. corr cigs income educ cigpric restaurn age
3.Kiểm định và cách khắc phục khuyết tật của mô hình:
a. Bệnh đa cộng tuyến:
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình hồi quy đa biến có mối quan hệ tuyến tính “mạnh” với nhau.
Nguyên nhân xảy ra đa cộng tuyến chủ yếu là do:
Bản chất kinh tế xã hội của hiện tượng
Chọn biến độc lập không hợp lý
Vấn đề của mẫu hồi quy
Do vậy, chúng ta sẽ khảo sát mô hình có bị đa cộng tuyến hay không.
Cách 1: Tính hệ số tương quan r giữa các biến
Nếu các biến giải thích có tương quan cao với nhau (r > 0.8) thì có thể xảy ra đa cộng tuyến.
Sử dụng lệnh Corr trong stata cho kết quả sau:
Từ kết quả trên, ta thấy hệ số tương quan giữa các biến giải thích tương đối thấp và nhỏ hơn 0.8. Do vậy có thể kết luận mô hình không mắc bệnh đa cộng tuyến.
Cách 2: Sử dụng thừa số tăng phương sai VIF
Sử dụng lệnh vif trong phần mềm stata, ta có kết quả sau:
Tất cả các giá trị VIF<10, do đó có thể đi đến kết luận mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Như vậy hai kiểm định đều cho cùng một kết luận: Mô hình không mắc bệnh đa cộng tuyến.
b. Phương sai sai số thay đổi:
Một vấn đề khác mà mô hình cũng có thể gặp phải, đó là phương sai của sai số thay đổi. Điều này không ảnh hưởng đến tính không chệch, nhưng làm cho mô hình kém hiệu quả hơn.
Bây giờ ta cùng kiểm định xem có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình không.
Cách 1: Phương pháp định tính:
-20 0 0 20 40 60 80 R e si d ua ls 0 5 10 15 Fitted values Cách 2: Phương pháp định lượng:
Để kiểm định phương sai sai số thay đổi ta có cặp giả thuyết sau:
Nếu giá trị [Prob>chi2] , chúng ta bác bỏ giả thiết H0 và chấp nhận giả thiết H1.
Total 103.51 25 0.0000 Kurtosis 8.24 1 0.0041 Skewness 57.26 5 0.0000 Heteroskedasticity 38.00 19 0.0059 Source chi2 df p Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test
Prob > chi2 = 0.0059 chi2(19) = 38.00
against Ha: unrestricted heteroskedasticity White's test for Ho: homoskedasticity