KIỂM TRA HIỆN TƯỢNG ĐA CỘNG TUYẾN

có liên hệ tuyến tính với các biến X khác. Nếu Fi có ý nghĩa về mặt thống kê chúng ta vẫn phải quyến định liệu biến Xi nào sẽ bị loại khỏi mô hình. Một trở ngại của kỹ thuật hồi quy phụ là gánh nặng tính toán. Nhưng ngày nay nhiều chương trình máy tính đã có thể đảm đương được công việc tính toán nà[r]

Hiện tượng trên được gọi là hiện tượng đa cộng tuyến. Vậy đa cộng tuyến là gì, hậu quả của hiện tượng này như thế nào, làm thế nào để phát hiện và biện pháp khắc phục nó. Để trả lwoif cho câu hỏi này thì sau đây chúng ta cùng đi thảo luận về đề tài “hiện tượng đa cộng tuyến”.

Hiện tượng trên được gọi là đa cộng tuyến.Vậy đa cộng tuyến là gì, hậu quả của hiện tượng này như thế nào, phải là như thế nào để nhận biết và khắc phục hiện tượng này. Để trả lời cho những câu hỏi trên chúng ta sẽ cùng tìm hiểu đề tài “ Hiện tượng đa cộng tuyến ”.

Trong mô hình phân tích hồi quy, chúng ta giả thiết các biến giải thích X có mối quan hệ độc lập tuyến tính với nhau, tức là các hệ số hồi quy đối với một biến cụ thể là số đo tác động riêng phần của biến tương ứng khi tất cả các biến khác trong mô hình giữ cố định. Tuy nhiên khi giả thiết đó bị v[r]

Ngoài ra, bình phương R có hiệu chỉnh có giá trị cao, như vậy khẳng định rằng đa cộng tuyến hẳn phải là lý do về dấu dương không như kỳ vọng của biến college trong mô hình tỷ lệ nghèo.] [r]

HỒI QUY OLS TRƯỜNG HỢP ĐA BIẾN TRANG 11 HÌNH 14 Giả sử chúng ta muốn kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, nhấp vào Statistics, hộp thoại sẽ hiện ra như sau: HÌNH 15 Nếu muốn thu được giá t[r]

8.2493955.864352Prob.0.33670.00000.00000.00000.0000 Các giá trị P- value của các biến độc lập đều nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 5%.Vậy các biến đưa vào mô hình là hợp lý.3. Kiểm tra khuyết tật của mô hình3.1. Khuyết tật đa cộng tuyếnĐể tiến hành kiểm tra hiện tượng đ[r]

X3i +…+ λkXki + Vi = 0(Vi : sai số ngẫu nhiên)Thì giữa các biến độc lập xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến không hoàn hảo. Ta có : X3i = 5X2i có hiện tượng cộng tuyến hoàn hảo giữa X2 và X3 và r23 =1 X4i = 5X

β32ˆ,ˆββ6.2. Ước lượng các tham số khi có đa cộng tuyến6• Khi chọn các biến độc lập mối quan có quan hệnhân quả hay có tương quan cao vì đồng phụthuộc vào một điều kiện khác. • Khi số quan sát nhỏ hơn số biến độc lập.• Cách thu thập mẫu. • Chọn biến Xicó độ biến thiên nhỏ. * Một[r]

vẫn lớn. o Dấu hệ số ước lượng có thể sai. • Phát hiện ĐCT: Dựa trên kết quả hồi quy; một số dấu hiệu sau đây có thể cho biết có ĐCT trong mô hình: o R2 cao nhưng tỉ số t lại thấp (nhiều biến độc lập không có ý nghĩa. o Dấu của hệ số ước lượng có thể sai so với kì vọng ban đầu. o Hệ số tương quan ri[r]

X3i +…+ λkXki + Vi = 0(Vi : sai số ngẫu nhiên)Thì giữa các biến độc lập xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến không hoàn hảo. Ta có : X3i = 5X2i có hiện tượng cộng tuyến hoàn hảo giữa X2 và X3 và r23 =1 X4i = 5X

,ˆββ 6Một số nguyên nhân gây ra hiện tượng đa cộng tuyến- Khi chọn các biến độc lập mối quan có quan hệ nhân quả hay có tương quan cao vì đồng phụ thuộc vào một điều kiện khác. - Khi số quan sát nhỏ hơn số biến độc lập.- Cách thu thập mẫu. - Chọn biến Xi có độ biến thiên[r]

không phụ thuộc lẫn nhau trong tổng thể.Ví dụ: người có thu nhập cao hơn khuynh hướng sẽ có nhiều của cải hơn.Điều này có thể đúng với mẫu mà không đúng với tổng thể.Trong tổng thể sẽ có các quan sát về các cá nhân có thu nhập cao nhưngkhông có nhiều của cải và ngược lại.b/ Do bản chất của các biến[r]

Trong mô hình phân tích hồi quy, chúng ta giả thiết các biến giải thích X có mối quan hệ độc lập tuyến tính với nhau, tức là các hệ số hồi quy đối với một biến cụ thể là số đo tác động riêng phần của biến tương ứng khi tất cả các biến khác trong mô hình giữ cố định. Tuy nhiên khi giả thiết đó bị v[r]

Miền bác bỏ : Wα = {F3,F3 > 1)kn2;(kF+−−α} Từ kết quả bảng báo cáo ta có: ⇒ P-value ( F-statistic ) = 0 < 0.05 nên Fqs thuộc miền bác bỏ, tức là bác bỏ H0, chấp nhận H1 mô hình có đa cộng tuyến.Để khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến ta sử[r]

1Sự cộng tuyến giữa các biến độc lập (multicolinearity)Có sự tương quan lớn giữa các biến độc lậpCác hệ số đo lường ảnh hưởng phối hợpDẫn đến các hệ số không ổn định khi chúng ta thêm các biến vào mô hình hồi qui. Dấu của các hệ số có thể đảo ngượcLuôn tồn tại, nhưng ở các mức độ í[r]

4EDUC + β5AGE + β6(AGE)2 + uiGiải thích ý nghĩa của mô hình tối ưu.(1) Anh/ chị hãy ước lượng các tham số của mô hình trên. Từ kết quả trên anh/chị có nghi ngờ có sự đa cộng tuyến trong mô hình không? Tại sao?(2) Thực hiện tiếp các hồi qui sau:EXPER = A1 + A2AGE + uiEDUC = B1 +[r]

= B1 + B2 CAPITALi + ui CAPITALi = C1 + C2 LABORi + uiDựa trên các kết quả hồi quy có được, anh/ chị nhận xét gì về mức độ đa cộng tuyến trong bộ dữ liệu? Giải thích sự nhận xét của mình(3) Giải sử trong mô hình tuyến tính ban đầu có hiện tượng đa cộng t[r]

C -60529.85 21765.68 -2.780977 0.0166X1 76.61489 16.52722 4.635678 0.0006X2 0.022602 0.178755 0.126442 0.9015X3 0.253963 0.213813 1.187782 0.2579R-squared 0.977347 Mean dependent var 189324.9Adjusted R-squared 0.971684 S.D. dependent var 59691.74S.E. of regression 10044.50 Akaike info criterion 21.4[r]

+ …… + kXki+ vi= 0, Với vilà sai số ngẫu nhiên thì ta có hiện tượng đa cộng tuyến không hoàn hảogiữa các biến giải thích. Nói cách khác là một biến giải thích nào đó có tương quan với một số biến giải thích khác. Ví dụX3i= 5X2i, vì vậy có cộng tuyến hoàn hả[r]