DMCA.com Protection Status

Phương pháp sai lệch bình phương cực tiểu OLS

Phương pháp sai lệch bình phương cực tiểu OLS được vận dụng để giải quyết bài toán hồi quy với mong muốn cực tiểu sai lệch của phần dư.

1. Mô hình hồi quy đơn tổng quát

Có hai biến X và Y, trong đó Y phụ thuộc tuyến tính vào X. Với một giá trị Xi nào đó của biến X, giá trị tương ứng Yi của biến Y được tính bằng công thức.

Yiβ0 + β1Xiεi

Trong đó,

β0: Tung độ gốc, là giao điểm của đường hồi quy với trục tung;

β1: Hệ số góc, là độ dốc của đường hồi quy.

Hệ số β0 thể hiện giá trị ước lượng của Y khi giá trị của biến X bằng không. β1 thể hiện mức thay đổi của Y khi X thay đổi 1 đơn vị. εi là sai số phần dư biểu diễn ảnh hưởng của các yếu tố khác (các yếu tố không được nghiên cứu) đến Y. Một mô hình hồi quy có ý nghĩa thống kê khi εi biến thiên ngẫu nhiên, phân phối chuẩn với trung bình bằng không, phương sai không thay đổi theo các giá trị của X và độc lập tuyến tính (không tự tương quan với nhau). εi là sai lệch giữa giá trị ước lượng với giá trị thực.

Mô hình hồi quy tổng thể thể hiện mối liên hệ tuyến tính giữa X và Y được biểu diễn như sau.

Y = β0 + β1X + ε

Trong thực tế không thể định trị chính xác cho các tham số β0β1 mà chỉ có thể ước lượng chúng từ dữ liệu của mẫu thu thập được. Mô hình hồi quy tuyến tính cho mẫu được biểu diễn như sau.

Y = b0 + b1X

Trong đó, b0 và b1: Hệ số hồi quy cho mẫu.

2. Phương pháp bình phương cực tiểu (OLS – Ordinary Least Squares)

Có các mẫu (Y1, X1), (Y2, X2), …, (Yn, Xn) từ n quan sát. Tìm các giá trị b0 và b1 để ước lượng cho các tham số β0  β1. Thường thì các điểm quan sát không nằm trên cùng một đường thẳng. Tuy nhiên, phương pháp bình phương cực tiểu sẽ vẽ đường thẳng đi giữa các điểm quan sát sao cho sai lệch phần dư εi là cực tiểu. Trong thực tế người ta sử dụng tham số sai lệch phần dư bình phương để tránh trường hợp tổng sai lệch phần dư bằng 0.

Cao độ của một quan sát: Yi = b0 + b1Xiεi (Hình 1).

[Nguồn: nghiencuukhoahoc.edu.vn, 2017]

Hình 1. Biểu đồ mô tả điểm quan sát Yi, hàm hồi quy Y và sai lệch εi

Tức là: εi = Yi - (b0 + b1Xi)

Tổng sai lệch phần dư bình phương:

Đạo hàm từng phần phương trình tổng sai lệch phần dư bình phương theo b0 và b1, sau đó gán biểu thức này bằng 0 được hệ 2 phương trình:

Giải hệ 2 phương trình nêu trên được công thức tính b0 và b1.

Hệ số góc b1:

Tung độ gốc b0:

Trong đó,

: Trung bình của biến độc lập;

: Trung bình của biến phụ thuộc.  

 

Kết thúc.


Để có thể thấy rõ cách thức vận dụng Phương pháp sai lệch bình phương cực tiểu OLS vào mô hình hồi quy, Chương 5 và Chương 6 của cuốn sách NGHIÊN CỨU KHOA HỌC TRONG KINH TẾ - XÃ HỘI & Hướng dẫn viết luận văn/luận án 2023 sẽ cung cấp cho bạn những ví dụ, dữ liệu, hình ảnh nghiên cứu thực tế. Tham khảo để thấy cách bạn sẽ được sở hữu một sản phẩm chất lượng thuộc Top 100 sản phẩm Phân tích kinh tế bán chạy của tháng tại Fahasa.com.

MUA SÁCH TẠI ĐÂY


Tin tức liên quan

Các thành phần của chất lượng dịch vụ
Các thành phần của chất lượng dịch vụ

Mô hình chất lượng dịch vụ (CLDV) của Parasuraman và cộng sự (1985) cho chúng ta một bức tranh tổng thể về CLDV. Tuy nhiên, mô hình này mang tính khái niệm nhiều hơn. Các giả thuyết trong mô hình cần hàng loạt các nghiên cứu để kiểm định. Một trong những nghiên cứu này, và cũng là quan trọng nhất, là đo lường CLDV cảm nhận của khách hàng.

PHÂN TÍCH CẤU TRÚC ĐA NHÓM
PHÂN TÍCH CẤU TRÚC ĐA NHÓM

Phân tích cấu trúc đa nhóm nhằm mục đích xác định sự ảnh hưởng giữa các yếu tố độc lập lên yếu tố phụ thuộc có khác biệt giữa các nhóm đặc tính hay không.

PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA
PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA

Phân tích nhân tố là phương pháp thống kê được sử dụng để phân tích mối quan hệ tương quan giữa một số lượng lớn biến và để giải thích k biến ban đầu trong giới hạn m biến ít hơn. Điều này liên quan đến việc tìm cách cô đọng thông tin của k biến ban đầu thành một bộ m biến tiềm ẩn (hay là nhân tố), số nhân tố m phải nhỏ hơn số biến k (m < k) trong khi vẫn giữ lại cực đại lượng thông tin từ k biến ban đầu.


Bình luận
  • Đánh giá của bạn
Đã thêm vào giỏ hàng