1 / 30

HỒI QUY ĐA BIẾN

HỒI QUY ĐA BIẾN. CHƯƠNG 3. HỒI QUY Đ A BIẾN. Biết được phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất để ước lượng hàm hồi quy đa biến tổng thể dựa trên số liệu mẫu Hiểu các cách kiểm định những giả thiết. MỤC TIÊU. NỘI DUNG. Mô hình hồi quy 3 biến. 1. Mô hình hồi quy k biến. 2. 3.

breanna-hampson
Download Presentation

HỒI QUY ĐA BIẾN

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. HỒI QUY ĐA BIẾN CHƯƠNG 3

  2. HỒI QUY ĐA BIẾN • Biếtđượcphươngphápướclượngbìnhphươngnhỏnhấtđểướclượnghàmhồiquyđabiếntổngthểdựatrênsốliệumẫu • Hiểucáccáchkiểmđịnhnhữnggiảthiết MỤC TIÊU

  3. NỘI DUNG Mô hình hồi quy 3 biến 1 Mô hình hồi quy k biến 2 3 Dự báo 5

  4. 3.1 Môhìnhhồiquy 3 biến • Mô hình hồi quy tổng thể PRF • Ý nghĩa: PRF cho biết trung bình có điều kiện của Y với điều kiện đã biết các giá trị cố định của biến X2 và X3. • Y: biến phụ thuộc • X2 và X3: biến độc lập • β1 : hệ số tự do • β2 , β3 : hệ số hồi quy riêng

  5. 3.1 Môhìnhhồiquy 3 biến • Ý nghĩa hệ số hồi quy riêng: cho biết ảnh hưởng của từng biến độc lập lên giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi các biến còn lại được giữ không đổi. • Mô hình hồi quy tổng thể ngẫu nhiên: • ui: sai số ngẫu nhiên của tổng thể

  6. Cácgiảthiếtcủamôhình • GiátrịtrungbìnhcủaUibằng 0 • E(Ui/X2i, X3i)=0 • 2. PhươngsaicủacácUilàkhôngđổi • Var(Ui)=σ2 • 3. KhôngcóhiệntượngtựtươngquangiữacácUi • Cov(Ui ,Uj)=0; i≠j • 4. Khôngcóhiệntượngcộngtuyếngiữa X2và X3 • 5.Ui cóphânphốichuẩn: Ui ̴ N(0, σ2 )

  7. 3.1.1 Ướclượngcácthamsố Hàm hồi quy mẫu: sai số của mẫu ứng với quan sát thứ i Sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất để ước lượng các tham số

  8. 3.1.1 Ướclượngcácthamsố

  9. 3.1.1 Ướclượngcácthamsố

  10. 3.1.2 Phương sai của các ước lượng σ2 là phương sai của ui chưa biết nên dùng ước lượng không chệch:

  11. Hệ số xác định Hệ số xác định R2 Mô hình hồi quy 3 biến Hệ số xác định hiệu chỉnh Với k là tham số của mô hình, kể cả hệ số tự do

  12. Hệ số xác định hiệu chỉnh Dùng để xét việc đưa thêm 1 biến vào mô hình. Biến mới đưa vào mô hình phải thỏa 2 điều kiện: - Làm tăng - Hệ số hồi quy biến mới thêm vào mô hình khác 0 có ý nghĩa

  13. 3.1.4 Khoảng tin cậy Với mức ý nghĩa  hay độ tin cậy 1-  Với

  14. 3.1.5 Kiểm định giả thuyết • 1. Kiểm định giả thiết H0: • B1. Tính • B2. Nguyên tắc quyết định • Nếu |ti | > t(n-3,/2): bác bỏ H0 • Nếu |ti | ≤ t(n-3,/2) : chấp nhận H0

  15. 3.1.5 Kiểm định giả thuyết • 2. Kiểm định giả thiết đồng thời bằng không: • H0: 2 = 3 = 0; hay H0: R2 =0 • H1: ít nhất 1 tham số khác 0 • Hay • B1. Tính • B2. Nguyên tắc quyết định • F > F(2, n-3): Bác bỏ H0: Mô hình phù hợp • F ≤ F(2, n-3): Chấp nhận H0: Mô hình không phù hợp

  16. 3.2 Môhìnhhồiquy k biến Mô hình hồi quy tổng thể Mô hình hồi quy mẫu ngẫu nhiên: sai số của mẫu ứng với quan sát thứ i

  17. n å ¶ 2 e ( ) i n å ˆ ˆ ˆ ˆ = - - b - b - b - - b = = i 1 2 Y X X ... X 0 i 1 2 2 i 3 3 i k ki ¶ b = i 1 1 n å ¶ 2 e ( ) i n å ˆ ˆ ˆ ˆ = - - b - b - b - - b = = i 1 2 Y X X ... X X 0 i 1 2 2 i 3 3 i k k , i 2 i ¶ b = i 1 2 ... n å ¶ 2 e ( ) i n å ˆ ˆ ˆ ˆ = - - b - b - b - - b = = i 1 2 Y X X ... X X 0 i 1 2 2 i 3 3 i k ki ki ¶ b = i 1 k 3.2.1 Ướclượngcácthamsố

  18. 3.2.2 Khoảng tin cậy Với mức ý nghĩa  hay độ tin cậy 1-  Với

  19. Hệ số xác định Hệ số xác định hiệu chỉnh Vớiklàthamsốcủamôhình, kểcảhệsốtự do

  20. Hệ số xác định hiệu chỉnh Dùng để xem xét việc đưa thêm biến vào mô hình. Biến mới đưa vào mô hình phải thỏa 2 điều kiện: - Làm tăng - Biến mới có ý nghĩa thống kê trong mô hình mới

  21. 3.2.3 Kiểm định các giả thuyết hồi quy • 1. Kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy • Kiểm định giả thuyết H0: • B1.Tính • B2. Nguyên tắc quyết định • Nếu |ti | > t(n-k,/2) : bác bỏ H0 • Nếu |ti | ≤ t(n-k,/2) : chấp nhận H0

  22. 3.2.4 Kiểm định các giả thuyết hồi quy • 2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình: kiểm định giả thuyết đồng thời bằng không: • H0: 2 = 3 =…= k = 0; • (H1: ít nhất 1 trong k tham số khác 0) • B1. Tính • B2. Nguyên tắc quyết định: • Nếu F > F(k-1, n-k): Bác bỏ H0: Mô hình phù hợp • Nếu F ≤ F(k-1, n-k): Chấp nhận H0: Mô hình không phù hợp

  23. 3.3 DỰ BÁO Mô hình hồi quy Cho trước giá trị Dự báo giá trị trung bình và giá trị cá biệt của Y với mức ý nghĩa  hay độ tin cậy 1 - .

  24. 3.3 DỰ BÁO * Ước lượng điểm * Dự báo giá trị trung bình của Y Với:

  25. 3.3 DỰ BÁO * Dự báo giá trị cá biệt của Y Với:

  26. Ví dụ • Cho sốliệuvềdoanhsốbán (Y), chi phíchàohàng (X2) và chi phíquảngcáo (X3) trongnăm 2001 ở 12 khuvựcbánhàngcủa 1 côngty • Hãyướclượnghàmhồiquytuyếntínhcủa Y theoX2và X3. Ý nghĩacáchệsốhồiquy. • Tínhkhoảng tin cậycáchệsốhồiquy. • Kiểmđịnhgiảthiếtvềhệsốhồiquyvàgiảthiếtđồngthời • Nếu chi phíchàohànglà 100 triệu đ và chi phíquảngcáolà 100 triệu đ thìdoanhthutrungbìnhvàdoanhthulàbaonhiêu?

  27. Ví dụ

  28. Chạy trên Eviews ta có

  29. 1. Ướclượngmôhìnhhồiquy

  30. Ý nghĩa các hệ số hồi quy • Khi chi phí chào hàng và chi phí quảng cáo bằng 0 thì doanh số bán trung bình của một khu vực bán hàng là 328,1383 triệu đồng. • Nếu giữ chi phí quảng cáo không đổi, khi chi phí chào hàng tăng thêm 1 triệu đ sẽ làm doanh thu trung bình của một khu vực bán hàng tăng lên 4,6495 triệu đ. Nếu giữ chi phí chào hàng không đổi, khi chi phí quảng cáo tăng lên 1 triệu đ sẽ làm doanh thu trung bình của một khu vực bán hàng tăng lên 2,56 triệu đ.

More Related