Cách Đọc Bảng Kết Quả Stata

gmail.com giới thiệu cách tiến hành phân tích hồi quy tuyến đường tính đa thay đổi bằng ứng dụng Stata, cùng bí quyết đọc và phân tích chân thành và ý nghĩa của công dụng hiển thị, bên cạnh đó kiểm định luôn luôn xem những biến có bị nhiều cộng con đường hay không.

Bạn đang xem: Cách đọc bảng kết quả stata

Bạn vẫn xem: trả lời đọc công dụng stata

Đầu tiên chúng ta vào menu Statistics > Linear models & related > Linear regression


*

Sau đó đưa biến phụ thuộc vào ô Dependent Variable, biến hòa bình vào ô Independent Variables ( các biến tự do cách nhau bởi khoảng tầm trắng, chú ý chỉ có một biến dựa vào thôi nhé)


*

Nhấn tiếp vào tab Reporting, tick vào ô Standardized beta coefficients để hiển thị hệ số hồi quy chuẩn chỉnh hóa trong phần hiệu quả hồi quy.


*

*

Giải yêu thích ý nghĩa:

Number of obs = 222 Số quan sát là 222 mẫuF( 6, 215) = 72.12 Giá trị kiểm nghiệm F 6 yếu tố và 215 bậc tự do thoải mái Prob > F = 0.0000 Mức ý nghĩa sâu sắc của chu chỉnh F, sinh sống đây nhỏ nhiều hơn 5% chứng tỏ R bình phương của toàn diện và tổng thể khác 0. Có thể nói rằng là những hệ số hồi quy của phương trình hồi quy tổng thể không đồng thời bởi 0R-squared = 0.6681 R bình phươngAdj R-squared = 0.6588 R bình phương hiệu chỉnh, nghĩa là những biến độc lập giải thích hợp được 65.88% đổi mới thiên của biến hóa phụ thuộc( chuẩn chỉnh là R2>50%)Root MSE = .43288

Coef. : cột này là giá trị hệ số hồi quy chưa chuẩn chỉnh hóa

Std. Err. Sai số chuẩn

Beta: là thông số hồi quy đã chuẩn hóa.

Xem thêm: Số Thuần Ảo Là Gì - Số Thuần Ảo Là Số Như Thế Nào

Từ đây rất có thể viết phương trình hồi quy như sau:

HAILONG = -0.9573228 + 0.1577172 * TINCAY + 0.1859064 * DAPUNG + 0.2044715 * DAMBAO + 0.3033652 *CAMTHONG + 0.2165845 * HUUHINH + 0.2225405 *MINHBACH

Giải thích chân thành và ý nghĩa hệ số hồi quy. Khi những điều kiện khác không đổi, khi trở thành TINCAY tăng 1 đơn vị chức năng thì trở nên HAILONG tăng 0.1577172 solo vị. Tương tự phân tích và lý giải cho các biến khác

Tiếp mang lại ta kiểm tra hiện tượng lạ đa cộng đường bằng những vào menuStatistics > Linear models & related >Regression diagnostics > Specification tests, etc.


*

Tiếp đó lựa chọn Variance Inflaction Factors for the independent variables (vif), sau đó nhấn OK


Kết quả cho biết hệ số VIF đều bé thêm hơn 2 nên tóm lại không có hiện tượng kỳ lạ đa cộng đường trong mô hình này.


Sau đây là đoạn phim thực hành so sánh hồi quy đường tính đa trở nên sử dụng phần mềm Stata

Trên đây là Hướng dẫn thực hành thực tế cách phân tích hồi quy đa biến chuyển bằng ứng dụng Stata