Home | Thẻ: aOLS

Thẻ: aOLS

Độ phù hợp hồi quy Stepwise

Quy trình thêm bớt biến hồi quy Stepwise

Nhược điểm lớn nhất của hồi quy Stepwise là cho phép các biến không có liên quan vào trong mô hình, do vậy, hồi quy Stepwise có thể tạo ra các mối quan hệ ảo hay tác động giả lên biến phụ thuộc trong mô hình. Xem thêm: https://vietlod.com/lua-chon-mo-hinh-stepwise-vs-bma Hồi quy Stepwise chỉ được khuyến khích sử dụng khi các biến ...

Đọc tiếp »

Phân tích hồi quy

Đọc kết quả ước lượng OLS

GIỚI THIỆU PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH HỒI QUY Suy diễn thống kê (Inferential statistics) đôi khi còn được gọi là phân tích hồi quy (regression analysis). Thông thường, dữ liệu của bạn có thể được phân tích bằng nhiều phương pháp. Các phương pháp khác nhau sẽ tạo ra các kết quả khác. Bảng bên dưới sẽ tổng hợp các ...

Đọc tiếp »

Khắc phục tự tương quan – autocorrelation

Hiện tượng tự tương quan - autocorrelation theo Durbin - Watson

Các vấn đề về sự tương quan của phần dư và phương sai thay đổi trong mô hình hồi quy OLS tuy không làm thiên chệch kết quả ước lượng của hệ số nhưng sẽ làm kết quả ước lượng không hiệu quả, nhất là các sai số chuẩn ước lượng của hệ số không còn là bé nhất. Các ...

Đọc tiếp »

Khắc phục phương sai thay đổi

Vấn đề phương sai thay đổi và sự tự tương quan tuy vẫn giữ được sự tin cậy trong hệ số ước lượng, nhưng không hiệu quả vì các sai số chuẩn không còn bé nhất

Các vấn đề về phương sai thay đổi và sự tự tương quan của phần dư trong mô hình hồi quy OLS tuy không làm thiên chệch kết quả ước lượng của hệ số nhưng sẽ làm kết quả ước lượng không hiệu quả, nhất là các sai số chuẩn ước lượng của hệ số không còn là bé nhất. ...

Đọc tiếp »

Bảng tra phân phối F – F distribution table

Thương số của 2 biến có phân phối chi bình phương sẽ có phân phối F. Phân phối F là một phân phối lệch phải được sử dụng phổ biến trong phân tích phương sai

Giới thiệu về phân phối F Phân phối F (hay thống kê F) là một phân phối lệch phải (right-skewed distribution) được sử dụng phổ biến trong phân tích phương sai. Khi đề cập đến thống kê F thì trước hết cần xác định 2 bậc tự do k1, k2. Phân phối F được xây dựng theo định lý: Nếu \(\chi ...

Đọc tiếp »

Hồi quy Cluster – STATA

Hồi quy OLS với tùy chọn cluster

Trong thực tế hiếm khi một dữ liệu thỏa mãn tất cả các giả định của hồi quy OLS. Chúng ta biết rằng vi phạm các giả định có thể dẫn đến ước lượng của các hệ số bị thiên chệch và đặc biệt là sự thiên chệch trong ước lượng của sai số chuẩn. Bài viết này sẽ trình ...

Đọc tiếp »

Hồi quy có ràng buộc – STATA

Hồi quy tuyến tính OLS có ràng buộc

Trong những trường hợp các biến giải thích trong mô hình có mối quan hệ ràng buộc lẫn nhau thì chúng ta phải xét đến những ràng buộc này trong phân tích hồi quy. Phương pháp hồi quy trong trường hợp này được gọi là hồi quy có ràng buộc. Bài viết sau sẽ minh họa cách thực hiện hồi ...

Đọc tiếp »

Dữ liệu Censored-Truncated

Hồi quy với dữ liệu bị kiểm duyệt Censored - Truncated

GIỚI THIỆU VỀ DỮ LIỆU CENSORED-TRUNCATED Việc phân tích các dữ liệu mà giá trị của nó bị kiểm duyệt (censored data) hoặc bị xén bớt (truncated data) là trường hợp phổ biến trong rất nhiều nghiên cứu chuyên ngành. Theo Hosmer và Lemeshow (1999)[1], một quan sát bị kiểm duyệt là một quan sát mà giá trị của nó ...

Đọc tiếp »

Hồi quy với sai số đo lường – STATA

Hồi quy với sai số đo lường

Nhắc lại, một trong những giả định của hồi quy OLS là các biến giải thích phải được đo lường đúng hay không được có sai số đo lường (Measurement Error). Vấn đề sai số đo lường ở các biến giải thích sẽ dẫn đến ước lượng dưới mức các hệ số hồi quy. Trong trường hợp hồi quy với ...

Đọc tiếp »

Đặc tả sai mô hình – Model specification

Minh họa kiểm tra hiện tượng đặc tả sai mô hình trên Stata

VẤN ĐỀ ĐẶC TẢ SAI MÔ HÌNH Đặc tả sai mô hình hay còn gọi là xác định sai mô hình, có thể xảy ra khi một hoặc nhiều biến liên quan bị bỏ sót ngoài mô hình hoặc một hay nhiều biến không liên quan được đưa vào mô hình. Nếu các biến có liên quan bị bỏ sót ...

Đọc tiếp »