CHƯƠNG 7: HI QUI TUYN TNH GIN ĐƠN
Mô hnh hi qui tuyn tnh gin đơn ca tng thê
Mô hình hi quy tuyn tính mẫu
Xác định các hệ số ca hàm hi quy mẫu
Hệ số xác định R2
Kiểm định sự phù hợp ca mô hình hi quy tng thể (kiểm định t, F)
- Các mối quan hệ giữa hai bin thê hiện bởi một đường thẳng.
- phương trnh mô t y có liên quan đn x và sai số ngẫu nhiên được gọi là mô
hnh hi quy.
- ɛ là một bin ngẫu nhiên được gọi là sai số.
- β0 β1 gọi là tham sô ca mô hnh
-Mô hnh hi qui tuyn tnh gin đơn ca tng thê
- Hi quy tuyn tnh đơn gin liên quan đn một bin độc lập và một bin phụ thuộc
MÔ HNH HI QUI TYN TNH GIN ĐƠN TNG TH
y =
b
0 +
b
1x +
e
- Phân tch hi quy được sử dụng để xây dựng một phương trnh cho thấy mối
liên hệ giữa các bin.
Hàm hi qui tuyn tnh gin đơn là:
• E(y) là gia trị ky vọng ca y cho một gia trị x.
•
b
1 là đô dốc ca đường hi qui.
•
b
0 là gia trị chn ca đường hi qui.
• Đô thi ca phương trnh hi qui là một đường thẳng.
E(y) =
b
0 +
b
1x
MÔ HNH HI QUI TYN TNH GIN ĐƠN TNG TH
Positive Linear Relationship
E(y)
x
Slope
b
1
is positive
Regression line
Intercept
b
0
MÔ HNH HI QUI TYN TNH GIN ĐƠN TNG TH
Negative Linear Relationship
E(y)
x
Slope
b
1
is negative
Regression line
Intercept
b
0
MÔ HNH HI QUI TYN TNH GIN ĐƠN TNG TH