2991 0,2139 󰆹 󰆹) ( 0,8247 – 2,042*0,2991 1,4354  Nếu giữ lượng thuốc saau không đổi, lượng phân bón tăng 1kg/ha sản lượng trồng bình quân s ẽ tăng từ 0,2139 kg đến 1,4354 c Kiểm định cặp giả thuyết: Kiểm định đối thuyết:  Bác bỏ | |  Chấp nhận | | Cơng thức tính giá trị thống kê T: 󰆹 󰆹 󰆹 󰆹 Với ( 󰆹 󰆹) √ 󰆹 󰆹 󰆹 √ 0 󰆹 󰆹 󰆹 ... mơ h? ?nh phù hợp 6 .Kiểm đ? ?nh loại bỏ bi? ??n khỏi mơ h? ?nh Hệ số x? ?c đ? ?nh mơ h? ?nh g? ?c: Hệ số x? ?c đ? ?nh mơ h? ?nh loại bỏ bi? ??n : Đặt giả thiết: =0,971 = 5,59 Với F Vì F > C nên b? ?c bỏ phân bón thu? ?c trừ... số x? ?c đ? ?nh  = 4,368: kh? ?ng c? ? thu nh? ??p m? ?c chi tiêu tối thiểu trung b? ?nh kho? ?ng 4,368 triệu đ? ?ng/ th? ?ng  = 0,347: thu nh? ??p ng? ??i lư? ?ng kh? ?ng đổi, thu nh? ??p từ lư? ?ng t? ?ng triệu đ? ?ng/ th? ?ng chi... lư? ?ng thu? ?c saau kh? ?ng đổi, lư? ?ng phân bón t? ?ng 1kg/ha sản lư? ?ng tr? ?ng b? ?nh quân s ẽ t? ?ng từ 0,2139 kg ? ?ến 1,4354 c Kiểm đ? ?nh c? ??p giả thuyết: Kiểm đ? ?nh đối thuyết:  B? ?c bỏ | |  Chấp nh? ??n | | C? ?ng

Ngày đăng: 10/08/2022, 06:17

w