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

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 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com 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 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com 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 mô 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 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com 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 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com 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 lương không 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 khơng 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 ngồi 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 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com  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 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com 1.Ý nghĩa hệ số hồi quy: Khi tốc độ tăng trưởng GDP khơng 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 mô 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 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com   ) => (  ) = 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 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com 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 Prob 0.0000 0.0282 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com 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 khơng 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: 󰆹 󰆹 󰆹 󰆹 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com Với ( 󰆹 󰆹) √ 󰆹 󰆹 󰆹 √ 󰆹 󰆹 󰆹 TIEU LUAN MOI download : skknchat123@gmail.com ... > C nên b? ?c bỏ Vậy 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. .. 96,789% bi? ??n thiên chi tiêu      Kiểm đ? ?nh phù hợp mô h? ?nh: Đặt giả thuyết: Với 106,91 +F = Vì F > C nên b? ?c bỏ Vậy mơ h? ?nh phù hợp Kiểm đ? ?nh ? ?nh hư? ?ng bi? ??n X mơ h? ?nh * Kiểm đ? ?nh β1 : =0... phân bón t? ?ng 1kg/ha sản lư? ?ng tr? ?ng b? ?nh qn 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 th? ?c t? ?nh giá trị th? ?ng kê T: