Phân Tích Thống Kê GRDP, LaF và Giáo Dục - BÀI TẬP NHÓM SỐ 1 Môn Kinh tế lượng |Trường Đại học Kinh Tế - Luật, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh

● Thống kê mô tả cho dữ liệu trên
1. Biến GRDP: (Tổng sản phẩm trên địa bàn)
● Số quan sát (Obs): 441, đảm bảo đủ lớn để phân tích.
● Trung bình (Mean): 65,55, cho thấy giá trị GRDP trung bình của mẫu là 65,55 đơn vị.
● Độ lệch chuẩn (Std. dev.): 41,38, phản ánh sự phân tán khá lớn của GRDP giữa các quan sát.
● Giá trị nhỏ nhất (Min): 20,2 và giá trị lớn nhất (Max): 357,2, cho thấy sự chênh lệch lớn giữa các khu vực trong mẫu.
2. Biến LaF:(Dòng chảy tầng khí) ● Số quan sát: 441, nhất quán với GRDP.
● Trung bình: 20,63, thể hiện giá trị trung bình của biến LaF là khoảng 20,63.
● Độ lệch chuẩn: 7,98, cho thấy sự phân tán vừa phải của LaF giữa các khu vực.
● Giá trị nhỏ nhất: 8,2 và giá trị lớn nhất: 50,3, phản ánh sự khác biệt đáng kể giữa các quan sát về biến LaF. 3. Biến Education: ● Số quan sát: 441, đồng nhất với hai biến còn lại.
● Trung bình: 859,46, cho thấy mức độ giáo dục trung bình của mẫu là 859,46 đơn vị.
● Độ lệch chuẩn: 738,09, rất cao so với hai biến còn lại, cho thấy sự phân tán mạnh về giáo dục giữa các khu vực.
● Giá trị nhỏ nhất: 151,86 và giá trị lớn nhất: 4769,63, thể hiện sự chênh lệch
cực lớn về mức độ giáo dục giữa các khu vực.
● Biểu đồ phân tán của biến X1
Nhận xét: Biểu đồ phân tán trên thể hiện mối quan hệ giữa hai biến LaF (trục hoành)
và GRDP (trục tung). Qua quan sát, có thể rút ra một số nhận xét quan trọng như sau:
Thứ nhất, tồn tại xu hướng tăng giữa LaF và GRDP, trong đó khi LaF tăng, GRDP
cũng có xu hướng tăng. Tuy nhiên, mối quan hệ này không hoàn toàn tuyến tính, mà
mang tính chất phi tuyến tính, với nhiều điểm phân tán không tuân theo một quy luật rõ ràng.
Thứ hai, đa số các điểm dữ liệu tập trung ở khu vực LaF từ 10 đến 30 và GRDP dưới
100. Đây có thể coi là cụm dữ liệu chính, phản ánh các giá trị phổ biến nhất của hai
biến này. Ngược lại, các điểm dữ liệu có giá trị GRDP trên 300 được coi là ngoại lệ,
thể hiện một số trường hợp đặc biệt với giá trị GRDP cao bất thường.
Thứ ba, một số điểm dữ liệu nằm ngoài cụm chính, đặc biệt là các điểm có LaF trên
40 nhưng GRDP thấp. Những điểm này có thể là ngoại lệ do các yếu tố đặc thù của
mẫu quan sát hoặc sai số trong quá trình thu thập dữ liệu.
Thứ tư, sự phân tán của các điểm dữ liệu cho thấy mức độ biến động khá cao của
GRDP khi LaF thay đổi. Điều này gợi ý rằng việc sử dụng mô hình hồi quy phi tuyến
tính có thể phù hợp hơn để mô hình hóa mối quan hệ giữa hai biến này.
● Biểu đồ phân tán của biến X2
Nhận xét: Biểu đồ phân tán trên thể hiện mối quan hệ giữa hai biến Education (trục
hoành) và GRDP (trục tung). Qua quan sát, có thể rút ra một số nhận xét quan trọng như sau:
Thứ nhất, không có xu hướng tăng rõ ràng giữa Education và GRDP. Phần lớn các
điểm dữ liệu tập trung ở khu vực Education dưới 1000 và GRDP dưới 100, tạo thành
một cụm dữ liệu dày đặc. Điều này cho thấy phần lớn các quan sát trong mẫu có mức
độ giáo dục tương đối thấp và GRDP không quá cao.
Thứ hai, các điểm dữ liệu ngoài cụm chính, đặc biệt là những điểm với Education từ
2000 đến 5000 nhưng GRDP phân tán từ 0 đến 200, là các điểm rời rạc. Những điểm
này có thể được xem như ngoại lệ, đại diện cho các khu vực có đặc điểm khác biệt so
với phần lớn mẫu dữ liệu.
Thứ ba, cụm điểm ở Education trên 4000 nhưng GRDP vẫn tương đối thấp là một
hiện tượng đáng chú ý. Điều này có thể phản ánh các khu vực có đầu tư lớn vào giáo
dục nhưng chưa tạo ra được hiệu quả kinh tế cao.
Thứ tư, các điểm có GRDP trên 300 cũng là ngoại lệ, thể hiện những khu vực có tăng
trưởng kinh tế vượt trội dù mức độ giáo dục không nổi bật.
● Mô hình hồi quy biến X1 ( LAF )
GRDP = 8.716742 + 2.754454.LaF
- Khi LaF tăng 1 đơn vị thì GRDP tăng 2.754454 đơn vị
- Khi LaF = 0 thì trung bình GRDP là 8.716742
Kiểm định với mức ý nghĩa 5%:
- Kiểm định độ phù hợp của mô hình:
Ho: R^2 = 0 (LAF không giải thích được cho GRDP)
H1: R^2 khác 0 (LAF giải thích được cho GRDP)
Ta có: P_value = 0.0000 < alpha = 0.05 suy ra bác bỏ Ho.
- Kiểm định GRDP có phụ thuộc vào LAF: Ho: B2 = 0 H1: B2 khác 0
Ta có: P_value = 0.000 < alpha = 0.05 suy ra bác bỏ Ho.
- Hề số chặn có ý nghĩa thống kê: H0: B1 = 0 H1: b1 khác 0
Ta có: P_value = 0.061 > alpha = 0.05 suy ra không bác bỏ H0 => hệ số chặn không có ý nghĩa thống kê…
- Dự báo khoảng cho trung bình của biến phụ thuộc: (-2.895989221;20.32947322)
● Mô hình hồi quy biến X2 ( EDUCATION )
GRDP = 50.55643 + 0.0174422. EDUCATION
- Khi EDUCATION tăng 1 đơn vị thì GRDP tăng 0.0174422 đơn vị
- Khi EDUCATION = 0 thì trung bình GRDP là 50.55643
Kiểm định với mức ý nghĩa 5%:
- Kiểm định độ phù hợp của mô hình:
Ho: R^2 = 0 (LAF không giải thích được cho GRDP)
H1: R^2 khác 0 (LAF giải thích được cho GRDP)
Ta có: P_value = 0.0000 < alpha = 0.05 suy ra bác bỏ Ho.
- Kiểm định GRDP có phụ thuộc vào LAF: Ho: B2 = 0 H1: B2 khác 0
Ta có: P_value = 0.000 < alpha = 0.05 suy ra bác bỏ Ho.
- Hề số chặn có ý nghĩa thống kê: H0: B1 = 0 H1: b1 khác 0
Ta có: P_value = 0.000 > alpha = 0.05 suy ra bác bỏ H0
- Khoảng dự báo trung bình của biến phụ thuộc: (38.25752761;6285533239)
Document Outline

• 1. Biến GRDP: (Tổng sản phẩm trên địa bàn)
• 65,55đơnvị.
• 2. Biến LaF:(Dòng chảy tầng khí)
• 3. Biến Education:
• ●Biểu đồ phân tán của biến X1
• ●Biểu đồ phân tán của biến X2
• ●Mô hình hồi quy biến X1 ( LAF ) GRDP = 8.716742 +
• Kiểm định với mức ý nghĩa 5%:
• ●Mô hình hồi quy biến X2 ( EDUCATION )
• Kiểm định với mức ý nghĩa 5%: