hay

1. Baøi taäp TIEÅU LUAÄN SOÁ 5
(THÖÏC HAØNH TREÂN SPSS)
BIEÁN PHUÏ THUOÄC ÑÒNH TÍNH
Giaû söû ta coù baûng khaûo saùt döôùi ñaây treân 40 hoä gia ñình veà tình traïng sôû höõu nhaø
Y = tình traïng sôû höõu nhaø
+ Y = 1, neáu coù sôû höõu nhaø
+ Y = 0, neáu khoâng sôû höõu nhaø
X = Thu nhập của gia đình (nghìn USD)
Hộ Y X Hộ Y X
1 0 8 21 1 22
2 1 16 22 1 16
3 1 18 23 0 12
4 0 11 24 0 11
5 0 12 25 1 16
6 1 19 26 0 11

2. 7 1 20 27 1 20
8 0 13 28 1 18
9 0 9 29 0 11
10 0 10 30 0 10
11 1 17 31 1 17
12 1 18 32 0 13
13 0 14 33 1 21
14 1 20 34 1 20
15 0 6 35 0 11
16 1 19 36 0 8
17 1 16 37 1 17
18 0 10 38 1 16
19 0 8 39 0 7
20 1 18 40 1 17

3. BAØI LAØM:
Caâu 1:
a) Bieán ñònh tính laø bieán quy moät tính chaát naøo ñoù cuûa ñoái töôïng kinh teá maø chuùng ta nghieân cöùu.
Ví duï nhö giôùi tính, vuøng mieàn, coâng ngheä saûn xuaát, tính chaát maøu, muøi cuûa saûn phaåm,…
b) Phöông phaùp löôïng hoùa bieán ñònh tính: Ñeå löôïng hoùa bieán ñònh tính, chuùng ta phaûi ñaët bieán giaû
(dummy variables) khi thöïc hieän hoài quy.
c) Ví duï:

4. Caâu 2:
Vôùi maãu soá lieäu treân, ta nhaän thaáy heä soá goùc cuûa bieán thu nhaäp ( ) luoân luoân döông. laø toác
ñoä gia taêng thu nhaäp cuûa hoä gia ñình.
Caâu 3: Hồi quy mẫu số liệu treân bẳng SPSS với mẫu số liệu định tính:
Regression

5. Model Summary
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate
1 .897a
.805 .800 .22638
a. Predictors: (Constant), thu nhap cua gia dinh
ANOVAb
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 8.027 1 8.027 156.634 .000
a
Residual 1.948 38 .051
Total 9.975 39
a. Predictors: (Constant), thu nhap cua gia dinh
b. Dependent Variable: tinh trang so huu nha

6. Coefficientsa
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.
95% Confidence
Interval for B
B
Std.
Error Beta
Lower
Bound
Upper
Bound
1 (Constant) -.946 .123 -7.698 .000 -1.194 -.697
thu nhap cua
gia dinh
.102 .008 .897
12.51
5
.000 .086 .119
a. Dependent Variable: tinh trang so huu
nha
Hệ số hồi quy mẫu theo 3 bảng trên ta có:
Hệ số ( = 0.102
Hệ số ( ) = -0.946
Haøm soá hoài quy: Y = -0.946 + 0.102X
Caâu 4: YÙ nghóa cuûa caùc tham soá hoài quy:
= -0.946 ~ 0. Thu nhaäp cuûa hoä gia ñình ≤ 0.102 nghìn USD thì hoä gia ñình khoâng coù khaû naêng sôû höõu
nhaø.
= 0.102 > 0 → X vaø Y ñoàng bieán. Khi thu nhaäp cuûa hoä gia ñình taêng (giaûm) thì khaû naêng sôû höõu
nhaø cuûa hoä gia ñình cuõng taêng (giaûm).

7. Caâu 5: Kieåm ñònh giaû thieát:
Kiểm định :
Döïa vaøo soá lieäu hoài quy: t = 12,515
T nhận thấy:
Keát quaû kieåm ñònh: coù yù nghóa thoáng keâ. Thu nhaäp coù aûnh höôûng ñeán khaû naêng sôû höõu nhaø
cuûa hoä gia ñình.
Caâu 6: Kieåm ñònh söï phuø hôïp cuûa moâ hình vôùi möùc yù nghóa 5%:
Döïa vaøo baûng soá lieäu hoài quy, ta coù: = 0,805
Ta coù:
Ta nh n th yậ ấ

8. . Thu nhaäp giaûi thích ñöôïc 80.5% khaû naêng sôû
höõu nhaø cuûa hoä gia ñình coøn laïi 19.5% laø do caùc yeáu toá khaùc.
Caâu 8:
Obs Y X2 X3
1 50 15 25
2 58 18 34
3 65 23 39
4 73 28 47
5 79 32 54
6 82 39 58
7 88 45 63
8 96 59 75
9 105 65 83
10 115 80 95
Veõ bieåu ñoà goàm hai ñöôøng bieåu dieãn treân cuøng moät heä truïc toïa ñoä: Y theo X2 vaø Y theo X3. Trong ñoù: Y – lôïi
nhuaän (trñ), X2 – soá löôïng saûn phaåm A baùn ñöôïc (100SP), X3 – soá löôïng saûn phaåm B baùn ñöôïc (100SP).

9. Nhaän xeùt: Döïa vaøo bieåu ñoà ta thaáy, soá löôïng saûn phaåm baùn ñöôïc vaø lôïi nhuaän ñoàng bieán. Khi ñoù soá
löôïng saûn phaåm baùn ñöôïc taêng (giaûm) moät tyû leä töông öùng

10. Nhaän xeùt: Döïa vaøo bieåu ñoà ta thaáy, soá löôïng saûn phaåm baùn ñöôïc vaø lôïi nhuaän ñoàng bieán. Khi ñoù soá
löôïng saûn phaåm baùn ñöôïc taêng (giaûm) moät tyû leä töông öùng