MỞ RỘNG MÔ HÌNH HỒI QUI HAI BIẾN

2. Mô hình tuyến tính logarit (log-log)
Mô hình : lnY i = β 1 + β 2 lnX i + U i (PRF) * Đặc điểm của mô hình :
- β 1 , β 2 ước lượng được bằng phương pháp OLS bằng cách đặt Y i * = lnY i và X i * = lnX i . - β 2 : là hệ số co giãn của Y theo X.

- Bản chất của biến giả: các biến nhận giá trị = 1 đại diện cho quan sát có xuất hiện của thuộc tính và = 0 đại diện cho quan sát không xuất hiện thuộc tính được nghiên cứu.
- Có 2 kỹ thuật áp dụng biến giả trong mô hình kinh tế lượng: một biến định tính có m[r]

TRANG 1 SEMINAR NGÀY 5/10/09 MÔ HÌNH HỒI QUI TUYẾN TÍNH TRANG 2 HỒI QUI TUYẾN TÍNH HỒI QUI TUYẾN TÍNH Mục tiêu của hồi qui là tiên đoán giá trị của Mục tiêu của hồi qui là tiên đoán giá [r]

Bài giảng nghiên cứu mô hình hồi quy Logistic; ứng dụng của mô hình hồi quy Logistic; thời điểm sử dụng mô hình hồi quy Logistic; một vài khái niệm cơ bản...

Đặc tính của các nghiên cứu • Outcome (dependent) variable: biến nhị phân (binary variable), chỉ có 2 giá trị • Predictor (independent) varia[r]

Nguyễn Đình Thơng
5.Ma trận hiệp phương sai của β Â
III. MÔ HÌNH HỒI QUI TUYẾN TÍNH K BIẾN
Ma tr n (X ậ T X) -1 là ma trận nghịch đảo của ma trận X T X, σ 2 là phương sai của sai số ngẫu nhiên U i , trong thực tế thường chúng ta không biết, vì vậy ta phải dùng ước[r]

Để nghiên cứu về chiều cao và sức nặng của các em học sinh trong một trường, chúng ta lấy mẫu ngẫu nhiên gồm n học sinh và thu thập các số liệu về chiều cao và sức nặng của n học sinh. Gọi X là biến ngẫu nhiên để dư chiều cao của học sinh và Y là biến ngẫu nhiên chỉ sức nặng của học[r]

Nội dung chương 2 (Phần 3) trình bày đến người học những vấn đề liên quan đến hình hồi quy hai biến, cụ thể như: Sử dụng mô hình hồi quy, mở rộng mô hình hồi quy hai biến,...Mời các bạn cùng tham khảo!

1. Do phương pháp thu thập dữ liệu: mẫu không đặc trưng cho tổng thể
Ví dụ: người có thu nhập cao hơn sẽ có khuynh hướng có nhiều của cải hơn. Điều này có thể đúng với mẫu mà không đúng với tổng thể.
2. Do bản chất của các mối quan hệ giữa các biến đã ngầm chứa hiện tượng đa cộng tuyến

vậy bác bỏ H o chấp nhận H 1 tức là LP có ảnh hưởng đến GDP
2.1.2.Kiểm định sự phù hợp của hàm được chỉ định :
Sử dụng kiểm định RAMSEY kiểm định cá biến bỏ sót Bằng phần mềm eviêw ta có kết quả sau:

PHÂN TÍCH HỒI QUY HAI BIẾN : MỘT SỐ Ý TƯỞNG CƠ BẢN
Trong chương 1 chúng ta đã thảo luận về khái niệm hồi quy một cách tổng quát. Trong chương này chúng ta sẽ tiếp cận vấn đề một cách tương đối hệ thống hơn. Đặc biệt , chương này và ba chương tiếp theo sẽ giúp bạn đọc làm quen với[r]

 Nếu bi ế n đ ị nh tính đ ượ c chia ra m nhóm , chúng ta
phải sử dụng (m -1) biến giả.
 V í d ụ : Ta có th ể chia trình đ ộ h ọ c v ấ n thành các c ấ p h ọ c: 1) c ấ p m ộ t tr ở xu ố ng, 2) c ấ p hai, 3) c ấ p ba và 4) cao h ơ n.

7.2.3. Hệ số tương quan ρ của tập hợp chính (The Population Correlation Coefficient)
Gọi X, Y là cặp giá trị của các biến ngẫu nhiên với số trung bình là µ x , µ y và phương sai là σ x 2 , σ y 2 . Để đo lường mức độ quan hệ giữa X và Y người ta dùng đại lượng hiệp
tượng quan (c[r]

vào thu nh ậ p cá nhân sau thu ế hay thu nh ậ p
kh ả d ụ ng th ự c t ế .
 M ộ t nhà đ ộ c quy ề n, ng ườ i có th ể ấ n đ ị nh giá hay s ả n l ượ ng (nh ư ng không c ả hai) có th ể mu ố n tìm ra ph ả n ứ ng c ủ a c ầ u đ ố i v ớ i s ả n ph ẩ m khi giá thay đ ổ i. Th ự c nghi ệ m này có[r]

TRANG 8 30 TRANG 9 TRANG 10 32 GIẢ ĐỊNH CỦA MÔ HÌNH HỒI QUI ĐA BIẾN TRANG 11 GIẢ ĐỊNH CỦA MÔ HÌNH HỒI QUI ĐA BIẾN 7 Giả định: Không có biến độc lập nào là hằng số, và không tồn tại các m[r]

• Phân tích hồi qui là sự phụ thuộc thống kê của biến phụ thuộc 1 hay nhiều biến giải thích, biến phụ thuộc là ngẫu nhiên, vì có rất nhiều yếu tố tác động đến nó mà ta không thể đưa vào mô hình được, mỗi giá trị biến độc lập có thể có nhiều giá[r]

Mối quan hệ tuyến tính được giả định cho các mô hình hồi qui theo dạng sau: TRANG 4 BẢNG 2: CÁC BIẾN ĐỘC LẬP TRONG CÁC MÔ HÌNH HỒI QUI STT TÊN BIẾN DIỄN GIẢI 1 tuoi Tuổi của đáp viên tín[r]

Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 5 do Th.S Phạm Văn Minh biên soạn cung cấp cho người học các kiến thức: Bản chất của biến giả, mô hình trong đó các biến độc lập đều là biến định tính (biến giả), hồi qui với biến độc lập là sự kết hợp biến định lượng và biến định tính, sử dụng biến giả trong phân tíc[r]

Câu 4. Để ki ể m đị nh d ữ li ệ u có tuân theo phân ph ố i xác su ấ t ban đầ u ta c ầ n ph ả i (a) Tính giá tr ị E ij
(b) Tính giá tr ị O ij
(c) L ậ p b ả ng d ữ ki ệ n ng ẫ u nhiên hai chi ề u (d) Tính xác su ấ t

Thành Thái Introductory Economet rics
6
Chúng ta có thể đưa ra vô số ví dụ như trên về sự phụ thuộc của một biến vào một hay nhiều biến khác. Các kỹ thuật phân tích hồi qui thảo luận trong chương này nhằm nghiên cứ sự phụ thuộc như thế giữa các[r]

• ĐỊNH LÝ GAUSS – MARKOV : VỚI CÁC GIẢ THIẾT TỪ 1 ĐẾN 5 CỦA MÔ HÌNH HỒI QUI TUYẾN TÍNH CỔ ĐIỂN, CÁC ƯỚC LƯỢNG OLS LÀ CÁC ƯỚC LƯỢNG _TUYẾN TÍNH, KHÔNG CHỆCH_ VÀ CÓ _PHƯƠNG SAI BÉ NHẤT_ TR[r]