4 14 kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là sdroe

... NA NA 0.005170 0.2 145 02 0.069905 NA 0.095809 NA 0.2 145 02 0.201550 0. 146 158 0.2 145 02 0. 146 158 NA 0.095809 0. 146 158 0.069905 0.165586 0.236080 NA NA 0. 146 158 NA 0.165586 0.2 145 02 NA 0.165586 10 ... 0,2 27,6 89,9 41 ,5 95 99,1 18,5 82 8,6 22,5 51 ,4 81 51 62,2 95,1 41 ,6 4, 4 28,5 86,5 31,6 20,2 91,2 79,7 2,2 24, 5 43 ,5 8 ,4 84 38 1,6 74, 1 83,8 19,2 85 90,1 22,2 91,5 -48 ,5 24, 4 82 ,4 - 24, 6 -31,6 91 ... 0,1 94 NA 0,126 NA 0,232 0,108 NA 0,051 0, 145 0, 246 0,129 0,205 0, 048 0,2 0,217 NA 0,137 Với số liệu cho bảng trên, hồi quy Y theo X ta kết sau: ˆ Yi = 0, 048 49 34 + 0,007035 Xi t = (6,787) (5 ,47 6)...

Ngày tải lên: 27/03/2015, 16:55

... 73 40 0 399.9 40 0 40 1 40 2.5 40 5 40 5 40 7 41 0 41 0 41 2 41 2 41 5.9 84 416 41 8 41 9.95 42 5 42 5 42 6 43 0 43 0 43 2 43 2 43 4 43 5 43 9 .40 2 44 0 44 0 565 605 609.9 620 653 670 44 0 44 5 45 9.9 44 9.96 45 0 45 0 45 9.5 46 0 ... 3968 48 39 3637 43 35 43 00 48 70 44 59 3 741 44 00 45 00 45 79 345 0 44 02 43 50 44 00 46 00 40 24 3900 3900 40 00 45 69 45 81 5000 5000 46 50 43 00 44 00 43 87 49 70 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 11 1 1 1 1 1 ... 1 24 125 126 127 128 129 130 131 132 133 1 34 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 1 54 155 156 157 517 520 525 526 529 530 530 531.05 532.5 535 535 535 540 ...

Ngày tải lên: 29/10/2012, 16:34

... định t với bậc tự n-2) II Hồi qui với biến độc lập biến định tính Trường hợp biến định tính có nhiều hai lựa chọn Số lựa chọn có biến định tính nhiều hai Chú ý: số biến giả luôn biến so với số ... biến giới tính khơng phải biến định lượng cách trực tiếp nên định nghĩa biến giả gọi D (Dummy variables) II Hồi qui với biến độc lập biến định tính Trường hợp biến định tính có hai lựa chọn Biến ... nghề kinh doanh v.v… Để lượng hố biến định tính, phân tích hồi quy người ta dùng biến giả (dummy variables) II Hồi qui với biến độc lập biến định tính Trường hợp biến định tính có hai lựa chọn...

Ngày tải lên: 24/01/2014, 03:20

... β3) + β4Xi III Hồi quy với biến lượng hai biến chất • Số biến giả phụ thuộc vào số biến chất thuộc tính mà biến chất có • Ví dụ: Thu nhập giảng viên phụ thuộc vào Vùng Giới tính  Vùng có thuộc ... dụ 4. 3: Dựa vào bảng số liệu sau để lập phương trình hồi quy mơ tả phụ thuộc tiền lương công nhân vào khu vực làm việc (Di = 1: tư nhân, Di = 0: nhà nước) bậc thợ (3 bậc) II Mơ hình hồi quy biến ... quý là: E(Yi/D2=0,D3=0,D4 = 0,Xi)= β1+β5Xi Chi tiêu trung bình quý là: E(Yi/D2=1,D3=0,D4=0,Xi)= (β1+β2)+ β5Xi β7(D3iXi) + β8(D4iXi)+Ui Yi=(β1+β2D2i+β3D3i+β4D4i)+ (β5+ β6D2i+ β7D3i+β8D4i)Xi+Ui Hồi...

Ngày tải lên: 25/03/2014, 22:17

... thc cã mèi quan hƯ víi nhiỊu biến chất lượng: Dùng biến giả để lư ợng hoá biến chất lượng lập mô hình hồi quy biến phụ thuộc với biến giả 2 Hồi quy với biến lượng biến chất 2.1 BiÕn chÊt chØ ... 1 Mô hình hồi qui với biến giải thích biến giả 1.1 Bản chất biến giả 1.2 Mô hình hồi qui với biến độc lập biÕn gi¶ 1.3 Håi qui víi nhiỊu biÕn gi¶ 1.1 Bản chất biến giả Biến giả biến dùng để ... MiỊn Trung β1 Xi Håi quy víi mét biến lượng nhiều biến chất Giả sử với ví dụ ta mở rộng vấn đề xem xét: tiền lương công nhân phụ thuộc vào suất làm việc, nơi làm việc họ mà phụ thuộc vào giới tính...

Ngày tải lên: 23/04/2014, 12:36

... 1.5 644 62 Log likelihood -21. 145 93 Durbin-Watson stat 1.730088 Chương III – Hồi quih hồi qui giải Chương IV – Mô hìn với biến bợ Các mơ hình có chứa biến giả: Y Biến phụ thuộc Biến lượng S Biến ... 0.865 844 S.D dependent var 63.2 044 6 Log likelihood -116 .41 27 F-statistic 54. 78 344 Durbin-Watson stat 1. 648 475 Prob(F-statistic) 0.000000 Chương III – Hồi quih hồi qui giải Chương IV – Mô hìn với biến ... 26.1192 -0 .48 745 8 0. 640 8 X 1.397 143 0.396308 3.525396 0.0097 S 6.7 645 71 2.1908 34 3.087669 0.0176 Chương III – Hồi quih hồi qui giải Chương IV – Mơ hìn với biến bợ Các mơ hình có chứa biến giả:...

Ngày tải lên: 08/05/2014, 08:33

... β3D3i + β4D4i + β5Xi + β6(D2iXi) + β7(D3iXi) +β8(D4iXi) + ui Bi n gi không ch lo i b y u t mùa v bi n Y mà lo i b y u t th i v bi n X (n u có) H i qui v i bi n gi Nguy n Th Minh Hi u, 2010 34 ... m ñ nh s b ng c a h s β2 4 • Các gi thi t: H0: Hai h s ch n gi ng ⇔ β2 = H0: Hai h s góc gi ng ⇔ 4 = H0: Bi n gi khơng c n thi t mơ hình ⇔ Hai h i qui gi ng ⇔ β2 = 4 = H i qui v i bi n gi Nguy ... + β3D3i + β4D4i + β5Xi + ui Y: s t l nh tiêu th X: chi tiêu cho ñ dùng lâu b n H i qui v i bi n gi Nguy n Th Minh Hi u, 2010 32 II.2 Bi n gi phân tích th i v • S t l nh tiêu th q I là: • S t l...

Ngày tải lên: 08/08/2014, 16:22

... 132 116 Xi 11 10 12 13 12 14 14 Di 1 1 Yi 125 140 147 130 128 158 145 Xi 15 15 16 16 17 18 18 Di 1 0 By Tuan Anh(UEH) Và kết hồi quy giúp rút kết luận ? Nhận xét kết hồi quy sau : By Tuan Anh(UEH) ... Anh(UEH) Hồi qui với biến độc lập định tính định lượng Một biến định tính biến định lượng ế ế Hàm hồi quy: Yi E1 E X i E3 Di U i II Hồi qui với biến độc lập định tính định lượng ế ế Một biến định ... II Hồi qui với biến độc lập biến định tính II Tiến hành hồi quy hàm hai biến, giả sử ta ước lượng hàm hồi quy sau : Yi E1 E Di Ui Tạm thời bỏ qua sai số Ui D Ÿ Y E1 Đối với nam: D Ÿ Y E1 Hồi...

Ngày tải lên: 25/11/2014, 09:43

... (1 946 - 19 54)  n1=9 Thời kỳ hậu tái thiết (1955-1963)  n2=9 Với thời kỳ tái thiết, hàm hồi qui : Yi = α1+ α2Xi+Ui (1) Với số liệu  ˆ Yi = −0.266 + 0. 047 05 X i Với thời kỳ hậu tái thiết, hàm hồi ... Xi + β3Z2i + β4Z3i+ β5Z4i+ + β6 (Z2iXi) + β7 (Z3iXi)+ β8 (Z4iXi) + Ui IV So sánh hai hồi qui - phương pháp biến giả Ví dụ : Số liệu t.kiệm (Y) t.nhập (X) Anh từ năm 1 946 -1963 chia làm thời kỳ : ... biến định tính có m mức độ (m phạm trù) cần sử dụng (m1) biến giả đại diện cho Phạm trù gán giá trị xem phạm trù sở (việc so sánh tiến hành với phạm trù này) II Hồi qui với biến định lượng biến...

Ngày tải lên: 19/01/2014, 09:20

... IV: HỒI QUY VỚI BIẾN GIẢ 4. 1 Bản chất biến giả (Dummy variable) 4. 2 Mơ hình có biến độc lập biến định tính 4. 3 Mơ hình có hai biến độc lập biến định tính 4. 4 Phân tích ảnh hưởng tương tác biến ... tính 4. 5 Sử dụng biến giả để phân tích biến động mùa vụ 4. 6 So sánh hai hàm hồi quy 4. 7 Hồi quy tuyến tính khúc 4. 1 Bản chất biến giả (Dummy variable) • • Biến định tính (qualitative variable) biến ... H1 : β ( β ) ≠ 4. 3 Mơ hình có hai biến độc lập biến định tính • • Với biến độc lập biến định tính tuỳ thuộc vào số phạm trù mà ta đưa số biến giả thích hợp vào mơ hình Ví dụ: hồi quy thu nhập công...

Ngày tải lên: 26/02/2014, 21:20

... SL làm thay đổi độ dốc (X*) 5500 Ta có kết hồi quy sau: Yi = − 145 ,717 + 0,279 X i + 0,095( X i − X ) Z i + ei * t = R2 = (-0,8 24) (6,607) 0,9737 X* = 5500 (1, 145 ) 19 Lưu ý: Nếu biến phụ thuộc biến ... (3,155) (0,007) (-3,109) (0,008) Kết cho thấy tung độ gốc hệ số góc chênh lệch có ý nghĩa thống kê Điều chứng tỏ hồi quy hai thời kỳ khác 14 Từ kết trên, tính hồi quy cho thời kỳ sau: Thời kỳ tái ... Sử dụng biến giả mơ hình hồi quy Ví dụ 5.1: Xét phụ thuộc thu nhập (Y) (triệu đồng/tháng) vào thời gian công tác (X) (năm) nơi làm việc người lao động (DNNN DNTN) Z = 1: làm DNNN Z = 0: làm DNTN...

Ngày tải lên: 03/07/2014, 21:59

... tiêu thức thuộc tính đó, chẳng hạn giới tính, tơn giáo, chủng tộc, nơi cư trú, …  Những biến định tính có ảnh hưởng biến phụ thuộc phải đưa vào mơ hình hồi quy Bản chất biến giả - Biến giả cho ... Bản chất biến giả - Biến giả cho thay đổi hệ số chặn Trong phân tích hồi qui, có loại biến chính: biến định lượng biến định tính  Các biến định lượng: giá trị quan sát số  Biến định tính ... cho thay đổi hệ số chặn  Biến giả (D) thường có giá trị:  D = 1: quan sát có thuộc tính đó,  D = 0: khơng có thuộc tính  Biến giả đưa vào mơ hình hồi quy giống biến định lượng,  Chúng dùng...

Ngày tải lên: 13/07/2014, 07:20

... hoa hồng; x: doanh thu x*: giá trị ngưỡng doanh thu D = Kiểm định  = x > x* x  x* Biến phụ thuộc biến giả  Biến giả có nhiều giá trị trường hợp xem xét trường hợp có giá trị:  mơ hình xác suất ... nên: Var(ui) = Pi(1 – Pi) với Pi = ’iXi E(yi|xi) vượt khoảng (0,1) Xi có giá trị lớn R2 nhỏ y Đường hồi qui tuyến tính       Đường hồi qui thích hợp  Hình 7 .4: Dự báo từ mơ hình xác suất ... động biên (marginal effect) xi lên Pi là:   Pi F x'i     i f x'i  xi x i   Trong f(.) p.d.f F(.)  Ta thấy tác động phần có dấu với i phụ thuộc vào giá trị xi, không giống mơ hình...

Ngày tải lên: 13/07/2014, 07:20

... khác mơ hình hồi qui chuẩn kiểm duyệt (censored regression model)  mơ hình hồi qui có biến phụ thuộc bị chặn (limited dependent variable regression model)  có số quan sát biến phụ thuộc y* bị ... cho số làm việc Hi = yi = xi + ui cho người có việc làm cho người khơng làm  mơ hình tiền lương Wi = yi = xi + ui cho người có việc làm cho người khơng làm k      ixi i1 cá nhân thuộc ... log-likelihood quan sát i  Xác suất có điều kiện yi ứng với xi là: f(y|xi, ) = [F(xi’)]y[1 - F(xi’)](1-y), y = 0,  Hàm log-likelihood quan sát i là: i    yi logF  xi    1 yi  log1...

Ngày tải lên: 13/07/2014, 07:20

... Khái niệm biến giả Trong nhiều tình huống, với biến định lượng có biến định tính Để lượng hố yếu tố định tính ta cần sử dụng biến giả Ví dụ 1: Thu nhập có phụ thuộc vào giới tính hay ... khơng Nếu khơng có khác biệt ta cần hàm hồi quy cho hai trường hợp, khơng cần có hai hàm hồi quy 12 Phương pháp biến giả: 13 Phân tích yếu tố mùa vụ 14 15 ... giới tính – Đặt biến giả D Ví dụ Ví dụ 3: Kỹ thuật sử dụng biến giả Dịch chuyển hệ số chặn Dịch chuyển hệ số góc 10 Dịch chuyển hệ số chặn hệ số góc 11 So sánh cấu trúc mơ hình hồi quy Giả sử ta...

Ngày tải lên: 13/07/2014, 13:20

... 12092 108 34 12201 12 245 140 01 12213 12820 11 349 12615 110 14 12730 12539 148 49 13203 149 47 141 51 15 949 140 24 143 15 12381 13991 121 74 10985 Doanh sè(tr USD) 1 148 62 123968 12 145 4 131917 129911 140 976 ... 0.989132 42 .01552 67081. 54 -2 14. 4913 1.639287 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 149 8. 548 40 3.0 243 10 .40 435 10.569 84 1 244 .826 ... t-Statistic Prob C D4 D3 D2 DS 745 0.805 17 34. 7 04 325.9880 46 1.8268 0.031752 2091.1 04 688 .48 51 676 .49 89 656.89 74 0.013520 3.563097 2.519595 0 .48 1875 0.703 043 2. 348 538 0.00 24 0.0220 0.6360 0 .49 15 0.0312...

Ngày tải lên: 24/07/2014, 01:20

Ngày tải lên: 28/07/2014, 00:41

... trị SSER= 143 ,07, SSEU=SSE1+SSE2= 46 ,37 +43 ,76= 90,13 Tính SSER − SSEU 143 , 07 − 90,13 k F= = = 4, 698 SSEU 90,13 40 − 2 .4 n − 2k + Bước 3: Tra bảng: F (5%, 4, 40 − 2 .4) = 2, 690 + Bước 4: Kết luận ... BIẾN GIẢ - Trong mơ hình hồi quy trước biến nhận giá trị số - Trong thực tế biến độc lập nhận giá trị biến định tính, chí biến phụ thuộc nhận giá trị - Trong chương ta nghiên cứu trường hợp biến ... luong thu duoc tu QTSX khac Tóm tắt sau: Chú ý: thuộc tính, sử dụng biến giả HỒI QUY MỘT BIẾN ĐỊNH LƯỢNG VÀ MỘT BIẾN ĐỊNH TÍNH a Biến định tính có thuộc tính: Ví dụ: Y = β +β D+β X +ε - Lấy kỳ...

Ngày tải lên: 12/08/2014, 22:20

... + β3Z2i + β4Z3i+ β5Z4i+  + β6 (XiZ2i) + β7 (XiZ3i)+ β8 (XiZ4i) + Ui IV So sánh hai hồi qui - phương pháp biến giả Ví dụ : Số liệu t.kiệm (Y) t.nhập (X) Anh từ năm 1 946 -1963 chia làm thời kỳ ... kỳ tái thiết (1 946 - 19 54)  n1=9 - Thời kỳ hậu tái thiết (1955-1963)  n2=9 Với thời kỳ tái thiết, hàm hồi qui : Yi = α1+ α2Xi+Ui (1) Với số liệu  ˆ Yi = −0.266 + 0. 047 05 X i Với thời kỳ hậu ... chặn) H0: 4= (hai HHQ giống hệ số góc) H0 : β3= 4= (hai HHQ giống hệt ) Ví dụ : Sau gom số liệu hai thời kỳ hồi qui mơ hình (*), ta : ˆ Yi = −1.75 + 0.15 045 X i + 1 .48 4 Zi Se = (0.33) (0 .47 0) (0.0163)...

Ngày tải lên: 23/11/2014, 14:11

... tuyến với biến PG PE không? - Mơ hình [4] dùng để xem thử biến PC có quan hệ cộng tuyến với biến PG PE không - Sử dụng phương pháp hồi quy phụ để xem xét biến có quan hệ đa cộng tuyến với nhiều biến ... Chương IV V: Hồi quy với biến giả Hiện tượng đa cộng tuyến -∞< β

Ngày tải lên: 28/07/2015, 14:37