Chương 11
HỒI QUY VÀ TƯƠNG QUAN ĐƠN BIẾN
Ths. Nguyễn Tiến Dũng
Viện Kinh tế và Quản lý, Trường ĐH Bách khoa Hà Nội
Email: dung.nguyentien3@hust.edu.vn
MỤC TIÊU CỦA CHƯƠNG
●Sau khi học xong chương này, người học sẽ
●Nói được phạm vi ứng dụng của phương pháp phân
tích hồi quy và tương quan đơn biến
●Biết cách thực hiện một phân tích hồi quy dựa trên
dữ liệu mẫu
●Nói được những điều kiện và giả định cần thiết khi
phân tích hồi quy
●Biết được cách tính và ý nghĩa của hệ số tương quan
Pearson và hệ số tương quan hạng Spearman
© 2013 Nguyễn Tiến Dũng 2
CÁC NỘI DUNG CHÍNH
●11.1 LÀM QUEN VỚI HỒI QUY
●11.2 MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH ĐƠN
●11.3 TƯƠNG QUAN TUYẾN TÍNH
●11.4 TƯƠNG QUAN GIỮA CÁC BIẾN ĐỊNH TÍNH
© 2013 Nguyễn Tiến Dũng 3
11.1 Làm quen với hồi quy
●11.1.1 Khái niệm hồi quy
●Regression, Regression to mediority: quy các điểm DL đã biết về một đường
lý thuyết
●Đ/nghĩa của TK:
●NC mối liên hệ phụ thuộc giữa một biến phụ thuộc (biến đầu ra) và một hay
nhiều biến độc lập (biến đầu vào),
●nhằm ước tính hoặc dự báo giá trị trung bình tổng thể của biến phụ thuộc dựa
trên các giá trị biết trước của biến độc lập
●Hồi quy đơn biến (simple regression): 1 biến PT và 1 biến ĐL, DL định lượng
●TD:
●KQ học tập = f(thời gian tự học)
●KQ học tập = f(thời gian tự học, yêu thích chuyên ngành)
●Lượng tiêu thụ = f(P1, P2, P3, P4)
●Chất lượng sản phẩm = f(NVL, thiết bị, công nghệ, con người, quản lý)
© 2013 Nguyễn Tiến Dũng 4
11.1.2 Phân biệt liên hệ TK và liên hệ hàm số khi
phân tích hồi quy
●Liên hệ hàm số: Y = b0 + b1X
●Với 1 giá trị của X, có 1 giá trị xác định và duy nhất
của Y
●Liên hệ TK: Y = b0 + b1.X
●X = thời gian tự học; Y = điểm GPA
●DL về X: dữ liệu mẫu
●Một X, có thể có nhiều Y
●DL mẫu xác định đường HQ mẫu dự đoán
đường HQ tổng thể
© 2013 Nguyễn Tiến Dũng 5