Bài giảng Tương quan và hồi quy - TS. Lê Văn Huy

Chia sẻ: Sdfcdxgvf Sdfcdxgvf | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:53

Thêm vào BST

Báo xấu

237
lượt xem 49
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Tương quan và hồi quy nhằm trình bày các nội dung chính: tương quan tuyến tính, hồi quy tuyến tính, kiểm tra các điều kiện áp dụng mô hình, số liệu sai lệch, hồi quy với biến giả (dummy), phương pháp stepwise. Bài giảng được trình bày khoa học, súc tích giúp các bạn sinh viên tiếp thu bài học nhanh

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Tương quan và hồi quy - TS. Lê Văn Huy

TƯƠNG QUAN VÀ HỒI QUY CORRELATION & REGRESSION TS. LÊ VĂN HUY Email: levanhuy@vnn.vn Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
NỘI DUNG Tương quan tuyến tính Hồi quy tuyến tính Kiểm tra các điều kiện áp dụng mô hình Số liệu sai lệch Hồi quy với biến giả (dummy) Phương pháp stepwise Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
TƯƠNG QUAN (CORRELATION) Xem xét mối quan hệ giữa hai hay nhiều biến Tương quan có: Tương quan 2 biến – Bivariate Correlations Tương quan riêng phần – Partial Correlations Điều kiện: 2 hoặc nhiều biến định lượng Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
TƯƠNG QUAN (CORRELATION) Mục tiêu nghiên cứu: Giả định nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu có mối quan hệ như thế nào giữa độ tuổi và thu nhập. Câu hỏi nghiên cứu: Độ tuổi và thu nhập có mối quan hệ với nhau hay không ? Hai biến được chọn: Độ tuổi và thu nhập (2 biến định lượng). Giả thuyết H0: Trình độ học vấn và thu nhập không có liên hệ với nhau. Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
TƯƠNG QUAN (CORRELATION) Vì Pearson = 0,075 và Sig = 0,291 nên chưa có cơ sở để bác bỏ H0 nghĩa là…. Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
TƯƠNG QUAN RIÊNG TỪNG PHÂN (PARTIAL CORRELATION) Nghiên cứu mối quan hệ tuyến tính của hai biến có loại trừ ảnh hưởng của các yếu tố khác. Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
TƯƠNG QUAN RIÊNG TỪNG PHÂN (PARTIAL CORRELATION) Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
HỒI QUY ĐƠN Mục đích: Tìm mối quan hệ giữa hai biến (mối quan hệ nhân quả) Điều kiện Hai biến định lượng Hai biến phải tuân theo quy luật phân phối chuẩn Mô hình lý thuyết: Yi = B0 + B1*Xi + ε Xi: trị quan sát thứ i của biến độc lập Yi : giá trị dự đoán thứ i của biến phụ thuộc B0 và B1: hệ số hồi quy Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
DIỄN GIẢI DỮ LIỆU Các hệ số góc (bj) Sự biến đổi của giá trị trung bình của các Y khi Xj tăng thêm 1 đơn vị, mọi yếu tố khác không đổi. Kiểm định: tương tự như hồi qui đơn với (n-p-1) bậc tự do Hệ số chặn - hằng số (b0) Giá trị trung bình của Y khi Xj = 0 Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
HỒI QUY ĐƠN Mục tiêu nghiên cứu: Nên tác động thế nào đến phong cách lãnh đạo để tạo ra sự trung thành của nhân viên. Câu hỏi nghiên cứu: Lòng trung thành của nhân viên có phụ thuộc và phong cách lãnh đạo? Hai biến được chọn: Lãnh đạo là biến độc lập và Lòng trung thành là biến phụ thuộc. Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
HỒI QUY ĐƠN Vì F= 75,549 và Sig = 0,000
HỆ SỐ XÁC ĐỊNH R2 Tỉ lệ biến đổi của biến phụ thuộc được giải thích bằng tất cả các biến độc lập R2 = Biến đổi được giải thích = SCR Tổng biến đổi SCT Không bao giờ giảm khi các đại lượng được thêm vào Vấn đề khi ta so sánh các mô hình Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
HỆ SỐ XÁC ĐỊNH ĐIỀU CHỈNH R2a R2 R2 điều chỉnh (R2a) Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
KIỂM ĐỊNH MỨC Ý NGHĨA (DÙNG F) ANOVA dl SC MC F Regression p SCR MCR =SCR/p MCR/MCE Residue n-p-1 SCE MCE =SCE/(n-p-1) Total n-1 SCT Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
MÔ HÌNH HỒI QUY (BỘI) Mối liên hệ giữa một biến phụ thuộc với ít nhất hai biến độc lập là một hàm tuyến tính Mô hình: Các hệ số Sai số hồi qui của ngẫu Hệ số chặn tổng thể nhiên (hằng số) Yi = β 0 + β1X 1i + β 2 X 2i +…+ βp X pi + ε i Biến phụ thuộc Các biến độc lập Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
MÔ HÌNH HỒI QUY BỘI (2 BIẾN) – TRÊN TỔNG THẾ Yi=β0+ β1X1i+ β2X2i + εi Y β0 Kết quả εi X2 X1 E(Y)=β0+ β1X1+ β2X2 Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
MÔ HÌNH HỒI QUY BỘI (2 BIẾN) – TRÊN MẪU Yi=b0+ b1X1i+ b2X2i + ei Y b0 ei Đáp số X2 X1 Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
ĐIỀU KIỆN VẬN DỤNG MÔ HÌNH Các điều kiện về dạng mô hình : MQH tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc Các điều kiện về sai số mô hình (error): Các sai số mô hình là độc lập (không tự tương quan) Các sai số phân phối theo phân phối chuẩn Các điều kiện về các số dự đoán: Các biến độc lập không ngẫu nhiên Các giá trị của các biến độc lập được đo lường không có sai số Các số dự đoán là độc lập theo đường thẳng, (không có bội tương quan giữa các biến độc lập - multicollinearity) Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CÁC KHÁI NIỆM Items 1.1 Items 1.2 LÃNH ĐẠO Items 1.3 … CƠ HỘI ĐTẠO VÀ Items 1.n TTIẾN LƯƠNG, THƯỞNG Items 2.1 LÒNG TRUNG Items 2.2 THÀNH ĐỒNG NGHIỆP Items 2.3 … PHÚC LỢI Items 2.n BẢN CHẤT CVIỆC MÔI TRƯỜNG LV Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics
VÍ DỤ VỀ HỒI QUY BỘI (PP. ENTER) Phát triển mô hình để giải thích mối quan hệ F1,…,F7 với lòng trung thành (LTT) Copyright @ 2009, LÊ VĂN HUY, PhD., Danang University of Economics