tailieunhanh - Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 2.3 - Th.S Phạm Văn Minh

Bài giảng Kinh tế lượng: Chương do Phạm Văn Minh biên soạn cung cấp cho người học các kiến thức: Kiểm định sự phù hợp của mô hình, ứng dụng phân tích hồi qui: Vấn đề dự báo, trình bày kết quả phân tích hồi qui,. | Chương 2 (tt & hết) MÔ HÌNH HỒI QUI HAI BIẾN Kiểm định sự phù hợp của mô hình Dự báo & Trình bày kết quả 1 Phạm Văn Minh biên soạn NỘI DUNG 1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình 2. Ứng dụng phân tích hồi qui: Vấn đề dự báo 3. Trình bày kết quả phân tích hồi qui 2 1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình Lập giả thiết H0: R2 = 0 (mô hình không phù hợp) Giả thiết đối H1: R2 ≠ 0 (MH phù hợp với mức ý nghĩa α) CÁCH 1: Kiểm định F Bước 1: Tính R (n − 2) F = 2 1− R 2 Bước 2: Tra bảng trang 317-320 tìm Fα(1,n-2) Bước 3: Quy tắc quyết định - Nếu F > Fα(1,n-2): Bác bỏ H0 - Nếu F ≤ Fα(1,n-2): Chấp nhận H0 3 1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình (tt) Ta cũng có thể tính Giá trị F bằng cách sử dụng bảng Phân tích phương sai (ANOVA) có dạng sau đây: Tổng biến động TSS của biến phụ thuộc được tính thông qua n nguồn thông tin ngẫu nhiên, tuy nhiên để tính TSS phải thông qua trung bình mẫu Y , bậc tự do của thông tin mất đi 1, do đó ta nói rằng TSS có bậc tự do là (n-1). Biến động do biến độc lập giải thích qua hàm hồi qui mẫu, do chỉ có một biến độc lập nên bậc tự do là 1. Cho nên ta nói ESS có bậc tự do là 1. Biến động do các yếu tố ngẫu nhiên khác đo bởi tổng bình phương phần dư, nguồn thông tin tự do đo bằng số quan sát trừ đi số hệ số phải ước 4 lượng, ta nói RSS có bậc tự do là (n-2). 1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình (tt) F Thống kê F α=0,05 R (n − 2) F = 2 1− R 2 Miền bác bỏ Miền chấp .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
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.