23 Phương pháp OLS  Giải hệ ta được:  Ta được hệ phương trình chuẩn: 24 Phương pháp OLS 1  ˆ và 2  ˆ đgl các ước lượng bình phương nhỏ nhất của  1 và  2 Các thuộc tính của 1  ˆ v à 2  ˆ I. Các ước lượng OLS là các ước lượng điểm, có nghĩa là, với mẫu cho trước, mỗi ước lượng chỉ cho biết duy nhất một giá trị của tham số của tổng thể nghiên cứu. II. Một khi thu được các ước lượng từ mẫu, ta có thể vẽ được đường hồi quy mẫu và đường này có những đặc tính sau: 25 Đ ặ c đi ể m c ủ a đ ườ ng h ồ i quy mẫu 1. Nó đi qua giá trị trung bình mẫu của X và Y, do 26 Đặc điểm của đường hồi quy mẫu 2. Giá trị ước lượng trung bình của Y bằng với giá trị trung bình của Y quan sát. 3. Giá trị trung bình của sai số e i bằng 0: e i = 0. 4. Sai số e i không có tương quan với giá trị dự báo Y i . 5. Sai số e i không có tương quan với X i . 27 Giả định của mô hình hồi qui đa biến (1)Giả định 1: Tuyến tính các tham số hồi qui (linear in parameters). (2)Giả định 2: Các giá trị mẫu của x j được ước lượng đúng, không có sai số (random sampling): Giá trị các biến giải thích là các số đã được xác định. (3)Giả định 3: Kỳ vọng hoặc trung bình số học của các sai số là bằng 0 (zero conditional mean). E(u/x i ) = 0 28 Giả định 3: E(u i /x i ) = 0 29 Giả định của mô hình hồi qui đa biến (4)Giả định 4: Các sai số u độc lập với biến giải thích. Cov(u i , X i ) = 0 (5) Giả định 5: Các sai số u có phương sai bằng nhau (homoscedasticity). Var(u/x i ) = σ 2 30 Giả định 5: Var(u/x i ) = σ 2 31 Phương sai sai số không đồng nhất: var(u i |X i ) =  i 2 32 Giả định của mô hình hồi qui đa biến (6) Giả định 6: Các sai số u từng cặp độc lập với nhau. Cov(u i , u i’ ) = E(u i u i’ ) = 0, nếu i  i’ [...]...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 mối liên hệ tuyến tính hoàn toàn chính xác giữa các biến độc lập (no perfect multicollinearity) (8) Số quan sát n phải lớn hơn số biến độc lập (9) Mô hình hồi quy được xác định đúng đắn: không có sai lệch về dạng mô hình 33 . nếu i  i’ 33 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 mối liên hệ tuyến tính hoàn toàn chính xác giữa các biến độc lập. X i . 27 Giả định của mô hình hồi qui đa biến (1)Giả định 1: Tuyến tính các tham số hồi qui (linear in parameters). (2)Giả định 2: Các giá trị mẫu của x j được ước lượng đúng, không có sai số (random. Var(u/x i ) = σ 2 30 Giả định 5: Var(u/x i ) = σ 2 31 Phương sai sai số không đồng nhất: var(u i |X i ) =  i 2 32 Giả định của mô hình hồi qui đa biến (6) Giả định 6: Các sai số u từng cặp độc