NEW Phân tích hồi qui (Regression analysis) là gì?

Phân tích hồi quy

Định nghĩa

Phân tích hồi quy trong tiếng anh là Phân tích hồi quy. Phân tích hồi quy đã cẩn thận kỹ thuật thống kê được sử dụng để ước lượng phương trình phù hợp nhất với tập kết quả quan sát của các biến phụ thuộc và độc lập.

Ý nghĩa

– Phân tích hồi quy cho phép đạt được ước lượng tốt nhất về mối quan hệ thực sự giữa các biến. Từ phương trình ước lượng này, người ta có thể dự đoán biến phụ thuộc (chưa biết) dựa trên giá trị đã cho của biến độc lập (đã biết).

Ví dụ

Ví dụ đơn giản nhất về phương trình tuyến tính với một biến độc lập và một biến phụ thuộc, ví dụ, thu nhập khả dụng và chi tiêu tiêu dùng. Vấn đề là vẽ đường phù hợp nhất với tập dữ liệu gồm các cặp kết quả quan sát về thu nhập (Y) và tiêu dùng (C).

Nguồn: Từ điển Kinh tế, NXB Đại học Kinh tế Quốc dân

Hình trên cho thấy tập hợp các quan sát như một đồ thị, và chúng ta phải tìm phương trình của đường đó với điều kiện phù hợp nhất với các số mà chúng ta thu thập được, vì một đường như vậy sẽ cho kết quả dự đoán tốt nhất cho biến phụ thuộc.

Đường phù hợp nhất với dữ liệu phải được chọn sao cho giá trị của tổng bình phương của độ lệch dọc (khoảng cách) giữa các điểm và đường được giảm thiểu.

Phương pháp bình phương nhỏ nhất được sử dụng trong hầu hết các phân tích hồi quy qui. Dòng trở lại thể dục qui với kết quả quan sát mẫu được phản ánh bằng hệ số tương quan.

Đồ thị trong hình trên có thể được mô tả bằng một phương trình tuyến tính có dạng:

C = C + cY

c là hệ số của phương trình – hệ số được ước tính dựa trên các quan sát đơn lẻ rút ra từ các tham số thực tế của dân số.

C̅ và c: hằng số thu được bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất, thường được gọi là hệ số hồi quy qui có thể được ước tính. Khi chúng có giá trị số, chúng được sử dụng để dự đoán giá trị của biến phụ thuộc C khi biết giá trị của biến độc lập Y.

(Tài liệu tham khảo: Từ điển Kinh tế học, NXB Đại học Kinh tế Quốc dân)