Tham khảo tài liệu 'mô hình phân tích hồi qui 2', tài chính - ngân hàng, kế toán - kiểm toán phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả | Dự báo cá biệt Sai số của dự báo trong mô hình nhiều biến được tính bằng công độ tin cậy 1-a ta có thể ước lưựng khoảng giá trị cá biệt cho biến phụ thuộc bằng biểu thức 10-13 rss rry- F r if-K f r I 10p 6 I 10 ESS ỹy -10 10 RSS TSS-ESS ờ2 L Ị n-k n-3 23 Thí dụ Dự báo cho mô hình hồi quy nhiều biến Tiếp theo thí dụ trong chương 5 Y lượng hàng bán được tấn tháng X giá hàng ngàn đ kg D 0 thành phô D 1 nông thôn dự báo lượng hàng bán được trung bình của một cửa hàng ở thành phô khi giá bán là ngàn đồng kg với độ tin cậy 95 . 22 Vffiđộ tín cậy 95 a iV1 íL ajl U UZJ Ta có khoảng tin cậy của E Y XO - - Mẩu con thứ nhất được sử dụng để ước lượng mô hình hồi quy và gọi là mẫu khởi động initialization set . Mau con thứ hai được sử dụng đê kiểm tra độ chính xác của các giá trị dự báo từ mô hình hồi quy tìm được từ mẫu khởi động. Mau con thứ hai đưực gọi là mẫu kiểm tra test set . Ta cần cân nhắc việc xác định mẫu kiểm tra sao cho không làm thay đổi nhiều đến kết quả hồi quy dựa trên mẫu khởi động đồng thời có đủ số quan sát cần thiết trong mẫu kiểm tra đê đánh giá đưực khả năng dự báo của mô hình. ĐÁNH GIÁ ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA Dự BÁO Phân chia mẫu Một trong những tiêu chuẩn để đánh giá mô hình tốt theo tiêu chuẩn của Harvey là mô hình có khả năng dự báo chính xác. việc dánh giá mức độ chính xác trong dự báo của mô hình hồi quy đòi hỏi phải có sô liệu thực tế để đối chiếu với giá trị dự báo từ mô hình. Điều này có thê thực hiện bằng cách thu thập thêm số liệu mới nhưng thực tế việc thu thập thêm số liệu mới không phải lúc nào cung dễ dàng thực hiện được. Do đó người ta giải quyết bằng cách phân chia mẫu nghĩa là tử mẫu đang có tách thành hai mẫu con. 26 Tiêu chuẩn đo lường thông kê của dự báo Giả sử mẫu kiểm tra gồm m quan sát trong đó ký hiệu V là giá trị thực tế của biên phụ .
