Hồi quy tuyến tính thích hợp với: •2 loại vấn đề nghiên cứu: •Dự đoán (Prediction) – Dự đoán sự biến thiên của biến phụ thuộc vào các biến độc lập – So sánh các mô hình cạnh tranh với nhau •Giải thích (Explanation) – Khảo sát hệ số hồi quy của từng biến độc lập (dấu, độ lớn – Trị trung bình, mức ý nghĩa về mặt thống kê) vào biến phụ thuộc – Giải thích về mặt lý thuyết sự phụ thuộc tuyến tính và độ lớn của các hệ số hồi quy này •Xác định quan hệ thống kê giữa các biến độc lập biến phụ thuộc
1 1 Slide Slide © © 2005 Thomson/South 2005 Thomson/South - - Western Western Multiple Regression Multiple Regression n n Multiple regression introduction Multiple regression introduction n n Multiple Regression Model Multiple Regression Model n n Least Squares Method Least Squares Method n n Multiple Coefficient of Determination Multiple Coefficient of Determination n n Model Assumptions Model Assumptions n n Testing for Significance Testing for Significance n n Using the Estimated Regression Equation Using the Estimated Regression Equation for Estimation and Prediction for Estimation and Prediction 2 2 Slide Slide © © 2005 Thomson/South 2005 Thomson/South - - Western Western H H ô ô ̀ ̀ i i quy quy đa đa bi bi ê ê ́ ́ n n T T í í nh nh th th í í ch ch h h ợ ợ p p c c ủ ủ a a h h ồ ồ i i quy quy đa đa bi bi ế ế n n đ đ ố ố i i v v ớ ớ i i c c á á c c nghiên nghiên c c ứ ứ u u : : H H ồ ồ i i quy quy đa đa bi bi ế ế n n l l à à m m ộ ộ t t k k ỹ ỹ thu thu ậ ậ t t th th ố ố ng ng kê kê đư đư ợ ợ c c d d ù ù ng ng đ đ ể ể phân phân t t í í ch ch quan quan h h ệ ệ gi gi ữ ữ a a m m ộ ộ t t bi bi ế ế n n đ đ ộ ộ c c l l ậ ậ p p v v à à nhi nhi ề ề u u bi bi ế ế n n ph ph ụ ụ thu thu ộ ộ c c ( ( bi bi ế ế n n d d ự ự b b á á o o ) ) M M ụ ụ c c tiêu tiêu c c ủ ủ a a h h ồ ồ i i quy quy đa đa bi bi ế ế n n l l à à s s ử ử d d ụ ụ ng ng c c á á c c bi bi ế ế n n đ đ ộ ộ c c l l ậ ậ p p v v ớ ớ i i gi gi á á tr tr ị ị đã đã bi bi ế ế t t đ đ ể ể tiên tiên đo đo á á n n gi gi á á tr tr ị ị c c ủ ủ a a bi bi ế ế n n ph ph ụ ụ thu thu ộ ộ c c 3 3 Slide Slide © © 2005 Thomson/South 2005 Thomson/South - - Western Western H H ô ô ̀ ̀ i i quy quy đa đa bi bi ê ê ́ ́ n n H H ồ ồ i i quy quy tuy tuy ế ế n n t t í í nh nh th th í í ch ch h h ợ ợ p p v v ớ ớ i i : : • • 2 2 lo lo ạ ạ i i v v ấ ấ n n đ đ ề ề nghiên nghiên c c ứ ứ u u : : • • D D ự ự đo đo á á n n (Prediction) (Prediction) –Dựđoánsựbiếnthiêncủabiếnphụ thuộcvàocácbiến độclập –So sánhcácmôhìnhcạnhtranhvớinhau • • Gi Gi ả ả i i th th í í ch ch (Explanation) (Explanation) –Khảosáthệsốhồiquycủatừngbiến độclập(dấu, độ lớn –Trị trungbình, mứcý nghĩavềmặtthốngkê) vàobiến phụ thuộc –Giảithíchvề mặtlýthuyếtsựphụ thuộctuyếntínhvà độ lớncủacáchệsốhồiquynày • • X X á á c c đ đ ị ị nh nh quan quan h h ệ ệ th th ố ố ng ng kê kê gi gi ữ ữ a a c c á á c c bi bi ế ế n n đ đ ộ ộ c c l l ậ ậ p p & & bi bi ế ế n n ph ph ụ ụ thu thu ộ ộ c c 4 4 Slide Slide © © 2005 Thomson/South 2005 Thomson/South - - Western Western H H ô ô ̀ ̀ i i quy quy đa đa bi bi ê ê ́ ́ n n L L ự ự a a ch ch ọ ọ n n bi bi ế ế n n đ đ ộ ộ c c l l ậ ậ p p v v à à bi bi ế ế n n ph ph ụ ụ thu thu ộ ộ c c : : • • D D ự ự a a v v à à o o lý lý thuy thuy ế ế t t hay hay c c á á c c khung khung nguyên nguyên t t ắ ắ c c (conceptual framework) (conceptual framework) đã đã c c ó ó • • Không Không nên nên ch ch ọ ọ n n c c á á c c bi bi ế ế n n m m ộ ộ t t c c á á ch ch ng ng ẫ ẫ u u nhiên nhiên hay hay d d ự ự a a trên trên d d ữ ữ li li ệ ệ u u th th ự ự c c t t ế ế đang đang c c ó ó . . • • Bi Bi ế ế n n ph ph ụ ụ thu thu ộ ộ c c ph ph ả ả i i c c ó ó th th ể ể đư đư ợ ợ c c đo đo v v ớ ớ i i sai sai s s ố ố nh nh ỏ ỏ v v à à ki ki ể ể m m so so á á t t đư đư ợ ợ c c • • Tr Tr á á nh nh b b ỏ ỏ s s ó ó t t bi bi ế ế n n quan quan tr tr ọ ọ ng ng hay hay bao bao g g ồ ồ m m bi bi ế ế n n không không quan quan tr tr ọ ọ ng ng 5 5 Slide Slide © © 2005 Thomson/South 2005 Thomson/South - - Western Western H H ô ô ̀ ̀ i i quy quy đa đa bi bi ê ê ́ ́ n n 6 6 Slide Slide © © 2005 Thomson/South 2005 Thomson/South - - Western Western H H ô ô ̀ ̀ i i quy quy đa đa bi bi ê ê ́ ́ n n K K í í ch ch thư thư ớ ớ c c m m ẫ ẫ u: u: H H ồ ồ i i quy quy đơn đơn gi gi ả ả n n : 20 : 20 H H ồ ồ i i quy quy đa đa bi bi ế ế n n : 50 : 50 – – 100 100 Quy Quy t t ắ ắ c c th th ự ự c c h h à à nh nh : : T T ỷ ỷ l l ệ ệ s s ố ố kh kh ả ả o o s s á á t/s t/s ố ố bi bi ế ế n n = 5: = 5: 1 1 Đ Đ ể ể ki ki ể ể m tra s m tra s ự ự ph ph ù ù h h ợ ợ p t p t ổ ổ ng qu ng qu á á t c t c ủ ủ a mô h a mô h ì ì nh: nh: K K í í ch thư ch thư ớ ớ c m c m ẫ ẫ u: 50 + 8k (k s u: 50 + 8k (k s ố ố bi bi ế ế n đ n đ ộ ộ c l c l ậ ậ p) p) Đ Đ ể ể ki ki ể ể m tra m tra ả ả nh hư nh hư ở ở ng c ng c ủ ủ a t a t ừ ừ ng bi ng bi ế ế n đ n đ ộ ộ c l c l ậ ậ p: p: K K í í ch thư ch thư ớ ớ c m c m ẫ ẫ u: 104 + k u: 104 + k Green (1991) Green (1991) 7 7 Slide Slide © © 2005 Thomson/South 2005 Thomson/South - - Western Western The equation that describes how the dependent The equation that describes how the dependent variable variable y y is related to the independent variables is related to the independent variables x x 1 1 , , x x 2 2 , . . . , . . . x x p p and an error term is called the and an error term is called the multiple multiple regression model regression model . . Multiple Regression Model Multiple Regression Model y y = = β β 0 0 + + β β 1 1 x x 1 1 + + β β 2 2 x x 2 2 + + . . . + . . . + β β p p x x p p + + ε ε where: where: β β 0 0 , , β β 1 1 , , β β 2 2 , . . . , , . . . , β β p p are the are the parameters parameters , and , and ε ε is a random variable called the is a random variable called the error term error term 8 8 Slide Slide © © 2005 Thomson/South 2005 Thomson/South - - Western Western The equation that describes how the mean value The equation that describes how the mean value of of y y is related to is related to x x 1 1 , , x x 2 2 , . . . , . . . x x p p is called the is called the multiple multiple regression equation regression equation . . Multiple Regression Equation Multiple Regression Equation E E ( ( y y ) = ) = β β 0 0 + + β β 1 1 x x 1 1 + + β β 2 2 x x 2 2 + . . . + + . . . + β β p p x x p p 9 9 Slide Slide © © 2005 Thomson/South 2005 Thomson/South - - Western Western A simple random sample is used to compute A simple random sample is used to compute sample statistics sample statistics b b 0 0 , , b b 1 1 , , b b 2 2 , , . . . , . . . , b b p p that are used as the that are used as the point estimators of the parameters point estimators of the parameters β β 0 0 , , β β 1 1 , , β β 2 2 , . . . , , . . . , β β p p . . Estimated Multiple Regression Equation Estimated Multiple Regression Equation ^ ^ y y = = b b 0 0 + + b b 1 1 x x 1 1 + + b b 2 2 x x 2 2 + . . . + + . . . + b b p p x x p p The The estimated multiple regression equation estimated multiple regression equation is: is: 10 10 Slide Slide © © 2005 Thomson/South 2005 Thomson/South - - Western Western Estimation Process Estimation Process Multiple Regression Model Multiple Regression Model E E ( ( y y ) = ) = β β 0 0 + + β β 1 1 x x 1 1 + + β β 2 2 x x 2 2 +. . .+ +. . .+ β β p p x x p p + + ε ε Multiple Regression Equation Multiple Regression Equation E E ( ( y y ) = ) = β β 0 0 + + β β 1 1 x x 1 1 + + β β 2 2 x x 2 2 +. . .+ +. . .+ β β p p x x p p Unknown parameters are Unknown parameters are β β 0 0 , , β β 1 1 , , β β 2 2 , . . . , , . . . , β β p p Sample Data: Sample Data: x x 1 1 x x 2 2 . . . . . . x x p p y y . . . . . . . . . . . . . . . . 01122 ˆ pp ybbxbxbx =++++ 01122 ˆ pp ybbxbxbx =++++ Estimated Multiple Estimated Multiple Regression Equation Regression Equation Sample statistics are Sample statistics are b b 0 0 , , b b 1 1 , , b b 2 2 , , . . . , . . . , b b p p b b 0 0 , , b b 1 1 , , b b 2 2 , , . . . , . . . , b b p p provide estimates of provide estimates of β β 0 0 , , β β 1 1 , , β β 2 2 , . . . , , . . . , β β p p [...]... 3.174 + 1.404(EXPER) + 0.251(SCORE) SALARY = 3.174 + 1.404(EXPER) + 0.251(SCORE) Note: Predicted salary will be in thousands of dollars © 2005 Thomson/South-Western Slide 21 Hồi quy đa biến Ý nghĩa của các hệ số hồi quy • Thể hiện độ mạnh, chiều hướng của ảnh hưởng nh ng nh ng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc ng • Thể hiện mức độ tăng của biến phụ thuộc khi...Lựa chọn biến độc lập n Phương pháp hierarichal entry • Dựa trên các nghiên cứu trước hay kinh nghiệm của người nghiên cứu để chọn biến đưa vào • Các biến số đa biết được đưa vào mô hình theo thứ nh tự tầm quan trọng trong việc dự báo biến phụ ng thuộc © 2005 Thomson/South-Western Slide 11 Lựa chọn biến độc lập n Phương pháp hierarichal . Thomson/South - - Western Western H H ô ô ̀ ̀ i i quy quy đa đa bi bi ê ê ́ ́ n n T T í í nh nh th th í í ch ch h h ợ ợ p p c c ủ ủ a a h h ồ ồ i i quy quy đa đa bi bi ế ế n n đ đ ố ố i i v v ớ ớ i i c c á á c c nghiên nghiên c c ứ ứ u u : : H H ồ ồ i i quy quy đa đa bi bi ế ế n n l l à à m m ộ ộ t t k k ỹ ỹ thu thu ậ ậ t t th th ố ố ng ng kê kê đư đư ợ ợ c c d d ù ù ng ng đ đ ể ể phân phân t t í í ch ch quan quan h h ệ ệ gi gi ữ ữ a a m m ộ ộ t t bi bi ế ế n n đ đ ộ ộ c c l l ậ ậ p p v v à à nhi nhi ề ề u u bi bi ế ế n n ph ph ụ ụ thu thu ộ ộ c c ( ( bi bi ế ế n n d d ự ự b b á á o o ) ) M M ụ ụ c c tiêu tiêu c c ủ ủ a a h h ồ ồ i i quy quy đa đa bi bi ế ế n n l l à à s s ử ử d d ụ ụ ng ng c c á á c c bi bi ế ế n n đ đ ộ ộ c c l l ậ ậ p p v v ớ ớ i i gi gi á á tr tr ị ị đã đã bi bi ế ế t t đ đ ể ể tiên tiên đo đo á á n n gi gi á á tr tr ị ị c c ủ ủ a a bi bi ế ế n n ph ph ụ ụ thu thu ộ ộ c c 3 3 Slide Slide © © 2005. Thomson/South - - Western Western H H ô ô ̀ ̀ i i quy quy đa đa bi bi ê ê ́ ́ n n 6 6 Slide Slide © © 2005 Thomson/South 2005 Thomson/South - - Western Western H H ô ô ̀ ̀ i i quy quy đa đa bi bi ê ê ́ ́ n n K K í í ch ch thư thư ớ ớ c c m m ẫ ẫ u: u: H H ồ ồ i i quy quy đơn đơn gi gi ả ả n n :. Thomson/South - - Western Western H H ô ô ̀ ̀ i i quy quy đa đa bi bi ê ê ́ ́ n n K K í í ch ch thư thư ớ ớ c c m m ẫ ẫ u: u: H H ồ ồ i i quy quy đơn đơn gi gi ả ả n n : 20 : 20 H H ồ ồ i i quy quy đa đa bi bi ế ế n n : 50 : 50 – – 100 100 Quy Quy t t ắ ắ c c th th ự ự c c h h à à nh nh :