mô hình hồi qui 2 biến

... biến độc lập => Mô hình hồi qui hai biến Nếu mối quan hệ giữa hai biến này là tuyến tính => Mô hình hồi qui hai biến ĐÌNH THÔNG 16 III HÀM HỒI QUI HAI BIẾN 1.Hàm hồi ... ĐÌNH THÔNG 1 MÔ HÌNH HỒI QUI 2 BIẾN ĐÌNH THÔNG 2 MÔ HÌNH H I QUI HAI BI NỒ Ế MÔ HÌNH H I QUI HAI BI NỒ Ế  N i dung c a ch ng này:ộ ủ ươ  B n ch t c a phân tích h i qui? ?? ấ ủ ồ  Cách x ... hồi qui tổng... 17 III HÀM HỒI QUI HAI BIẾN 1.Hàm hồi qui tổng thể: Thu nhập và chi tiêu trong một tuần của tổng thể Y X 80 100 120 140 160 180 20 0 22 0 24 0 26 0 55 79 80 1 02 110

Ngày tải lên: 02/08/2014, 01:21

... F= Qui tắc kiểm định : - Tính ∑e ( 2 i 2 i /(n − 2) ) ˆ ∑ x2 /1 ? ?2 i ˆ ∑ x2 ? ?2 i F= = ˆ ei2 /(n − 2) ? ?2 ∑ - Nếu F > Fα(1, n -2) ⇒ bác bỏ H0 ⇒ hàm hồi qui phù hợp • Mặt khác, F viết : ? ?22 ∑ x i2 ... ˆ ? ?2 ˆ ? ?2 − ? ?2 ⇒Z= ~ N(0,1) σβ ˆ ˆ (n − 2) σ ~ χ (n − 2) ? ?2 Yi ~ N (β1+ β2Xi, ? ?2) 2 Khoảng tin cậy hệ số hồi qui • Sử dụng phân phối thống kê t : ˆ βj − βj t= ~ t (n − 2) ˆ se( β j ) j = 1 ,2 Ta ... hợp hàm hồi qui ESS RSS R = =1− TSS TSS dn Trong : n Miền xác định R2 :n TSS = ∑ ( Yi − Y )2 = ∑ y i ≤ R2 ≤11 i= i =1 R2  1n: hàm hồi2 qui phù hợp ˆ ESS = ∑ ( Yi − Y ) i R2  0=: hàm hồi qui phù

Ngày tải lên: 08/05/2014, 13:48

... /(n − 2) ~ F(1, n − 2) Khi ? ?2 = , F viết : ? ?22 ∑ x i2 β ESS / R2 /1 F= = = (*) 2 ∑ ei /(n − 2) RSS /(n − 2) (1 − R ) /(n − 2) Nên dùng qui tắc kiểm định sau : - Tính R /1 F= (1 − R ) /(n − 2) - ... hàm hồi qui Phân tích hồi qui phân tích phương sai • Giả thiết H0 : ? ?2 = ( hàm hồi qui không phù hợp) H1 : ? ?2 ≠ (hàm hồi qui phù hợp) Sử dụng phân phối thống kê F : ( F= ) ˆ − β )2 ∑ x / (β 2 i ... ? ?2 ˆ ? ?2 − ? ?2 ⇒Z= ~ N(0,1) σβ ˆ ? ?2 (n − 2) σ ~ χ (n − 2) σ Yi ~ N (β 1+ β 2Xi, σ 2) Khoảng tin cậy hệ số hồi qui • Sử dụng phân phối thống kê t : ˆ βj − βj t= ~ t (n − 2) sˆ( β j ) e ˆ j = 1,2

Ngày tải lên: 27/05/2014, 11:06

... -10 Y 20 -5 25 -30 -10 • Tính ∑ X , ∑ Yi , ∑ i X i2 X i Yi, ∑ • c lư ng c a h s ch n, h s góc h i qui Y = β + β X + u i i i Ví d 2. 2 H i qui đơn Nguy n Th Minh Hi u Ví d 2. 3 ˆ Cho hàm h i qui m ... 1988 828 .2 828 200 5865 .2 1989 863.5 863500 60 62 1990 1991 19 92 1993 1994 1995 1996 1997 815 738.1 790.4 863.6 975.7 996.1 1084.1 120 6.4 815000 738100 790400 863600 975700 996100 1084100 120 6400 ... H0 Prob /2 > α ⇒ Khơng đ s đ bác b H0 H i qui ñơn Nguy n Th Minh Hi u 56 M t s trư ng h p đ c bi t c a mơ hình h i qui ñơn H i qui ñơn Nguy n Th Minh Hi u 57 H i qui qua g c t a đ - H i qui khơng

Ngày tải lên: 08/08/2014, 16:22

... β 1 − β 2 X i ) 2 ⇒ min  ∂ f (βˆ 1 , βˆ 2 ) n ˆ ˆ = 2 ( Y − β − β  i 1 2 X i )( − 1) = 0 ∂ βˆ 1  i =1  ˆ ˆ n  ∂ f (β 1 , β 2 ) = 2( Yi − βˆ 1 − βˆ 2 X i )( − X i ) = 0  ∂ βˆ i =1 2  ∑ ∑ ... PHUØ HÔP CUÛA MOÂ HÌNH HOÀI QUI * H0: R2 = 0; H1: R2 ≠ 0 F = R (n -2) /(1-R ) 2 2 Vôùi möùc yù nghóa α , tra baûng (hoaëc duøng haøm FINV) ñeå tìm Fα (1; n -2) * Nếu F > Fα(1, n- 2) P(F* > F)=p < ... (0,0001) R2 = 0,9864 F = 29 0, 12 * Chuù yù: ª Caùc giaù trò t ñöôïc tính theo coâng thöùc: ˆ ˆ β t1 = β1 /se( 1) ; ˆ ˆ) β t2 = 2/ se( β 2 ª Giaù trò p: P(| T | > 17,0579) = 0,0001 Heát chöông 2

Ngày tải lên: 04/12/2016, 21:52

... nX β = = − = − ∑ ∑ 2 2 1 2 2 2 2 1 2 ỷ1…. AC  SHIFT 1   Du tr 2 Y ∑ ? ?2? ??. AC  Shift 2  2 ỷB… B 2  du ỷ …  Shift 1  2 X ∑ 7  10 ỷn = 10…  SHIFT 2   Du = == = 2 Y Y ⇒  du tr ... dãn 2. Mô hình HQ qua gc to đ 3 . Mô hì nh tuy  n tí nh Log Nội Dung 2 3 . Mô hì nh tuy  n tí nh Log 4. Mô hình bán logarit ỷsemilog… ∞ Mô hình Log  Lin ∞ Mô hình Lin  Log 5. Mô hình ... Du = == = 2 Y Y ⇒  du tr  nỷ10…  Shift 2  2 X X ⇒ → = 2 2 1 2 2 2 2 ˆ ˆ ( ) ˆ ˆ ( ) i i X Var n x Var x β σ σ β = = ∑ ∑ ∑ 8 2 2 2 2 2 ˆ 2 i i i x RSS n x X nX σ = − = − ∑ ∑ ∑ LƯU SỐ

Ngày tải lên: 22/03/2014, 17:20

... MỞ RỘNG MÔ HÌNH HỒI QUY 2 BIẾN 3.1. Mô hình hồi quy qua gốc tọa độ Mô hình hồi quy tổng thể: Mô hình hồi quy mẫu ngẫu nhiên: iii i uXY XXYE += = 2 2 )/( β β iii eXY += 2 ˆ β ∑ ∑ = 2 2 ˆ i ii ... YX β 1 ˆ , ˆ ) ˆ ( 2 2 2 2 2 − == ∑ ∑ n e X Var i i σ σ β 3 .2. Mô hình tuyến tính logarit (log-log) MHHQTTNN: i u ii eXY 2 1 β β = ii uXY ++= 121 lnlnln ββ XdX Y dY XdX Yd 22 ln ββ =⇔= Y X dX ... USD. iii uXY ++= ln 21 ββ X dX dY = 2 β iii uXY ++= ln11 .24 9947 .26 5678 ˆ 3.4. Mô hình nghịch đảo Các mô hình có dạng sau được gọi là mô hình nghịch đảo: Mô hình này phù hợp cho nghiên cứu đường

Ngày tải lên: 30/07/2014, 14:20

... rộng mô hình hồi qui hai biến iiii eXeYY +=+= 2 ˆ ˆ β ∑ ∑ = = = n 1i 2 i n 1i ii 2 X YX ˆ β ∑ = = n 1i 2 i 2 2 X ) ˆ var( σ β 1n e ˆ 2 i 2 − = ∑ σ 1. Hồi qui qua gốc tọa độ Mô hình : Y i = β 2 ... không dùng R 2 mà thay bởi R 2 thô : • Không thể so sánh R 2 với R 2 thô 2. Mô hình tuyến tính logarit (log-log) Mô hình : lnY i = β 1 + β 2 lnX i + U i (PRF) * Đặc điểm của mô hình : - ... ta dùng mô hình có tung độ gốc, trừ khi có một tiên nghiệm rất mạnh cần phải dùng mô hình qua gốc tọa độ. Ví dụ : ( ) ∑ ∑ ∑ = 2 i 2 i 2 ii 2 o ˆ th YX YX R • R 2 có thể âm đối với mô hình này,

Ngày tải lên: 25/11/2014, 09:41

... Bài tập 21 ˆ , ˆ EE III. KiỂM ĐỊNH MÔ HÌNH HỒI QUY 1. Các đại lượng ngẫu nhiên Với 2 22 2 2 22 2 2 ˆ ˆ )()( 1 VVV E ¦ ¦ ¦ ¦  |  XnXn X XnXn X i i i i ¦¦  |  22 2 22 2 2 ˆ ˆ 2 XnXXnX ... ** 2 * 1 * ˆˆ ˆ ii XY EE  ii ii XkX YkY 2 * 1 * Trong đó : Khi đó 2 2 1 * 2 11 * 1 ˆˆ ˆˆ EE EE k k k ) ˆ () ˆ ( ) ˆ () ˆ ( ˆˆ 2 2 1 * 2 2 ˆ 2 2 2 1 2 ˆ 11 * 1 2 ˆ 2 1 2 ˆ 22 1 2* 2 ... ¦ 2 2 2 ˆ 2 i X V V E Với ¦ ¦ 2 2 ˆ i ii X YX E Và σ 2 được ước lượng bằng 1 ˆ 2  n RSS V V. MỞ RỘNG MÔ HÌNH HỒI QUY HAI BiẾN 1. Hồi quy qua gốc tọa độ *Lưu ý :  ¦¦ ¦ 22 2 2 ˆ ii

Ngày tải lên: 25/11/2014, 09:43

... 12 = 0. 730 9) • Mô hình 2: 𝑌𝑖 = 2. 1848 – 0.5 521 LnXi (R 22 = 0.7 121 ) Mô hình nào tốt ? Mô hình 1 ( Vì R 12 > R 22 ) • Mô hình 3: Ln𝑌𝑖 = 0.7774 – 0 .2 531 LnXi (R 32 ... Hãy viết mô hình hồi quy Log Y – Log X. Nêu ý nghĩa của hệ số hồi quy của biến độc lập. Y 16608 17511 20 171 20 933 20 406 20 8 32 24 806 26 466 X 27 6 27 4 27 0 26 7 26 8 27 5 28 3 ... 115 120 140 155 150 X 80 100 120 140 160 180 20 0 22 0 24 0 26 0 1) 24 ,45455 0,509091 i YX i1 2) 0,63 82 i YX i2 Chọn mô hình 2 !!! Chọn lựa m/h có - không có tung độ gốc  Hồi quy mô hình

Ngày tải lên: 25/11/2014, 09:46

... 20 , 22 , 24 16, 18, 19, 20 , 21 , 22 , 23 , 24 , 26 16, 19, 22 , 23 , 24 , 27 , 30 16, 18, 20 , 22 , 24 , 26 , 28 , 30, 32, 34, 36 22 , 23 , 24 , 25 , 27 , 29 , 30, 31, 32 26, 28 , 29 , 30, 31, 32, 33, 34, 36 26 , 28 , ... hàm hồi quy tổng thể (PRF) sở thông tin từ mẫu Đường hồi quy mẫu Mẫu Mẫu Xi Yi Xi Yi 18 16 18 18 21 17 21 19 24 23 24 24 27 24 27 22 30 26 30 24 33 27 33 30 36 32 36 28 39 31 39 32 42 36 42 34 ... CHƯƠNG 2: HỒI QUY BIẾN Nội dung cần nắm: Mơ hình hồi quy tổng thể mẫu ™ Ước lượng tham số (phương pháp OLS) ™ Kiểm định hệ số hồi quy ™ Hệ số xác định mô hình ™ Kiểm định phù hợp mơ hình ™ Ứng

Ngày tải lên: 08/12/2018, 21:00

... Company LOGO CHƯƠNG 3      MỞ RỘNG MƠ HÌNH HỒI                     ? ?QUI? ?HAI BIẾÂN I. HỒI? ?QUI? ?QUA GỐC TOẠ ĐỘ :    E(Yi /Xi) =   2Xi        (PRF) Hàm? ?hồi? ?qui? ?mẫu tương ứng  là có dạng:                          ... Aùp dụng pp OLS ta có: ˆ =         X iY i ; Xi2 ˆ        = ˆ  = Var(     ) ei2 n­1 X i2 Với số liệu cho ở bảng 3.9  hồi? ?qui? ?Y theo X (có hệ số  chặn) ta được: Nếu  hồi? ? qui? ? Y  theo  X  (khơng  có  hệ  số  ... Xét các hàm? ?hồi? ?qui? ?sau:     Yi Yi ˆ ˆ X i ˆ* ˆ*X * * ei ( MH 1) i   * i e ( MH 2) Trong đó: Y*i = k1 Yi;               X*i = k2 Xi Có thể CM: ˆ ˆ    * = (k1/k2)     ; ˆ       * = k1 ˆ 2 *2? ? ˆ =(k1)

Ngày tải lên: 04/02/2020, 10:35

... Y\X 80 100 120 140 160 180 20 0 22 0 24 0 26 0 55 65 79 80 1 02 110 120 135 137 150 60 70 84 93 107 115 136 137 145 1 52 65 74 90 95 110 120 140 140 155 175 70 80 94 103 116 130 144 1 52 165 178 75 ... 1990 -20 03 1990 1991 19 92 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20 00 20 01 20 02 2003 year Source: GSO Growth in private consumption in Vietnam Growth rate of private consumption 20 40 60 80 1991 -20 03 ... private consumption 20 40 60 80 1991 -20 03 1990 1991 19 92 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20 00 20 01 20 02 2003 year Source: GSO Percent 10 15 20 25 Inflation rates in US, Japan and Germany 1973 1975

Ngày tải lên: 04/02/2020, 18:07

... 1 ,2 Ta có khoảng tin cậy 1 : βˆ1  sˆe( βˆ1).tα / 2( n  2)  β1  βˆ1  sˆe( βˆ1).tα / 2( n  2) Ta có khoảng tin cậy ? ?2 : β? ?2  sˆe( β? ?2) .tα / 2( n  2)  ? ?2  β? ?2  sˆe( β? ?2) .tα / 2( n  2) ... βˆ β? ?2 ~ N( ? ?2 , σ ) β? ?2 β? ?2  ? ?2  Z ~ N(0,1) σ βˆ ˆ (n  2) σ ~ χ (n  2) σ Yi ~ N ( 1+  2Xi,  2) Khoảng tin cậy hệ số hồi qui • Sử dụng phân phối thống kê t : βˆj  β j t ~ t(n  2) sˆe( ... tích hồi qui phân tích phương sai • Giả thiết H0 : ? ?2 = ( hàm hồi qui không phù hợp) H1 : ? ?2  (hàm hồi qui phù hợp) Sử dụng phân phối thống kê F :  F  2 ˆ ( ? ?2  ? ?2 )  xi / i e /(n  2) ~

Ngày tải lên: 04/04/2021, 16:45

... mơ hình hồi qui hai biến Hồi qui qua gốc tọa độ Mơ hình : Yi = β2Xi + Ui (PRF) ˆi = βˆ2Xi + ei (SRF) Y Theo OLS, ta có : n ? ?2 = β ∑ XiYi σ ˆ var(? ?2 ) = n i=1 n X ∑ i i=1 với σˆ e ∑ = i n−1 2 X ... đến 1980, hồi qui mơ hình log-log : lˆ n Yi = 0.7774− 0 .25 3lnXi Các mơ hình bán logarit a Mơ hình log-lin : Mơ hình : lnYi = β1 + β2Xi + Ui Đặc điểm : (PRF) dY / Y thaydoituongdoicuaY ? ?2 = = dX ... 1% Y thay đổi ? ?2/ 100 đvị Ví dụ : Hồi qui GNP theo ln(cung tiền) với số liệu từ 1973 đến 1987, ta có : ˆ Pt = −16 329 .2 + 25 84.785Mt GN Mơ hình nghịch đảo 1 Mơ hình : Yi = β1 + ? ?2? ??  + Ui 

Ngày tải lên: 04/04/2021, 16:45

... E(Y/X)) 20 0 150 100 80 100 120 140 26 0 160 Là hàm 180 20 0 22 0 24 0 Nối điểm có tọa độ (X, E(Y/X)) 50 100 150 20 0  80 100 120 140 160 180 Income, $ Consumption expenditure, $ Là hàm 20 0 22 0 E(Y|X) 24 0 ... Y\X 80 10 12 14 16 18 20 22 24 0 0 0 0 26 0 55 65 79 80 10 11 12 13 13 0 150 60 70 84 93 10 65 74 90 95 11 14 15 1 52 70 80 94 10 11 13 14 15 16 178 75 85 98 10 11 13 14 15 17 180 11 12 13 14 13 ... 1990 -20 03 1990 1991 19 92 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20 00 20 01 20 02 2003 year Source: GSO Growth in private consumption in Vietnam Growth rate of private consumption 20 40 60 80 1991 -20 03

Ngày tải lên: 04/04/2021, 16:56

... 2b1b2 X i + 2b1b3 X i + 2b2 b3 X i X i ) = ∑ Yi + nb 12 + b 22 ∑ X 22 i + b 32 ∑ X 32i − 2b1 ∑ Yi − 2b2 ∑ X iYi − 2b3 ∑ X iYi + 2b1b2 ∑ X i + 2b1b3 ∑ X i + 2b2 b3 ∑ X i X i ∂RSS =0 ∂b1 ∂RSS =0 ∂b2 ... b2, b3 để tối thiểu hóa giá trị 13 Mơ hình hồi qui đa với biến giải thích RSS = ∑ ei2 = ∑ (Yi − b1 − b2 X i − b3 X i ) = ∑ (Yi + b 12 + b 22 X 22 i + b 32 X 32i − 2b1Yi − 2b2 X iYi − 2b3 X iYi + 2b1b2 ... 2 ( ) ( ) ( ) ( )( ) X − X X − X − X − X X − X ∑ 2i ∑ 3i ∑ 2i 3i Tuy nhiên, biểu thức cho hệ số hồi qui tương đối phức tạp so với hệ số hồi qui mơ hình hồi qui đơn 17 Mơ hình hồi qui đa với biến

Ngày tải lên: 12/05/2021, 18:22

... 3: MỞ RỘNG MƠ HÌNH HỒI QUY BIẾN 3.1 Mơ hình hồi quy qua gốc tọa độ Mơ hình hồi quy tổng thể: E (Y / X ) = β X i Yi = β X i + ui Mơ hình hồi quy mẫu ngẫu nhiên: Yi = β? ?2 X i + ei β? ?2 XY ∑ = ∑X i ... gian 19 72- 1991 Với Y = ln(RGDP), kết hồi quy sau: Yˆi = 8,0139 + 0, 024 7t GDP thực tăng với tốc độ 2, 47%/năm từ 19 72- 91 * Mơ hình xu hướng tuyến tính: Mơ hình: Yt =β1 + ? ?2. t + ut Tức hồi quy ... giảm 0,75% 3.3 Mơ hình bán logarit 3.3.1 Mơ hình log-lin Mơ hình bán logarit có dạng: lnYi = β1 + ? ?2. Xi + ui d (ln Y ) (1 Y ) dY dY Y ? ?2 = = = dX dX dX ? ?2 = Thay đổi tương đối biến phụ thuộc (Y)

Ngày tải lên: 12/05/2021, 22:54

... HỒI QUY 1 .2 MƠ HÌNH HỒI QUY MẪU Ví dụ: Ta chọn mẫu thu nhập tiêu dùng sau: Yi Xi 70 80 65 90 95 110 115 120 140 155 150 100 120 140 160 180 20 0 22 0 24 0 26 0  Hàm hồi quy mẫu: Yˆi  24 , 4545  ... gọi hàm hồi quy E(Y/ Xi) MƠ HÌNH HỒI QUY 1.1 MƠ HÌNH HỒI QUY TỔNG THỂ Xét trường hợp đơn giản nhất: f(Xi) có dạng tuyến tính  Hàm hồi quy tổng thể PRF : E( Y/ Xi )= 1 + ? ?2 Xi 1,? ?2 hệ số hồi quy ... X MÔ HÌNH HỒI QUY 1 .2 MƠ HÌNH HỒI QUY MẪU Trong thực tế ta khơng điều tra tồn tổng thể mà điều tra mẫu • Hàm hồi quy mẫu SRF: Yˆi  ˆ1  ? ?2 X i Trong đó: Yˆi ước lượng điểm E(Y/Xi) ˆ1 , ˆ2

Ngày tải lên: 08/12/2023, 12:00

... dung:Trang 8I Mô hình hồi quy 3 biến1 .Ước lượng mô hình hồi quy 3 biến bằng bảng tính Excel :2. Ước lượng mô hình hồi quy 3 biến bằng phương pháp thủ công:)−(∑x2ix3i )2? ?(−7, 625 )× 67,750−77 ,25 0×(−1,875)67,750 ... năm 20 23Trang 2MỤC LỤCLỜI CẢM ƠN 3BIÊN BẢN PHÂN CÔNG NHIỆM VỤ 4BIÊN BẢN NGHIỆM THU, ĐÁNH GIÁ CÔNG VIỆC 6I Mô hình hồi quy 3 biến 71.Ước lượng mô hình hồi quy 3 biến bằng bảng tính Excel: 72. Ước ... DOANHBÁO CÁO GIỮA KỲMÔN: KINH TẾ LƯỢNGĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH HỒI QUI 3 BIẾNGiảng viên hướng dẫn: ThS Nguyễn Thị Ngọc Hoa: Nguyễn Hà Thảo Nguyên- 22 654471: Phạm Thị Uyên Thy- 22 727 601Thành phố

Ngày tải lên: 25/05/2024, 17:38