BAI GIANG NGUYEN LY THONG KE

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦ DẦU MỘT KHOA KINH TÊ BÀI GIẢNG: NGUN LÝ THỚNG KÊ KINH TÊ Nội dung mơn học Kiến thức nền tảng: Nguyên lý Thống kê Nội dung môn học: Chương 1: Những vấn đề bản về thống kê kinh tê Chương 2: Thu thập và trình bày dữ liệu thống kê Chương 3: Mô tả dữ liệu bằng các đặc trưng đo lường Chương 4: Ước lượng và khoảng tin cậy Chương 5: Kiểm định giả thiêt Chương 6: Phân tích phương sai Chương 7: Tương quan và hồi quy Giáo trình – Tài liệu tham khảo Nguyên lý thống kê kinh tế – Hà Văn Sơn – NXB Thống Kê Lý thuyết thống kê – Trần Ngọc Phác & Trần Thị Kim Thu – NXB Thống Kê Thống kê ứng dụng kinh tế xã hội – Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc – NXB Thống Kê Xử lý liệu nghiên cứu với SPSS - Hoàng Trọng - NXB thống kê Statistics for Business and Economics - Paul Newbold - Prentice Hall International Cách đánh giá môn học - 50% kiểm tra lớp (Giữa kỳ) - 50% điểm kiểm tra kết thúc học phần CHƯƠNG I NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ THỐNG KÊ KINH TÊ CHƯƠNG I Khái quát về thống kê Một số khái niệm Quá trình nghiên cứu thống kê Các loại thang đo Khái quát về thống kê Thống kê Số liệu thu thập để Hệ thống phản ánh các hiện tượng pháp sử dụng để kinh tê- xã hội, tự nhiên, nghiên cứu các hiện tượng kỹ thuật kinh tê - xã hội, tự nhiên kỹ thuật các phương Khái quát về thống kê Thống kê hệ thống phương pháp dùng để thu thập, xử lý phân tích số (mặt lượng) tượng số lớn nhằm tìm hiểu chất tính quy luật vốn có chúng (mặt chất) điều kiện thời gian không gian cụ thể Ví dụ: Thống kê tình hình sản xuất kinh doanh của công ty: mỗi tháng bán sản phẩm, doanh thu, lợi nhuận hàng tháng là bao nhiêu? Thống kê về số tân sinh viên đậu vào các ngành của trường đại học/cao đẳng… Khái quát về thống kê Nhiệm vụ của thống kê: • Cung cấp sớ liệu cần thiêt cho việc xây dựng các kê hoạch và chương trình phát triển kinh tê – xã hội của doanh nghiệp, ngành, địa phương và cả nước, kiểm tra, đánh giá việc thực hiện kê hoạch qua từng thời kỳ • Đảm bảo thơng tin tun trùn • Phản ánh trung thực về các hiện tượng kinh tê, trị, xã hợi, nhằm phục vụ tốt cho lãnh đạo và quản lý Khái quát về thống kê Thống kê Thống kê mô tả: Gồm các Thống kê suy diễn: Gồm các phương pháp thu thập số liệu, phương pháp ước mơ tả và trình bày sớ liệu, tính kiểm định, phân tích mới liên hệ, toán các đặc trựng đo lường dự đoán sở các thông tin thu thập từ mẫu lượng, Hồi quy Hệ số xác định: Hệ số xác định là hệ số cho biêt mơ hình hồi quy giải thích phần trăm biên thiên của biên phụ thuộc Ta có, giá trị thực tê: Giá trị hồi quy: Do đó: Yi = a + bX i + ei Yˆi = a + bX i Yi = Yˆi + ei Với ei là sai số giữa giá trị thực tê và giá trị hồi quy Hồi quy Tổng bình phương sai số: Tổng bình phương sai số: n SST = SSR + SSE = ∑ (Yi − Y ) i =1 Tổng bình phương sai số hồi quy: n ˆ SSR = ∑ (Yi − Y ) i =1 Tổng bình phương sai số ngẫu nhiên: n SSE = ∑ e i =1 i 2 Hồi quy Hệ số xác định R : Thể hiện tỷ lệ biên thiên của Y giải thích bới mới liên hệ tun tính của Y theo X: SSR SSE R = = 1− SST SST 2 Hồi quy Kiểm định F: Kiểm định F sử dụng nhằm kiểm định giả thuyêt về tồn tại của mới quan hệ tun tính giữa X và Y Giả thuyêt H0: không có tương quan giữa X và Y Giá trị kiểm định: F Tiêu chuẩn quyêt định: p-value nhỏ mức ý nghĩa thì bác bỏ H0 Kết thực Excel SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0.676294 R Square 0.457373 Adjusted R Square 0.427227 Standard Error 0.48907 Observations 20 ANOVA   df SS Regression MS F 3.628971 3.628971 Residual 18 4.305404 0.239189 Total 19 7.934375      Coefficients Standard Error t Stat Significance F 15.17197 0.001061   P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0% Intercept 6.888158 0.227188 30.31917 6.65E-17 6.410853 7.365463 6.410853 7.365463 X Variable -0.07387 0.018965 -3.89512 0.001061 -0.11372 -0.03403 -0.11372 -0.03403 Hồi quy Khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy: Với độ tin cậy 95%, khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy (β và α) là khoảng mà 95% khả có chứa hệ số hồi quy Trên thực tê, ta thường quan tâm nhiều đên hệ số β nhiều hơn, nó mang ý nghĩa là: biên độc lập X thay đổi đơn vị thì biên phụ thuộc Y thay đổi β đơn vị Trong bảng kêt quả hồi quy, khoảng này thể hiện giá trị upper và lower của hệ số hồi quy Hồi quy bội Khái niệm: Trong thực tê, một biên Y không phụ thuộc vào tác động của biên X mà có thể cùng lúc chịu tác động của hai hay nhiều biên khác Hồi quy bội là hồi quy biên Y theo hay nhiều biên Ví dụ: Kêt quả học tập của sinh viên có thể phụ thuộc vào nhiều yêu tố: số giờ lên lớp, số IQ, thời gian tự học, … Hồi quy bội Mô hình hồi quy bội của tổng thể: Y = α + β 1X1 + β 2X2 + … + β kXk + ε Trong đó: Xi là các biên độc lập Mô hình hồi quy bội của mẫu: Ŷ = a + b1X1 + b2X2 + … + bkXk + e Phương trình hồi quy bội của mẫu: Ŷ = a + b1X1 + b2X2 + … + bkXk Hồi quy bội Ma trận tương quan: Là ma trận hệ số tương quan giữa các cặp biên quan sát   Column Column Column Column Column Column 1 Column -0.29334 Column -0.03985 -0.20069 Column 0.435685 -0.22773 -0.01194 Column 0.513304 0.295492 -0.21159 0.005955 Hồi quy bội Kiểm định F: Là kiểm định sử dụng nhằm kiểm định giả thuyêt về tồn tại mối quan hệ tun tính giữa biên phụ tḥc Y với các biên độc lập Xi Giả thuyêt H0: β1 = β2 = …= βk = Chấp nhận H0: không tồn tại quan hệ tuyên tính giữa biên Y với bất kỳ biên đợc lập nào Bác bỏ H0: tồn tại nhất quan hệ tuyên tính giữa biên Y với các biên độc lập Hồi quy bội Regression Statistics    Multiple R 0.924009168 R Square 0.853792942 Adjusted R Square 0.844655001 Standard Error 0.446326244 Observations 35 ANOVA df df SS Regression MS 37.225 18.613 Residual 32 6.375 0.199 Total 34     Coefficients 43.6   Standard Error F Significance F 93.434   t Stat 0.000   P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0% Intercept 14.182 0.849 16.710 0.000 12.453 15.910 12.453 15.910 X Variable -0.991 0.074 -13.481 0.000 -1.141 -0.842 -1.141 -0.842 Hồi quy bội Hệ số hồi quy từng phần: Là các hệ số bi ước lượng mô hình hồi quy Hệ số này mang ý nghĩa: Xi thay đổi đơn vị thì Y thay đổi đơn vị Trên bảng kêt quả excel, hệ số này thể hiện cột coefficients Hồi quy bội Kiểm định giả thuyết về các hệ số hồi quy: Giả thuyêt H0: βi = (nghĩa là biên Xi không ảnh hưởng đên biên Y) Có thể định chấp nhận hay bác bỏ H0 dựa vào thống kê t giá trị p-value p-value < α bác bỏ H0 Hồi quy bội Regression Statistics    Multiple R 0.924009168 R Square 0.853792942 Adjusted R Square 0.844655001 Standard Error 0.446326244 Observations 35 ANOVA df df SS Regression MS 37.225 18.613 Residual 32 6.375 0.199 Total 34     Coefficients 43.6   Standard Error F Significance F 93.434   t Stat 0.000   P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0% Intercept 14.182 0.849 16.710 0.000 12.453 15.910 12.453 15.910 X Variable -0.991 0.074 -13.481 0.000 -1.141 -0.842 -1.141 -0.842 Hồi quy bội Hệ số xác định và hệ số xác định hiệu chỉnh: Khi đánh giá mức đợ giải thích của mơ hình, sớ biên đợc lập tăng lên làm cho hệ số xác 2 định R cũng tăng lên (Việc R tăng là số biên tăng lên chứ không phải mô hình tớt hơn) Do đó, để đánh giá xác mức đợ thích hợp của mơ hình hồi quy bội, ta sử dụng hệ số R hiệu chỉnh SSE / (n − (k + 1)) R = 1− SST / (n − 1) ... Chương 7: Tương quan và hồi quy Giáo trình – Tài liệu tham khảo Nguyên ly? ? thống kê kinh tế – Hà Văn Sơn – NXB Thống Kê Ly? ? thuyết thống kê – Trần Ngọc Phác & Trần Thị Kim Thu – NXB Thống... những số này không biểu hiện quan hệ ke? ?m, cao thấp Thang đo thứ bậc: Đây là thang đo định danh giữa các biểu hiện của tiêu thức có quan hệ ke? ?m, cao thấp Các loại thang đo Thang... xác định tiêu thức phân tở cần dựa vào sở phân tích ly? ? luận, điều kiện lịch sử cụ thể của hiện tượng và mục tiêu nghiên cứu 3 Ly? ? thuyết phân tô Xác định số tổ và phạm vi biến