bài 3 mô hình hồi qui bội multiple regression

Ngày tải lên: 18/10/2013, 00:15

... anh/chị hãy: a) Viết phương trình hồi qui tổng thể phân tích mối quan hệ kỳ vọng GDP với biến khác liệu b) Ước lượng mô hình hồi qui đa biến Eview c) Với mô hình ước lượng câu 2, anh/chị thực ... thuộc không? e) Xây dựng mô hình theo phương pháp từ phức tạp đến đơn giản cho biết mô hình mô hình tối ưu Vì sao? (có kiểm định cần thiết) f) Giải thích ý nghĩa mô hình tối ưu GV: Nguyễn Thị ... ĐẠI HỌC DÂN LẬP HÙNG VƯƠNG Khoa Quản Trị Kinh Doanh Bài tập số Câu 2: (50điểm) Dữ liệu kinh tế Maxico từ năm 1955-1972 Table 8-8 liệu Gujarati với định...

Ngày tải lên: 26/01/2014, 19:20

... Viết phương trình hồi qui tổng thể phân tích mối quan hệ kỳ vọng lượng thịt gà tiêu thụ bình quân đầu người với biến khác liệu b) Ước lượng mô hình hồi qui đa biến Eview c) Với mô hình ước lượng ... thuộc không? e) Xây dựng mô hình theo phương pháp từ phức tạp đến đơn giản cho biết mô hình mô hình tối ưu Vì sao? (có kiểm định cần thiết) f) Giải thích ý nghĩa mô hình tối ưu GV: Nguyễn Thị ... ĐẠI HỌC DÂN LẬP HÙNG VƯƠNG Khoa Quản Trị Kinh Doanh Bài tập số Câu 2: (50điểm) Xem xét liệu tiêu dùng thịt gà Mỹ giai đọan 1960 đến 1982 trình bày file...

Ngày tải lên: 26/01/2014, 19:20

... thuộc không? e) Xây dựng mô hình theo phương pháp từ phức tạp đến đơn giản cho biết mô hình mô hình tối ưu Vì sao? (có kiểm định cần thiết) f) Giải thích ý nghĩa mô hình tối ưu GV: Nguyễn Thị ... phân tích mối quan hệ kỳ vọng Vận tốc nước với biến khác liệu b) Ước lượng mô hình hồi qui đa biến Eview c) Với mô hình ước lượng câu 2, anh/chị thực kiểm định tham số cho biết biến không ảnh ... Kinh Doanh Bài tập số Câu 2: (50điểm) Dữ liệu Data 4-9 liệu Ramanathan với định nghĩa biến sau: DEP Độ sâu (m) HLTH Chiều cao (m) MPUBAS Vận tốc nước vào (m3/giây) MSSEC Vận tốc nước (m3/giây) RACE...

Ngày tải lên: 26/01/2014, 19:20

... thuộc không? e) Xây dựng mô hình theo phương pháp từ phức tạp đến đơn giản cho biết mô hình mô hình tối ưu Vì sao? (có kiểm định cần thiết) f) Giải thích ý nghĩa mô hình tối ưu GV: Nguyễn Thị ... mối quan hệ kỳ vọng số đăng ký thuê bao (sub) với biến khác liệu b) Ước lượng mô hình hồi qui đa biến Eview c) Với mô hình ước lượng câu 2, anh/chị thực kiểm định tham số cho biết biến không ảnh ... (năm) air = số kênh truyền hình mà hộ gia đình nhận từ hệ thống cáp y = thu nhập bình quân đầu người (đô la/người) Với mức ý nghĩa 10%, anh/chị hãy: a) Viết phương trình hồi qui tổng thể phân tích...

Ngày tải lên: 26/01/2014, 19:20

... , X không 3 đổi β2+ 3 cho biết hiệu việc tăng qui mô sản xuất Nếu β + β 3= : tăng qui mô không hiệu Nếu β + β < : tăng qui mô hiệu Nếu β2 + 3 > : tăng qui mô có hiệu b Mô hình đa thức : Y = β ... i 2i 3i 2i 3i i 2i 3i ˆ ˆ ˆ β1 = Y − β X − β X 2i 3i 3i i 2i 3i 2i 3i 2i 3i 2i i * Phương sai hệ số ước lượng ( ) 1  X 2x3i − X 3x2i ∑ ˆ1 ) =  +  ×σ Var( β 2  n ∑ x2i ∑ x3i − ( ∑ x2ix3i ) ... tham số a Mô hình hồi qui ba biến : Y = β + β X + β X + U (PRF) i 2i 3i i Hàm hồi qui mẫu : ˆ ˆ ˆ ˆ Yi = Yi + ei = β1 + β X 2i + β X 3i + ei Giả sử có mẫu gồm n quan sát giá trị (Yi, X2i, X3i) Theo...

Ngày tải lên: 23/11/2014, 14:11

... (∑x x ) 3i 2i i 2i 3i 2i 3i i 2i 3i ˆ ˆ ˆ β1 = Y − β X − β X 2i 3i 3i i 2i 3i 2i 3i 2i 3i 2i i * Phương sai hệ số ước lượng ( ) 1  X 2x3i − X 3x2i ∑ ˆ1 ) =  +  ×σ Var( β 2  n ∑ x2i ∑ x3i − ... lên mô hình (U), ta có mô hình hạn chế (R) sau : Y =β +β X +β X +U (R) i 2i 4i i Để kiểm định H , ta dùng kiểm định Wald Các bước kiểm định Wald : - Hồi qui mô hình (U)  thu RSS U Hồi qui mô hình ... Tức hệ số hồi qui không đồng thời hay hàm hồi qui phù hợp c Kiểm định Wald Xét mô hình (U) sau : Y =β +β X +β X +β X +β X +U i 2i 3i 4i 5i i (U) xem mô hình không hạn chế Ví dụ : Với mô hình (U),...

Ngày tải lên: 25/11/2014, 09:41

... ) 3i 2i i 2i 2i 3i 3i 2i 3i i 2i 2i 3i 2i 3i 3i βˆ1 = Y − βˆ2 X − β 3 X 2i 3i y 3i i y 2i i * Phương sai hệ số ước lượng ∑ (X x 1 ˆ Var ( β1 ) =  + n  )  2 ×σ 2 ∑ x2i ∑ x3i − ( ∑ x2ix3i ... không đổi β2+ 3 cho biết hiệu việc tăng qui mô sản xuất Nếu β2 + 3= : tăng qui mô không hiệu Nếu β2 + 3 < : tăng qui mô hiệu Nếu β2 + 3 > : tăng qui mô có hiệu ... e 3 Ui 3i lnYi = lnβ + β 2lnX2i + β 3lnX3i + Ui Hay :lnYi = β o + β 2lnX2i + β 3lnX3i + Ui β2 hệ số co giãn riêng X2 Y, X3 không đổi Tương tự 3 hệ số co giãn riêng X3 Y, X2 không đổi β2+ 3 cho...

Ngày tải lên: 19/10/2013, 14:15

... 0.4 439 66 0.489466 1.000000 0. 532 327 0. 534 885 0.4576 93 -0.185695 0.78 731 8 0.6158 93 0.729672 0.00 739 7 0. 536 074 -0. 030 708 0. 532 327 1.000000 0 .33 735 0 0.5477 23 -0 .37 7778 0.464 730 0. 532 557 0.5659 43 -0.2 738 13 ... -0.0119 03 0.0 736 64 3. 4420 53 0.29 032 2 8 .36 3818 0.2 831 78 0. 035 004 112.1985 0.47 133 4 -0 .31 830 1 -0.042 034 2.104 437 0. 030 678 0.65 73 0.7 631 0.9681 0.0892 0.9767 R-squared 0.962455 Mean dependent var 31 7.4929 ... 648.27 13 487.6751 37 .96947 132 .4995 -5. 832 355 38 3. 134 2 147 .31 53 13. 039 89 31 .68798 7.686782 1.692022 3. 310417 2.9117 93 4.18 138 0 -0.758751 0.0977 0.0019 0.0056 0.0001 0.4520 R-squared 0.45 736 3 Mean...

Ngày tải lên: 24/03/2014, 23:30

... 3. 1 Hồi qui bội 3. 1.1 Mô hình hồi qui ba biến 3. 1.2 Các giả thiết mô hình 3. 1.1 Mô hình hồi qui Ba biến Hàm hồi qui biến tổng thể (PRF) có dạng: E ( Y / X i , X i ) = + X i + X i Mô hình ... X3 quan hệ phụ thuộc tuyến tính Giả thiết 10: Số quan sát (n) lớn số biến (k) mô hình hồi qui 3. 2 Ước lợng tham số mô hình hồi qui Ba biến 3. 2.1 Phơng pháp bình phơng nhỏ mô hình hồi qui bội ... tính không chệch 3. 3 Hệ số xác định mô hình hồi quy bội 3. 3.1 Hệ số xác định bội R2 R2 3. 3.2 Hệ số xác định hiệu chỉnh 3. 3.1 Hệ số xác định bội R2 ESS y i x 2i + y i x3i R2 R = = TSS...

Ngày tải lên: 23/04/2014, 12:35

... Cấu trúc mô hình hồi qui bội: PRM : Yi = f ( X 2i , X 3i , ) + U i PRF : E (Y X 2i , X 3i , ) = f ( X 2i , X 3i , ) Chương III – Mô hình hồi qui bội Xây dựng mô hình - Dạng hàm hồi qui tuyến ... – Mô hình hồi qui bội Kiểm định thu hẹp (mở rộng) hồi qui: Ví dụ: R12 = 0, 536 804 [2.12]: QAi = β1+ β2 PAi + Ui  R = 0,5569 43 [5.4]: QAi = β1+ β2 PAi + 3 PBi + β4 QBi + Ui R22 = 0,6 137 69 ... Chương III – Mô hình hồi qui bội Xây dựng mô hình Ước lượng SRF Các giả thiết phương pháp OLS Độ xác ước lượng Phân tích hồi qui Kiểm định sự phù hợp hàm hồi qui Kiểm định thu...

Ngày tải lên: 08/05/2014, 08:33

... 24 Bài 3: Mô hình hồi quy tuyến tính đơn Nội dung giới thiệu mô hình hồi quy đơn giản đưa phương pháp ước lượng, kiểm định giả thiết dự báo Đó mô hình hồi quy tuyến tính đơn hay gọi mô hình hồi ... Vậy ta tìm khoảng ước lượng cho tham số β1 , β2 σ 33 Bài 3: Mô hình hồi quy tuyến tính đơn 3. 4 Ước lượng khoảng cho hệ số hồi quy Trong mục 3. 3 với giả thiết phân phối chuẩn N(0; σ ) u i ta có: ... | X ) < Y0 + t α− 2SY ˆ ˆ 2 (3. 22) 43 Bài 3: Mô hình hồi quy tuyến tính đơn TÓM LƯỢC CUỐI BÀI • Phương pháp OLS Giả sử có mẫu biến X Y Ta cần ước lượng tham số mô hình PRF: Yi = E ( Y | X i )...

Ngày tải lên: 06/07/2014, 10:21

... Trong mô hình hồi quy bội, giả thiết phương pháp OLS có khác so với mô hình hồi quy đơn? Vai trò hệ số hồi quy mô hình hồi quy bội khác so với mô hình hồi quy đơn? Hệ số xác định bội mô hình hồi ... lượng bình phương nhỏ Xét mô hình hồi quy bội Yi = β1 + β2 X 2i + 3 X 3i + + βk X ki + u i Giống mô hình hồi quy đơn, mô hình hồi quy bội có tính chất sau: • Đường hồi quy bội qua điểm ( Y, X , ... 3 = 2i 23 σ2 n 2 ∑ x 3i (1 − r 23 ) ( ) ( ) ( ) ( ) ˆ ˆ ; Se β2 = Var β2 ; ˆ ˆ ; Se 3 = Var 3 , i =1 với r 23 hệ số tương quan X X 4.4 Mô hình hồi quy bội 4.4.1 Khái niệm: Mô hình hồi quy bội...

Ngày tải lên: 06/07/2014, 10:21

... I MƠ HÌNH HỒI QUI BIẾN Hàm hồi qui tổng thể (PRF) Khái quát hóa hàm hồi qui tổng thể (PFR) hai biến, viết PRF ba biến sau: E(Y/ X2,X3)= β1 + β2X2 + β3X3 Hay: Yi = β1 + β2X2i + β3X3i + Ui Trong ... 2.128.740;∑ Y X = 3. 542 .36 0; ∑ X X = 30 3.608; i 2i 2 2i i i 3i 2i i 3i 3i 2i 3i 16.956 1.452 2.448 Y = = 1.4 13; X = = 121; X = = 204 12 12 12 Nguyễn Đình Thơng I MƠ HÌNH HỒI QUI BIẾN ∑ x = ∑ X ... 12*(1.4 13) = 590.748 ∑ x x = ∑ X X − nX X = 30 3.608 − 12*121*204 = 7.400 ∑ y x = ∑ Y X − nYX = 2.128.740 − 12*121*1.4 13 = 77.064 ∑ y x = ∑ Y X − nYX = 3. 542. 236 − 12*204*1.4 13 = 83. 336 2i 2i 2 3i 3i...

Ngày tải lên: 02/08/2014, 01:21

... 33 -h 32 f 23 F32 =-(a11h 32 -g 31 b12 ) B21 =-(d 21k 33 -g 31 f 23 ) G 13 =b12 f 23 -e 22 c 13 C31 =d 21h32 -g 31 e22 H 23 =-(a11f 23 -d 21c 13 ) D12 =-(b12 k 33 -h 32 c 13 ) E 22 =a11k 33 -g 31 c 13 ... −1 b12 c 13   a11 b12 c 13  ÷ e22 f 23 ÷ ⇒ A−1 =  d 21 e22 f 23 ÷  ÷ g h32 k 33 ÷ h32 k 33 ÷   31   A11 D12 G 13   ÷ −1 A =  B21 E 22 H 23 ÷ det( A)  C31 F32 K 33 ÷   Nguyễn Đình Thơng ... 3  3  Tương tự A 13= 0; A21= -3 ;A22 =3 ;A 23= 0;A31=1 ;A32=-1;A 33= 2;  Cơng thức tính ma trận nghịch đảo: (i + j )  A11  −1 A =  A12 det( A)   A 13 A21 A22 A 23 A31   3 −1  ÷ 1 ÷  A32...

Ngày tải lên: 02/08/2014, 01:21

... I MÔ HÌNH H I QUI BI N I.1 D ng mô hình Hàm h i qui t ng th (PRF): E(Y|X2i ,X3i) = β1 + β2X2i + β3X3i Yi = E(Y|X2i ,X3i) + ui = β1 + β2X2i + β3X3i + ui Y: bi n ph thu c X2, X3: bi n gi ... σ2 nên s d ng ˆ σ H i qui b i ˆ σ thay th ∑e = i n 3 Nguy n Th Minh Hi u 11 II Mô hình h i qui k bi n t ng quát Mô hình h i qui k bi n • PRF:E(Y|X2 ,X3, ,Xk) = β1+β2X2i+β3X3i+ +βkXki • Giá tr cá ... i =1 n n n  n ˆ ˆ ˆ β1 ∑ X 3i + β ∑ X 2i X 3i + β ∑ X 3i = ∑ Yi X 3i i =1 i =1 i =1  i =1 n H i qui b i n Nguy n Th Minh Hi u n Ư c lư ng tham s c a mô hình h i qui bi n b ng phương pháp OLS...

Ngày tải lên: 08/08/2014, 16:22

... 1 Hồi qui bội 1.1 Mô hình hồi qui bội Hàm hồi qui 3 biếnưcủaưtổngưthểư(PRF)ưcóưdạng: PRF: E ( Y / X 2i , X 3i ) = + X 2i + X 3i Mô hình hồi qui tổngưthểư(ưPRMư)ưcóưdạng: ... 2i X 3i ) Min yi = Yi Y x2 i = X i X x3i = X 3i X = Y X X = y x x i 2i 3i yi x3i x2i x3i = x x ( x 2i 3i x i 3i ) 2 y x x i 3i 2i yi x2i x2i x3i x x ( x 2i 3i x i 3i ) 2.2 ... Mô hình hồi qui tổngưthểư(ưPRMư)ưcóưdạng: PRM: Yi = + X 2i + X 3i + U i 1.2 Các giả thiết mô hình mô hình hồi qui bội Giảưthiếtư1:ưHàm hồi qui cóưdạngưtuyếnưtínhưđốiưvớiưcácưthamưsố Giảưthiếtư2:ưCácưbiếnưđộcưlậpư(giảiưthích)ưlàưphiưngẫuưnhiênưhayưxácưđịnh.ư...

Ngày tải lên: 15/04/2016, 14:13

... $51 ,35 7.88 -2 ,32 7 Maximum $34 2,617 .34 3, 005 Mean $178,465.20 ,000 Std Deviation $54, 633 .110 1,000 N $1,8 23. 688 $7,224.8 13 $2,970. 231 $904.991 31 9 $50, 831 . 93 -$117, 631 .58 -3, 674 -3, 685 -$118 ,30 8.41 ... -$84,852.29 -2 ,37 4 $102,150 $178147.7 -$75,997.67 30 6 30 7 -2,4 73 -3, 674 $96,400 $106,250 $175556.2 $2 238 81.6 -$79,156. 23 -$117, 631 .58 30 8 31 5 -2 ,36 3 -2,691 $126,100 $ 130 ,100 $201761.0 $2162 63. 4 -$75,660.96 ... 2, 935 $278,000 $33 1,000 $1655 13. 3 $ 237 035 .5 $112,486.70 $ 93, 964.50 -2,670 -2,647 $58,500 $90,250 $1 439 66 .3 $174996.4 -$85,466 .34 -$84,746 .37 -2,640 -2,650 $70,600 $65,950 $155110.4 $150802 .3 -$84,510.41...

Ngày tải lên: 23/07/2014, 11:59

... $51 ,35 7.88 -2 ,32 7 Maximum $34 2,617 .34 3, 005 Mean $178,465.20 ,000 Std Deviation $54, 633 .110 1,000 N $1,8 23. 688 $7,224.8 13 $2,970. 231 $904.991 31 9 $50, 831 . 93 -$117, 631 .58 -3, 674 -3, 685 -$118 ,30 8.41 ... -$84,852.29 -2 ,37 4 $102,150 $178147.7 -$75,997.67 30 6 30 7 -2,4 73 -3, 674 $96,400 $106,250 $175556.2 $2 238 81.6 -$79,156. 23 -$117, 631 .58 30 8 31 5 -2 ,36 3 -2,691 $126,100 $ 130 ,100 $201761.0 $2162 63. 4 -$75,660.96 ... 2, 935 $278,000 $33 1,000 $1655 13. 3 $ 237 035 .5 $112,486.70 $ 93, 964.50 -2,670 -2,647 $58,500 $90,250 $1 439 66 .3 $174996.4 -$85,466 .34 -$84,746 .37 -2,640 -2,650 $70,600 $65,950 $155110.4 $150802 .3 -$84,510.41...

Ngày tải lên: 23/07/2014, 12:01

... có tiên nghiệm mạnh cần phải dùng mô hình qua gốc tọa độ Ví dụ : Mô hình tuyến tính logarit (log-log) Mô hình : lnYi = β1 + β2lnXi + Ui (PRF) * Đặc điểm mô hình : - β1, β2 ước lượng phương pháp ... năm 1970 đến 1980, hồi qui mô hình log-log : ˆ ln Yi = 0.7774 − 0.2 53 ln X i Các mô hình bán logarit a Mô hình log-lin : Mô hình : lnYi = β1 + β2Xi + Ui (PRF) Đặc điểm : dY / Y thay doi tuong ... 2 933 .054 + 97,6806 t b Mô hình lin - log : Mô hình : Yi = β1 + β2lnXi + Ui (PRF) Đặc điểm : dY thay doi cua Y β2 = = dX / X thay doi tuong doi cua X ⇒ X tăng 1% Y thay đổi β2/100 đvị Ví dụ : Hồi...

Ngày tải lên: 25/11/2014, 09:41