Slide bài giảng chương 2 KTL b3 ce39e19c3f2b093e729402047a0b0922

CHƯƠNG HỒI QUY ĐƠN BIẾN NỘI DUNG BÀI HỌC: 2.5 Phân bố xác suất Ui 2.6 Kiểm định giả thiết ước lượng khoảng tin cậy cho hệ số hồi quy 2.7 Kiểm định phù hợp hàm hồi quy 2.8 Dự báo giá trị trung bình giá trị cá biệt biến phụ thuộc 2.9 Hướng dẫn đọc kết Eviews mơ hình hồi quy đơn biến MỤC TIÊU Sau học xong, sinh viên cần nắm được:  Phân phối xác suất sai số ngẫu nhiên  Cách xác định khoảng tin cậy cho hệ số hồi quy PSSS ngẫu nhiên  Cách kiểm định hệ số hồi quy phù hợp mơ hình  Phương pháp dự báo giá trị trung bình giá trị cá biệt biến phụ thuộc  Cách đọc kết Eviews mơ hình hồi quy đơn biến HƯỚNG DẪN HỌC TẬP Để hoàn thành tốt học, sinh viên cần thực nhiệm vụ sau:  Đọc trước giảng chương giao  Trả lời câu hỏi tình làm tập ứng dụng  Nếu có vấn đề chưa hiểu rõ, liên hệ với giảng viên để hỗ trợ 2.5 Phân bố xác suất Ui Để phân tích mặt thống kê mơ hình ta cần phải biết phân phối xác suất ước lượng, phân phối tuỳ thuộc vào phân phối xác suất sai số ngẫu nhiên + Ui thường tổng hợp số lớn yếu tố ngẫu nhiên độc lập tuân theo quy luật phân phối xác suất ảnh hưởng đến Y bé Ui có phân phối chuẩn 2.5 Phân bố xác suất Ui + Quy luật phân phối chuẩn có hai tham số kỳ vọng tốn phương sai nên dễ tính tốn + Quy luật phân phối chuẩn có tính chất Ui phân phối chuẩn hàm tuyến tính có phân phối chuẩn + Quy luật phân phối chuẩn có tính chất tính độc lập khơng tương quan đồng 2.6 Kiểm định giả thiết ước lượng khoảng tin cậy 2.6.1 Ước lượng khoảng tin cậy hệ số hồi quy Ước lượng khoảng cho hệ số: β1 - Khoảng tin cậy đối xứng: βˆ  se(βˆ )t (nα/22)  β1  βˆ  se(βˆ )t (nα/22) - Khoảng tin cậy tối đa: β1  βˆ  se(βˆ )t (nα 2) - Khoảng tin cậy tối thiểu: βˆ  se(βˆ )t (nα 2)  β1 Trong đó: t (nα/22) giá trị tới hạn t với mức ý nghĩa /2 bậc tự (n-2) -  độ tin cậy Ước lượng khoảng cho hệ số: β2 - Khoảng tin cậy đối xứng: βˆ  se(βˆ )t (nα/22)  β  βˆ  se(βˆ )t (nα/22) - Khoảng tin cậy tối đa: β  βˆ  se(βˆ )t (nα 2) - Khoảng tin cậy tối thiểu: βˆ  se(βˆ )t (nα 2)  β Ví dụ 2.3: Với số liệu từ ví dụ 2.1, ước lượng khoảng tin cậy đối xứng cho hệ số hồi quy Ước lượng khoảng tin cậy đối xứng cho hệ số chặn Ví dụ 2.3: Với số liệu từ ví dụ 2.1, ước lượng khoảng tin cậy đối xứng cho hệ số hồi quy Ước lượng khoảng tin cậy đối xứng cho hệ số góc Ví dụ 2.4: Với số liệu từ ví dụ 2.1, Khi lượng phân bón tăng thêm (tạ/ha) suất thu hoạch trung bình tăng tối đa bao nhiêu? 10 2.6.2 Kiểm định giả thiết hệ số hồi quy Loại GT H0 H1 Miền bác bỏ Hai phía βj = βj * βj ≠ βj * |t|>t/2 (n-2) Phía phải βj = βj * β j > βj * t>t (n-2) Phía trái β j = βj * β j < βj * t : Chưa đủ sở bác bỏ H0 16 2.7 Kiểm định phù hợp mơ hình Kiểm định cặp giả thiết: H0: R2 = H1: R2 > a Phương pháp giá trị tới hạn Bước 1: Tính R (n  2) F 1 R2 Bước 2: Tra bảng F với mức ý nghĩa  hai bậc tư (1, n-2) Bước 3: Quyết định - Nếu F > F(1,n-2): Bác bỏ H0 (Hàm hồi quy phù hợp) - Nếu F ≤ F(1,n-2): Chưa đủ sở bác bỏ H0 (Hàm hồi quy không phù hợp) b Phương pháp P-value Quy tắc định: - Nếu P-value (F) ≤ : Bác bỏ H0 (Hàm hồi quy phù hợp) - Nếu P-value(F)>: Chưa đủ sở bác bỏ H0 (Hàm hồi quy không phù hợp) 17 Ví dụ 2.8: Với số liệu từ ví dụ 2.1, kiểm định phù hợp hàm hồi quy kiểm định F 18 2.8 Dự báo 2.8.1 Dự báo giá trị trung bình biến phụ thuộc - Tại X = X0 , dự báo giá trị trung bình biến phụ thuộc E(Y/X0) sau: ˆ  Se(Y ˆ )t (n 2)  E(Y/X )  Y ˆ  Se(Y ˆ )t (n 2) Y 0 α/2 0 α/2 - Trong đó: Yˆ  βˆ  βˆ 2X0     ˆ )  σˆ   X  X  Se(Y n n  xi    i 1    19  Ví dụ 2.9: Với số liệu từ ví dụ 2.1, dự báo giá trị trung bình suất thu hoạch với hệ số tin cậy 95% lượng phân bón 20 (tạ/ha) 20 2.8.2 Dự báo giá trị cá biệt biến phụ thuộc - Tại X = X0 , dự báo giá trị cá biệt Y0 Є (Y/X0) sau: ˆ  Se(Y - Y ˆ )t (n 2)  Y  Y ˆ  Se(Y - Y ˆ )t (n 2) Y 0 α/2 0 0 α/2 - Trong đó: Yˆ  βˆ  βˆ 2X0     ˆ )  σˆ 1   X  X  Se(Y0 - Y n  n  xi    i 1    21  Ví dụ 2.10: Với số liệu từ ví dụ 2.1, dự báo giá trị cá biệt suất thu hoạch với hệ số tin cậy 95% lượng phân bón 20 (tạ/ha) 22 2.9 Các thuật ngữ bảng hồi quy Eviews Tên tiếng Anh Dependent Variable Method: Least squares Sample: n Included observations Variable (Regressor) Ý nghĩa Biến phụ thuộc Phương pháp: Bình phương bé Mẫu từ đến n Số quan sát Biến: C (INPT) biến số, lại biến độc lập Coefficient Std Error t-Statistic Prob R-squared Adjusted R-squared Ước lượng hệ số Sai số chuẩn Thống kê t P-value kiểm định T hệ số Hệ số xác định R2 Hệ số xác định điều chỉnh S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Mean dependent var S.D of dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic 23 Prob (F-statistic) Sai số chuẩn hồi quy Tổng bình phương phần dư RSS Giá trị logarit hàm hợp lý Thống kê Durbin-Watson DW Trung bình biến phụ thuộc Độ lệch chuẩn mẫu biến phụ thuộc Tiêu chuẩn Akaike Tiêu chuẩn Schwarz Thống kê F P-value kiểm định F Ví dụ 2.11: Với số liệu từ ví dụ 2.1, Hồi quy Eviews cho kết ước lượng nào? 24 NHIỆM VỤ VỀ NHÀ  In slide giảng lại chương  Hồn thành tập ơn tập chương  Đọc trước tài liệu chương giao  Tham gia buổi học online đầy đủ, 25 CHÚC CÁC EM HỌC TẬP TỐT 26 ... phía: ˆ (n  2) σˆ (n  2) σ  σ  (n  2) (n  2) χ α /2 χ 1α /2 - Khoảng tin cậy tối đa: ˆ (n  2) σ σ  (n ? ?2) χ 1α - Khoảng tin cậy tối thiểu: (n  2) σˆ 2  σ χ ? ?2 (n ? ?2) 11 2. 6 .2 Kiểm định... )t (nα /2? ? ?2) - Khoảng tin cậy tối đa: β1  βˆ  se(βˆ )t (nα ? ?2) - Khoảng tin cậy tối thiểu: βˆ  se(βˆ )t (nα ? ?2)  β1 Trong đó: t (nα /2? ? ?2) giá trị tới hạn t với mức ý nghĩa  /2 bậc tự (n -2) -... bón 20 (tạ/ha) 20 2. 8 .2 Dự báo giá trị cá biệt biến phụ thuộc - Tại X = X0 , dự báo giá trị cá biệt Y0 Є (Y/X0) sau: ˆ  Se(Y - Y ˆ )t (n ? ?2)  Y  Y ˆ  Se(Y - Y ˆ )t (n ? ?2) Y 0 α /2 0 0 α /2 -