O slideshow foi denunciado.
Utilizamos seu perfil e dados de atividades no LinkedIn para personalizar e exibir anúncios mais relevantes. Altere suas preferências de anúncios quando desejar.
Ch­¬ng 1: Nh÷ng vÊn ®Ò c¬ b¶n   cña m« h×nh håi qui ®¬n 1. Ph©n tÝch håi qui 2. Sè liÖu trong ph©n tÝch håi qui 3. M« h×nh...
1. Ph©n tÝch håi qui1.1. B¶n chÊt ph©n tÝch håi qui ®¬n1.2. Ph©n tÝch håi qui vµ c¸c mèi quan hÖ  kh¸c
1.1. B¶n chÊt ph©n tÝch håi qui               ®¬n• §Þnh nghÜa:   “Ph©n tÝch håi qui nghiªn cøu mèi liªn  hÖ phô thuéc cña ...
• Ph©n tÝch håi qui nghiªn cøu mèi liªn hÖ  gi÷a mét biÕn phô thuéc vµ mét biÕn ®éc  lËp ®­îc gäi lµ håi qui ®¬n hoÆc håi ...
• Ph©n tÝch håi qui gi¶i quyÕt nh÷ng vÊn ®Ò  sau:- ¦ l­îng gi¸ trÞ trung b×nh cña biÕn phô   íc  thuéc víi gi¸ trÞ ®· cho ...
1.2. Ph©n tÝch håi qui vµ c¸c mèi          quan hÖ kh¸c• Ph©n tÝch håi qui vµ quan hÖ hµm sè.- Trong quan hÖ hµm sè c¸c bi...
• Ph©n tÝch håi qui vµ quan hÖ nh©n qu¶- Trong ph©n tÝch håi qui kh«ng ®ßi hái  gi÷a biÕn phô thuéc vµ c¸c biÕn ®éc lËp  c...
• Ph©n tÝch håi qui vµ t­¬ng quan• Ph©n tÝch håi qui vµ t­¬ng quan kh¸c  nhau c¶ vÒ môc ®Ých vµ kü thuËt.• VÒ môc ®Ých:  H...
• VÒ kü thuËt:- Ph©n tÝch mèi quan hÖ t­¬ng quan gi÷a  hai biÕn X, Y th× X, Y lµ hai biÕn ngÉu  nhiªn vµ r(X,Y) = r(Y,X)- ...
2. Sè liÖu trong ph©n tÝch håi qui2.1. C¸c lo¹i sè liÖu2.2. Nguån sè liÖu2.3. Nh÷ng h¹n chÕ cña sè liÖu
2.1. C¸c lo¹i sè liÖu• Sè liÖu theo thêi gian (Time Series data)  lµ sè liÖu quan s¸t mét ®èi t­îng t¹i nhiÒu  thêi ®iÓm k...
2.2. Nguån sè liÖu• Sè liÖu do c¸c c¬ quan, c¸c tæ chøc, c¸c  c«ng ty hay cña c¸c c¸ nh©n thu thËp.  Chóng cã thÓ lµ sè li...
2.3. Nh÷ng h¹n chÕ cña sè liÖu• HÇu hÕt c¸c sè liÖu trong khoa häc x· héi  ®Òu lµ c¸c sè liÖu phi thùc nghiÖm. Do vËy,  cã...
2.3. Nh÷ng h¹n chÕ cña sè liÖu• C¸c mÉu thu thËp trong c¸c cuéc ®iÒu tra  rÊt kh¸c nhau vÒ kÝch th­íc g©y khã kh¨n  trong ...
3. M« h×nh håi qui tæng thÓ3.1. Hµm håi qui tæng thÓ3.2. C¸c d¹ng hµm håi qui
3.1. Hµm håi qui tæng thÓ  Xi    5    6     7     8     9     10    11    12    13    14    15 Yi     4    4,8   5,8   6,1...
• X¸c suÊt Y nhËn gi¸ trÞ b»ng Yj víi ®iÒu  kiÖn X = Xi ký hiÖu lµ P(Y = Yj /X= Xi)  P(Y = 2,2/X = 5) = 1/5  P(Y = 5/X = 7...
C¸ c gi¸ trÞtrung b× cã ® u kiÖ cña Y tÝ ® î c trong b¶ng sau:                   nh    iÒ   n        nh ­    Xi        5  ...
• Mét c¸ch tæng qu¸t: E(Y/ i) = f(Xi) (1.1)                          X• Ph­¬ng tr×nh (1.1) ®­îc gäi lµ hµm håi qui  tæng t...
• M« h×nh håi qui tæng thÓ, ký hiÖu lµ  PRM (Population Regression Model)• PRM:           Yi = β1 + β 2 X i + U i• Ui lµ b...
3.2. C¸c d¹ng hµm håi qui          1                               1Yi = β1 +    Xi +Ui         Yi = β1 + β 2    +Ui      ...
4. Sai sè ngÉu nhiªn4.1. B¶n chÊt cña sai sè ngÉu nhiªn4.2. Nguyªn nh©n tån t¹i sai sè ngÉu nhiªn
4.1. B¶n chÊt cña sai sè ngÉu               nhiªn• Ui lµ biÕn ngÉu nhiªn, lµ chªnh lÖch gi÷a  gi¸ trÞ c¸ biÖt Yi vµ E(Y/ i...
4.2. Nguyªn nh©n tån t¹i sai sè ngÉu              nhiªn• Sù mËp mê vÒ lý thuyÕt.• C¸c biÕn gi¶i thÝch cã tÇm quan träng kh...
5. Håi qui mÉu5.1. Hµm håi qui mÉu5.2. M« h×nh håi qui mÉu5.3. Sè d­ trong m« h×nh håi qui mÉu
5.1. Hµm håi qui mÉu• XÐt mét mÉu gåm n quan s¸t vÒ hai biÕn X  vµ Y nh­ sau:          W = {(X1,Y1), (X2,Y2),…,  (Xn,Yn)}•...
5.2. M« h×nh håi qui mÉu• M« h×nh håi qui mÉu, kÝ hiÖu lµ SRM  (Sample Regression Model).               ∧    ∧         Yi ...
5.3. Sè d­ trong m« h×nh håi qui                mÉu• PhÇn d­ ei chÝnh lµ ­íc l­îng ®iÓm cña sai  sè Ui trong tæng thÓ.• Sù...
Y                  PRF                   SRF             Ui        ei    0                         X
Próximos SlideShares
Carregando em…5
×

Nchuong1

324 visualizações

Publicada em

  • Entre para ver os comentários

  • Seja a primeira pessoa a gostar disto

Nchuong1

  1. 1. Ch­¬ng 1: Nh÷ng vÊn ®Ò c¬ b¶n cña m« h×nh håi qui ®¬n 1. Ph©n tÝch håi qui 2. Sè liÖu trong ph©n tÝch håi qui 3. M« h×nh håi qui tæng thÓ 4. Sai sè ngÉu nhiªn 5. Håi qui mÉu
  2. 2. 1. Ph©n tÝch håi qui1.1. B¶n chÊt ph©n tÝch håi qui ®¬n1.2. Ph©n tÝch håi qui vµ c¸c mèi quan hÖ kh¸c
  3. 3. 1.1. B¶n chÊt ph©n tÝch håi qui ®¬n• §Þnh nghÜa: “Ph©n tÝch håi qui nghiªn cøu mèi liªn hÖ phô thuéc cña mét biÕn (gäi lµ biÕn phô thuéc, biÕn ®­îc gi¶i thÝch) víi mét hay nhiÒu biÕn kh¸c (biÕn ®éc lËp, biÕn gi¶i thÝch), trong ®ã ­íc l­îng gi¸ trÞ trung b×nh cña biÕn phô thuéc theo c¸c gi¸ trÞ x¸c ®Þnh cña biÕn ®éc lËp.”
  4. 4. • Ph©n tÝch håi qui nghiªn cøu mèi liªn hÖ gi÷a mét biÕn phô thuéc vµ mét biÕn ®éc lËp ®­îc gäi lµ håi qui ®¬n hoÆc håi qui hai biÕn.• Ph©n tÝch håi qui nghiªn cøu mèi liªn hÖ gi÷a mét biÕn phô thuéc vµ nhiÒu biÕn ®éc lËp ®­îc gäi lµ håi qui béi hoÆc håi qui k biÕn (k > 2).
  5. 5. • Ph©n tÝch håi qui gi¶i quyÕt nh÷ng vÊn ®Ò sau:- ¦ l­îng gi¸ trÞ trung b×nh cña biÕn phô íc thuéc víi gi¸ trÞ ®· cho cña biÕn ®éc lËp.- KiÓm ®Þnh gi¶ thuyÕt vÒ b¶n chÊt cña sù phô thuéc.- Dù ®o¸n gi¸ trÞ trung b×nh vµ c¸ biÖt cña biÕn phô thuéc khi biÕt c¸c gi¸ trÞ cña biÕn ®éc lËp.- KÕt hîp nh÷ng vÊn ®Ò trªn.
  6. 6. 1.2. Ph©n tÝch håi qui vµ c¸c mèi quan hÖ kh¸c• Ph©n tÝch håi qui vµ quan hÖ hµm sè.- Trong quan hÖ hµm sè c¸c biÕn kh«ng ph¶i lµ ngÉu nhiªn, øng víi mçi gi¸ trÞ x¸c ®Þnh cña mét hay mét sè biÕn ®éc lËp chØ cã mét gi¸ trÞ x¸c ®Þnh cña biÕn phô thuéc.- Trong ph©n tÝch håi qui øng víi mçi gi¸ trÞ x¸c ®Þnh cña mét hay mét sè biÕn ®éc lËp, biÕn phô thuéc cã thÓ nhËn c¸c gi¸ trÞ kh¸c nhau.
  7. 7. • Ph©n tÝch håi qui vµ quan hÖ nh©n qu¶- Trong ph©n tÝch håi qui kh«ng ®ßi hái gi÷a biÕn phô thuéc vµ c¸c biÕn ®éc lËp cã mèi quan hÖ nh©n qu¶.- NÕu gi÷a c¸c biÕn trong ph©n tÝch håi qui cã quan hÖ nh©n qu¶ th× yÕu tè nguyªn nh©n sÏ ®ãng vai trß lµm biÕn gi¶i thÝch vµ yÕu tè kÕt qu¶ ®ãng vai trß lµm biÕn phô thuéc.
  8. 8. • Ph©n tÝch håi qui vµ t­¬ng quan• Ph©n tÝch håi qui vµ t­¬ng quan kh¸c nhau c¶ vÒ môc ®Ých vµ kü thuËt.• VÒ môc ®Ých: HÖ sè t­¬ng quan: r(X,Y); r(Y,X) Hµm håi qui: E ( Y / X ) = β + β X i 1 2 i
  9. 9. • VÒ kü thuËt:- Ph©n tÝch mèi quan hÖ t­¬ng quan gi÷a hai biÕn X, Y th× X, Y lµ hai biÕn ngÉu nhiªn vµ r(X,Y) = r(Y,X)- Ph©n tÝch håi qui Y phô thuéc vµo X th× Y lµ biÕn ngÉu nhiªn cßn X lµ biÕn phi ngÉu nhiªn. KÕt qu¶ håi quy Y phô thuéc X kh¸c håi qui X phô thuéc Y.
  10. 10. 2. Sè liÖu trong ph©n tÝch håi qui2.1. C¸c lo¹i sè liÖu2.2. Nguån sè liÖu2.3. Nh÷ng h¹n chÕ cña sè liÖu
  11. 11. 2.1. C¸c lo¹i sè liÖu• Sè liÖu theo thêi gian (Time Series data) lµ sè liÖu quan s¸t mét ®èi t­îng t¹i nhiÒu thêi ®iÓm kh¸c nhau hoÆc trong mét kho¶ng thêi gian nhÊt ®Þnh.• Sè liÖu chÐo (Cross Section data) lµ sè liÖu quan s¸t nhiÒu ®èi t­îng kh¸c nhau t¹i cïng mét thêi ®iÓm.• Sè liÖu hçn hîp lµ sè liÖu quan s¸t nhiÒu ®èi t­îng kh¸c nhau t¹i nhiÒu thêi ®iÓm. Sè liÖu hçn hîp lµ kÕt hîp hai lo¹i sè liÖu theo thêi gian vµ sè liÖu chÐo.
  12. 12. 2.2. Nguån sè liÖu• Sè liÖu do c¸c c¬ quan, c¸c tæ chøc, c¸c c«ng ty hay cña c¸c c¸ nh©n thu thËp. Chóng cã thÓ lµ sè liÖu thùc nghiÖm hoÆc kh«ng ph¶i lµ thùc nghiÖm.• §iÒu tra b»ng b¶ng hái, hoÆc ®iÒu tra theo kiÓu thö nghiÖm ®Ó thu thËp c¸c sè liÖu.
  13. 13. 2.3. Nh÷ng h¹n chÕ cña sè liÖu• HÇu hÕt c¸c sè liÖu trong khoa häc x· héi ®Òu lµ c¸c sè liÖu phi thùc nghiÖm. Do vËy, cã thÓ cã sai sè quan s¸t hoÆc bá sãt hoÆc c¶ hai.• Ngay víi c¸c sè liÖu ®­îc thu thËp b»ng thùc nghiÖm còng cã sai sè cña phÐp ®o.• Trong c¸c cuéc ®iÒu tra b»ng c©u hái, th­ êng x¶y ra vÊn ®Ò kh«ng nhËn ®­îc c©u tr¶ lêi hoÆc cã tr¶ lêi nh­ng c©u tr¶ lêi kh«ng ®óng, tr¶ lêi kh«ng hÕt c©u hái.
  14. 14. 2.3. Nh÷ng h¹n chÕ cña sè liÖu• C¸c mÉu thu thËp trong c¸c cuéc ®iÒu tra rÊt kh¸c nhau vÒ kÝch th­íc g©y khã kh¨n trong viÖc so s¸nh kÕt qu¶ gi÷a c¸c ®ît ®iÒu tra.• C¸c sè liÖu kinh tÕ th­êng cã s½ n ë møc tæng hîp cao, kh«ng cho phÐp ®i s©u vµo c¸c ®¬n vÞ nhá.• Ngoµi ra cßn cã nh÷ng sè liÖu thuéc bÝ mËt quèc gia mµ kh«ng ph¶i ai còng cã thÓ tiÕp cËn vµ sö dông ®­îc.
  15. 15. 3. M« h×nh håi qui tæng thÓ3.1. Hµm håi qui tæng thÓ3.2. C¸c d¹ng hµm håi qui
  16. 16. 3.1. Hµm håi qui tæng thÓ Xi 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Yi 4 4,8 5,8 6,1 5,8 7,2 6 8 7,2 8,6 7 2,2 4,8 4,6 4,8 5,2 2,8 4,8 7 6,5 5,4 8,2 3 4 5 5,8 3 5,4 9 6,2 5,8 6 9 4 3,2 5,5 4,8 6 5,5 7,7 6 8 8 2,9 3,2 5,4 4,2 9 9,6 7,2Tæ Y ng 16,1 16,8 20,9 24,7 25,4 15,4 29,5 28,9 34,5 37,6 39,4
  17. 17. • X¸c suÊt Y nhËn gi¸ trÞ b»ng Yj víi ®iÒu kiÖn X = Xi ký hiÖu lµ P(Y = Yj /X= Xi) P(Y = 2,2/X = 5) = 1/5 P(Y = 5/X = 7) = 1/4• Kú väng cña Y víi ®iÒu kiÖn X = Xi, ký hiÖu lµ E(Y/Xi) ®­îc tÝnh theo c«ng thøc: E(Y/ i) = Σ[Yj .P(Y = Yj /X= Xi)] X E(Y/X=5) =1/ + 1/ 5.4 5.2,2+ 1/ 5.3 + 1/ + 1/ 5.4 5.2,9 =1/ 5.16,1 = 3,22
  18. 18. C¸ c gi¸ trÞtrung b× cã ® u kiÖ cña Y tÝ ® î c trong b¶ng sau: nh iÒ n nh ­ Xi 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15E(Y/ X=Xi) 3,22 4,2 5,22 5,08 4,92 5,13 5,9 7,22 6,9 7,52 7,9 E ( Y / X i ) = β1 + β 2 X i
  19. 19. • Mét c¸ch tæng qu¸t: E(Y/ i) = f(Xi) (1.1) X• Ph­¬ng tr×nh (1.1) ®­îc gäi lµ hµm håi qui tæng thÓ, kÝ hiÖu lµ PRF (Population Regression Function)• ý nghÜa: PRF biÓu diÔn sù phô thuéc cña gi¸ trÞ trung b×nh cña Y vµo sù thay ®æi cña X.• Gi¶ sö r»ng PRF lµ hµm tuyÕn tÝnh: E ( Y / X i ) = β1 + β 2 X i β1 , β 2• lµ c¸c tham sè (hÖ sè) ®­îc gäi lµ c¸c hÖ sè håi qui.
  20. 20. • M« h×nh håi qui tæng thÓ, ký hiÖu lµ PRM (Population Regression Model)• PRM: Yi = β1 + β 2 X i + U i• Ui lµ biÕn ngÉu nhiªn, ®­îc gäi lµ yÕu tè ngÉu nhiªn, sai sè ngÉu nhiªn hay nhiÔu.
  21. 21. 3.2. C¸c d¹ng hµm håi qui 1 1Yi = β1 + Xi +Ui Yi = β1 + β 2 +Ui β2 XiTC i = β1 + β 2 Qi + β 3 Qi2 + β 4 Qi3 + U i β2 β3 Qi = β1 K i Li e uiTrong ph©n tÝch håi qui, thuËt ng÷ “tuyÕntÝnh” ®­îc sö dông ®Ó chØ hµm håi quituyÕn tÝnh ®èi víi tham sè, nã cã thÓ lµtuyÕn tÝnh hoÆc phi tuyÕn ®èi víi c¸c biÕnsè.
  22. 22. 4. Sai sè ngÉu nhiªn4.1. B¶n chÊt cña sai sè ngÉu nhiªn4.2. Nguyªn nh©n tån t¹i sai sè ngÉu nhiªn
  23. 23. 4.1. B¶n chÊt cña sai sè ngÉu nhiªn• Ui lµ biÕn ngÉu nhiªn, lµ chªnh lÖch gi÷a gi¸ trÞ c¸ biÖt Yi vµ E(Y/ i): X Ui = Yi – E(Y/ i) X hay Yi = E(Y/ i) + Ui X• NÕu nh­ E(Y/ i) lµ tuyÕn tÝnh ®èi víi Xi X th×: Ui = Yi - β 1 - β 2Xi• Víi mçi gi¸ trÞ cña X, Ui cã thÓ cã nhËn c¸c gi¸ trÞ kh¸c nhau.
  24. 24. 4.2. Nguyªn nh©n tån t¹i sai sè ngÉu nhiªn• Sù mËp mê vÒ lý thuyÕt.• C¸c biÕn gi¶i thÝch cã tÇm quan träng kh¸c nhau.• Sù kÐm tin cËy cña sè liÖu thèng kª lµ vÊn ®Ò phæ biÕn.• Kh¶ n¨ng chØ ®Þnh sai d¹ng hµm còng cã thÓ x¶y ra.• Sù t×nh cê trong hµnh vi cña con ng­êi.
  25. 25. 5. Håi qui mÉu5.1. Hµm håi qui mÉu5.2. M« h×nh håi qui mÉu5.3. Sè d­ trong m« h×nh håi qui mÉu
  26. 26. 5.1. Hµm håi qui mÉu• XÐt mét mÉu gåm n quan s¸t vÒ hai biÕn X vµ Y nh­ sau: W = {(X1,Y1), (X2,Y2),…, (Xn,Yn)}• Hµm håi qui mÉu,∧ kÝ∧hiÖu lµ SRF (Sample ∧ Regression Function) β 2 X i ∧ ∧ Yi = β1 + cã d¹ng: β1 β 2• ®­îc gäi lµ c¸c hÖ sè håi qui ­íc l­ β1 β 2 îng. Thùc chÊt lµ ,c¸c ­íc l­îng ®iÓm cña c¸c ∧ Yi hÖ sè håi qui tæng thÓ• lµ gi¸ trÞ ­íc l­îng cña gi¸ trÞ trung b×nh cña biÕn Y, thùc chÊt lµ ­íc l­îng ®iÓm cña
  27. 27. 5.2. M« h×nh håi qui mÉu• M« h×nh håi qui mÉu, kÝ hiÖu lµ SRM (Sample Regression Model). ∧ ∧ Yi = β1 + β 2 X i + ei ˆ Yi = Yi + ei• Trong m« h×nh håi qui mÉu, xuÊt hiÖn ei gäi lµ sè d­ hay phÇn d­.
  28. 28. 5.3. Sè d­ trong m« h×nh håi qui mÉu• PhÇn d­ ei chÝnh lµ ­íc l­îng ®iÓm cña sai sè Ui trong tæng thÓ.• Sù tån t¹i cña ei ®­îc gi¶i thÝch nh­ sù tån t¹i cña Ui.• Gi÷a ei vµ Ui ë mçi quan s¸t cô thÓ cã sù sai lÖch do sù sai lÖch gi÷a PRF vµ SRF.
  29. 29. Y PRF SRF Ui ei 0 X

×