(TIỂU LUẬN) kiểm định nh ng c ả hưở ủa bi trong mô ến x hình

CÂU 7: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Included observations: 33 Variable Coefficient Std.. Error t-Stat Prob.. CÂU 8: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Included o

CÂU 2:

1.Hàm h ồi quy:

Y = 31.9807 + 0.65X2 + 1.1099X3

Ta có Beta2 > 0, beta3 > 0, nên khi phân bón và thuốc trừ sâu tăng thì năng suất cây trồng sẽ tăng =>> kết quả ước lượng là phù hợp với thực tế

Ý nghĩa của các hệ s nhố ận được:

Beta1 = 31.9807, có nghĩa là nếu không dùng phân bón và thu c trố ừ sâu thì năng suất trung bình/ha là 31.9807 tấn

Beta2 = 0.65, có ý nghĩa là trong điều kiện thuốc trừ sâu không đổi, nếu lượng phân hóa học tăng 1 Đv/ Ha thì sản lượng tăng 0.66 ha

Beta3 = 1.1099, có ý nghĩa là trong điều kiện lượng phân bón không đổi, nếu tăng lượng thuốc trừ sâu tăng 1đv/Ha thì sản lượng tăng 1.1099 ha

2.Kiểm định nh ả hưởng c ủa bi ến X trong mô hình

Đặt giả thuyết:

= 0

0

Với α=0,05 T = = 2,365

t =  = 2,5985

t >T suy ra Bác bỏ V y phân bón có ậ ảnh hưởng đến năng suất cây tr ng ồ Đặt giả thuyết :

= 0

0

t = 

 = 4,1501

| | > T suy ra Bác bỏ V y thuậ ốc trừ sâu có ảnh hưởng đến năng su t cây tr ng ấ ồ

3 Kh ảng o tin cậ y

Cách 1

0,6501-2,365.0,2502 0,6501+2,365.0,2502

Khoảng tin c y cậ ủa

1,1099-2,365.0,2674 1,1099+2,365.0,2674

Cách 2

4 Ý nghĩa R 2

=

Ý nghĩa cho biết sự biến thiên c a phân bón và thuủ ốc trừ sâu giải thích được 99,164%

sự bi n thiên cế ủa năng suất

+ = 0,98925

5 Có ải phân bón và th ốc trừ sâu không ph u ảnh hưởng năn suấ g t

+Dặt giả thiết

Với

+F =

Vì F > C nên bác bỏ V y mô hình phù h p ậ ợ

6.Kiểm định loại bỏ biến ra khỏi mô hình

Hệ s ố xác định c a mô hình gủ ốc:

Hệ s ố xác định c a mô ủ hình đã loại bỏ ế bi n : =0,971

Đặt giả thiết: 0

Với = 5,59

F

Vì F > C nên bác bỏ

7 phân bón và thuốc trừ sâu ả nh hưởng như nhau

Đặt giả thuyết: : - 0, : - 0

Với = 5% suy ra T = = 2,365

Giá trị quan sát

Var ( -  ) = Var  Var ( ) – 2 Cov( ,  = 2( - –

0,0651)

= 0,2643

t =  

  = √ = - 0,8944

| | < T, suy ra ch p nh n ấ ậ

Vậy: v i mớ ức ý nghĩa 5%, phân bón và thuốc tr ừ sâu ảnh hưởng như nhau đến cây trồng

8 Khoả ng d báo c a biự ủ ến phụ thuộ c:

  +   = 61,63

C = t 0,025(10 – 3) = 2,365

Khoảng d báo cho giá tr trung bình Y : ự ị 0

 – Cse (  ) E(Y/X0)  + Cse (  )

61,63 2,365.0,555 – E(Y/X0) 61,63 + 2,365.0,555

60,317 E(Y/X0) 62,943

Khoảng d báo cho giá trự ị cá biệt Y0:

 – Cse (  )  + Cse (  )

61,63 2,365.1,5 – 61,63 + 2,365.1,5

58,0825 65,1775

CÂU 3:

1 Hàm h ồi quy

Y = 4,368 + 0,347X2 +0,7026X3

2 Các giá tr ị thống kê

TSS = 62,6; σ2 = 0,28718

ESS = 60,5897; ( ) = 0,9513

RSS = 2,0103; ( ) =0,0706

R2= 0,9683; ( ) =0,077

3 Ý nghĩa của các h s h i quy và h sệ ố ồ ệ ố xác định

 = 4,368: khi không có thu nhập thì mức chi tiêu tối thiểu trung bình khoảng 4,368 triệu đồng/tháng

  = 0,347: khi thu nhập ngoài lương không đổi, nếu thu nhập từ lương tăng 1 triệu đồng/tháng thì chi tiêu bình quân tăng 0,347 triệu đồng /tháng

 = 0,7026 : khi thu nhập từ lương không đổi, nếu thu nhập ngoài lương tăng 1 triệu đồng /tháng thì chi tiêu bình quân tăng 0,7026 triệu đồng/tháng

 Nếu cả thu nhập từ lương và thu nhập ngoài lương cùng tăng như nhau 1 triệu đồng/tháng thì chi tiêu tổng cộng tăng (0,347067+0,702565)

 R2= 0, 96789: sự biến thiên của thu nhập từ lương và thu nhập ngoài lương giải thích được 96,789% sự biến thiên của chi tiêu

4 Kiểm định sự phù h p c a mô hình: ợ ủ

Đặt giả thuyết:

Với

+F =

106,91

Vì F > C nên bác bỏ V y mô hình phù h p ậ ợ

5 Kiể đị m nh nh ả hưởng c a biủ ến X trong mô hình

* Kiểm nh đị β

1 : = 0

: 0

Với α=0,05 T = = 2,365

t = 

 = 4,5916

t >T suy ra Bác bỏ V y h s ậ ệ ố chặn có ý nghĩ thốa ng kê

* Kiểm nh đị

= 0

: 0

Với α=0,05 T = = 2,365

t = 

 = 4,915

t >T suy ra Bác bỏ V y h s ậ ệ ố chặn có ý nghĩ thốa ng kê

* Kiểm nh đị

: = 0

: 0

t = 

 = 9,1247

| | > T suy ra Bác bỏ V y h s ậ ệ ố chặn có ý nghĩ thốa ng kê

6 Kiểm định

Đặt giả thuyết: : - 0, : - >0

Với = 5% suy ra T = = 2,365

Var ( -  ) = Var  Var ( ) – 2 Cov( ,  = 0,0706 +0,077 -2(-2 2

0,0028)=0,0165

t =  

  = √ -2,7683 =

| | >T, suy ra bác bỏ V y ậ  c s l n n thự ự ớ hơ 

7 Khoảng d ự báo c a biủ ến ph ụ thuộc:

  +   = 15,8802

C = t 0,025(10 – 3) = 2,365

Khoảng d báo cho giá tr trung bình Y : ự ị 0

 – Cse (  ) E(Y/X0)  + Cse (  )

15,8802 2,365.0,2955 E(Y/X0) 15,8802 +2,365.0,2955 –

15,1813 E(Y/X0) 16,579

Khoảng d báo cho giá trự ị cá biệt Y0:

 – Cse (  )  + Cse (  )

– –

17,3276

CÂU 4:

1.Ý nghĩa hệ số hồi quy:

Khi ốc độ tăng trưởng GDP không đổ t i, lãi suất tăng hoặc giảm 1% thì vốn đầu tư trung bình giảm hoặc tăng 1,012 tỉ đồng

Khi lãi suất không đổi, tốc đ tăng trưởộ ng của GDP tăng hoặc giảm 1% thì vốn đầu

tư trung bình tăng hoặc giảm 2,123 tỉ đồng

2.Khoảng tin c ậy củ a các h s h ệ ố ồi quy:

– C.se(  + C.se( 

Ta có: C = = 2,11



=> ( )  ( ) =

; ( ) =

( ) =

Khoảng tin c y cậ ủa

40,815 2,11.14,8526 – 40,815 + 2,11.14,8526

⇒ 9,476  72,154

Khoảng tin c y cậ ủa

1,012 −2,11.0,3561 ≤ ≤ −1,012 + 2,11.0,3561

⇒ −1,763 ≤ ≤ −0,26063

Khoảng tin c y cậ ủa

2,123 −2,11.0,6092 ≤ ≤ 2,123 + 2,11.0,6092

⇒0,838 ≤ ≤ 4083

3.Hệ số xác định có hiệu chỉnh:

 = 1 – (1 − 0,901)

= 0,889

4.Kiểm định sự phù hợp của mô hình:

Đặt giả thiết:

H0: = 0

H1: 0

Ta có: α = 0,05 C = ; (2; 17) = 3, 59

F =

= 77,36

Vì F > C nên bác b H0 V y mô hình phù h p ỏ ậ ợ

CÂU 5:

1.Khoảng tin c ậy củ a các h s h ệ ố ồi quy:

– C.se(  + C.se( 

Ta có: C = = 2,998



=> ( ) 

( ) = 2,11

Khoảng tin c y cậ ủa

-0,39-2,998.2,11 -0,39+2,998.2,11

⇒  5,9358

2 Kiểm định ến X bi

Đặt giả thuyết: : = -12

: -12

Với α=0,05 T = = 2,365

t = 

 = -0,0896

| | <T suy ra p nh n H chấ ậ 0

CÂU 6:

Cho bảng kết quả hồi quy:

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Sample: 1 33

Included observations: 33

Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

C 1.357046 0.742424 1.827860 0.1103 X2 0.753892 a 16.05393 0.0000 X3 0.205748 0.070063 b 0.0218

R-squared 0.974669 Mean dependent var 14.40000

a

 =

b = 

 =

= 2.9081

b

Đặt giả thiết

Với

+F =

577.1598

Vì F > C nên bác bỏ V y mô hình phù h p ậ ợ

CÂU 7:

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Included observations: 33

Variable Coefficient Std Error t-Stat Prob

C 5.217760 0.061939 84.24065 0.0000

X2 0.093336 0.036770

X3 0.166571 4.360497 0.0047 X4 -0,45361 0.119516 -3.795391 0.0000 a





b Đặt giả thuyết: ,



Vì | |

c

Từ kết quả mô hình hồi quy phù hợp với mức ý nghĩa 5% =>

Bác bỏ H0, chấp nhận H1: với    Vậy chưa thể khẳng định

CÂU 8:

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Included observations: 33 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob

C 34.50857 1.760490 19.60169 0.0000 X2 0.824700 0.299071 2.757643 0.0282

X3 1.280775 0.335490 3.817630 0.0066 R-squared 0.992634 Mean dependent var 62.70000

Trong đó Y là sản lượng (đơn vị tính: kg)

X 2là lượng phân bón (đơn vị tính: kg/ha)

X 3là lượng thuốc trừ sâu (đơn vị tính: kg/ha)

a Đặt giả thuyế t:

: = 0

: 0

Ta có: =

= 2,042

t = 

 =

= 2,7573

Do | | > , bên bác bỏ V y v i mậ ớ ức nghĩa 5%, X2 có tác động đến Y

b

Ước lư ng khoảng cho ợ

󰆹 ( 󰆹) 󰆹 ( 󰆹)

0,8247 2,042*0,2991 – 0,8247 2,042*0,2991 –

0,2139 1,4354

 Nếu giữ lượng thuốc saau không đổi, khi lượng phân bón tăng 1kg/ha thì sản lượng cây tr ng bình quân sồ ẽ tăng từ 0,2139 kg đến 1,4354

c Kiểm định cặp giả thuyết:

Kiểm định đối thuyết:

 Bác bỏ nếu | |

 Chấp nh n ậ nếu | |

Công thức tính giá trị thống kê T:

󰆹 󰆹 󰆹 󰆹

Với ( 󰆹 󰆹) √ 󰆹 󰆹 √ 󰆹 󰆹 󰆹 󰆹