- Trang chính
- THỐNG KÊ ỨNG DỤNG
- THỐNG KÊ MÔ TẢ
- ƯỚC LƯỢNG CÁC THAM SỐ THỐNG KÊ
- KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ
- KIỂM ĐỊNH PHI THAM SỐ
- DỮ LIỆU
- KINH TẾ LƯỢNG
- DỰ BÁO KINH TẾ
Bản chất của biến giả
Bây giờ ta sẽ chạy mô hình trên trong Eviews. Cách làm như sau
Bước 1: Tạo một Workfile mới, đây là dữ liệu dạng bảng nên ta chọn Workfile structure type là Unstructured/Undated, số quan sát là 7
Bước 2: Nhập dữ liệu bảng trên vào (xem lại cách làm tại đây). Tạo hai biến là biến gianha chứa dữ liệu giá nhà, vitri chứa dữ liệu vị trí nhà
Bước 3: Chạy mô hình hồi quy biến gianha theo biến vitri (Xem lại cách làm tại đây).Kết quả như sau
Phương trình hồi quy: gianha=9.3333333+20.41667*vitri + u.
Ta thấy 68.3158% sự thay đổi của gianha được giải thích bởi vitri. Giá trị p-value của biến hệ số biến vitri là 0.0219 < 5% nên ta bác bỏ giả thuyết hệ số biến vitri bằng 0.