Bài giảng Biến giả trong phân tích hồi quy

1CHƯƠNG 5: BIẾÁN GIẢÛ TRONG PHÂN TÂ ÍCH HỒÀI QUY 2  Ở các chương trước ta xét các biến có giá trị là các con số, thí dụ: chi tiêu, thu nhập, doanh số bán, giá bán, lượng cầu, tiền lương,…các biến đó gọi là biến định lượng. Trong thực tế có các biến giá trị không phải là con số, mà là những thuộc tính. Thí dụ như: trình độ (cao đẳng, đại học, thạc sĩ,…) giới tính (nam, nữ), khu vực bán (thành thị, nông thôn), các biến này gọi là biến định tính (biến chất lượng).  Ta phải lượng hóa các biến định tính bằng cách sử dụng biến giả. 3 4  Câu hỏi: nếu bây giờ ta đặt:  D=0: thạc sĩ, D=1: cử nhân  Thì có được hông? 5 6 7  VD2: Xét chi tiêu của 1 người theo thu nhập và giới tính (nam, nữ), trạng thái tình cảm (cô đơn, có gia đình, đang yêu).  Hãy lập mô hình hồi quy diễn tả điều trên?. 8 Giải:  Gọi:  Y: chi tiêu  X: thu nhập  D=0: nam, D=1: nữ  K1=1: có gia đình, K1=0: TH khác  K2=1: đang yêu, K2=0: TH khác  Mô hình:  Y=a+bX+cD+d1K1+d2K2+U 9Câu hỏi: hãy viết mô hình hồi quy diễn tả điều sau:  Lượng cam bán phụ thuộc: giá cam, giá quýt, nơi bán (chợ bà chiểu, chợ cầu muối), người bán (bà già, trung niên, thiếu nữ), trình độ (cao đẳng, đại học, thạc sĩ, tiến sĩ).  Tự đặt tên các biến và tên các hệ số hồi quy. 10 Giải:  Đặt Y: lượng cam bán. X: giá cam. Z: giá quýt.  D=0 : bà chiểu, D=1: cầu muối  K1= 1: bà già, K1=0: người khác K2=1: trung niên, K2=0: người khác  L1=1: đại học, L1=0: TH≠ L2=1: Thạc sĩ, L2=0: TH≠ L3=1: TS, L3=0: TH≠  Mô hình hồi quy:  Y=+X+Z+D+1.K1  + 2.K2+@1.L1+@2.L2+@3.L3+U 11 Yêu cầu phần này:  Có thể lập được MH hồi quy diễn tả bất cứ thứ gì trên đời nếu ta xác định được các biến, biến nào phụ thuộc biến nào, biến nào là biến định lượng, biến nào là biến định tính và có bao nhiêu thuộc tính.  Còn chuyện viết ra MH là “chuyện nhỏ”, ai cũng viết được!  Vậy chuyện nào mới là “chuyện lớn”? 12 Thí dụ số: thí dụ 5.1 trang 116  Y: lượng hàng bán, X: giá bán  Với (D=1: nông thôn) thì SRF: Yi= 25.6633+0.407582Di –3.45971Xi (1)  Do đó (D=1: thành phố) thì SRF: Yi= 26.0709 –0.407582Di –3.45971Xi (2)  * Làm cách nào có thể từ mô hình (1) suy ra mô hình (2) mà không cần phải tính toán mô hình (2) từ đầu?  * R2 có phụ thuộc vào việc gán giá trị của D ứng với thuộc tính? 13 14 15 Câu hỏi:  Để xét xem yếu tố giới tính có thực sự ảnh hưởng đến lương của giáo viên hay không, ứng với tình huống này thì ta phải kiểm định giả thiết H0: α1=0  Ta dùng kiểm định gì được? 16 17 Câu hỏi:  Để xét xem yếu tố giới tính có thực sự ảnh hưởng đến tốc độ tăng lương của giáo viên hay không, ứng với tình huống này thì ta phải kiểm định giả thiết H0 :1=0  Ta dùng kiểm định gì được? 18 19 Câu hỏi:  Để xét xem yếu tố giới tính có thực sự ảnh hưởng đến tốc độ tăng lương của giáo viên hay không, ứng với tình huống này thì ta phải kiểm định giả thiết H0: 1=1=0  Ta dùng kiểm định gì được? 20 Câu hỏi: trường hợp 3, có thể xãy ra tình huống như hình sau không?