HOMEWORK 4.1 Quan sát mẫu số liệu về chi phí chào hàng và doanh số bán hàng của 12 doanh nghiệp: X 100 106 60 160 70 170 140 120 116 120 140 150 Y 1270 1490 1060 1626 1020 1800 1610 1280 1390 1440 1590 1380 - X: chi phí chào hàng (triệu đồng/năm) - Y: doanh số bán hàng (triệu đồng/năm) a) Giả sử X, Y có mối quan hệ tuyến tính, hãy tìm hàm hồi quy tuyến tính mẫu của doanh số bán hàng phụ thuộc chi phí chào hàng ? - Làm bằng tay - Thực hiện trên phần mềm Stata b) Giải thích ý nghĩa của các tham số tìm được trong hàm hồi quy ?
Trang 1HOMEWORK 4.1 Quan sát mẫu số liệu về chi phí chào hàng và doanh số bán hàng của 12doanh nghiệp:
X 100 106 60 160 70 170 140 120 116 120 140 150
Y 1270 1490 1060 1626 1020 1800 1610 1280 1390 1440 1590 1380- X: chi phí chào hàng (triệu đồng/năm)
- Y: doanh số bán hàng (triệu đồng/năm)
a) Giả sử X, Y có mối quan hệ tuyến tính, hãy tìm hàm hồi quy tuyến tính mẫu của doanh sốbán hàng phụ thuộc chi phí chào hàng ?
- Làm bằng tay
- Thực hiện trên phần mềm Stata
b) Giải thích ý nghĩa của các tham số tìm được trong hàm hồi quy ?a)
Giả sử X, Y có mối quan hệ tuyến tính, hàm hồi quy tuyến tính mẫu của doanh số bán hàng phụ thuộcchi phí chào hàng có dạng
Y = ^β1+ ^β2X=¿667,035 + 6,165X
Vậy khi giả sử X, Y có mối quan hệ tuyến tính, hàm hồi quy tuyến tính mẫu của doanh số bán hàngphụ thuộc chi phí chào hàng có dạng Y =^¿667,021 + 6,165X
Tính trên phần mềm STATA
Trang 2c) Với file “Ch4.xlsx”, sheet “Baitap4.2” bạn hãy kiểm chứng lại các bước thực hiện ở câu a).Từ đó tìm hàm hồi quy mẫu và giải thích ý nghĩa các tham số tìm được
d) Tìm TSS, RSS, ESS và R-squared trong hàm hồi quy mẫu Giải thích ý nghĩa của R-squarede) Nếu bạn chọn một giá trị bất kỳ của biến giải thích và biến đổi thành một giá trị khác thì hàmhồi quy mẫu bạn tìm được có giống hàm hồi quy mẫu trong câu c) không ? Tại sao ?
Nếu phải sử dụng một mẫu khảo sát bạn sẽ kiểm chứng ý kiến trên bằng cách chạy hàm hồi quy, cụthể là sử dụng dữ liệu khảo sát của biến phụ thuộc (Giá của căn hộ - Price) và biến độc lập (Diện tíchcăn hộ - Total_area) để tìm các hệ số (tham số) β1, β2 với mục đích khẳng định Giá của căn hộ - Pricephụ thuộc vào Diện tích căn hộ - Total_area.
Trang 3- Y không chỉ phụ thuộc vào X mà còn phụ thuộc vào các yếu tố khác như trình độ học vấn (Edu),khu vực sống (Urban),
Y = f( X) + Edu, Urban,
Giả sử f(X) là một hàm tuyến tính nghĩa là f(X) = β1 + β2X
- Chứng minh sự tồn tại của f(X) là chứng minh các hệ số β1, β2 tồn tại.
- Thu thập dữ liệu để tìm các hệ số β1, β2 trên mẫu đgl ước lượng các hệ số β1, β2, kí hiệu là ^β1, ^β2 =>^
c) Tính toán trên phần mềm STATA
- ^β1 = -657,505: cho biết khi diện tích của căn hộ bằng 0 m2, thì giá của căn hộ tối thiểu trungbình là -657,505 triệu đồng.
- ^β2 = 35,946: cho biết khi diện tích của căn hộ tăng thêm 1 đơn vị thì giá của căn hộ trungbình tăng thêm 35,946
d) Tính toán trên phần mềm STATA
Trang 4e)