Mô hình hồi quy hai biến

Trong quan hệ hồi quy , một biến phụ thuộc có thể được giải thích bởi nhiều biến độc lập Nếu chỉ nghiên cứu một biến phụ thuộc bị ảnh hưởng bởi một biến độc lập = Mô hình hồi quy hai biến Nếu mối quan hệ giữa hai biến này là tuyến tính = Mô hình hồi quy tuyến tính hai biến
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Mô hình hồi quy hai biến 1/2/2013 I. HỒI TUYẾN TÍNH 2 BIẾN 1. Hàm hồi quy tuyến tính 2 biến của tổng thể Chương 2 Trong quan hệ hồi quy , một biến phụ thuộc có thể được giải thích bởi nhiều biến độc lập MÔ HÌNH HỒI QUY Nếu chỉ nghiên cứu một biến phụ thuộc bị ảnh hưởng HAI BIẾN bởi một biến độc lập => Mô hình hồi quy hai biến Nếu mối quan hệ giữa hai biến này là tuyến tính => Mô hình hồi quy tuyến tính hai biến I. HỒI TUYẾN TÍNH 2 BIẾN I. HỒI TUYẾN TÍNH 2 BIẾN Hàm hồi quy tổng thể (PRF) của mô hình hồi quy hai biến Hàm hồi quy tổng thể (PRF) của mô hình hồi quy hai biến PRF : Yi  1   2 X i  U i PRF : Yi  1   2 X i  U i E (Y | X i )  1   2 X i Hay: Trong đó Trong đó β1,β2 là các tham số của mô hình với ý nghĩa : Y : Biến phụ thuộc β1 : Tung độ gốc của hàm hồi quy tổng thể, là giá trị Yi : Giá trị cụ thể của biến phụ thuộc trung bình của biến phụ thuộc Y khi biến độc lập X : Biến độc lập X nhận giá trị bằng 0 Xi : Giá trị cụ thể của biến độc lập β2 : Độ dốc của hàm hồi quy tổng thể , là lượng thay Ui : Sai số ngẫu nhiên ứng với quan sát thứ i đổi trung bình của Y khi X thay đổi 1 đơn vị Đồ thị minh họa I. HỒI TUYẾN TÍNH 2 BIẾN 7 PRF Tiêu dùng Y (trieu đong/tháng ) 6 Ui 2. Hàm hồi quy mẫu của hồi quy 2 biến 5 E (Y | X i )  1   2 X i 4 Trong thực tế rất khó nghiên cứu trên tổng thể nên 3 thông thường người ta nghiên cứu xây dựng hàm hồi Yi quy trên một mẫu => Gọi là hàm hồi quy mẫu 2 1 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Thu nhập X (triệu đồng/tháng) Thu nh?p X (tri?u đ?ng /tháng) 1 1/2/2013 Đồ thị minh họa ...