Mô hình hồi quy theo biến giả – Phần 5 (Mô hình hồi quy poisson)

0
Khuyến mãi mới

Mô hình hồi quy Poisson được áp dụng đối với biến phụ thuộc là các quan sát rời rạc. Những biến này thuộc loại số lượng như số lần đi du lịch của một gia đình hàng năm, số lần đi khám bệnh mỗi năm, số lượt xe qua trạm thu phí... Nó khác với các mô hình khác là biến phụ thuộc chỉ nhận giá trị Yes hoặc No và tuân theo quy luật Bernouli. Trong mô hình này, biến phụ thuộc sẽ tuân theo quy luật phân phối Poisson nên nó có tên là mô hình hồi quy poisson. Trong mô hình này thì phương sai bằng với giá trị trung bình.

Phương trình

Mô hình hồi quy Poisson có thể được viết dưới dạng:

Y_{i}=E(Y_{i})+u_{i}=\mu _{i}+u_{i}

Biến đổi một chút:

\mu _{i}=E(Y_{i})=\beta _{1}+\beta _{2}X_{2i}+...+\beta _{3}X_{3i} (*)

Trong đó Xi là các biến có thể ảnh hưởng đến giá trị trung bình của Yi.

Khi ước lượng thì bạn sẽ chạy mô hình này:

Y_{i}=\frac{\mu ^{Y}e^{-\mu}}{Y!}+u_{i}

Trong đó thay μ bởi phương trình (*); khi đó mô hình sẽ có dạng phi tuyến tính đối với các tham số. Bạn có thể xem cách ước lượng mô hình phi tuyến tính:

Xem thêm: Chạy mô hình phi tuyến bằng Eviews

Leave A Reply