Bài giảng Thống kê kinh doanh và SPSS - Bài 6: Phân tích hồi quy

Chia sẻ: Nguyễn Thị Hiền Phúc | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:14

Thêm vào BST

Báo xấu

129
lượt xem 23
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng cung cấp cho người học các kiến thức: Phân tích hồi quy. Hi vọng đây sẽ là một tài liệu hữu ích dành cho các bạn sinh viên đang theo học môn dùng làm tài liệu học tập và nghiên cứu.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Thống kê kinh doanh và SPSS - Bài 6: Phân tích hồi quy

Bài 5 PHÂN TÍCH HỒI QUY 1. Hồi quy tuyến tính 2. Hồi quy phi tuyến 3. Hồi quy logic nhị phân Download trọn bộ IBM SPSS v19+crack và ebooks – articles tại http://www.mediafire.com/?1j5bcyb3asc8n
1. Hồi quy tuyến tính Nghiên cứu mối liên hệ giữa một tiêu thức kết quả với một hoặc nhiều tiêu thức nguyên nhân, biểu diễn thông qua đường thẳng. Cả biến phụ thuộc và biến độc lập đều cần là những biến định lượng. Download trọn bộ IBM SPSS v19+crack và ebooks – articles tại http://www.mediafire.com/?1j5bcyb3asc8n
Analyze/regression/linear Từ khung danh sách bên trái chuyển biến định lượng làm biến phụ thuộc vào ô Dependent phía trên bên phải, đưa một hoặc nhiều biến độc lập vào khung Independent(s) Download trọn bộ IBM SPSS v19+crack và ebooks – articles tại http://www.mediafire.com/?1j5bcyb3asc8n
Nếu chỉ có một biến độc lập, ta có mô hình hồi quy tuyến tính đơn. Vì F=71,115 và pvalue=0,000 nên chúng ta có thể khẳng định tồn tạo mô hình hay tồn tại mối quan hệ giữa hai biến năm làm việc và thu nhập trên tổng thể Hệ số tương quan R đo lường mức độ tương quan giữa hai biến Hệ số xác định R2 đánh giá mức độ phù hợp của mô hình thể hiện mối quan hệ tương quan tuyến tính R2 = 0,264 có nghĩa là biến số năm làm việc sẽ giải thích 26,4% thu nhập/ năm của nhân viên (còn lại là những biến số khác).
Nếu R
• Các giả định đối với hồi quy tuyến tính :  Phân phối chuẩn và phương sai bằng nhau : với bất kỳ giá trị nào của X, thì biến Y phụ thuộc có phân phối chuẩn với giá trị trung bình (X/Y) tương ứng với một giá trị X cụ thể và phương sai 2 không đổi.  Độc lập : các giá trị Y độc lập thống kê đối với nhau tức là quan sát này độc lập và không bị ảnh hưởng bởi các quan sát khác.  Tuyến tính : tất cả các giá trị trung bình (X/Y) đều nằm trên một đường thẳng.  Khi chỉ có một biến độc lập, thì phương trình hồi quy tuyến tính có dạng : trong đó et là sai số của phép hồi quy.
Nếu có hơn một biến độc lập, ta có mô hình hồi quy tuyến tính bội. Ký hiệu Xpt biểu hiện giá trị của biến độc lập thứ p tại quan sát thứ t. Download trọn bộ IBM SPSS v19+crack và ebooks – articles tại http://www.mediafire.com/?1j5bcyb3asc8n
• Hệ số Beta : Hệ số beta được tính trực tiếp từ hệ số hồi quy như sau Trong đó Sk là độ lệch chuẩn của biến độc lập thứ k thuộc X và Sy là độ lệch chuẩn của biến y trong mẫu kích thước N được tính như sau Download trọn bộ IBM SPSS v19+crack và ebooks – articles tại http://www.mediafire.com/?1j5bcyb3asc8n
Phương pháp đưa biến  Phương pháp Enter (mặc định), tất cả các biến độc lập sẽ được đưa vào phương trình hồi quy đồng thời trong một bước duy nhất  Remove, thủ tục sẽ loại tất cả các biến độc lập đã đưa vào để xây dựng lại mô hình khác  Phương pháp Forward sẽ tương ứng với việc đưa dần từng biến độc lập vào phương trình hồi quy theo một quy tắc chọn biến được xác định  Phương pháp Backward sẽ từ tập các biến độc lập được đưa vào ban đầu, các bước sẽ cho loại dần ra khỏi phương trình hồi quy từng biến có ít ý nghĩa hơn cả đối với mô hình.  Phương pháp Stepwise, tại mỗi bước, song song với việc xem xét để đưa dần vào phương trình hối quy những biến độc lập có nghĩa nhất đối với phương trình hồi quy, thủ tục cũng xét để đưa ra khỏi phương trình đó biến độc lập khác theo một quy tắc xác định.
Có thể lấy ra một biến nào đó từ khung danh sách biến phía bên trái, đưa vào ô Selection Variable và nhấn phím Rule bên cạnh để quy định những quan sát được dùng để tính toán các tham số hồi quy. Gán vào ô Value một giá trị số để quy định nguyên tắc: quan sát được đưa vào tính toán là quan sát mà giá trị của biến trên đó thoả mãn điều kiện. Nhấn vào Statistics… để quy định các tham số cần hiện thị.
2. Hồi quy phi tuyến Đây là thủ tục cung cấp các tham số hồi quy để ước lượng đường cong “phù hợp nhất” cho cặp biến hồi quy – biến độc lập. Có thể dựa vào đồ thị và một số tiêu chuẩn khác để lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp nhất với hiện tượng nghiên cứu. 15.7 15.6 15.5 15.4 15.3 15.2 GIAT HANH 15.1 15.0 0 20 40 60 80 100 SANLUONG
Analyze/regression/curve Estimation… Từ khung danh sách bên trái chuyển biến định lượng làm biến phụ thuộc vào ô Dependent phía trên bên phải, đưa biến độc lập vào khung Independent Hộp thoại trên cho thấy có 11 mô hình hồi quy: tuyến tính (linear), hyperbol (Inverse), parabol (Quadratic), hàm bậc 3 (Cubic), hàm mũ (power),…
3. Hồi qui logic nhị phân • Hồi qui logic nhị phân (Binary logistic regression) là phép hôi quy để ước lượng xác suất của những biến độc lập và biến phụ thuộc. Download trọn bộ IBM SPSS v19+crack và ebooks – articles tại http://www.mediafire.com/?1j5bcyb3asc8n
Analyze/regression/Binary Logistic… Download trọn bộ IBM SPSS v19+crack và ebooks – articles tại http://www.mediafire.com/?1j5bcyb3asc8n