tailieunhanh - Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 6 - TS. Đinh Thị Thanh Bình

Chương 6 giúp người học hiểu về "Biến giả trong phân tích hồi quy". Nội dung trình bày cụ thể gồm có: Chỉ có một biến giả trong mô hình, sử dụng nhiều biến giả trong mô hình, biến tương tác liên quan đến 2 biến giả, biến tương tác liên quan đến 1 biến giả và 1 biến định lượng, ví dụ về ứng dụng sử dụng biến giả | Chương 6 Biến giả trong phân tích hồi quy TS. Đinh Thị Thanh Bình Khoa Kinh Tế Quốc Tế- Đại học Ngoại thương KHÁI NIỆM Biến định lượng: các giá trị quan sát được thể hệ bằng con số Biến định tính: thể hiện một số tính chất nào đó Để đưa những thuộc tính của biến định tính vào mô hình hồi quy, cần lượng hóa chúng => sử dụng biến giả (binary, zero-one, dummy variables) Chỉ có một biến giả trong mô hình wage 0 0 female 1educ u (1) 0 E(wage | female 1, educ) E(wage | female 0, educ) Female = 1 tương ứng với nữ giới, female = 0 tương ứng với nam 0 E(wage | female, educ) E(wage | male, educ) Nghĩa là: với trình độ học vấn như nhau, sự khác biệt về lương, 0 , là do sự khác biệt về giới tính. Y men: wage 0 1educ slope 1 women : wage ( 0 0 ) 1educ 0 0 0 X Hình : Đồ thị của wage 0 0 female 1educ u; 0 0 - Độ dốc như nhau do không phụ thuộc vào educ. - Hệ số tự do khác nhau (intercept) Chú ý: Một chỉ tiêu chất lượng có n phạm trù (thuộc tính) khác nhau thì dùng n-1 biến giả Ví dụ: giới tính có 2 phạm trù (male, female) dùng 1 biến giả - Ở ví dụ trên, male được gọi là phạm trù cơ sở (base group) - Nếu male là phạm trù cơ sở thì có mô hình như sau: wage 0 0 female 1educ u - Các phương pháp kiểm định giả thuyết thống kê với biến giả giống như với biến định .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
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.