Please Enable JavaScript in your Browser to visit this site

KTL cơ bảnPhân tích hồi quy

Độ phù hợp hồi quy Stepwise

Ví dụ: sử dụng bộ dữ liệu doanh số bán xe ô tô của Mỹ năm 1978 (auto.dta) chúng ta muốn xem các yếu tố như tiêu hao nhiên liệu (mpg), trọng lượng xe (weight), chiều dài xe (length), nơi sản xuất (foreign) quyết định như thế nào đến giá xe thì trên Stata chúng ta thực hiện như sau:

Đầu tiên, tôi thực hiện hồi quy Stepwsie thuận bằng câu lệnh stepwise với tùy chọn pe trên Stata. Ở đây, tôi sử dụng mức xác suất thêm biến là 5%, nghĩa là các biến có ý nghĩa thống kê ở mức nhỏ hơn 0.05 thì sẽ được thêm vào mô hình.

. sysuse auto
(1978 Automobile Data)

. stepwise, pe(.05): regress price mpg weight length foreign
                      begin with empty model
p = 0.0000 <  0.0500  adding  weight
p = 0.0000 <  0.0500  adding  foreign
p = 0.0069 <  0.0500  adding  length

      Source |       SS           df       MS      Number of obs   =        74
-------------+----------------------------------   F(3, 70)        =     28.39
       Model |   348565467         3   116188489   Prob > F        =    0.0000
    Residual |   286499930        70  4092856.14   R-squared       =    0.5489
-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.5295
       Total |   635065396        73  8699525.97   Root MSE        =    2023.1

------------------------------------------------------------------------------
       price |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      weight |   5.774712   .9594168     6.02   0.000     3.861215    7.688208
     foreign |   3573.092    639.328     5.59   0.000     2297.992    4848.191
      length |  -91.37083   32.82833    -2.78   0.007    -156.8449   -25.89679
       _cons |   4838.021    3742.01     1.29   0.200    -2625.183    12301.22
------------------------------------------------------------------------------

Previous page 1 2 3Next page
Back to top button