Chương 4 trình bày về "Kiểm định giả thuyết thống kê với phương trình hồi qui đơn biến". Nội dung cụ thể của chương này gồm có: Phân bố xác suất của các ước lượng OLS, kiểm định giả thuyết về phương sai của nhiễu, kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy, các tổng bình phương độ lệch,. | Chương 4 Kiểm định giả thuyết thống kê với phương trình hồi qui đơn biến TS. Đinh Thị Thanh Bình Khoa Kinh Tế Quốc Tế- Đại học Ngoại thương 1 KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ Ví dụ như một viện nghiên cứu nông nghiệp cho rằng giống lúa mới SYM05 có năng suất trung bình 9 tấn/ha. Để đánh giá nhận định này, ta thiết lập giả thiết sau: H0: µ = 9 H1: µ ≠ 9 Với µ là năng suất trung bình thực tế của giống lúa này µ0 = 9 là năng suất trung bình của giống lúa này theo báo cáo của viện nghiên cứu. 2 2 KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ H0 gọi là giả thiết thống kê (giả thiết không- null hypothesis) H1 gọi là giả thiết đối (alternative hypothesis). Nếu sau khi kiểm định ta chấp nhận H0 (xem H0 là đúng) thì đánh giá nhận định của viện nghiên cứu là đúng. Còn nếu ta bác bỏ H0 (xem H0 là sai) thì cho rằng nhận định của viện nghiên cứu là sai. 3 Để kiểm định giả thiết xem chấp nhận hay bác bỏ H0 thì người ta phải dựa vào kết quả khảo sát trên mẫu và đưa ra quyết định dựa trên mẫu. Có bốn trường hợp có thể xảy ra: Quyết định chủ quan Bác bỏ H0 Thực tế khách quan H0 sai H0 đúng 4 Chấp nhận H0 Đúng Sai lầm loại II Sai lầm loại I Đúng KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ Xác suất xảy ra sai lầm loại I thường được xét nhỏ 5 hơn hoặc bằng một giá trị số α cho trước, và α gọi là mức ý nghĩa của kiểm định. Xác suất xảy ra sai lầm loại II thường ký hiệu là β: P(sai lầm loại I) = P(bác bỏ H0/H0 đúng) ≤ α P(sai lầm loại II) = P(chấp nhận H0/H0 sai) = β Tư tưởng của kiểm định là tìm cơ sở để bác bỏ giả thiết H0. Nếu có đủ cơ sở để bác bỏ thì ta bác bỏ H0, còn nếu không có đủ cơ sở để bác bỏ thì ta phải chấp nhận .
