Home | KTL cơ bản | Phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy

Chẩn đoán mô hình hồi quy logit

Chẩn đoán các khuyết tật của mô hình logit như thừa/thiếu biến, phương sai thay đổi và giải thích độ phù hợp của mô hình

Trong các bài viết trước, chúng tôi đã giới thiệu sơ lược về hồi quy logit, cũng như đi sâu diễn giải chi tiết kết quả hồi quy logit trong từng trường hợp cụ thể. Chẳng hạn như làm thế nào để tạo ra các biến tương tác và làm thế nào để giải thích kết quả của mô hình ...

Đọc tiếp »

Ước lượng dữ liệu bảng trên EViews – Lệnh LS

Ví dụ ước lượng dữ liệu bảng trên Eviews từ nhập số liệu, khai báo dữ liệu bảng, ước lượng OLS, Fixed Effects, Random effects và lựa chọn OLS - FE, FE - RE.

Cú pháp của lệnh hồi quy theo phương pháp bình phương bé nhất (tuyến tính lẫn phi tuyến) như sau: ls(options) y x1 x2… hay tổng quát là ls(options) đặc_điểm_mô_hình Cần lưu ý là EViews không tự động thêm hằng số vào phương trình hồi quy, do vậy, trong trường hợp mô hình tồn tại hằng số cắt thì chúng ...

Đọc tiếp »

Hồi quy logit lặp – Stata

Hồi quy logit lặp trên Stata bằng lệnh xtgee

Hồi quy logit lặp (repeated measures logistic regression) được sử dụng để giải thích tác động của những biến độc lập lên biến phụ thuộc trong trường hợp các quan sát là kết quả của các phép đo lặp của các đối tượng. Trong Stata, hồi quy logit lặp có thể được thực hiện bằng lệnh xtgee. Bài viết sau ...

Đọc tiếp »

Phân tích ANOVA 2 chiều – Stata

Phân tích ANOVA 2 chiều

Phân tích ANOVA 2 chiều (two-way ANOVA) được sử dụng để kiểm chứng sự khác nhau về giá trị trung bình của biến phụ thuộc theo các nhóm của 2 biến độc lập. Mục đích chính của phân tích ANOVA 2 chiều là xác định sự tương tác của 2 biến độc lập, cũng như tác động riêng rẻ của ...

Đọc tiếp »