描述

HƯỚNG DẪN ĐỌC BẢNG EVIEWS MỐI QUAN HỆ GIỮ CÁC Ô KẾT QUẢ Dependent Variable: CT Method: Least Squares Date: 10/25/15 Time: 07:25 Sample: 1 74 Included observations: 74 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3.418269 0.705739 4.843531 0.0000 TN 0.431518 0.037513 11.50323 0.0000 R-squared 0.647619 Mean dependent var 10.05811 Adjusted R-squared 0.642725 S.D. dependent var 5.844023 S.E. of regression 3.493119 Akaike info criterion 5.366122 https://fb.com/ Sum squared resid 878.5351 Schwarz criterion 5.428394 Log likelihood -196.5465 F-statistic 132.3243 Durbin-Watson stat 1.748324 Prob(F-statistic) 0.000000 + Included observations: Số quan sát (ký hiệu là “n”) + Coefficient: Hệ số hồi quy tương ứng của các ̂ . Với ̂ là hệ số chặn (hệ số tự do) và các ̂ (j>1) là hệ số góc (hệ số hồi quy riêng). + Std. Error: Độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy ̂ tức là Se( ̂ ). + t-Statistic : Giá trị của thống kê t = = ̂ ̂ . Dùng để kiểm định sự ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc. Khi biết kết quả của 2 trong 3 ô “Coefficient”;“Std. Error” và “t-Statistic” ta sẽ tính được ô còn lại dựa vào công thức trên. + Prob : Cho biết mức ý nghĩa  nhỏ nhất để các j có nghĩa thống kê (hay j#0) tức là mức ý nghĩa  nhỏ nhất để biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Trong thống kê ta thường chọn mức ý nghĩa tiêu chuẩn là 5% vì vậy nếu <0.05 ta nói biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc và với >0.05 thì ngược lại biến độc lập không có ảnh hưởng đến biến độc lập. + R-squared: Hệ số xác định bội R2 = =1- , với 0R 2 1. R2 được dùng làm thước đo mức độ phù hợp của hàm hồi quy. + Adjusted R-squared: Hệ số xác định bội hiệu chỉnh ̅ 2 =1- (1-R 2 ) . ̅ 2 có thể nhận giá trị âm dù R2 luôn dương.Với n và k đã biết ta có thể tính ̅ 2 khi biết R2 và ngược lại dựa vào công thức trên. + S.E. of regression: ̂ là ước lượng của , ̂ 2 = ∑ + Sum squared resid:Tổng bình phương các giá trị phần dư RSS = ∑ 2 = ∑ ̂) 2 . Khi biết S.E. of regression ta có thể tính được Sum squared resid hoặc ngược lại. + Mean dependent var: Giá trị trung bình của biến phụ thuộc ̅ = ∑ https://fb.com/ + S.D. dependent var: Độ lêch chuẩn của biến phụ thuộc Sy=√ . Khi biết R-squared và Sum squared resid ta có thể tính được TSS qua đó tính được S.D. dependent var. + F-statistic: Giá trị thống kê F. F= . Từ kết quả ô này ta có thể tính được R2 hoặc ngược lại ta có thể tính F từ ô R2 . + Prob(F-statistic): Cho biết mức ý nghĩa  nhỏ nhất để mô hình phù hợp (tức là R 2 #0) + Durbin-Watson stat : Giá trị của d trong thống kê Durbin-Watson, cái này dùng để kiểm định tự tương quan bậc 1 (So sánh với dL dU) https://fb.com/

AI 摘要