Đang tải... (xem toàn văn)
Giả thiết 4: Phương sai sai số ngẫu nhiên không thay đổi (thuần nhất): Var(Ui) = 2 Giả thiết 5: Giữa các sai số ngẫu nhiên không có quan hệ tương quan: Cov(Ui, Uj) = 0 i ?j Giả thiết 6: Sai số ngẫu nhiên U và biến độc lập X không có quan hệ tương quan: Cov(Ui, Xi) = 0 Giả thiết 7: Dạng hàm hồi qui được chỉ định đúng.
Chương Ước lượng kiểm định giả thuyết mô hình hồi qui đơn Phương pháp bình phương nhỏ (OLS) 1.1 Nội dung phương pháp bình phương nhỏ Nội dung phương pháp bình phương nhỏ (OLS) n Q = ei i =1 2 = (Yi X i ) Min Dùng phương pháp tìm cực trị điều kiện có hệ phương trình: Q X ) = = ( Y i i Q = (Yi X i ) X i = + X = Y n i i X i + X i2 = X iY i = Y X 1.2 Tính chất phương pháp ước lượng bình phương nhỏ 1.3 Các giả thiết phương pháp bình phương nhỏ Giả thiết 1: Hàm hồi qui có dạng tuyến tính tham số Giả thiết 2: Biến độc lập (giải thích) phi ngẫu nhiên hay xác định Giả thiết 3: Kỳ vọng yếu tố ngẫu nhiên không E(Ui) = Giả thiết 4: Phương sai sai số ngẫu nhiên không thay đổi (thuần nhất): Var(Ui) = Giả thiết 5: Giữa sai số ngẫu nhiên quan hệ tương quan: Cov(Ui, Uj) = i j Giả thiết 6: Sai số ngẫu nhiên U biến độc lập X quan hệ tương quan: Cov(Ui, Xi) = Giả thiết 7: Dạng hàm hồi qui định Độ xác ước lượng bình phương nhỏ 2.1 Phương sai độ lệch chuẩn ước lượng bình phương nhỏ 2.2 Định lý Gauss - Markov KTC hai phía (đối xứng) j: ( n2 ) ( n2 ) j Se( j )t / j j + Se( j )t / KTC bên trái j: j j + Se( j )t( n ) KTC bên phải j: j j Se( j )t( n ) 5.2 Kiểm định giả thuyết j 5.3 Khoảng tin cậy Để tìm khoảng tin cậy ta chọn thống kê 2: ( ) n = ~ ( n 2) Với độ tin cậy (mức ý nghĩa ) cho trước thực tế người ta thường sử dụng loại khoảng tin cậy sau: KTC hai phía 2: (n 2) ( n ) 2 / ( n 2) / (n 2) KTC bên trái 2: ( n ) (n 2) KTC bên phải 2: ( n ) ( n 2) 5.4 Kiểm định giả thuyết Để kiểm định giả thuyết ta chọn tiêu chuẩn kiểm định: (n 2) 2 = ~ (n 2) Tuỳ theo giả thuyết H1 ta có miền bác bỏ khác Phân tích phương sai cho mô hình hồi qui đơn Kiểm định phù hợp hàm hồi qui Phân tích hồi qui dự báo 7.1 Dự báo trung bình biến phụ thuộc 7.2 Dự báo giá trị cá biệt biến phụ thuộc Trình bày kết phân tích hồi qui [...]...3 Hệ số xác định r2 4 Phân bố xác suất của Ui Giả thiết 8: Sai số ngẫu nhiên Ui phân phối chuẩn: Ui ~ N(0, 2) Mô hình hồi qui thoả mãn tất cả 8 giả thiết trên được gọi là mô hình hồi qui cổ điển 5 Khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết 5.1 Khoảng tin cậy của j Để tìm khoảng tin cậy của j ta chọn thống kê T: j j T = ~ T (n -2) Se( j ) Với độ tin cậy 1 (mức ý nghĩa ) cho trước trong thực tế... trước trong thực tế người ta thường sử dụng một trong 3 loại khoảng tin cậy sau: KTC hai phía của 2: 2 (n 2) 2 ( n 2 ) 2 2 2 / 2 ( n 2) 1 / 2 (n 2) KTC bên trái của 2: 2 ( n 2 ) 2 2 1 (n 2) KTC bên phải của 2: 2 ( n 2 ) 2 2 ( n 2) 5.4 Kiểm định giả thuyết đối với 2 Để kiểm định giả thuyết đối với 2 ta chọn tiêu chuẩn kiểm định: 2 (n 2) 2 2 = ~ (n 2) 2 0 Tuỳ theo giả thuyết. .. ~ (n 2) 2 0 Tuỳ theo giả thuyết H1 ta có các miền bác bỏ khác nhau Phân tích phương sai cho mô hình hồi qui đơn 6 Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi qui 7 Phân tích hồi qui và dự báo 7.1 Dự báo trung bình của biến phụ thuộc 7.2 Dự báo giá trị cá biệt của biến phụ thuộc 8 Trình bày kết quả phân tích hồi qui ... độ tin cậy 1 (mức ý nghĩa ) cho trước trong thực tế người ta thường sử dụng một trong 3 loại khoảng tin cậy sau: KTC hai phía (đối xứng) của j: ( n2 ) ( n2 ) j Se( j )t / 2 j j + Se( j )t / 2 KTC bên trái của j: j j + Se( j )t( n 2 ) KTC bên phải của j: j j Se( j )t( n 2 ) 5.2 Kiểm định giả thuyết đối với j 5.3 Khoảng tin cậy của 2 Để tìm khoảng tin cậy của 2 ta chọn thống ... loại khoảng tin cậy sau: KTC hai phía 2: (n 2) ( n ) 2 / ( n 2) / (n 2) KTC bên trái 2: ( n ) (n 2) KTC bên phải 2: ( n ) ( n 2) 5.4 Kiểm định giả thuyết Để kiểm định... thiết 7: Dạng hàm hồi qui định 2 Độ xác ước lượng bình phương nhỏ 2. 1 Phương sai độ lệch chuẩn ước lượng bình phương nhỏ 2. 2 Định lý Gauss - Markov Hệ số xác định r2 Phân bố xác suất Ui Giả thiết... KTC bên phải j: j j Se( j )t( n ) 5 .2 Kiểm định giả thuyết j 5.3 Khoảng tin cậy Để tìm khoảng tin cậy ta chọn thống kê 2: ( ) n = ~ ( n 2) Với độ tin cậy (mức ý nghĩa ) cho trước