Bạn đang xem bạn dạng rút gọn của tư liệu. Xem và cài đặt tức thì bản vừa đủ của tư liệu tại đây (95.87 KB, 3 trang )
Bạn đang xem: Prob là gì
Coefficient (Hệ số hồi quy), trên đây đó là những tham mê số ước tính alpha nón và beta mũ của tsi mê số tổng thể,chưa chắc chắn alpha cùng beta . 1. R-squared: Hệ số khẳng định R2 Hệ số xác định. Trong 100% sự dịch chuyển của trở nên nhờ vào Y thì tất cả bao nhiêu % sự dịch chuyển là vì các trở nên chủ quyền X tác động sót lại là vì không nên số. 2. S.E of regression = Độ lệch chuẩn của không đúng số hồi quy 3. Sum squared resid = RSS 4. Log Likehood : (Ln hàm vừa lòng lý) 5. F-statistic = Trị thống kê F F: Trị số F-Fisher sử dụng có tác dụng địa thế căn cứ để kiểm định độ tin cẩn về khía cạnh khoa học (thống kê) của toàn thể pmùi hương trình hồi quy. 6. Prob(F-statistic) = Giá trị p của F 7. Mean dependent var = Giá trị trung bình của biến hóa dựa vào 8. S.D. dependent var = Độ lệch chuẩn chỉnh của biến chuyển nhờ vào 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 đối chiếu những đổi mới sau qua ví dụ mẫu:BƯỚC 1: Lập mô hình hồi quy mẫu mã bằng cách viết phương thơm trình cùng chất vấn tính phù hợp của mô hìnhDạng pmùi hương trình hồi quy:Y = β1 + β2 * x2 +β3 * x3+ β4 * x4 + β5 * x5Với Y là trở thành nhờ vào x2 , x3 , x4, x5 là các trở nên không phụ thuộc βmột là hằng sốNhận xét- Hệ số xác định R2 = 0,683879 tức thị mô hình giải thích kha khá giỏi sự biến hóa của thay đổi phụ thuộc WAGE.- Giá trị kiểm nghiệm F-statistic = 18,60476 > Fα(k-1,n-k) = F0,05(5,43) = 2,432236472 ( tra bảng Fisher với khoảng ý nghĩa 0,05% cần quy mô chu chỉnh là hợp lý.- Sai số tiêu chuẩn S.E. of regression = 385,0953, giá trị mức độ vừa phải của biến đổi phụ2nằm trong WAGE là Mean dependent var = 18trăng tròn,204.- Giá trị p-value của các thay đổi lý giải gần như nhỏ rộng 0,05 đề xuất độ cân xứng của những biến đổi tự do là cực tốt.+ Kết luận: Mô hình phù hợp ở mức độ kháPhần này ta nhận xét coi các nhân tố x2, x3, x4, x5 ( ví dụ: chi phí, unique các dịch vụ ) gồm ảnh hưởng mang lại Y ( doanh thu ) hay không. Đôi khi, fan ta so sánh với khoảng ý nghĩa sâu sắc là 0,05 ( em tra mặt bảng chạy hồi quy SPSS ô Sig. )BƯỚC 2: Phát hiện hiện tượng kỳ lạ tự đối sánh tương quan ( theo quy mô hồi quy SPSS )
Xét đưa tmáu H0 : Không tất cả từ tương quan dương hoặc âm.Từ tác dụng hồi quy mô hình bởi SPSS ta có:d = ∑∑−−221)(iiieee= 1.783506cùng với n=38 ; 5%α=k = 4⇒k' = 4 - 1= 3Tra bảng ( gồm đi cùng vào mail ) ta có:Ld=1.503 dU
= 1.696 dU d 4 – dU 1.696 U U Do kia theo nguyên tắc kiểm định thì ta không bác bỏ H0 ⇒Mô hình không tồn tại trường đoản cú đối sánh dương hoặc âm.BƯỚC 3: Nhận xét hiện tượng kỳ lạ nhiều cùng tuyếnNhận thấy Prob(F-statistic) = 0,002112 luận mô hình hồi quy phụ này vĩnh cửu. Vậy đích thực gồm hiện tượng cùng tuyến đường thân 2 biến này. R-squared = 0,180368 = 18,04% cho thấy 18,04% sự thay đổi của trở nên này vì chưng biến chuyển cơ lý giải, sự cộng tuyến thân 2 biến hóa độc lập này tại mức chấp nhận được.3