Slide bài giảng chương 3 KTL b8 4c351c1c6808e7cec3e1d2a0e84afd7d

CHƯƠNG HỒI QUY ĐA BIẾN MỤC TIÊU Sau học xong, sinh viên cần nắm được:  Cách kiểm định phù hợp hàm hồi quy  Cách kiểm định thu hẹp hồi quy  Cách dự báo giá trị trung bình giá trị cá biệt biến phụ thuộc mơ hình hồi quy đa 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 3.7 Kiểm định phù hợp hàm hồi quy - Khi R2 = 0, tất biến độc lập khơng giải thích cho biến phụ thuộc, hàm hồi quy gọi không phù hợp R2 =   = 3 = … =  k = - Ngược lại, R2  0, có biến độc lập giải thích cho biến phụ thuộc, hàm hồi quy gọi phù hợp R2 >  j  (j = ÷ k) 3.7 Kiểm định phù hợp hàm hồi quy - Hai cặp giả thiết sau tương đương: H0: R2 = H0: 2 = 3 = … =  k = H1: R2 > H1: j  (j = ÷ k) - Tiêu chuẩn kiểm định: ESS R2 R n-k k k F    2 RSS - R 1- R k -1 n-k n-k - Nếu F > F(k-1, n-k) bác bỏ H0, hàm hồi quy phù hợp Ví dụ 3.9: Với số liệu từ ví dụ 3.1, cho biết phân bón thuốc trừ sâu không ảnh hưởng đến sản lượng hay sai? 3.8 Kiểm định thu hẹp hồi quy - Xét mơ hình k biến (k ≥ 2): E(Y/X2i, … Xki) =  +  2X2i + 3X3i + … + kXki (L) - Xét điều kiện ràng buộc: Có m hệ số đồng thời (1 ≤ m ≤ k-1) khơng tính tổng qt, giả sử m hệ số cuối cùng, từ  k-m+1 đến  k Kiểm định ràng buộc qua cặp giả thiết: H0:  k-m+1 = … = k = H1: j  (j = k-m+1, ÷ k) - H0 tương đương với m biến độc lập cuối khơng có ý nghĩa, bỏ khỏi mơ hình, H1 tương đương với m biến độc lập cuối có biến có ý nghĩa, khơng nên bỏ khỏi mơ hình 3.8 Kiểm định thu hẹp hồi quy - Bỏ m biến khỏi mơ hình, ta được: E(Y/X2i, … X(k-m)i) = 1 +  2X2i + … +  k-mX(k-m)i - Tiêu chuẩn kiểm định: 2 R (L) - R (N) m F - R (L) n-k - Nếu F > F(m, n-k) bác bỏ H0 Khi bác bỏ H0, kết luận không nên thu hẹp mơ hình hay mơ hình lớn tốt mơ hình nhỏ Nếu chưa có sở bác bỏ H0, kết luận có m hệ số đồng thời 0, thu hẹp từ mơ hình lớn mơ hình nhỏ, hay mơ hình nhỏ tốt mơ hình lớn Ví dụ 3.10: Với số liệu từ ví dụ 3.1, bỏ biến X3 khỏi mơ hình khơng? Cho biết hệ số xác định mơ hình sau bỏ biến 0.971 3.9 Dự báo 3.9.1 Dự báo giá trị trung bình biến phụ thuộc - Tại X = X0, chuyển vị ta được:  X0'  X02 X0k  - Dự báo giá trị trung bình biến phụ thuộc với độ tin cậy (1 - ) sau: ˆ - Se(Y ˆ )t (n-k)  E(Y/X )  Y ˆ  Se(Y ˆ )t (n-k) Y 0 α/2 0 α/2 Với:  ˆ )  σˆ X 0' (X ' X) -1 X Se(Y ˆ ) Se(Y 10  ˆ ) Var( Y   3.9 Dự báo 3.9.2 Dự báo giá trị cá biệt biến phụ thuộc - Dự báo giá trị cá biệt biến phụ thuộc với độ tin cậy (1 - ) sau: ˆ - Se(Y - Y ˆ )t (n-k)  (Y/X )  Y ˆ  Se(Y - Y ˆ )t (n-k) Y 0 α/2 0 0 α/2 Với:  ˆ )  σˆ  X 0' (X ' X) -1 X Se(Y0 - Y ˆ )   σˆ  Var (Y ˆ )  Se(Y0 - Y 0   11  Ví dụ 3.11: Với số liệu từ ví dụ 3.1, dự báo giá trị trung bình giá trị cá biệt sản lượng 12 NHIỆM VỤ VỀ NHÀ  In slide giảng chương  Hoàn thành tập ôn tập chương giao  Đọc trước tài liệu chương giao  Tham gia buổi học online đầy đủ, 13 CHÚC CÁC EM HỌC TẬP TỐT 14 ... mơ hình nhỏ tốt mơ hình lớn Ví dụ 3. 10: Với số liệu từ ví dụ 3. 1, bỏ biến X3 khỏi mơ hình khơng? Cho biết hệ số xác định mơ hình sau bỏ biến 0.971 3. 9 Dự báo 3. 9.1 Dự báo giá trị trung bình biến... F(k-1, n-k) bác bỏ H0, hàm hồi quy phù hợp Ví dụ 3. 9: Với số liệu từ ví dụ 3. 1, cho biết phân bón thuốc trừ sâu không ảnh hưởng đến sản lượng hay sai? 3. 8 Kiểm định thu hẹp hồi quy - Xét mơ hình k... Var (Y ˆ )  Se(Y0 - Y 0   11  Ví dụ 3. 11: Với số liệu từ ví dụ 3. 1, dự báo giá trị trung bình giá trị cá biệt sản lượng 12 NHIỆM VỤ VỀ NHÀ  In slide giảng chương  Hồn thành tập ơn tập