PROB LÀ GÌ
admin-20/08/202141
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây [95.87 KB, 3 trang ]
Bạn đang xem: Prob là gì
Bạn đang xem: Prob là gì
Xem thêm: Top 7 Quán Ngon Quận Gò Vấp Ăn Gì, Top 7 Quán Ngon Quận Gò Vấp, Sài Gòn Ăn Là Mê
Xem thêm: Tải Game Chiến Thuật Cho Pc Hay Nhất Bạn Không Thể Bỏ Lỡ, Game Chiến Thuật Offline Pc
Prob[F-statistic] = Giá trị p của F 7. Mean dependent var = Giá trị trung bình của biến phụ thuộc 8. S.D. dependent var = Độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc 9. Akaike info criterion : Tiêu chuẩn Akaike 10. Schwarz criterion : Tiêu chuẩn Schwarz 11. Durbin-Watson stat : Thống kê Durbin-Watson Ta chỉ tập trung phân tích các biến sau qua ví dụ mẫu:BƯỚC 1: Lập mô hình hồi quy mẫu bằng cách viết phương trình và kiểm tra tính phù hợp của mô hìnhDạng phương trình hồi quy:Y = β1 + β2 * x2 + β3 * x3+ β4 * x4 + β5 * x5Với Y là biến phụ thuộc x2 , x3 , x4, x5 là các biến không phụ thuộc β1 là hằng sốNhận xét- Hệ số xác định R2 = 0,683879 nghĩa là mô hình giải thích tương đối tốt sự thay đổi của biến phụ thuộc WAGE.- Giá trị kiểm định F-statistic = 18,60476 > Fα[k-1,n-k] = F0,05[5,43] = 2,432236472 [ tra bảng Fisher với mức ý nghĩa 0,05% nên mô hình kiểm định là hợp lý.- Sai số tiêu chuẩn S.E. of regression = 385,0953, giá trị trung bình của biến phụ2thuộc WAGE là Mean dependent var = 1820,204.- Giá trị p-value của các biến giải thích đều nhỏ hơn 0,05 nên độ phù hợp của các biến độc lập là rất tốt.+ Kết luận: Mô hình phù hợp ở mức độ kháPhần này ta nhận xét xem các yếu tố x2, x3, x4, x5 [ ví dụ: chi phí, chất lượng dịch vụ ] có ảnh hưởng đến Y [ doanh thu ] hay không. Thông thường, người ta so sánh với mức ý nghĩa là 0,05 [ em tra bên bảng chạy hồi quy SPSS ô Sig. ]BƯỚC 2: Phát hiện hiện tượng tự tương quan [ theo mô hình hồi quy SPSS ]Xét giả thuyết H0 : Không có tự tương quan dương hoặc âm.Từ kết quả hồi quy mô hình bằng SPSS ta có:d = 221][iiieee= 1.783506với n=38 ; 5%α=k = 4k' = 4 - 1= 3Tra bảng [ có đính kèm trong mail ] ta có:Ld=1.503 dU = 1.696 dU d 4 dU 1.696 U U Do đó theo quy tắc kiểm định thì ta không bác bỏ H0 Mô hình không có tự tương quan dương hoặc âm.BƯỚC 3: Nhận xét hiện tượng đa cộng tuyếnNhận thấy Prob[F-statistic] = 0,002112 luận mô hình hồi quy phụ này tồn tại. Vậy thực sự có hiện tượng cộng tuyến giữa 2 biến này. R-squared = 0,180368 = 18,04% cho thấy 18,04% sự thay đổi của biến này do biến kia giải thích, sự cộng tuyến giữa 2 biến độc lập này ở mức chấp nhận được.3
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây [95.87 KB, 3 trang ]
Bạn đang xem: Prob là gì
Coefficient [Hệ số hồi quy], đây chính là các tham số ước lượng alpha mũ và beta mũ của tham số tổng thể,chưa biết alpha và beta . 1. R-squared: Hệ số xác định R2 Hệ số xác định. Trong 100% sự biến động của biến phụ thuộc Y thì có bao nhiêu % sự biến động là do các biến độc lập X ảnh hưởng còn lại là do sai số. 2. S.E of regression = Độ lệch chuẩn của sai số hồi quy 3. Sum squared resid = RSS 4. Log Likehood : [Ln hàm hợp lý] 5. F-statistic = Trị thống kê F F: Trị số F-Fisher dùng làm căn cứ để kiểm định độ tin cậy về mặt khoa học [thống kê] của toàn bộ phương trình hồi quy. 6.Bạn đang xem: Prob là gì
Xem thêm: Top 7 Quán Ngon Quận Gò Vấp Ăn Gì, Top 7 Quán Ngon Quận Gò Vấp, Sài Gòn Ăn Là Mê
Xem thêm: Tải Game Chiến Thuật Cho Pc Hay Nhất Bạn Không Thể Bỏ Lỡ, Game Chiến Thuật Offline Pc
Prob[F-statistic] = Giá trị p của F 7. Mean dependent var = Giá trị trung bình của biến phụ thuộc 8. S.D. dependent var = Độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc 9. Akaike info criterion : Tiêu chuẩn Akaike 10. Schwarz criterion : Tiêu chuẩn Schwarz 11. Durbin-Watson stat : Thống kê Durbin-Watson Ta chỉ tập trung phân tích các biến sau qua ví dụ mẫu:BƯỚC 1: Lập mô hình hồi quy mẫu bằng cách viết phương trình và kiểm tra tính phù hợp của mô hìnhDạng phương trình hồi quy:Y = β1 + β2 * x2 + β3 * x3+ β4 * x4 + β5 * x5Với Y là biến phụ thuộc x2 , x3 , x4, x5 là các biến không phụ thuộc β1 là hằng sốNhận xét- Hệ số xác định R2 = 0,683879 nghĩa là mô hình giải thích tương đối tốt sự thay đổi của biến phụ thuộc WAGE.- Giá trị kiểm định F-statistic = 18,60476 > Fα[k-1,n-k] = F0,05[5,43] = 2,432236472 [ tra bảng Fisher với mức ý nghĩa 0,05% nên mô hình kiểm định là hợp lý.- Sai số tiêu chuẩn S.E. of regression = 385,0953, giá trị trung bình của biến phụ2thuộc WAGE là Mean dependent var = 1820,204.- Giá trị p-value của các biến giải thích đều nhỏ hơn 0,05 nên độ phù hợp của các biến độc lập là rất tốt.+ Kết luận: Mô hình phù hợp ở mức độ kháPhần này ta nhận xét xem các yếu tố x2, x3, x4, x5 [ ví dụ: chi phí, chất lượng dịch vụ ] có ảnh hưởng đến Y [ doanh thu ] hay không. Thông thường, người ta so sánh với mức ý nghĩa là 0,05 [ em tra bên bảng chạy hồi quy SPSS ô Sig. ]BƯỚC 2: Phát hiện hiện tượng tự tương quan [ theo mô hình hồi quy SPSS ]Xét giả thuyết H0 : Không có tự tương quan dương hoặc âm.Từ kết quả hồi quy mô hình bằng SPSS ta có:d = 221][iiieee= 1.783506với n=38 ; 5%α=k = 4k' = 4 - 1= 3Tra bảng [ có đính kèm trong mail ] ta có:Ld=1.503 dU = 1.696 dU d 4 dU 1.696 U U Do đó theo quy tắc kiểm định thì ta không bác bỏ H0 Mô hình không có tự tương quan dương hoặc âm.BƯỚC 3: Nhận xét hiện tượng đa cộng tuyếnNhận thấy Prob[F-statistic] = 0,002112 luận mô hình hồi quy phụ này tồn tại. Vậy thực sự có hiện tượng cộng tuyến giữa 2 biến này. R-squared = 0,180368 = 18,04% cho thấy 18,04% sự thay đổi của biến này do biến kia giải thích, sự cộng tuyến giữa 2 biến độc lập này ở mức chấp nhận được.3