▪ Mẫu ngẫu nhiên k chiều kích thước n là tập con của tổng thể▪ Phân biệt giữa tổng thể và mẫu: Giống: đều là tập hợp liên quan đến đối tượng nghiên cứu biến số, mối liên hệ,.... Khác: -
Trang 1▪ Mẫu ngẫu nhiên k chiều kích thước n là tập con của tổng thể
▪ Phân biệt giữa tổng thể và mẫu:
Giống: đều là tập hợp liên quan đến đối tượng nghiên cứu (biến số, mối liên hệ, )
Khác:
- duy nhất
- kích thước vô hạn hoặc hữu
hạn nhưng rất khó xác định
- số lượng có thể rất nhiều
- kích thước là hữu hạn
1 Mô hình hồi quy tổng thể- Population Regression Model (PRM)
▪ Công thức: Y= ꞵ + β X + u ₁ ₂
▪ Các biến số:
Y là biến phụ thuộc (dependent variable)
X là biến độc lập, biến giải thích
Sai số ngẫu nhiên (random error): u
▪ Các hệ số hồi quy (regression coefficient): β1, β2
2 Hàm hồi quy tổng thể - Population Regression Function (PRF)
▪ Công thức: E(Y|X) = ꞵ + β X ₁ ₂
▪ Ý nghĩa hệ số:
β : Là hệ số chặn, cho biết giá trị trung bình của Y khi X=0 là β₁ 1 đơn vị
β2: Là hệ số góc, cho biết khi X tăng (giảm) 1 đơn vị thì trung bình của
Y sẽ thay đổi | β2 | đơn vị
3 Hàm hồi quy mẫu – Sample Regression Model (SRM)
▪ Công thức: Ŷ=β ^
1 + β ^
2 X
▪ Ý nghĩa biến số:
Ŷ: là giá trị ước lượng (fitted value) cho E (Y | Xi)
β^
1, β^
2: là hệ số hồi quy mẫu, là ước lượng (estimator) cho hệ số tổng thể β1, β2
4 Mô hình hồi quy mẫu – Sample Regression Function (SRF)