10 Bài tập môn Kinh tế lượng

Chia sẻ: Le Nguyen | Ngày: | Loại File: DOC | Số trang:65

Thêm vào BST

Báo xấu

2.307
lượt xem 966
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tổng hợp 10 bài tập tham khảo môn kinh tế lượng dành cho các bạn sinh viên khối ngành kinh tế tham khảo, giúp các bạn củng cố kiến thức và rèn luyện kỹ năng giải bài tập nhanh hơn.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: 10 Bài tập môn Kinh tế lượng

KTNL07_07401067_LE DINH NGUYEN Bài 1 Thống kê số liệu tỉ lệ lạm phát tại 5 nước trong giai đọan 1960-1980 như sau : ĐVT:% Nam US Anh Nhat Duc Phap 1960 1.5 1 3.6 1.5 3.6 1961 1.1 3.4 5.4 2.3 3.4 1962 1.1 4.5 6.7 4.5 4.7 1963 1.2 2.5 7.7 3 4.8 1964 1.4 3.9 3.9 2.3 3.4 1965 1.6 4.6 6.5 3.4 2.6 1966 2.8 3.7 6 3.5 2.7 1967 2.8 2.4 4 1.5 2.7 1968 4.2 4.8 5.5 18 4.5 1969 5 5.2 5.1 2.6 6.4 1970 5.9 6.5 7.6 3.7 5.5 1971 4.3 9.5 6.3 5.3 5.5 1972 3.6 6.8 4.9 5.4 5.9 1973 6.2 8.4 12 7 7.5 1974 10.9 16 24.6 7 14 1975 9.2 24.2 11.7 5.9 11.7 1976 5.8 16.5 9.3 4.5 9.6 1977 6.4 15.9 8.1 3.7 9.4 1978 7.6 8.3 3.8 2.7 9.1 1979 11.4 13.4 3.6 4.1 10.7 1980 13.6 18 8 5.5 13.3 Nguồn tin : khoa tóan thống kê – ĐHKT a. Vẽ đồ thị phân tán về tỉ lệ lạm phát cho mỗi quốc gia theo thời gian . Cho nhận xét tổng quát về lạm phát của 5 nước ?
KTNL07_07401067_LE DINH NGUYEN 14 16 12 14 10 12 8 10 PHAP US 6 8 4 6 2 4 0 2 1956 1960 1964 1968 1972 1976 1980 1984 1956 1960 1964 1968 1972 1976 1980 1984 NAM NAM 28 20 24 16 20 12 16 NHAT DUC 12 8 8 4 4 0 0 1956 1960 1964 1968 1972 1976 1980 1984 1956 1960 1964 1968 1972 1976 1980 1984 NAM NAM 25 20 15 ANH 10 5 0 1956 1960 1964 1968 1972 1976 1980 1984 NAM
KTNL07_07401067_LE DINH NGUYEN Nhận xét: Tỉ lệ lạm phát của các nước Hoa Kì, Anh , Pháp có xu hướng ngày càng tăng. Còn các nước Nhật và Đức thì tỉ lệ lạm phát tuy có những biến động qua các năm nhưng không lớn và không có xu hướng tăng. b. Lạm phát nước nào biến thiên nhiều hơn giải thích ? ANH DUC NHAT PHAP US Mean 8.547619 4.638095 7.347619 6.714286 5.123810 Median 6.500000 3.700000 6.300000 5.500000 4.300000 Maximum 24.20000 18.00000 24.60000 14.00000 13.60000 Minimum 1.000000 1.500000 3.600000 2.600000 1.100000 Std. Dev. 6.321046 3.458248 4.632992 3.579146 3.694984 Skewness 0.941799 2.852530 2.603757 0.653541 0.784310 Kurtosis 2.866323 11.83415 10.29502 2.214858 2.672861 Jarque-Bera 3.120083 96.76612 70.29363 2.034298 2.246638 Probability 0.210127 0.000000 0.000000 0.361625 0.325199 Sum 179.5000 97.40000 154.3000 141.0000 107.6000 Sum Sq. Dev. 799.1124 239.1895 429.2924 256.2057 273.0581 Observations 21 21 21 21 21 Từ bảng tính các thống kê mô tả, ta thấy độ lệch chuẩn lạm phát của nước Anh là lớn nhất nghĩa là lạm phát của nước Anh biến thiên nhiều nhất.
KTNL07_07401067_LE DINH NGUYEN c. Ươc lượng mô hình hồi qui: Lạm phát theo thời gian cho từng quốc gia theo giả địn: (Lamphat)i = 1 + 2 (Thoigian)i + Ui Đọc và nhận xét phương trình hồi qui của anh chị? - Đưa ra kết luận tổng quát về tác động lạm phát tại từng quốc gia ? Vẽ đồ thị ? Dependent Variable: ANH Method: Least Squares Date: 05/14/10 Time: 20:56 Sample: 1960 1980 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.322944 1.612211 0.200311 0.8434 NAMMOHINH 0.822468 0.137908 5.963871 0.0000 R-squared 0.651809 Mean dependent var 8.547619 Adjusted R-squared 0.633483 S.D. dependent var 6.321046 S.E. of regression 3.826801 Akaike info criterion 5.612328 Sum squared resid 278.2437 Schwarz criterion 5.711806 Log likelihood -56.92945 F-statistic 35.56776 Durbin-Watson stat 1.141176 Prob(F-statistic) 0.000010 ANH = 0.3229437229 + 0.8224675325*NAMMOHINH Qua phương trình hồi qui ta thấy: qua một năm thì về trung bình tỉ lệ lạm phát của nước Anh tăng thêm gần 0.823%.
KTNL07_07401067_LE DINH NGUYEN 25 20 15 ANH 10 5 0 0 4 8 12 16 20 24 NAMMOHINH Đức Dependent Variable: DUC Method: Least Squares Date: 05/14/10 Time: 20:57 Sample: 1960 1980 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3.593939 1.468324 2.447648 0.0243 NAMMOHINH 0.104416 0.125600 0.831332 0.4161 R-squared 0.035098 Mean dependent var 4.638095 Adjusted R-squared -0.015687 S.D. dependent var 3.458248 S.E. of regression 3.485266 Akaike info criterion 5.425359 Sum squared resid 230.7945 Schwarz criterion 5.524837 Log likelihood -54.96626 F-statistic 0.691114 Durbin-Watson stat 2.328057 Prob(F-statistic) 0.416112 DUC = 3.593939394 + 0.1044155844*NAMMOHINH Qua phương trình hồi qui ta thấy: qua một năm thì về trung bình tỉ lệ lạm phát của nước Đức tăng thêm 0.104%.
KTNL07_07401067_LE DINH NGUYEN 20 16 12 DUC 8 4 0 0 4 8 12 16 20 24 NAMMOHINH Nhật Dependent Variable: NHAT Method: Least Squares Date: 05/14/10 Time: 21:00 Sample: 1960 1980 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 5.215152 1.919155 2.717421 0.0137 NAMMOHINH 0.213247 0.164164 1.298984 0.2095 R-squared 0.081565 Mean dependent var 7.347619 Adjusted R-squared 0.033226 S.D. dependent var 4.632992 S.E. of regression 4.555374 Akaike info criterion 5.960885 Sum squared resid 394.2773 Schwarz criterion 6.060364 Log likelihood -60.58929 F-statistic 1.687359 Durbin-Watson stat 1.175297 Prob(F-statistic) 0.209493 NHAT = 5.215151515 + 0.2132467532*NAMMOHINH Qua phương trình hồi qui ta thấy: qua một năm thì về trung bình tỉ lệ lạm phát của nước Nhật tăng thêm 0.213%.
KTNL07_07401067_LE DINH NGUYEN 28 24 20 16 NHAT 12 8 4 0 0 4 8 12 16 20 24 NAMMOHINH pháp Dependent Variable: PHAP Method: Least Squares Date: 05/14/10 Time: 21:00 Sample: 1960 1980 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.853247 0.832871 2.225130 0.0384 NAMMOHINH 0.486104 0.071244 6.823112 0.0000 R-squared 0.710166 Mean dependent var 6.714286 Adjusted R-squared 0.694912 S.D. dependent var 3.579146 S.E. of regression 1.976933 Akaike info criterion 4.291363 Sum squared resid 74.25703 Schwarz criterion 4.390842 Log likelihood -43.05931 F-statistic 46.55486 Durbin-Watson stat 0.961869 Prob(F-statistic) 0.000002 PHAP = 1.853246753 + 0.4861038961*NAMMOHINH Qua phương trình hồi qui ta thấy: qua một năm thì về trung bình tỉ lệ lạm phát của nước Pháp tăng thêm 0.486%.
KTNL07_07401067_LE DINH NGUYEN 16 14 12 10 PHAP 8 6 4 2 0 4 8 12 16 20 24 NAMMOHINH Hoa Kì Dependent Variable: US Method: Least Squares Date: 05/14/10 Time: 21:02 Sample: 1960 1980 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.164502 0.734285 -0.224030 0.8251 NAMMOHINH 0.528831 0.062811 8.419444 0.0000 R-squared 0.788624 Mean dependent var 5.123810 Adjusted R-squared 0.777499 S.D. dependent var 3.694984 S.E. of regression 1.742926 Akaike info criterion 4.039401 Sum squared resid 57.71804 Schwarz criterion 4.138879 Log likelihood -40.41371 F-statistic 70.88704 Durbin-Watson stat 1.131804 Prob(F-statistic) 0.000000 US = -0.1645021645 + 0.5288311688*NAMMOHINH
KTNL07_07401067_LE DINH NGUYEN Qua phương trình hồi qui ta thấy: qua một năm thì về trung bình tỉ lệ lạm phát của nước Hoa Kì tăng thêm gần 0.529%. 14 12 10 8 US 6 4 2 0 0 4 8 12 16 20 24 NAMMOHINH d. Ươc lượng mô hình hồi qui: Lạm phát của từng quốc gia theo tỉ lệ lạm phát của Mỹ (Lamphat)i = 1 + 2 (lamphat-USA)i + Ui Đọc và đánh giá từng mô hình ước lượng? Đưa ra kết luận tổng quát về tác động lạm phát tại từng quốc gia so với lạm phát của USA ? Dependent Variable: ANH Method: Least Squares Date: 05/14/10 Time: 21:04 Sample: 1960 1980 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3.942998 1.029230 3.831018 0.0011 ANHLP 1.344882 0.199758 6.732569 0.0000 R-squared 0.704636 Mean dependent var 8.547619 Adjusted R-squared 0.689091 S.D. dependent var 6.321046 S.E. of regression 3.524566 Akaike info criterion 5.447784 Sum squared resid 236.0287 Schwarz criterion 5.547263 Log likelihood -55.20174 F-statistic 45.32748 Durbin-Watson stat 0.439091 Prob(F-statistic) 0.000002
KTNL07_07401067_LE DINH NGUYEN ANH = 3.942998281 + 1.344882282*ANHLP Qua phương trình hồi qui ta thấy: nếu tỉ lệ lạm phát ở nước Hoa Kì tăng thêm 1% thì về trung bình tỉ lệ lạm phát ở nước Anh tăng thêm 1.345% Dependent Variable: DUC Method: Least Squares Date: 05/14/10 Time: 21:05 Sample: 1960 1980 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 4.860462 0.627216 7.749263 0.0000 DUCLP 0.457815 0.142581 3.210916 0.0046 R-squared 0.351757 Mean dependent var 4.638095 Adjusted R-squared 0.317639 S.D. dependent var 3.458248 S.E. of regression 2.856691 Akaike info criterion 5.027598 Sum squared resid 155.0530 Schwarz criterion 5.127076 Log likelihood -50.78978 F-statistic 10.30998 Durbin-Watson stat 1.202348 Prob(F-statistic) 0.004600 DUC = 4.860462352 + 0.4578146464*DUCLP Qua phương trình hồi qui ta thấy: nếu tỉ lệ lạm phát ở nước Hoa Kì tăng thêm 1% thì về trung bình tỉ lệ lạm phát ở nước Đức tăng thêm 0.46% Dependent Variable: NHAT Method: Least Squares Date: 05/14/10 Time: 21:06 Sample: 1960 1980 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 5.795073 0.866538 6.687612 0.0000 NHATLP 0.698147 0.177928 3.923768 0.0009 R-squared 0.447610 Mean dependent var 7.347619 Adjusted R-squared 0.418536 S.D. dependent var 4.632992 S.E. of regression 3.532831 Akaike info criterion 5.452469 Sum squared resid 237.1370 Schwarz criterion 5.551947
KTNL07_07401067_LE DINH NGUYEN Log likelihood -55.25092 F-statistic 15.39596 Durbin-Watson stat 0.534453 Prob(F-statistic) 0.000912 NHAT = 5.795072835 + 0.6981471192*NHATLP Qua phương trình hồi qui ta thấy: nếu tỉ lệ lạm phát ở nước Hoa Kì tăng thêm 1% thì về trung bình tỉ lệ lạm phát ở nước Nhật tăng thêm khoảng 0.7% Dependent Variable: PHAP Method: Least Squares Date: 05/14/10 Time: 21:06 Sample: 1960 1980 Included observations: 21 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 6.251776 1.212106 5.157778 0.0001 PHAPLP 0.290800 0.574747 0.505961 0.6187 R-squared 0.013294 Mean dependent var 6.714286 Adjusted R-squared -0.038637 S.D. dependent var 3.579146 S.E. of regression 3.647635 Akaike info criterion 5.516428 Sum squared resid 252.7996 Schwarz criterion 5.615906 Log likelihood -55.92249 F-statistic 0.255996 Durbin-Watson stat 0.273299 Prob(F-statistic) 0.618704 PHAP = 6.25177575 + 0.2907996784*PHAPLP Qua phương trình hồi qui ta thấy: nếu tỉ lệ lạm phát ở nước Hoa Kì tăng thêm 1% thì về trung bình tỉ lệ lạm phát ở nước Pháp tăng thêm khoảng 0.29% nhận xét chung: Từ kết quả cho thấy có mối quan hệ khá chặt chẽ giữa tỉ lệ lạm phát của Anh với tỉ lệ lạm phát của Hoa Kì, tỉ lệ lạm phát của Anh chịu ảnh hưởng nhiều bởi tỉ lệ lạm phát của Hoa Kì, còn tỉ lệ lạm phát của Nhật và Đức, Pháp ít chịu ảnh hưởng bởi tỉ lệ lạm phát của Hoa Kì. Bài tập 2 : Nhà phân tích học viện nghiên cứu Anh ngữ đã thu thập dữ liệu từ 8 sinh viên khác nhau trong một lớp . Bảng dữ liệu gốc được trình bài như sau :
KTNL07_07401067_LE DINH NGUYEN Sinh Điểm Điểm điểm Anh viên tóan khoa học Văn 1 13.5 9.9 13.3 2 13.7 6.8 10 3 7 5.5 8.9 4 7.4 5.7 2.4 5 13.2 10.3 8.2 6 7.3 1.8 6.3 7 5.2 5.2 7.7 8 8.4 6.9 2.9 Người ta muốn xem xét xem là có mối quan hệ nào giữa điểm môn Anh văn và điểm môn Khoa học của sinh viên . Cụ thể là chúng ta có thể dựa vào điểm môn Khoa học và của sinh viên có thể dự đóan điểm của môn Anh văn hay không - Cũng như dựa vào điểm môn Tóan của sinh viên có thể dự đóan điểm của môn Anh văn hay không ? Cho từng cặp môn học tương ứng , anh chị : a. Ươc lượng mô hình hồi qui tuyến tính cho tập dữ liệu nói trên? - Đọc và nhận xét phương trình hồi qui của anh chị? - Đưa ra kết luận tổng quát ? Dependent Variable: DIEMANHVAN Method: Least Squares Date: 05/14/10 Time: 21:13 Sample: 1 8 Included observations: 8 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3.762656 3.422463 1.099400 0.3137 DIEMKHOAHOC 0.568114 0.489567 1.160442 0.2900 R-squared 0.183299 Mean dependent var 7.462500 Adjusted R-squared 0.047182 S.D. dependent var 3.605130 S.E. of regression 3.519055 Akaike info criterion 5.566580 Sum squared resid 74.30247 Schwarz criterion 5.586440 Log likelihood -20.26632 F-statistic 1.346627 Durbin-Watson stat 1.325655 Prob(F-statistic) 0.289950 DIEMANHVAN = 3.762656345 + 0.5681141889*DIEMKHOAHOC
KTNL07_07401067_LE DINH NGUYEN Mô hình trên đây thể hiện mối quan hệ thuận giữa điểm Anh Văn và điểm Khoa Học. Cụ thể là khi điểm môn Khoa Học tăng thêm 1điểm thì về trung bình điểm môn Anh Văn tăng thêm 0.57 điểm. Khi điểm môn Khoa Học bằng không thì về trung bình điểm môn Anh Văn là 3.76 điểm. Dependent Variable: DIEMANHVAN Method: Least Squares Date: 05/14/10 Time: 21:13 Sample: 1 8 Included observations: 8 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.691257 3.486802 0.485045 0.6448 DIEMTOAN 0.609907 0.348935 1.747907 0.1311 R-squared 0.337396 Mean dependent var 7.462500 Adjusted R-squared 0.226962 S.D. dependent var 3.605130 S.E. of regression 3.169724 Akaike info criterion 5.357484 Sum squared resid 60.28290 Schwarz criterion 5.377344 Log likelihood -19.42994 F-statistic 3.055180 Durbin-Watson stat 2.104833 Prob(F-statistic) 0.131069 DIEMANHVAN = 1.691256533 + 0.6099068394*DIEMTOAN Mô hình trên cũng thể hiện mối quan hệ thuận giữa điểm Anh Văn và điểm Toán. Cụ thể là khi điểm môn Toán tăng thêm 1 điểm thì về trung bình điểm môn Anh Văn tăng thêm 0.61 điểm. Khi điểm môn Toán bằng không thì về trung bình điểm môn Anh Văn là 1.69 điểm. Nhận xét tổng quát: Do hệ số tương quan của 2 mô hình là rất thấp (R2
KTNL07_07401067_LE DINH NGUYEN R2 đo lường mối tương quan giữa biến phụ thuộc (điểm Anh Văn) với biến độc lập (điểm Khoa Học, điểm Toán). R2 ở 2 mô hình trên đều rất nhỏ điều đó chứng tỏ điểm của môn Anh Văn không phụ thuộc vào môn khoa học hay môn toán. Ý nghĩa của hệ số độ dốc và tung độ gốc: DIEMANHVAN = 3.762656345 + 0.5681141889*DIEMKHOAHOC + b1= 3.762656345: khi điểm môn Khoa Học bằng không thì về trung bình điểm môn Anh Văn bằng 3.76 + b2 = 0.5681141889 : khi điểm môn Khoa Học tăng thêm 1 điểm thì về trung bình điểm môn Anh Văn tăng thêm 0.57 điểm DIEMANHVAN = 1.691256533 + 0.6099068394*DIEMTOAN + b1= 1.691256533: khi điểm môn Khoa Học bằng không thì về trung bình điểm môn Anh Văn bằng 1.69 + b2 = 0.6099068394: khi điểm môn Khoa Học tăng thêm 1 điểm thì về trung bình điểm môn Anh Văn tăng thêm 0.61 điểm Bài tập 3: Ta có tập dữ liệu sau bao gồm 64 quan sát của các quốc gia với các biến số được giải thích bên dưới của bảng số liệu : obs CM FLR PGNP TFR obs CM FLR PGNP TFR 1 128 37 1870 6.66 33 142 50 8640 7.17 2 204 22 130 6.15 34 104 62 350 6.6 3 202 16 310 7 35 287 31 230 7 4 197 65 570 6.25 36 41 66 1620 3.91 5 96 76 2050 3.81 37 312 11 190 6.7 6 209 26 200 6.44 38 77 88 2090 4.2 7 170 45 670 6.19 39 142 22 900 5.43 8 240 29 300 5.89 40 262 22 230 6.5 9 241 11 120 5.89 41 215 12 140 6.25 10 55 55 290 2.36 42 246 9 330 7.1 11 75 87 1180 3.93 43 191 31 1010 7.1
KTNL07_07401067_LE DINH NGUYEN 12 129 55 900 5.99 44 182 19 300 7 13 24 93 1730 3.5 45 37 88 1730 3.46 14 165 31 1150 7.41 46 103 35 780 5.66 15 94 77 1160 4.21 47 67 85 1300 4.82 16 96 80 1270 5 48 143 78 930 5 17 148 30 580 5.27 49 83 85 690 4.74 18 98 69 660 5.21 50 223 33 200 8.49 19 161 43 420 6.5 51 240 19 450 6.5 20 118 47 1080 6.12 52 312 21 280 6.5 21 269 17 290 6.19 53 12 79 4430 1.69 22 189 35 270 5.05 54 52 83 270 3.25 23 126 58 560 6.16 55 79 43 1340 7.17 24 12 81 4240 1.8 56 61 88 670 3.52 25 167 29 240 4.75 57 168 28 410 6.09 26 135 65 430 4.1 58 28 95 4370 2.86 27 107 87 3020 6.66 59 121 41 1310 4.88 28 72 63 1420 7.28 60 115 62 1470 3.89 29 128 49 420 8.12 61 186 45 300 6.9 30 27 63 19830 5.23 62 47 85 3630 4.1 31 152 84 420 5.79 63 178 45 220 6.09 32 224 23 530 6.5 64 142 67 560 7.2 Trong đó: - CM : Tỉ lệ tử vong của trẽ sơ sinh (%) - FLR : Tỉ lệ biết chử của dân số (%) - PGNP : GNP bình quân đầu người (Đô la) - TFR : Tỉ lệ sinh chung của dân số (%) 1. Hãy giải thích mối quan hệ giữa tỉ lệ tử vong của trẻ sơ sinh và các biến khác đã cho, bằng những lập luận mang tính cách kinh tế và lô gic ? - Sau đó vẽ biểu đồ phân tán giữa CM và FLR; CM và PGNP; CM và TFR. Rồi từ đó đối chiếu đồ thị với các giải thích của anh chị lúc ban đầu ( nêu lên sự phù hợp và không phù hợp với lời giải thích ban đầu) Trả lời: Mối quan hệ giữa tỉ lệ tử vong của trẻ sơ sinh và các biến khác đã cho: + Tỉ lệ biết chữ của dân số (FLR): đây là mối quan hệ tỉ lệ nghịch. Tỉ lệ biết chữ của dân số càng cao thì tỉ lệ tử vong của trẻ sơ sinh càng thấp. Khi dân trí cao thì người dân sẽ tiếp thu được nhiều tri thức hơn trong việc chăm sóc, bảo vệ sức khỏe cho trẻ sơ sinh, dân trí cao thì con người sẽ phá bỏ những phong tục tập quán lạc hậu, những điều lệ cổ hũ gây nguy hiểm đến tính mạng của trẻ sơ sinh, từ đó làm giảm tỉ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh.
KTNL07_07401067_LE DINH NGUYEN + GNP bình quân đầu người (PGNP): đây cũng là mối quan hệ tỉ lệ nghịch. GNP bình quân đầu người càng cao thì người dân sẽ có điều kiện hơn trong việc chăm sóc, bảo vệ sức khỏe của trẻ sơ sinh. Khi thu nhập của người dân được tăng lên thì người ta sẽ quan tâm hơn đến vấn đề dinh dưỡng cho trẻ sơ sinh, họ sẽ có điều kiện hơn để đi khám chữa bệnh…. từ đó làm giảm tỉ lệ tử vong của trẻ sơ sinh. + Tỉ lệ sinh chung của dân số (TFR): đây là mối quan hệ tỉ lệ thuận. Khi tỉ lệ sinh chung càng cao thì số trẻ sơ sinh sinh ra càng nhiều, đây là một vấn đề khó khăn cho công tác chăm sóc và bảo vệ sức khỏe cho trẻ sơ sinh. Từ đó có thể làm tăng tỉ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh. 320 280 240 200 CM 160 120 80 40 0 0 20 40 60 80 100 FLR Qua đồ thị cho thấy tỉ lệ biết chữ của dân số càng cao thì tỉ lệ tử vong của trẻ sơ sinh càng thấp và ngược lại. Tuy nhiên có chỗ chưa phù hợp với nhận xét ở chỗ: có một số trường hợp, khi ti lệ biết chữ của dân số không phải là cao nhất nhưng tỉ lệ tử vong của trẻ sơ sinh là thấp nhất.
KTNL07_07401067_LE DINH NGUYEN 320 280 240 200 CM 160 120 80 40 0 0 4000 8000 12000 16000 20000 PGNP Qua đồ thị cho thấy GNP bình quân đầu người càng cao thì tỉ lệ tử vong càng thấp. Mức độ phân tán của GNP bình quân đầu người thấp còn khá cao, điều này chứng tỏ GNP bình quân đầu người ở đây còn thấp và tỉ lệ tử vong của trẻ sơ sinh ở đây còn cao. Đây hoàn toàn phù hợp với nhận xét ban đầu 320 280 240 200 CM 160 120 80 40 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 TFR
KTNL07_07401067_LE DINH NGUYEN Qua đồ thị ta thấy tỉ lệ sinh chung của dân số càng cao thì tỉ lệ tử vong của trẻ sơ sinh càng cao. Tuy nhiên cũng có một số trường hợp, tỉ lệ sinh chung cao nhưng tỉ lệ tử vong của trẻ sơ sinh vẫn thấp, điều này cho thấy: mặc dù tỉ lệ sinh cao nhưng công tác chăm sóc và bảo vệ sức khỏe tốt hạn chế được tỉ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh. 2. Anh chị hãy xây dựng mô hình hồi qui đơn cho CM va PGNP . Nhận xét các thông tin chính từ mô hình nầy như ý nghĩa thống kê của hệ số hồi qui, hệ số xác định R2 . Dependent Variable: CM Method: Least Squares Date: 05/14/10 Time: 21:15 Sample: 1 64 Included observations: 64 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 157.4244 9.845583 15.98935 0.0000 PGNP -0.011364 0.003233 -3.515661 0.0008 R-squared 0.166217 Mean dependent var 141.5000 Adjusted R-squared 0.152769 S.D. dependent var 75.97807 S.E. of regression 69.93413 Akaike info criterion 11.36374 Sum squared resid 303228.5 Schwarz criterion 11.43120 Log likelihood -361.6396 F-statistic 12.35987 Durbin-Watson stat 1.931458 Prob(F-statistic) 0.000826 Mô hình hồi qui đơn: CM = 157.4244406 - 0.01136445358*PGNP Qua phương trình hồi qui ta thấy mối quan hệ giữa tỉ lệ tử vong của trẻ sơ sinh và GNP bình quân đầu người là mối quan hệ tỉ lệ nghịch. + Trong điều kiện GNP bình quân đầu người không đổi, về trung bình tỉ lệ tử vong của trẻ sơ sinh là 157.43%. + Khi GNP bình quân đầu người tăng thêm 1 USD thì về trung bình tỉ lệ tử vong của trẻ sơ sinh giảm 0.114%. + R2 = 0.166217 cho thấy mô hình đưa ra không phù hợp, không có ý nghĩa thống kê, biến đưa vào không giải thích nhiều về biến phụ thuộc, hay nói cách khác tỉ lệ tử vong của trẻ sơ sinh ít chịu ảnh hưởng bởi GNP bình quân đầu người mà phụ thuộc vào nhiều nhân tố khác nữa.
KTNL07_07401067_LE DINH NGUYEN 3. Hãy xây dựng mô hình hồi qui bội cho quan hệ CM; FLR và PGNP. Nhận xét thông tin chính từ mô hình nầy , như ý nghĩa thống kê của hệ số , hệ số xác định R2. Dependent Variable: CM Method: Least Squares Date: 05/14/10 Time: 21:16 Sample: 1 64 Included observations: 64 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 263.6416 11.59318 22.74109 0.0000 FLR -2.231586 0.209947 -10.62927 0.0000 PGNP -0.005647 0.002003 -2.818703 0.0065 R-squared 0.707665 Mean dependent var 141.5000 Adjusted R-squared 0.698081 S.D. dependent var 75.97807 S.E. of regression 41.74780 Akaike info criterion 10.34691 Sum squared resid 106315.6 Schwarz criterion 10.44811 Log likelihood -328.1012 F-statistic 73.83254 Durbin-Watson stat 2.186159 Prob(F-statistic) 0.000000 CM = 263.6415856 - 2.231585732*FLR - 0.005646594817*PGNP Phương trình hồi qui cho thấy: + Trong điều kiện GNP bình quân đầu người và tỉ lệ biết chữ của dân số không đổi thì về trung bình tỉ lệ tử vong của trẻ sơ sinh là 263.64% + Trong điều kiện GNP bình quân đầu người không đổi, khi tỉ lệ biết chữ của dân số tăng 1% thì về trung bình tỉ lệ tử vong của trẻ sơ sinh giảm 2.23%. + Trong điều kiện tỉ lệ biết chữ của dân số không đổi, khi GNP bình quân đầu người tăng thêm 1 USD thì về trung bình tỉ lệ tử vong của trẻ sơ sinh giảm 0.0056%. + R2 = 0.707665 cho thấy mức độ phù hợp của mô hình là khá cao. Các biến đưa vào mô hình đã giải thích được phần lớn biến phụ thuộc, hay nói cách khác tỉ lệ tử vong của trẻ sơ sinh chịu phần lớn vào tỉ lệ biết chữ của dân số và GNP bình quân đầu người. 4 . So sánh mô hình đơn và mô hình bội anh chị có nhận xét gì về hệ số hồi qui tìm được của biến PGNP, nếu phải chọn hệ số PGNP của mô hình nào để giải thích tác động của PGNP lên CM ? Tại sao?
KTNL07_07401067_LE DINH NGUYEN So sánh 2 mô hình hồi qui cho thấy: hệ số hồi qui của biến PGNP của phương trình hồi qui đơn nhỏ hơn hệ số hồi qui của phương trình hồi qui bội. Điều này cho thấy hệ số hồi qui của biến PGNP của phương trình hồi qui bội giải thích biến CM rõ hơn của phương trình hồi qui đơn. nếu phải chọn thì ta nên chọn hệ số PGNP của mô hình hồi qui bội để giải thích tác động của PGNP lên CM. Vì ở mô hình hồi qui bội hệ số của biến PGNP giải thích rõ hơn tác động của biến PGNP lên CM , R2 lớn cho thấy mô hình phù hợp hơn và có ý nghĩa thống kê. 5. Hồi qui CM cho tất cả các biến trong tập dữ liệu ? Nhận xét va cho ý kiến của anh chị? Dependent Variable: CM Method: Least Squares Date: 05/14/10 Time: 21:17 Sample: 1 64 Included observations: 64 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 168.3067 32.89165 5.117003 0.0000 FLR -1.768029 0.248017 -7.128663 0.0000 PGNP -0.005511 0.001878 -2.934275 0.0047 TFR 12.86864 4.190533 3.070883 0.0032 R-squared 0.747372 Mean dependent var 141.5000 Adjusted R-squared 0.734740 S.D. dependent var 75.97807 S.E. of regression 39.13127 Akaike info criterion 10.23218 Sum squared resid 91875.38 Schwarz criterion 10.36711 Log likelihood -323.4298 F-statistic 59.16767 Durbin-Watson stat 2.170318 Prob(F-statistic) 0.000000 CM = 168.3066897 - 1.768029221*FLR - 0.00551122506*PGNP + 12.86863633*TFR Nhận xét: Qua phương trình hồi qui cho thấy tất cả các biến đưa vào (FLR, PGNP, TFR) đều giải thích được cho biến phụ thuộc (CM). Hệ số hồi qui của các biến trong mô hình này lớn hơn các mô hình trên, chứng tỏ các biến đưa ra ở mô hình này giải thích rõ biến phụ thuộc hơn so với các mô hình trên. R2 = 0.747372 cao hơn các mô hình trên, cho thấy mức độ phù hợp này khá cao, có ý nghĩa thống kê hơn cả các mô hình trên vì CM không chịu tác