3. Sai số của phép đo lường
dữ liệu có thể thidữ liệu có thể thiếu ếu chính xác do một số lý chính xác do một số lý do như:
do như:
• sai số khi cung cấp thông tin, sai số khi cung cấp thông tin, • sai số khi báo cáo sai số khi báo cáo
• hay sai số tính toán. hay sai số tính toán.
gây ra những mô hình sai lệchgây ra những mô hình sai lệch..
Chúng ta có thể xem xét hậu quả Chúng ta có thể xem xét hậu quả của việc này trong 2 trường hợp: của việc này trong 2 trường hợp: 3.1. Sai số trong biến phụ thuộc Y: 3.1. Sai số trong biến phụ thuộc Y:
3.1. Sai số trong biến phụ thuộc Y:
3.1. Sai số trong biến phụ thuộc Y:
Giả sử ta có mô hình:Giả sử ta có mô hình:
Y
Yii** = = αα + + ββXXii + u + uii (1)(1)
Y
Yii**: tiêu dùng thường xuyên của hộ; X: tiêu dùng thường xuyên của hộ; Xii: thu nhập : thu nhập
hiện hành và u
hiện hành và uii: sai số ngẫu nhiên.: sai số ngẫu nhiên.
Do Y
Do Yii** không thể đo lường trực tiếp được nên ta quan không thể đo lường trực tiếp được nên ta quan
sát: sát: Y Yii = Y = Yii** + + εεii (2)(2) Ta viết lại (1): Ta viết lại (1): Y Yii = ( = (αα + + ββXXii + u + uii) + ) + εεii = = αα + + ββXXii + (u + (uii + + εεii)) = = αα + + ββXXii + v + vii (3)(3) Nếu u
Nếu uii và và εεii thỏa mãn các giả định của CLRM thì các thỏa mãn các giả định của CLRM thì các
ước lượng OLS vẫn không chệch nhưng phương sai
3.1. Sai số trong biến phụ thuộc Y:
3.1. Sai số trong biến phụ thuộc Y:
Ta thấy phương sai, và do đó sai số chuẩn Ta thấy phương sai, và do đó sai số chuẩn sẽ tăng lên khi có sai số trong đo lường Y sẽ tăng lên khi có sai số trong đo lường Yii..
3.2 Sai số trong đo lường biến độc
3.2 Sai số trong đo lường biến độc