Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Khoa Học Tự Nhiên
Toán học
Chương 2: Hồi quy hai biến (tt)
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Chương 2: Hồi quy hai biến (tt)
Kiết Trinh
158
18
ppt
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
hàm hồi quy tổng thể và hàm hồi quy mẫu: trong quan hệ hồi quy,một biến phụ thuộc có thể được giải thích bởi nhiều biến độc lập. Nếu chỉ nghiến cứu một biến phụ thuộc bị ảnh hưởng bởi một biến độc lập là mô hình hồi quy hai biến | MÔ HÌNH HỒI QUY HAI BIẾN Chương 2 HÀM HỒI QUY TỔNG THỂ VÀ HÀM HỒI QUY MẪU Hàm hồi quy tổng thể (Population Regression Function -PRF) Nếu chỉ nghiên cứu một biến phụ thuộc bị ảnh hưởng bởi một biến độc lập => Mô hình hồi quy hai biến Trong quan hệ hồi quy , một biến phụ thuộc có thể được giải thích bởi nhiều biến độc lập Nếu mối quan hệ giữa hai biến này là tuyến tính => Mô hình hồi quy tuyến tính hai biến Đồ thị minh họa Thu nhập X (triệu đồng/tháng) Hàm hồi quy tổng thể (PRF) Trong đó Y : Biến phụ thuộc Yi : Giá trị cụ thể của biến phụ thuộc X : Biến độc lập Xi : Giá trị cụ thể của biến độc lập Ui : Sai số ngẫu nhiên ứng với quan sát thứ i HÀM HỒI QUY TỔNG THỂ VÀ HÀM HỒI QUY MẪU Hàm hồi quy tổng thể (PRF) Trong đó β1 : Tung độ gốc của hàm hồi quy tổng thể, là giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y khi biến độc lập X nhận giá trị bằng 0 β2 : Độ dốc của hàm hồi quy tổng thể , là lượng thay đổi trung bình của Y khi X thay đổi 1 đơn vị β1,β2 là các tham số của mô hình với ý nghĩa : HÀM | MÔ HÌNH HỒI QUY HAI BIẾN Chương 2 HÀM HỒI QUY TỔNG THỂ VÀ HÀM HỒI QUY MẪU Hàm hồi quy tổng thể (Population Regression Function -PRF) Nếu chỉ nghiên cứu một biến phụ thuộc bị ảnh hưởng bởi một biến độc lập => Mô hình hồi quy hai biến Trong quan hệ hồi quy , một biến phụ thuộc có thể được giải thích bởi nhiều biến độc lập Nếu mối quan hệ giữa hai biến này là tuyến tính => Mô hình hồi quy tuyến tính hai biến Đồ thị minh họa Thu nhập X (triệu đồng/tháng) Hàm hồi quy tổng thể (PRF) Trong đó Y : Biến phụ thuộc Yi : Giá trị cụ thể của biến phụ thuộc X : Biến độc lập Xi : Giá trị cụ thể của biến độc lập Ui : Sai số ngẫu nhiên ứng với quan sát thứ i HÀM HỒI QUY TỔNG THỂ VÀ HÀM HỒI QUY MẪU Hàm hồi quy tổng thể (PRF) Trong đó β1 : Tung độ gốc của hàm hồi quy tổng thể, là giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y khi biến độc lập X nhận giá trị bằng 0 β2 : Độ dốc của hàm hồi quy tổng thể , là lượng thay đổi trung bình của Y khi X thay đổi 1 đơn vị β1,β2 là các tham số của mô hình với ý nghĩa : HÀM HỒI QUY TỔNG THỂ VÀ HÀM HỒI QUY MẪU HÀM HỒI QUY TỔNG THỂ VÀ HÀM HỒI QUY MẪU Hàm hồi quy mẫu (Sample Regression Function -SRF) Trong thực tế rất khó nghiên cứu trên tổng thể nên thông thường người ta nghiên cứu xây dựng hàm hồi quy trên một mẫu => Gọi là hàm hồi quy mẫu HÀM HỒI QUY TỔNG THỂ VÀ HÀM HỒI QUY MẪU Hàm hồi quy mẫu (Sample Regression Function -SRF) Trong đó Tung độ gốc của hàm hồi quy mẫu, là ước lượng điểm của β1 Độ dốc của hàm hồi quy mẫu, là ước lượng điểm của β2 Sai số ngẫu nhiên , là ước lượng điểm của Ui HÀM HỒI QUY TỔNG THỂ VÀ HÀM HỒI QUY MẪU Hàm hồi quy mẫu (Sample Regression Function -SRF) Nếu bỏ qua sai số ngẫu nhiên ei , thì giá trị thực tế Yi sẽ trở thành giá trị ước lượng PHƯƠNG PHÁP BÌNH PHƯƠNG NHỎ NHẤT (OLS) Ước lượng các tham số của mô hình Giá trị thực tế Giá trị ước lượng Sai số Tìm sao cho tổng bình phương sai số là nhỏ nhất Tức là Tại sao chúng ta không tìm Σei nhỏ nhất ? PHƯƠNG PHÁP BÌNH PHƯƠNG NHỎ NHẤT (OLS) Giải bài toán cực trị hàm hai biến , ta được .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Bài giảng Chương 2: Mô hình hồi quy hai biến
Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 2: Mô hình hồi quy hai biến
Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng: Chương 2 (Phần 1)
KINH TẾ LƯỢNG - Chương 3: MỞ RỘNG MÔ HÌNH HỒI QUY 2 BIẾN
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 2 - Trần Thị Tuấn Anh
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 2 - TS. Đinh Thị Thanh Bình
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 2: Mô hình hồi quy hai biến - Ước lượng và kiểm định giả thuyết
Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 2: Mô hình hồi quy hai biến, ước lượng và kiểm định
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 2 - ThS.Trần Thị Tuấn Anh
Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 2 - Lê Anh Đức
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.