Việc kiểm định tính chuẩn hóa của phần dư là quá trình không thể thiếu trong phân tích hồi quy tuyến tính. Trong đề tài này, tác giả sử dụng biểu đồ Histagram và biểu đồ P-P Plot.
Hình 4. 1 Biểu đồ tần số Histagram
Từ biểu đồ ta thấy có một đường cong phân phối chuẩn dạng hình chuông, đặt chồng lên biểu đồ tần số.
Mật độ phân tán của phần dư tuân theo luật phân phối chuẩn vì giá trị trung bình Mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn của phần dư (0,987) gần bằng 1. Như vậy có thể thấy được, phân phối phần dư gần đạt chuẩn, đồng nghĩa với giả thiết về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4. 2 Biểu đồ phần dư chuẩn hóa Normal P-P Plot
Theo biểu đồ P-P Plot các điểm phân vị trong phân phối của các biến tập trung sát đường thẳng kỳ vọng. Điều này chứng tỏ, tập dữ liệu nghiên cứu của mô hình là tốt, phần dư chuẩn hóa có phân phối gần với phân phối chuẩn.
4.5.4. Kiểm định mối liên hệ tuyến tính
Giả định liên hệ tuyến tính được kiểm định bằng biểu đồ phân tán scatterplot. Trục tung là giá trị phần dư chuẩn hóa, còn trục hoành là giá trị dự báo chuẩn hóa (chính là giá trị chuẩn hóa biến phụ thuộc).
Hình 4. 3 Đồ thị phân tán Scatterplot
Ta thấy, phần dư phân tán ngẫu nhiên không theo quy luật nào trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 và phân tán trong phạm vi không đổi (từ -3 đến 3). Do vậy, giả định liên hệ tuyến tính cũng như giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Mô hình ước lượng hồi quy bội bằng phương pháp bình phương tối thiểu thấp nhất (OLS: Ordinary Least Square) không bị vi phạm các giả thiết (hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi, hiện tượng tự tương quan, và tính phân phối chuẩn của phần dư). Do đó, mô hình ước lượng của các tham số hồi quy đảm bảo tính chất BLUE (Best Linear Unbias Estimators - Ước lượng tuyến tính không chênh tốt nhất).