Giải thích ý nghĩa các hệ số.. b Tính R2, xét xem hàm hồi quy mẫu có phù hợp với số liệu của mẫu hay không với mức ý nghĩa 5%.. Các hệ số hồi quy riêng trong trường hợp này có ý nghĩa th
Trang 1Đ THI L I S 3 MÔN KINH T L Ề Ạ Ố Ế ƯỢ NG
Th i gian: 75 phút ờ (Học viên được sử dụng tài liệu)
Cho bảng số liệu của lượng cam bán Y(tạ) theo giá cam X2 (ngàn đồng/kg) và giá táo X3(ngàn đồng/kg):
Anh (Chị) hãy:
a) Hồi quy Y theo X2 Giải thích ý nghĩa các hệ số
b) Tính R2, xét xem hàm hồi quy mẫu có phù hợp với số liệu của mẫu hay không (với mức ý nghĩa 5%)
c) Viết hàm hồi quy mẫu ở câu (a) khi đơn vị tính của Y là kg
d) Kiểm định giả thiết H0: β2 = -1,5 với mức ý nghĩa 5%
e) Viết hàm hồi quy Y theo X2 và X3 Các hệ số hồi quy riêng trong trường hợp này
có ý nghĩa thống kê không với α = 0,05
Biết rằng hồi quy của Y theo X2 và X3 được kết quả như sau:
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 08/26/10 Time: 09:56
Sample: 1 6
Included observations: 6
Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.
R-squared 0.904325 Mean dependent var 8.166667
Adjusted R-squared 0.840541 S.D dependent var 1.940790
S.E of regression 0.775003 Akaike info criterion 2.634952
Sum squared resid 1.801887 Schwarz criterion 2.530832
Log likelihood -4.904856 F-statistic 14.17801
Durbin-Watson stat 2.715499 Prob(F-statistic) 0.029594
f) Dựa vào mẫu đã cho, ta có kết quả kiểm định như sau:
0.0
0.4
0.8
1.2
1.6
2.0
2.4
2.8
3.2
Series: Residuals Sample 1 6 Observations 6 Mean -1.18e-15
Std Dev 0.600314 Skewness -0.939551 Kurtosis 3.129072 Jarque-Bera 0.886921 Probability 0.641812
Anh (Chị) hãy cho biết mục đích của kiểm định và kết luận của mình?
Hết
Trang 2ĐÁP ÁN:
không thay đổi, khi giá cam tăng (hay giảm) 1 ngàn đồng/kg thì lượng cam bán giảm (hay tăng) 1,625 tạ
b) Từ số liệu đã cho, ta tính được:
=> RSS = TSS – ESS = 18,83 – 14,08 = 4,75
Vì F > Fα, nên ở mức ý nghĩa α = 0,05, hàm hồi quy phù hợp, tức giá bán cam có tác động đến lượng tiêu thụ cam
c) Gọi Y* là lượng cam bán với đơn vị tính là kg Ta có: Y* = k1.Y = 100Y
Do đó, ta có hàm hồi quy:
d) Ta cần kiểm định giả thuyết: H0: β2 = -1,5; H1: β2 ≠ -1,5
RSS = 4,75 =>
Với mức ý nghĩa α = 0,05 thì t0,025(4) = 2,776
Trang 3e)
f) Mục đích là kiểm định phân phối chuẩn phần dư (Kiểm định JB) Vì P-value = 0.641812 > 0.05 nên không có cơ sở bác bỏ giả thuyết phần dư có phân phối chuẩn