Nguyễ n Ngọ c Hả i- 0167 201 43 08 2015 BÀI TỐN Tính ĐA BIẾN HAI BIẾN n = số mẫu (Khuyên nên tính đầu để dùng dần, lúc đầu óc cịn sáng suốt để tính tốn ^_^ ) Xác định PRF Xác định SRF Các giá trị , , , … Sẽ lấy bảng kết quả, nhiều biến Thầy ko cho tính tốn ( đỡ khổ ghê lun hehhe !!!) SRF: Ý nghĩa hệ số hồi quy (nói ý nghĩa biến cố định biến cịn lại) Ví dụ nói ý nghĩa cố định biến X2, X3, … X2 khơng đổi, X2 Tương tự cho biến lại … Tổng bình phương TSS = ESS = giá trị > RSS = TSS – ESS Tính hệ số xác định Hệ số xác định hiệu chỉnh âm, trường hợp này, quy ước TSS = phải giải ma trận, điều ko phải lo ESS = RSS = TSS – ESS Với k số tham số mô hình mơ hình biến Vd: (SRF) k = 3, với tham số Y, X1, X2 Ước lượng Cái tra bảng kết dòng S.E of regression cột Std Error, dòng thứ cột Std Error, dòng thứ cộtStd Error, dòng thứ … CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Nguyễ n Ngọ c Hả i- 0167 201 43 08 2015 Kiểm định phù hợp mơ hình SRF, mức ý nghĩa α Phương pháp giá trị tới hạn: Phương pháp giá trị tới hạn: B1: Lập giả thiết Ho: β=0 ; H1: β≠0 B1: Lập giả thiết Ho: R2=0 ; H1: R2>0 tính tính B2: tra bảng F, giá trị tới hạn B2: tra bảng F, giá trị tới hạn B3: so sánh F0 Fα(1,n-2) B3: so sánh F0 Fα(k-1,n-k) + F0> Fα(1,n-2): bác bỏ H0 hàm SRF phù hợp với mẫu + F0> Fα(k-1,n-k): bác bỏ H0 hàm SRF phù hợp với mẫu + F0< Fα(1,n-2): chấp nhận H0 + F0< Fα(k-1,n-k): chấp nhận H0 Fα(1,n-2) Bác bỏ Fα(1,n-2) Chấp nhận F0 Fα(k-1,n-k) Bác bỏ F0 Fα(k-1,n-k) Chấp nhận Phương pháp giá trị p-value: (cách làm đề cho sẵn bảng kết quả) Lấy giá trị p-value ứng với F0(ô cuối góc phải chữ Prod(F-statistic)) Phương pháp giá trị p-value: (cách làm đề cho sẵn bảng kết quả) Lấy giá trị p-value ứng với F0(ô cuối góc phải chữ Prod(F-statistic)) Tiến hành so sánh p-value α: Tiến hành so sánh p-value α: + p-value < α: bác bỏ H0 hàm SRF phù hợp với mẫu + p-value < α: bác bỏ H0 hàm SRF phù hợp với mẫu + p-value > α: chấp nhận H0 + p-value > α: chấp nhận H0 p-value Bác bỏ p-value Bác bỏ p-value Chấp nhận α p-value Chấp nhận α CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Nguyễ n Ngọ c Hả i- 0167 201 43 08 2015 10 Kiểm định giả thiết biến độc lập có ảnh hưởng lên biến phụ thuộc không? Giả thiết: H0: β = H1: β ≠ Phương pháp giá trị tới hạn: B2: Tra bảng t-student giá trị B2: Tra bảng t-student giá trị B3: So sánh B3: So sánh : bác bỏ H0 biến độc lập (X) > + > : bác bỏ H0 biến độc lập (X) ảnh hưởng ảnh hưởng lên biến phụ thuộc (Y) lên biến phụ thuộc (Y) + + < : chấp nhận H0 Phương pháp p-value: Lấy giá trị p-value tương ứng với biến độc lập xét + p-value < α: bác bỏ H0 biến độc lập (X) ảnh hưởng lên biến phụ thuộc (Y) + p-value > α: chấp nhận H0 p-value Bác bỏ α < Chấp nhận Tiến hành so sánh p-value α: Với mức ý nghĩa α Phương pháp giá trị tới hạn: B1: Tính: Bác bỏ Ho: β = βo ; H1: β ≠ βo H1: β ≠ B1: Tính: + 11 Kiểm định giả thiết Giả thiết: H0: β = Bác bỏ Chấp nhận Phương pháp p-value: Lấy giá trị p-value tương ứng với biến độc lập xét Tiến hành so sánh p-value α: + p-value < α: bác bỏ H0 biến độc lập (X) ảnh hưởng lên biến phụ thuộc (Y) + p-value > α: chấp nhận H0 p-value Bác bỏ α p-value Chấp nhận Phương pháp giá trị tới hạn: : chấp nhận H0 p-value Chấp nhận Phương pháp giá trị tới hạn: B1: Tính: B1: Tính: B2: Tra bảng t-student giá trị B2: Tra bảng t-student giá trị B3: So sánh B3: So sánh + : bác bỏ H0 > + < : chấp nhận H0 xem β = + : bác bỏ H0 > + < : chấp nhận H0 xem β = βo βo Bác bỏ Bác bỏ Chấp nhận Chấp nhận CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Nguyễ n Ngọ c Hả i- 0167 201 43 08 2015 Phương pháp p-value: Lấy giá trị p-value tương ứng với biến độc lập xét Tiến hành so sánh p-value α: + p-value < α: bác bỏ H0 + p-value < α: bác bỏ H0 + p-value > α: chấp nhận H0 xem β = βo + p-value > α: chấp nhận H0 xem β = βo p-value Chấp nhận α Với mức ý nghĩa α (đề ko cho lấy α=0,05) 13 Xác định khoảng tin cậy β Với mức ý nghĩa α (đề ko cho lấy α=0,05) 14 Xác định khoảng tin cậy phương sai var(Ui) = Phương pháp p-value: Lấy giá trị p-value tương ứng với biến độc lập xét Tiến hành so sánh p-value α: p-value Bác bỏ 12 Xác định khoảng tin cậy α Tra bảng t-student giá trị Tính p-value Bác bỏ α p-value Chấp nhận Tra bảng t-student giá trị Tính tra bảng kết Khoảng tin cậy α: Khoảng tin cậy α: Tra bảng t-student giá trị Tính Khoảng tin cậy β: Tra bảng t-student giá trị Tính tra bảng kết Khoảng tin cậy β: Độ tin cậy: – α = a% Độ tin cậy: – α = a% α = 100% - a% α = 100% - a% Tra bảng Chi-square giá trị: Tra bảng Chi-square giá trị: Khoảng tin cậy 2: Khoảng tin cậy 2: Với độ tin cậy (1 – α) CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Nguyễ n Ngọ c Hả i- 0167 201 43 08 2015 15 Kiểm định giả thiết Ho: = o; H1: ≠ Phương pháp giá trị tới hạn B1: Tính Phương pháp giá trị tới hạn B1: Tính o B2: So sánh Với mức ý nghĩa α + < B2: So sánh < chấp nhận Ho, = + bác bỏ Ho + < Bác bỏ bác bỏ Ho Chấp nhận + p-value < bác bỏ Ho + 1- < p-value bác bỏ Ho p-value Bác bỏ 16 Hệ số co giãn, ý nghĩa p-value Chấp nhận bác bỏ Ho + Bác bỏ Phương pháp giá trị p-value B1: Lấy giá trị p-value bảng kết B2: So sánh + < p-value < 1- chấp nhận Ho, = o o + < bác bỏ Ho Bác bỏ < chấp nhận Ho, = o + < Chấp nhận Bác bỏ Phương pháp giá trị p-value B1: Lấy giá trị p-value bảng kết B2: So sánh + < p-value < 1- chấp nhận Ho, = o + p-value < bác bỏ Ho + 1- < p-value bác bỏ Ho p-value Bác bỏ p-value Chấp nhận p-value Bác bỏ p-value Bác bỏ EYX = Nếu X(vd: thu nhập) tăng 1% Y (vd: chi tiêu) tăng EYX% 17 Đổi đơn vị Trong đó: Trong đó: k1 : hệ số tỉ lệ quy đổi đơn vị cũ Y ko : hệ số tỉ lệ quy đổi đơn vị cũ Y k2 : hệ số tỉ lệ quy đổi đơn vị cũ X = k1 18 Dự đoán (dự báo) điểm = Thay giá trị Xo vào phương trình SRF: k1 : hệ số tỉ lệ quy đổi đơn vị cũ X1 k2 : hệ số tỉ lệ quy đổi đơn vị cũ X2 = ko = = Dự báo cho hồi quy nhiều biến xét dự báo điểm Thay giá trị , vào phương trình SRF: Dùng???Khi cho Xo yêu cầu tính Y CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Nguyễ n Ngọ c Hả i- 0167 201 43 08 2015 19 Dự đoán ( dự báo) khoảng Dự đoán ( dự báo) giá trị cá biệt Dùng??? Khi cho Xo độ tin cậy (1 – α), yêu cầu ước lượng giá trị Thay giá trị Xo vào phương trình SRF: var( ) = var(Yo = se( )= Khoảng tin cậy (1-α)% Yo/Xo là: Dự đoán (dự báo) giá trị trung bình Dùng??? Khi u cầu dự đốn mà không cho độ tin cậy (1 – α) Khi cho Xo độ tin cậy (1 – α), yêu cầu ước lượng giá trị trung bình - Thay giá trị Xo vào phương trình SRF: var( se( = )= Khoảng tin cậy (1-α)% E(Yo/Xo) là: 20 So sánh R2 Chỉ so sánh thỏa điều kiện sau: 21 Thêm biến vào mơ hình, với mức ý nghĩa α Cùng cỡ mẫu n Cùng số biến độc lập (nếu ko số biến độc lập dùng Cùng dạng hàm biến phụ thuộc B1: tính R2 (3 biến) ; B2: So sánh Nếu ) (3 biến) ; R2 (2 biến) ; (3 biến) (3 biến) < Chỉ so sánh thỏa điều kiện sau: Cùng cỡ mẫu n Cùng số biến độc lập (nếu ko số biến độc lập dùng Cùng dạng hàm biến phụ thuộc ) (2 biến) (2 biến) (2 biến): không thêm biến vào mơ hình Nếu (3 biến) > (2 biến): thêm biến vào mơ hình, cần làm thêm cơng việc sau: kiểm định biến thêm vào có ý nghĩa ko, sau chắn có thêm biến vào ko? CÔNG VIỆC KIỂM ĐỊNH THỰC HIỆN GIỐNG CÔNG THỨC SỐ 10 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Nguyễ n Ngọ c Hả i- 0167 201 43 08 2015 NHẬN XÉT: Làm nhớ hết công thức???? Học công thưc hàm đa biến thui, nhớ k công thức – số tham số phương trình Vậy hàm biến thay k=2, hàm biến thay k=3, … (thía xong phần cơng thức *_^) Luyện tập nào???? ôn tới dạng xem cơng thức cho (thía oki rùi ^_^) Ý NGHĨA HỆ SỐ HỒI QUY VÀ HỆ SỐ CO GIÃN CỦA CÁC MƠ HÌNH Mơ hình tuyến tinh: Y = + *X Ý nghĩa hệ số hồi quy: Nếu X tăng1 đơn vị Y tăng đơn vị (Với điều kiện yếu tố khác không đổi) EYX = , ta tính lúc đầu Ý nghĩa hệ số co giãn: Nếu X tăng lên 1% Y tăng lên EYX% Mơ hình lin-log: Y = + *logX Ý nghĩa hệ số hồi quy: Nếu X tăng lên 1% Y tăng lên đơn vị(Với điều kiện yếu tố khác không đổi) EYX = Ý nghĩa hệ số co giãn: Nếu X tăng lên 1% Y tăng lên EYX% Mơ hình log-lin: logY = + *X Ý nghĩa hệ số hồi quy: Nếu X tăng lên đơn vị Y tăng lên EYX = % (Với điều kiện yếu tố khác không đổi) = Ý nghĩa hệ số co giãn: Nếu X tăng lên 1% Y tăng lên EYX% Mơ hình tuyến tính log: logY = + *logX Ý nghĩa hệ số hồi quy: Nếu X tăng 1% Y tăng % (Với điều kiện yếu tố khác không đổi) EYX = = Ý nghĩa hệ số co giãn: Nếu X tăng lên 1% Y tăng lên EYX% Mơ hình nghịch đảo: Y= + * Ý nghĩa hệ số hồi quy: X tăng lên Y tăng lên theo, Y đối đa đơn vị(Với điều kiện yếu tố khác không đổi) EYX = Ý nghĩa hệ số co giãn: Nếu X tăng lên 1% Y tăng lên EYX% MẸO: a Cách nói ý nghĩa hệ số hồi quy: a.1Tham số có log đơn vị %, cịn lại dùng đơn vị đề cho a.2 Tham số X có log, Y ko log nói ý nghĩa Y nhớ hệ số a.3Tham số X ko log, Y có log nói ý nghĩa Y nhớ hệ số b Hệ số co giãn EYX: từ công thức gốc EYX = , tham số có log giá trị trung bình tham số = CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Nguyễ n Ngọ c Hả i- 0167 201 43 08 2015 TRÌNH BÀY KẾT HỒI QUY ; ; ; = se = t = t( t( TSS = ??? ; ESS = ??? ; RSS = ??? ; ĐỌC BẢNG KẾT QUẢ HỒI QUY Variable C X1 X2 R-squaredR2 Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared residRSS n = ??? R2= ??? Fo= ??? = ??? Const Coefficient 14.32168 -2.258741 1.237762 0.909573 0.873402 1.024183 5.244755 t Std Error 1.116283 0.320460 0.342586 t-Statistic 12.82979 -7.048438 3.612997 p-value Mean dependent var S.D.dependent varSY Prob 0.0001 0.0009 0.0153 9.000000 2.878492 F-statisticFo Prob(F-statistic)p-value(Fo) 25.14667 0.002459 THAY ĐỔI SỐ HẠNG ĐỘ DỐC VÀ SỐ HẠNG TUNG ĐỘ GỐC KHI NÀO??? (câu chiếm 1đ) Thay đổi số hạng hệ số gốc (số hạng độ gốc) thêm D vào β Thay đổi số hạng tung độ gốc thêm D vào α Ta có trường hợp sau: CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt ... ko? CÔNG VIỆC KIỂM ĐỊNH THỰC HIỆN GIỐNG CÔNG THỨC SỐ 10 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Nguyễ n Ngọ c Hả i- 0167 201 43 08 2015 NHẬN XÉT: Làm nhớ hết công thức? ??? Học công. .. đa biến thui, nhớ k công thức – số tham số phương trình Vậy hàm biến thay k=2, hàm biến thay k=3, … (thía xong phần cơng thức *_^) Luyện tập nào???? ôn tới dạng xem cơng thức cho (thía oki... nghĩa Y nhớ hệ số a.3Tham số X ko log, Y có log nói ý nghĩa Y nhớ hệ số b Hệ số co giãn EYX: từ công thức gốc EYX = , tham số có log giá trị trung bình tham số = CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt