a) Giả định liên hệ tuyến tính và giả định phương sai của sai số thay đổi:
Chọn phương pháp là vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đoán mà mô hình tuyến tính cho ra ta thấy: Phần dư được phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường thẳng qua tung độ 0 như trong hình chứ không hề tạo ra một hình dạng nào, do đó không có liên hệ gì giữa các giá trị dự đoán và phần dư. Ta kết luận giả đinh tuyến tính và giả định phương sai của sai số không đổi được thõa mãn
b) Giả định phân phối chuẩn của phần dư:
Sử dụng biểu đồ tần số Histogram để khảo sát phân phối chuẩn của phần dư ta được hình: Có một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số với các thông số: Trung bình Mean ~0 và độ lệch chuẩn Std.Dev=0.997 tức là gần bằng 1 hay có thể kết luận là phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn nên giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Biểu đồ 6.2: Dependent Variable: Pm
Để tăng độ chính xác cho kiểm định phân phối chuẩn của phần dư ta sử dụng thêm biểu đồ P- P plot, kết quả cũng cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kì vọng nên có thể kết luận là giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm
c) Giả định về tính độc lập của sai số ( không có tương quan giữa các phần dư):
Bảng 6.1: Model Summary
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 .665a .442 .438 .52551 1.728
a. Predictors: (Constant), GIADINH, OC2m, LIENDOANH, MP2m, TUNHAN, MP1m b. Dependent Variable: Pm b. Dependent Variable: Pm
Ta thấy kết quả của bảng trên: 1<d=1.728<3 nên mô hình không tự tương quan hay nói cách khác không có tương quan giữa các phần dư và giả định về tính độc lập của sai số được đảm bảo.
Giả định không có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường Đa cộng tuyến):
Bảng 6.2: Coeficient Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients