• Đa cộng tuyến hoàn hảo: X i là một hàm tuyến tính của một hoặc một số biến giải thích khác trong mô hình.. • Đối với một hồi quy bội, nếu có hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo thì[r]
Trang 1HỒI QUY ĐƠN
và
HỒI QUY BỘI.
Trang 2HỒI QUY ĐƠN
1 Mô hình hồi quy đơn
2 Phương pháp ước lượng OLS
3 Các giả định cơ bản của OLS
Trang 31 MÔ HÌNH HỒI QUY ĐƠN
• Y: Biến phụ thuộc
• X: Biến độc lập (biến giải thích)
•
•
Trang 42 PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG OLS
Trang 5•
•
•
Y
Y i
i
Yˆ
) Y Yˆ ( i −
i i
i Y Yˆ
uˆ = −
X i
) Y Y ( i −
2 PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG OLS
Trang 93 CÁC GIẢ ĐỊNH CƠ BẢN CỦA OLS
Trang 10HỒI QUY BỘI
1 Tác động riêng phần
2 Phương pháp ước lượng OLS
3 Giả định về đa cộng tuyến
4 Suy luận thống kê với kết quả từ OLS
Trang 111 TÁC ĐỘNG RIÊNG PHẦN
Trang 122 PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG OLS
Trang 133 GIẢ ĐỊNH VỀ ĐA CỘNG TUYẾN
• Đa cộng tuyến hoàn hảo: Xi là một hàm tuyến tính của một hoặc một số biến giải thích khác trong mô hình
• Đối với một hồi quy bội, nếu có hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo thì hệ số hồi quy và
phương sai của nó sẽ không xác định
Trang 144 SUY LUẬN THỐNG KÊ TỪ OLS
a Mức độ phù hợp của mô hình
biến phụ thuộc Y (TSS) được giải thích bởi mô hình (ESS)
Trang 154 SUY LUẬN THỐNG KÊ TỪ OLS
a Mức độ phù hợp của mô hình
biến giải thích
à Việc so sánh các mô hình với số lượng biến độc
với số lượng biến độc lập hay với bậc tự do của các thước đo RSS và TSS
Trang 164 SUY LUẬN THỐNG KÊ TỪ OLS
b Ý nghĩa thống kê của từng β
Nếu t > tα ta bác bỏ H0 à Hệ số hồi quy β
có ý nghĩa thống kê
Trang 174 SUY LUẬN THỐNG KÊ TỪ OLS
c Ý nghĩa thống kê của cả mô hình
Xét giả thuyết H0: β1 = β2 = β3 = … = βk = 0 à Các hệ số hồi quy (không kể intercept) đồng thời bằng 0
F có phân phối Fisher-Snedecor (phân phối F) với bậc tự do
có ít nhất một hệ số hồi quy khác 0
Trang 184 SUY LUẬN THỐNG KÊ TỪ OLS
d Kiểm định các ràng buộc tuyến tính
Hoặc