intTypePromotion=1

Bài giảng Thống kê trong kinh doanh và kinh tế: Chương 9 - Chế Ngọc Hà

Chia sẻ: N N | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:30

0
72
lượt xem
7
download

Bài giảng Thống kê trong kinh doanh và kinh tế: Chương 9 - Chế Ngọc Hà

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Thống kê trong kinh doanh và kinh tế - Chương 9: Tương quan, hồi quy tuyến tính" cung cấp cho người học các kiến thức: Tương quan tuyến tính, hồi qui tuyến tính đơn giản, hồi qui tuyến tính bội, một số dạng hàm. Mời các bạn cùng tham khảo.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Thống kê trong kinh doanh và kinh tế: Chương 9 - Chế Ngọc Hà

Chương 9<br /> <br /> TƯƠNG QUAN,<br /> HỒI QUI TUYẾN TÍNH<br /> <br /> I.TƯƠNG QUAN TUYẾN TÍNH<br /> 1. Khái niệm:  được gọi là đại lượng đo lường mối tương<br /> quan tuyến tính của 2 đại lượng ngẫu nhiên X và Y nếu:<br /> -1   1<br /> *  < 0: X, Y có mối liên hệ nghịch<br /> *  > 0: X, Y có mối liên hệ thuận<br /> *  = 0: X, Y không có mối liên hệ.<br /> *: càng lớn thì X, Y có mối liên hệ càng chặt chẽ.<br /> <br /> 1<br /> <br /> I.TƯƠNG QUAN TUYẾN TÍNH<br /> 2. Hệ số tương quan mẫu:<br /> Chọn ngẫu nhiên n cặp quan sát (xi, yi) từ hai tổng thể X,Y.<br /> Ta có hệ số tương quan Spearson:<br /> n<br /> <br /> r<br /> <br />  ( xi  x )( yi  y )<br /> <br /> i1<br /> n<br /> <br /> n<br /> <br /> 2<br /> (<br /> x<br /> <br /> x<br /> )<br /> (<br /> y<br /> <br /> y<br /> )<br />  i<br />  i<br /> <br /> i1<br /> <br /> 2<br /> <br /> i1<br /> <br /> Trường hợp |r| ≥ 0,8 chúng ta có thể kết luận X, Y có mối<br /> tương quan tuyến tính chặt chẽ.<br /> Để đảm bảo tính chính xác này, chúng ta có thể thực hiện<br /> kiểm định giả thuyết<br /> 2<br /> <br /> I.HỒI QUI TUYẾN TÍNH ĐƠN GIẢN<br /> 1. Khái niệm hồi qui: Ví dụ, Nghiên cứu mối liên hệ giữa<br /> chi tiêu Y và thu nhập X của hộ gia đình:<br /> X<br /> <br /> 80<br /> <br /> 100<br /> <br /> 120<br /> <br /> 140<br /> <br /> 160<br /> <br /> 180<br /> <br /> 200<br /> <br /> 220<br /> <br /> 240<br /> <br /> 260<br /> <br /> 55<br /> <br /> 65<br /> <br /> 79<br /> <br /> 80<br /> <br /> 102<br /> <br /> 110<br /> <br /> 120<br /> <br /> 135<br /> <br /> 137<br /> <br /> 150<br /> <br /> 60<br /> <br /> 70<br /> <br /> 84<br /> <br /> 93<br /> <br /> 107<br /> <br /> 115<br /> <br /> 136<br /> <br /> 137<br /> <br /> 145<br /> <br /> 152<br /> <br /> 65<br /> <br /> 74<br /> <br /> 90<br /> <br /> 95<br /> <br /> 110<br /> <br /> 120<br /> <br /> 140<br /> <br /> 140<br /> <br /> 155<br /> <br /> 175<br /> <br /> 70<br /> <br /> 80<br /> <br /> 94<br /> <br /> 103<br /> <br /> 116<br /> <br /> 130<br /> <br /> 144<br /> <br /> 152<br /> <br /> 165<br /> <br /> 178<br /> <br /> 75<br /> <br /> 85<br /> <br /> 98<br /> <br /> 108<br /> <br /> 118<br /> <br /> 135<br /> <br /> 145<br /> <br /> 157<br /> <br /> 175<br /> <br /> 180<br /> <br /> 113<br /> <br /> 125<br /> <br /> 140<br /> <br /> 160<br /> <br /> 189<br /> <br /> 185<br /> <br /> Y<br /> <br /> 88<br /> <br /> 115<br /> E(Y/Xi)<br /> <br /> 65<br /> <br /> 77<br /> <br /> 89<br /> <br /> 101<br /> <br /> 162<br /> 113<br /> <br /> 125<br /> <br /> 137<br /> <br /> 149<br /> <br /> 191<br /> 161<br /> <br /> 173<br /> 3<br /> <br /> I.HỒI QUI TUYẾN TÍNH ĐƠN GIẢN<br /> • E(Y/X) = f(X) : Phương trình hồi qui<br /> • E(Y/X) =  + X: Phương trình hồi qui tuyến tính<br /> • Y =  + X + U : Giá trị thực của Y<br /> Trong đó:<br /> • X: biến giải thích (độc lập);<br /> • Y: biến được giải thích (phụ thuộc)<br /> • : Tham số chặn<br /> • : Tham số của biến<br /> • U: Yếu tố ngẫu nhiên<br /> • X,Y không có mối quan hệ hàm số mà có mối quan hệ<br /> nhân quả và thống kê<br /> <br /> 4<br /> <br />
ADSENSE
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2