1. BẢNG CÁC THÔNG SỐ TRONG HỒI QUY EVIEW
Tiếng Anh Tiếng Việt
Dependent var: Y Biến phụ thuộc: Y
Method: Least Squares Phương pháp: Bình phương nhỏ nhất
Sample (adjusted): 1 10 Mâu (sau điều chỉnh): Từ 1 đến 10
Included observations:
10
Số quan sát được sử dụng: 10
Variable Biến số (các biến độc lập)
C Biến hằng số
X Biến độc lập
Regression Hồi quy
Coefficient Ước lượng của các hệ số
Std. Error Sai số chuẩn của ước lượng các hệ số
t-Statistic Thống kê T
Prob.
Mức xác suất P-value của cặp giả thiết
Chú ý:
+ Prob >= 0,05  Chấp nhận H0 (Không đủ cơ sở bác bỏ H0
+ Prob < 0,05  Chấp nhân H1 (Bác bỏ H0)
R-squared
Hệ số xác định (bội): R2
VD: R2
= 0,987 tức là mô hình (hay các biến độc lập) giải
thích được 98,7% cho sự thay đổi của biến phụ thuộc (Y)
Adjusted R-squared
Hệ số xác định điều chỉnh
S.E. of regression Sai số chuẩn của mô hình hồi quy σ
Var (variance) Phương sai của hồi quy: Var = σ2
= SE2
Sum squared resid Tổng bình phương phần dư: RSS
Durbin-Watson stat Thống kê Durbin-Watson
Mean dependent var Trung bình biến phụ thuộc
S.D. dependent var Độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc
1−
=
n
TSS
F-statistic Thống kê F, kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy
Prob(F-statistic)
Mức xác suất (P-value) của cặp giả thiết KĐ sự phù hợp của
hàm hồi quy:
H0: R2
= 0 (Hàm hồi quy không phù hợp)
H1: R2
≠ 0 (Hàm hồi quy là phù hợp)
Chú ý:
+ Prob >= 0,05  Chấp nhận H0 (Không đủ cơ sở bác bỏ H0
+ Prob < 0,05  Chấp nhân H1 (Bác bỏ H0)