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

CHƯƠNG 3 HỒI QUY ĐA BIẾN pot

25 624 5

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 25
Dung lượng 871 KB

Nội dung

CHƯƠNG 3 CHƯƠNG 3 HỒI QUY ĐA BIẾN HỒI QUY ĐA BIẾN 2 1. Bi t đ c ph ng pháp c ế ượ ươ ướ l ng bình ph ng nh nh t ượ ươ ỏ ấ đ c l ng hàm h i quy đa ể ướ ượ ồ bi n t ng th d a trên s li u ế ổ ể ự ố ệ m uẫ 2. Hi u các cách ki m đ nh ể ể ị nh ng gi thi tữ ả ế M C Ụ TIÊU HỒI QUY Đ HỒI QUY Đ A A BIẾN BIẾN NỘI DUNG Mô hình hồi quy 3 biến 1 Mô hình hồi quy k biến 2 5 3 3 Dự báo 4  Mô hình hồi quy tổng thể PRF Ý nghĩa: PRF cho biết trung bình có điều kiện của Y với điều kiện đã biết các giá trị cố định của biến X 2 và X 3.  Y: biến phụ thuộc  X 2 và X 3 : biến độc lập  β 1 : hệ số tự do  β 2 , β 3 : hệ số hồi quy riêng 3322132 ),/( XXXXYE βββ ++= 3.1 Mô hình hồi quy 3 biến 5 Ý nghĩa hệ số hồi quy riêng: cho biết ảnh hưởng của từng biến độc lập lên giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi các biến còn lại được giữ không đổi.  Mô hình hồi quy tổng thể ngẫu nhiên: u i : sai số ngẫu nhiên của tổng thể iiii uXXY +++= 33221 βββ 3.1 Mô hình hồi quy 3 biến 6 Các giả thiết của mô hình 1. Giá trị trung bình của U i bằng 0 E(U i /X 2i, X 3i )=0 2. Phương sai của các U i là không đổi Var(U i )=σ 2 3. Không có hiện tượng tự tương quan giữa các U i Cov(U i ,U j )=0; i≠j 4. Không có hiện tượng cộng tuyến giữa X 2 và X 3 5.U i có phân phối chuẩn: U i N(0, σ 2 ) 1. Giá trị trung bình của U i bằng 0 E(U i /X 2i, X 3i )=0 2. Phương sai của các U i là không đổi Var(U i )=σ 2 3. Không có hiện tượng tự tương quan giữa các U i Cov(U i ,U j )=0; i≠j 4. Không có hiện tượng cộng tuyến giữa X 2 và X 3 5.U i có phân phối chuẩn: U i N(0, σ 2 ) 7 Hàm hồi quy mẫu: iii YYe ˆ −= sai số của mẫu ứng với quan sát thứ i 3.1.1 Ước lượng các tham số Sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất để ước lượng các tham số 321 ˆ , ˆ , ˆ βββ iiii eXXY +++= 33221 ˆˆˆ ˆ βββ 8 ∑∑ →−−−== min) ˆˆˆ ( 2 33221 2 iiii XXYeQ βββ ∑ =−−−−= 0) ˆˆˆ (2 ˆ 33221 1 iii XXY d dQ βββ β ∑ =−−−−= 0))( ˆˆˆ (2 ˆ 233221 2 iiii XXXY d dQ βββ β ∑ =−−−−= 0))( ˆˆˆ (2 ˆ 333221 3 iiii XXXY d dQ βββ β 3.1.1 Ước lượng các tham số 9 2 32 2 3 2 2 323 2 32 2 )( ˆ ∑∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ − − = iiii iiiiiii xxxx xxxyxxy β 2 32 2 3 2 2 322 2 23 3 )( ˆ ∑∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ − − = iiii iiiiiii xxxx xxxyxxy β ii XXY 33221 ˆˆˆ βββ −−= YYy ii −= XXx ii −= 3.1.1 Ước lượng các tham số 10 2 2 32 2 3 2 2 2 3 2 )( ) ˆ ( σβ ∑∑ ∑ ∑ − = iiii i xxxx x Var 2 2 32 2 3 2 2 2 2 3 )( ) ˆ ( σβ ∑∑ ∑ ∑ − = iiii i xxxx x Var 3 )1( 3 ˆ 222 2 − − = − = ∑∑ n yR n e ii σ 3.1.2 Phương sai của các ước lượng σ 2 là phương sai của u i chưa biết nên dùng ước lượng không chệch: 2 2 32 2 3 2 2 3232 2 2 2 3 2 3 2 2 1 ) )( 2 1 () ˆ ( σβ ∑∑ ∑ ∑ ∑ ∑ − −+ += iiii iiii xxxx xxXXxXxX n Var [...]... F > Fα(2, n -3) : Bác bỏ H0: Mô hình phù hợp F ≤ Fα(2, n -3) : Chấp nhận H0: Mô hình không phù hợp 15 3. 2 Mô hình hồi quy k biến Mô hình hồi quy tổng thể E (Y / X 2 , X k ) = β1 + β 2 X 2i + + β k X ki Mô hình hồi quy mẫu ngẫu nhiên: ˆ ˆ ˆ ˆ Yi = β1 + β 2 X 2i + + β k X ki + ei sai số của mẫu ứng với quan sát thứ i ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ei = Yi − Yi = Yi − β1 − β 2 X 2i − β 3 X 3i − − β k X ki 16 3. 2.1 Ước lượng... x2i + β 3 ∑ yi x3i Mô hình hồi quy 3 biến R 2 = yi2 ∑ Hệ số xác định hiệu chỉnh Với k là tham số của mô hình, R 2 = kể cả hệ số tự do ∑ ei2 ∑ yi2 (n − k ) ( n − 1) 11 Hệ số xác định hiệu chỉnh n −1 R = 1 − (1 − R ) n−k 2 2 Dùng R 2 để xét việc đưa thêm 1 biến vào mô hình Biến mới đưa vào mô hình phải thỏa 2 điều kiện: 2 - Làm R tăng - Hệ số hồi quy biến mới thêm vào mô hình khác 0 có ý nghĩa 12 3. 1.4... )t ( n 3, α / 2 ) 13 3.1.5 Kiểm định giả thiết 1 Kiểm định giả thiết H0: β = β * i i ˆ − β* βi B1 Tính i ti = ˆ SE ( β i ) B2 Nguyên tắc quy t định Nếu |ti | > t(n -3, α/2): bác bỏ H0 Nếu |ti | ≤ t(n -3, α/2) : chấp nhận H0 14 3. 1.5 Kiểm định giả thiết 2 Kiểm định giả thiết đồng thời bằng không: H0: β2 = 3 = 0; (H1: ít nhất 1 tham số khác 0) B1 Tính 2 R ( n − 3) F = 2 (1 − R ) 2 B2 Nguyên tắc quy t định... ˆ ˆ ˆ ˆ ei2 = ∑ Yi − β1 − β 2 X 2i − β 3 X 3i − − β k X ki → min ∑ n ∂ ∑ ei2 i =1 ∂β 1 n ( ) ( ) ( ) ˆ ˆ ˆ ˆ = −2∑ Yi − β1 − β 2 X 2i − β 3 X 3i − − β k X ki = 0 i =1 n ∂ ∑ ei2 i =1 ∂β 2 n ˆ ˆ ˆ ˆ = −2∑ Yi − β1 − β 2 X 2i − β 3 X 3i − − β k X k ,i X 2i = 0 i =1 n ∂ ∑ ei2 i =1 ∂β k n ˆ ˆ ˆ ˆ = −2∑ Yi − β1 − β 2 X 2i − β 3 X 3i − − β k X ki X ki = 0 i =1 17 3. 2.2 Khoảng tin cậy Với mức ý nghĩa α... 3. 2 .3 Kiểm định các giả thiết hồi quy 1 Kiểm định giả thiết về hệ số hồi quy Kiểm định giả thiết H0: B1.Tính βi = β * i ˆ − β* βi i ti = ˆ SE ( β i ) B2 Nguyên tắc quy t định Nếu |ti | > t(n-k,α/2) : bác bỏ H0 Nếu |ti | ≤ t(n-k,α/2) : chấp nhận H0 21 3. 2.4 Kiểm định các giả thiết hồi quy 2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình: kiểm định giả thiết đồng thời bằng không: H0: β2 = 3 =…= βk = 0; (H1: ít nhất... )(k − 1) B1 Tính B2 Nguyên tắc quy t định: Nếu F > Fα(k-1, n-k): Bác bỏ H0: Mô hình phù hợp Nếu F ≤ Fα(k-1, n-k): Chấp nhận H0: Mô hình không phù hợp 22 3. 3 DỰ BÁO Mô hình hồi quy ˆ ˆ ˆ ˆ Yi = β1 + β 2 X 2 + + β k X k 1   0 0 X2  Cho trước giá trị X =    0 Xk    Dự báo giá trị trung bình và giá trị cá biệt của Y với mức ý nghĩa α hay độ tin cậy 1 - α 23 3 .3 DỰ BÁO * Ước lượng điểm ˆ ˆ... ∑ yi x2i + β 3 ∑ yi x3i + + β k ∑ yi xki 2 R = 2 ∑ yi Hệ số xác định hiệu chỉnh n −1 R = 1 − (1 − R ) n−k 2 2 Với k là tham số của mô hình, kể cả hệ số tự do 19 Hệ số xác định hiệu chỉnh n −1 R = 1 − (1 − R ) n−k 2 Dùng R để xem xét việc đưa thêm biến vào mô hình Biến mới đưa vào mô hình phải thỏa 2 điều kiện: 2 2 - Làm R 2 tăng - Biến mới có ý nghĩa thống kê trong mô hình mới 20 3. 2 .3 Kiểm định các... 2 + + β k X k * Dự báo giá trị trung bình của Y ˆ ˆ E (Y / X 0 ) ∈ (Y0 − ε 0 ;Y 0+ε 0 ) Với: ˆ ε 0 = SE (Y0 )t ( n − k ,α / 2 ) ˆ ˆ SE (Y0 ) = Var (Y0 ) ˆ ˆ Var (Y0 ) = σ 2 X 0T ( X T X ) −1 X 0 24 3. 3 DỰ BÁO * Dự báo giá trị cá biệt của Y ˆ − ε ' ;Y +ε ' ) ˆ Y0 ∈ (Y0 0 0 0 Với: ˆ ε = SE (Y0 − Y0 )t( n − k ,α / 2 ) ' 0 ˆ ˆ SE (Y0 − Y0 ) = Var (Y0 − Y0 ) ˆ ) = Var (Y ) + σ 2 ˆ ˆ Var (Y0 − Y0 0 25 . ị nh ng gi thi tữ ả ế M C Ụ TIÊU HỒI QUY Đ HỒI QUY Đ A A BIẾN BIẾN NỘI DUNG Mô hình hồi quy 3 biến 1 Mô hình hồi quy k biến 2 5 3 3 Dự báo 4  Mô hình hồi quy tổng thể PRF Ý nghĩa: PRF cho. định của biến X 2 và X 3.  Y: biến phụ thuộc  X 2 và X 3 : biến độc lập  β 1 : hệ số tự do  β 2 , β 3 : hệ số hồi quy riêng 33 22 132 ),/( XXXXYE βββ ++= 3. 1 Mô hình hồi quy 3 biến 5 Ý. 0))( ˆˆˆ (2 ˆ 233 221 2 iiii XXXY d dQ βββ β ∑ =−−−−= 0))( ˆˆˆ (2 ˆ 33 3221 3 iiii XXXY d dQ βββ β 3. 1.1 Ước lượng các tham số 9 2 32 2 3 2 2 32 3 2 32 2 )( ˆ ∑∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ − − = iiii iiiiiii xxxx xxxyxxy β 2 32 2 3 2 2 32 2 2 23 3 )( ˆ ∑∑ ∑ ∑ ∑ ∑

Ngày đăng: 27/06/2014, 13:20

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

w