intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Bài giảng Nguyên lý thống kê - Chương 5: Hồi quy và tương quan (Năm 2022)

Chia sẻ: Lý Hàn Y | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:19

Thêm vào BST
Báo xấu
21
lượt xem 5
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Nguyên lý thống kê - Chương 5: Hồi quy và tương quan. Chương này cung cấp cho sinh viên những nội dung kiến thức bao gồm: mối liên hệ giữa các hiện tượng và nhiệm vụ phân tích hồi quy, tương quan; liên hệ tương quan tuyến tính giữa hai tiêu thức số lượng; liên hệ tương quan phi tuyến tính giữa hai tiêu thức số lượng; liên hệ tương quan tuyến tính giữa nhiều tiêu thức số lượng; hệ số co giãn;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Nguyên lý thống kê - Chương 5: Hồi quy và tương quan (Năm 2022)

  1. CHƯƠNG 5 HỒI QUY VÀ TƯƠNG QUAN Trường Đại học Thương Mại - Năm 2022
  2. NỘI DUNG 5.1 MỐI LIÊN HỆ GIỮA CÁC HIỆN TƯỢNG VÀ NHIỆM VỤ PHÂN TÍCH HỒI QUY, TƯƠNG QUAN 5.2 LIÊN HỆ TƯƠNG QUAN TUYẾN TÍNH GIỮA HAI TIÊU THỨC SỐ LƯỢNG 5.3. LIÊN HỆ TƯƠNG QUAN PHI TUYẾN TÍNH GIỮA HAI TIÊU THỨC SỐ LƯỢNG 5.4 LIÊN HỆ TƯƠNG QUAN TUYẾN TÍNH GIỮA NHIỀU TIÊU THỨC SỐ LƯỢNG 5.5 HỆ SỐ CO GIÃN
  3. 5.1 MỐI LIÊN HỆ GIỮA CÁC HIỆN TƯỢNG VÀ NHIỆM VỤ PHÂN TÍCH HỒI QUY, TƯƠNG QUAN 5.1.1 Mối liên hệ giữa các hiện tượng • Xét theo mức độ của mối liên hệ: - Liên hệ hàm số - Liên hệ tương quan • Xét theo chiều hướng: - Liên hệ thuận - Liên hệ nghịch
  4. 5.1 MỐI LIÊN HỆ GIỮA CÁC HIỆN TƯỢNG VÀ NHIỆM VỤ PHÂN TÍCH HỒI QUY, TƯƠNG QUAN 5.1.2 Nhiệm vụ của phương pháp hồi quy tương quan - Xác định mô hình hồi quy - Đánh giá trình độ chặt chẽ của mối liên hệ - Xác định vai trò ảnh hưởng của từng nguyên nhân, giải thích sự tồn tại hay không tồn tại mối liên hệ tương quan
  5. 5.2 LIÊN HỆ TƯƠNG QUAN TUYẾN TÍNH GIỮA HAI TIÊU THỨC SỐ LƯỢNG 5.2.1 Phương trình hồi quy tuyến tính Theo dõi mối liên hệ giữa hai tiêu thức số lượng. Khảo sát dạng hàm hồi quy bằng đồ thị biểu hiện mối liên hệ giữa hai tiêu thức 30 25 Đường hồi quy 20 thực tế 15 NSLĐ Đường hồi quy lý thuyết Linear (NSLĐ) 10 5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
  6. 5.2 LIÊN HỆ TƯƠNG QUAN TUYẾN TÍNH GIỮA HAI TIÊU THỨC SỐ LƯỢNG Đường hồi quy lý thuyết là đường thẳng được biểu diễn bằng hàm số y(x) = a + bx Trong đó: y(x) – trị số lý thuyết của tiêu thức kết quả x – trị số của tiêu thức nguyên nhân y – trị số (thực tế) của tiêu thức kết quả a – các tham số tự do của phương trình b – hệ số hồi quy Để xác định giá trị của a và b, ta áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất và giải hệ phương trình  y = na + b x   xy = a x + b x 2
  7. 5.2 LIÊN HỆ TƯƠNG QUAN TUYẾN TÍNH GIỮA HAI TIÊU THỨC SỐ LƯỢNG 5.2.2 Hệ số tương quan • Hệ số tương quan tuyến tính là chỉ tiêu tương đối dùng để đánh giá trình độ chặt chẽ của mối liên hệ tương quan tuyến tính • Công thức tính: r=  ( x − x).( y − y) i i 1)  ( x − x) . ( y − y) i 2 i 2 x. y − x. y 2) r=  x . y x  x2 3) r =b =b y  y2
  8. 5.2 LIÊN HỆ TƯƠNG QUAN TUYẾN TÍNH GIỮA HAI TIÊU THỨC SỐ LƯỢNG • Ý nghĩa của hệ số tương quan - Hệ số tương quan nhận giá trị trong khoảng -1≤ r ≤ 1 r0: Mối liên hệ tương quan thuận r=0: giữa x và y không có liên hệ tương quan tuyến tính r = ±1: giữa x và y có mối liện hệ hàm số r→0 : mối liên hệ càng lỏng lẻo r→±1: mối liên hệ càng chặt chẽ - Mức độ phụ thuộc: r < 0,3 : lỏng lẻo 0,3 < r < 0,7 : vừa phải r > 0,7 : chặt chẽ
  9. 5.3. LIÊN HỆ TƯƠNG QUAN PHI TUYẾN TÍNH GIỮA HAI TIÊU THỨC SỐ LƯỢNG 5.3.1 Các phương trình hồi quy phi tuyến tính ➢ Hàm parabol: y = a + bx + cx2 ➢ Hàm hyperpol: y = a +b.1/x ➢ Hàm mũ: y = abx
  10. 5.3. LIÊN HỆ TƯƠNG QUAN PHI TUYẾN TÍNH GIỮA HAI TIÊU THỨC SỐ LƯỢNG 5.3.1.1 Hàm Parabol Áp dụng phương trình bình phương nhỏ nhất  y = na + b x + c  x 2   xy = a  x + b x + c. x 2 3  x 2 y =a x 2 + b x 3 + c x 4    
  11. 5.3. LIÊN HỆ TƯƠNG QUAN PHI TUYẾN TÍNH GIỮA HAI TIÊU THỨC SỐ LƯỢNG 5.3.1.2 Hàm Hypebol Hệ phương trình  b  y = na + x  b  xy = ax − 2  x
  12. 5.3. LIÊN HỆ TƯƠNG QUAN PHI TUYẾN TÍNH GIỮA HAI TIÊU THỨC SỐ LƯỢNG 5.3.1.3 Hàm mũ Hệ phương trình  ln y = n ln a + ln b x   x ln y = ln a  x + ln b x 2
  13. 5.3. LIÊN HỆ TƯƠNG QUAN PHI TUYẾN TÍNH GIỮA HAI TIÊU THỨC SỐ LƯỢNG 5.3.2 Tỷ số tương quan ❑ Tỷ số tương quan: đánh giá trình độ chặt chẽ của mối liên hệ. 2    yx 2   y − yx   =  = 1− y 2  y− y ( 2 ) ❑ Tính chất:  nằm trong khoảng [ 0;1] tức là: 0 ≤  ≤ 1. Cụ thể: • Nếu  = 1: giữa x và y có mối liên hệ hàm số • Nếu  = 0: giữa x và y không có mối liên hệ • Nếu  → 1: giữa x và y có mối liên hệ càng chặt chẽ
  14. 5.4 LIÊN HỆ TƯƠNG QUAN TUYẾN TÍNH GIỮA NHIỀU TIÊU THỨC SỐ LƯỢNG 5.4.1 Phương trình hồi quy tuyến tính giữa nhiều tiêu thức số lượng Nghiên cứu mối liên hệ giữa nhiều tiêu thức nguyên nhân với một tiêu thức kết quả y = a0 + a1x1 + a2x2 + … + anxn Các tham số ai trong phương trình hồi quy được xác định bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất
  15. 5.4 LIÊN HỆ TƯƠNG QUAN TUYẾN TÍNH GIỮA NHIỀU TIÊU THỨC SỐ LƯỢNG • Giả sử có hai tiêu thức nguyên nhân x1 và x2 tác động lớn nhất đến tiêu thức kết quả y. Ta có thể dùng phương trình tuyến tính để phản ánh mối quan hệ này. Y(x1, x2) = a + bx1 + cx2 • Áp dụng phương trình bình phương nhỏ nhất sẽ có phương trình sau đây:  y = na + b x1 +c x2   x1 y = a x1 + b x1 + c x1 x2 2    x2 y =a  x2 + b x1 x2 + c x2 2
  16. 5.4 LIÊN HỆ TƯƠNG QUAN TUYẾN TÍNH GIỮA NHIỀU TIÊU THỨC SỐ LƯỢNG 5.4.2 Hệ số tương quan • Đươc dùng để đánh giá trình độ chặt chẽ giữa tiêu thức kết quả với tất cả các tiêu thức nguyên nhân được nghiên cứu. Công thức: R y . x1 x2 ....xn = 1−  ( y − yx x ...x 1 2 n )2  ( y − ~) y 2 • Hệ số tương quan bôi nhận giá trị từ 0 ≤ R ≤ 1 + R=0 thì không có liên hệ tuyến tính + R = 1 thì có mối liên hệ hàm số + R càng gần 1 thì mối liên hệ càng chặt chẽ
  17. 5.4 LIÊN HỆ TƯƠNG QUAN TUYẾN TÍNH GIỮA NHIỀU TIÊU THỨC SỐ LƯỢNG Hệ số tương quan riêng được dùng để đánh giá trình độ chặt chẽ mối liên hệ giữa tiêu thức kết quả với từng tiêu thức nguyên nhân với điều kiện loại trừ ảnh hưởng của các tiêu thức nguyên nhân khác • Hệ số tương quan riêng giữa y và x1 ( loại trừ ảnh hưởng của x2) ryx1 − ryx2 rx1 x2 R yx1 ( x2 ) = (1 − ryx2 ) − (1 − rx2x2 ) 2 1 • Hệ số tương quan riêng giữa y và x2 ( loại trừ ảnh hưởng của x1) ryx2 − ryx1 rx1x2 R yx2 ( x1 ) = (1 − ryx1 ) − (1 − rx2x2 ) 2 1
  18. 5.5 HỆ SỐ CO GIÃN ❑ Hệ số co giãn dùng để đo mức độ phản ứng của tiêu thức kết quả với sự biến thiên của tiêu thức nguyên nhân. x x E = b. = b. y y ❑ Ý nghĩa: khi tiêu thức nguyên nhân x biến đổi 1% làm cho tiêu thức kết quả y biến đổi bao nhiêu %
  19. 5.5 HỆ SỐ CO GIÃN ❑ Tính chất của hệ số co giãn E>0: biến thiên cùng chiều E1: x biến thiên nhanh hơn y |E|
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2