7. Wrong functional form: Even if w

7. Wrong functional form: Even if we have theoretically correct variables
explaining a phenomenon and even if we can obtain data on these
variables, very often we do not know the form of the functional relationship
between the regressand and the regressors. Is consumption expenditure
a linear (invariable) function of income or a nonlinear (invariable)
function? If it is the former, Yi = β1 + B2Xi + ui is the proper functional relationship
between Y and X, but if it is the latter, Yi = β1 + β2Xi + β3X2
i + ui
may be the correct functional form. In two-variable models the functional
form of the relationship can often be judged from the scattergram. But in
a multiple regression model, it is not easy to determine the appropriate
functional form, for graphically we cannot visualize scattergrams in multiple
dimensions.
For all these reasons, the stochastic disturbances ui assume an extremely
critical role in regression analysis, which we will see as we progress.

Kết quả (Việt) 1:

7. sai dạng hàm số: ngay cả khi chúng tôi có lý thuyết chính xác biếngiải thích hiện tượng và thậm chí nếu chúng tôi có thể có được các dữ liệu trên cácbiến, thông thường chúng tôi không biết hình thức của các mối quan hệ chức nănggiữa regressand và các regressors. Là chi tiêu tiêu dùngmột tuyến tính (mặt) chức năng thu nhập hoặc một phi tuyến (mặt)chức năng? Nếu nó là cũ, Yi = β1 + B2Xi + ui là mối quan hệ chức năng thích hợpgiữa Y và X, nhưng nếu nó là thứ hai, Yi = β1 + β2Xi + β3X2i + giao diện người dùngcó thể là dạng hàm số chính xác. Trong hai biến mô hình các chức nănghình thức của các mối quan hệ thường xuyên có thể đánh giá từ scattergram. Nhưng trongmột mô hình hồi qui nhiều, nó không phải là dễ dàng để xác định sự phù hợpchức năng tạo thành, đối với đồ họa chúng tôi không thể hình dung scattergrams trong nhiềuKích thước.Cho tất cả những lý do này, giao diện người dùng ngẫu nhiên rối loạn giả định một cực kỳvai trò quan trọng trong phân tích hồi quy, chúng ta sẽ thấy như chúng tôi tiến bộ.

Kết quả (Việt) 2:

7. Hình thức sai chức năng: Ngay cả nếu chúng ta có các biến lý thuyết đúng
giải thích một hiện tượng và thậm chí nếu chúng ta có thể lấy dữ liệu về các
biến, rất thường chúng ta không biết hình thức của các mối quan hệ chức năng
giữa các regressand và các biến hồi quy. Là chi phí tiêu dùng
một tuyến tính (không thay đổi) chức năng của thu nhập hoặc một (không thay đổi) phi tuyến
chức năng? Nếu đó là trước đây, Yi = β1 + B2Xi + ui là mối quan hệ chức năng thích hợp
giữa Y và X, nhưng nếu nó là sau này, Yi = β1 + β2Xi + β3X2
i + ui
có thể là hình thức chức năng chính xác. Trong mô hình hai biến các chức năng
hình thức của mối quan hệ thường có thể được đánh giá từ scattergram. Nhưng trong
một mô hình hồi quy đa biến, nó không phải là dễ dàng để xác định phù hợp
hình thức chức năng, cho đồ họa, chúng tôi không thể hình dung scattergrams trong nhiều
chiều.
Đối với tất cả những lý do này, các rối loạn ngẫu nhiên Ui giả cực kỳ
vai trò quan trọng trong phân tích hồi quy, mà chúng ta sẽ thấy như chúng ta tiến bộ.