MÔ HÌNH hồi QUY HAI BIẾN ước LƯỢNG và KIỂM ĐỊNH GIẢ THIẾT (KINH tế LƯỢNG SLIDE) (chữ biến dạng do slide dùng font VNI times, tải về xem bình thường)

Company LOGO (Ordinary Least Square) Giả sử có mẫu gồm n quan sát (Y = 1, ta 2, phải ˆ, n) Theo pp(iOLS, i, Xi), Y tìm cho i gần với giá trị thực (Yi) tốt, ˆ ei = Yi Yi ˆ ˆ = Yi  2 nhỏ tốt Xi Y Yi Y^i SRF e i Xi X Do ei dương, âm, nên ta cần tìm SRF cho tổng bình phương ˆ ˆ , phần Tức phải dư thoả mãn đạt cực tiểu.điều n n ˆ   e  Y   i 1 i i i 1 ˆ  2Xi   (*) ĐK (*) có nghóa tổng bình phương sai lệch giá trị thực tế ˆ q.sát Yi (Yi) ˆ qui ˆ Tức đường hồi  mẫu với , thỏa mãn điều kiện (*) đường thẳng “gần nhất” với tập hợp điểm quan sát, coi đường thẳng “tốt nhất”, Y Y                           H 1a X H 1b X Do Yi, Xi (i = 1, 2, , n) n biết, nên ˆ ˆ  Y    i  2Xi  i 1 ˆ ˆcủa hàm  , ˆ ˆ Vì ta cần tìm     cho: ˆ ˆ  2 ˆ ˆ 1  2 , f( , ) =(Yi Xi ) ˆ ˆ , nghiệm hệ   2   f (ˆ , ˆ ) n ˆ ˆ  ( Y      i X i )(  1) 0  ˆ i 1  ˆ ˆ n  f ( ,  )  2( Y  ˆ  ˆ X )( X ) 0 i i i  ˆ i 1    n n  Hay: ˆ  ˆ n  X i  Yi   i 1 i 1  n n (2.6  ˆ n ˆ 1 X i   X i  X i Yi )  i 1 i 1 i 1      Nếu p <  hì bác bỏ giả thiết H Nếu p  nhận giả ( mức ý H0 ª  chấp thiết nghóa) * H0: R2 = 0; H1: R2  F = R (n-2)/(1-R ) 2 Với mức ý nghóa  , tra bảng (hoặc dùng hàm FINV) để * Nếu F > F (1; n-2) bác bỏ H0 Tức hàm hồi qui phù hợp * Nếu F  F (1; n-2)  chấp nhận H0 Hàm hồi qui không phù hợp  Dự báo giá trung bình Y X = X Giả sử X = X , cần dự báo E(Y/X0) =  báo điểm E(Y/X0) ˆY ˆ  ˆ X Dự báo khoảng E(Y/X0) với độ tin cậy 1- là: ˆY t se( Y ˆ ) /2 Trong đó:     ˆ ˆ se Y0  var Y0   X  X  ˆ Y0   n n xi   i 1 var            Dự báo g.trị cá biệt Y Giả sử X = X , cần dự báo: Y0 =  +  X0 + DựUbáo khoảng i Y0 với độ tin cậy 1- là: ˆY t se( Y  Y ˆ ) /2 0 Trong đó: ˆ ˆ se( Y0  Y0 )  var( Y0  Y0 )   X  X  ˆ    var Y0  Y n  n xi   i 1            ˆ Yi = 11,5 e = X(0,3609) i t = (31,8697) p = (0,0000) F= R2 = 0,9864 - 1,375 (0,0806) (-17,0579) (0,0001) 292,12 * Chú ý: ª Các giá trị t tính theo công thức: ˆ ˆ  t1 = /se( 1 /se( ) ); ˆ t  ˆ = 2 ª Giá trị p: P( T  > 17,0579) = 0,0001 Hết chương Cycle Diagram Add Your Text Text Text Cycle name Text Text Text 3-D Pie Chart TEXT TEXT TEXT TEXT TEXT TEXT ...  Ui j )và Xi không (i  t.quan với nhau, tức ĐỊNH LÝ GAUSS-MARKOV Với giả thiết 1-5 MH hồi qui tt cổ điển, ước lượng PP OLS ước lượng tuyến Đối với hai biến, ˆ ˆ   , hàm tương ứng ước lượng. .. tăng; X giảm giá trị  r < X ,Y có tương quan nghịch (tương quan âm) Tức X tăng giá trị trung bình Y giảm; X giảm giá trị ˆ Dấu r trùng trung bình Y  Giả thiết 6: chuẩn N(0, ó p.phối Với g .thiết. .. dương ˆ định nên xác định côngˆ , ˆthức điểm cực tiểu hàm f( ) Thí dụ 2: Bảng sau cho số liệu lượng bán (Ytấn/tháng) đơn giá hàng A (Xngàn đồng/kg) Giả sử Y, X có q.hệ t.quan t.t Hãy ước Giải: