Hệ số xác định quá lớn trong phân tích OLS

1
Khuyến mãi mới

Hệ số xác định là thước đo về khả năng giải thích của mô hình đối với vấn đề cần nghiên cứu. Trong bài viết trước tôi có đề cập đến trường hợp Hệ số xác định quá nhỏ. Hệ số xác định quá nhỏ không phải là vấn đề đáng lo ngại. Về mặt lý thuyết, R2 càng cao thì khả năng giải thích sự thay đổi của biến phụ thuộc càng lớn. Tuy nhiên nếu R2 quá cao chưa hẳn đã là một tín hiệu tốt.

Hiện tượng đa cộng tuyến

Nếu R2 quá cao, bạn cần phải kiểm tra lại có xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hay không. Đa cộng tuyến sẽ làm cho các hệ số hồi quy không có ý nghĩa thống kê nhưng hệ số xác định rất cao.

Vui lòng  đăng nhập hoặc đăng ký để đọc tiếp

Bài viết liên quan

Hệ số xác định quá nhỏ trong phân tích OLS... Tôi bắt đầu được học môn Kinh tế lượng vào năm thứ 2 đại học. Hồi đó không hiểu tại sao giảng viên lại dạy hệ số xác định càng cao thì càng tốt (mô hình giải thích được sự biến thiên của biến phụ th...
Nhận dạng và xử lý hiện tượng phương sai sai số th... Trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển, bạn sẽ phải thực hiện kiểm định về giả thuyết của mô hình như phương sai sai số thay đổi, đa cộng tuyến và tự tương quan. Tôi nhận thấy phần lớn trường hợp sử...
Phần dư không có phân phối chuẩn trong mô hình hồi... Mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (Classic Linear Regression Model - CLRM) là mô hình phổ biến nhất trong các nghiên cứu hiện nay, đặc biệt là trong các đề tài luận văn thạc sĩ. Hồi tôi học đại học t...
Ước lượng mô hình phân phối trễ theo phương pháp K... Trong bài viết trước về Giới thiệu mô hình phân phối trễ, tôi có đề cập đến hạn chế theo phương pháp ước lượng OLS là tính không chắc chắn về số lượng độ trễ, bậc tự do bị giảm và đặc tính chuỗi thời ...

Discussion1 phản hồi

Leave A Reply