lOMoARcPSD| 40615597lOM oARcPSD| 40615597
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ
1. Thực hành lệnh trên Stata - Mở stata: Kích đúp
- Mở file log: File => Log => Begin => Chọn thư mục để lưu => Đặt tên file log: Mã SV_hoten không dấu
- Chuột phải New => folder đặt 1.masv_hoten không dấu
- Đóng file log (trong trường hợp kết thúc tất cả lệnh trên máy) File => Log => Close
- Ghi tiếp tục file log trong trường hợp máy bị thoát bất ngờ: File => Log => Begin
=> Tìm file log bị thoát => Kích đúp => Save => Append => OK
- Nhập dữ liệu vào Stata
+ Dạng file excel: File => Import => excel => Tìm file dữ liệu excel => Open => Import first row….=> OK
+ Dạng file dta: File => Open => Tìm file cần mở => Open
- Xem dữ liệu đã nhập: Data editor
- Tạo biến mới trong stata: gen tênbiếnmới lệnhtạobiếnmới (VD: Tạp biến logprice
bằng lệnh log: gen logprice=log( price)
*Note: tất cả các lệnh trong stata không được viết hoa
- Xóa biến sau trong stata: drop tênbiếncầnxóa (VD: Xóa biến logprice: drop logprice
- Lưu dữ liệu dta đã xử lý: File => Save á => Đặt tên file => OK
CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH HỒI QUY ĐƠN
- Lệnh thống kê mô tả dữ liệu: sum or summarize
- Ước lượng các tham số trên Stata
Vẽ đồ thị phân tán biểu thị mối quan hệ giữa doanh thu và giá bán
Vào Graphics -> Twoway graph (scatter food_expincome) -> create
chọn biến y (Biến phụ thuộc), x(biến độc lập)
Vô hiệu hóa 1 biểu đồ ta ấn: disable
Nhận xét: Nhìn vào đồ thị phân tán, ta có thể dự đoán giá bán tăng thì doanh thi giảm
Hồi quy doanh thu theo giá bán: reg sales price reg y x
Viết hàm hồi quy mẫu: *sales^=121.9002-7.829074*price
Beta1= 121.9002: Nếu giá=0 thì
Beta2=-7.829074: Nếu tăng 1 đơn vị thì ,,,, trung bình tăng/ giảm
*food_exp^=83.416+ 10.20964*income
. *Nếu thu nhập của hộ =0 thì chi tiêu cho thực phẩm của hộ trung bình =83.416 đơn vị
. *beta2=10.20964: nếu thu nhập của hộ tăng 1 đon vị thì chi tiêu cho thực phẩm của
hộ trung bình tăng 10.20964 đơn vị
- Viết mô hình hồi quy tổng thể hiện mối quan hệ giữa thu nhập và chi tiêu của hộ
*food_exp=beta1+beta2*income+u Beta1: Hệ số chặn Beta2: Hệ số góc
*Kiểm định hệ số hồi quy 1. kiểm định 2 phía
Đề: Nếu thu nhập tăng 1 đơn vị thì chi tiêu cho thực phẩm của hộ tăng 7.5 đơn vị với mức ý nghĩa alpha=5% Ho:beta2=7.5 H1: beta2#7.5
*Bước 1: Tính t thống kê scalar t1 =(_b[income]-7.5)/_se[income]
*Hiện giá trị t thống kê di"t
thống kê = " t1 t thống kê = 1.2944586 *Bước 2: Tính t
(alpha/2,n-2) di"t tới hạn = "
invttail(38,0.025) note: df=40-2, alpha/2=0.5/2 t tới hạn =
2.0243942 *Bước 3: So sánh và kết luận
*|t thống kê|= 1.2944586Không đủ cơ sở để bác bỏ Ho => chấp nhận Ho => beta2=7.5
*Nếu thu nhập tăng 1 đơn vị thì chi tiêu cho thực phẩm của hộ tăng 7.5 đơn vị với mức ý nghĩa alpha=5%