Bài giảng Thống kê ứng dụng trong kinh doanh: Chương 8 - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:90

Thêm vào BST

Báo xấu

23
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Thống kê ứng dụng trong kinh doanh: Chương 8 - Hồi quy và tương quan" được biên soạn với các nội dung sau: Làm quen với hồi quy; Mô hình hồi quy tuyến tính đơn biến; Tương quan tuyến tính; Tương quan giữa các biến định tính; Hồi quy tuyến tính đa biến; Hồi quy với biến định tính; Hồi quy phi tuyến; Thực hành phân tích dữ liệu bằng hồi quy tuyến tính với Excel/SPSS. Mời các bạn cũng tham khảo bài giảng tại đây!

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Thống kê ứng dụng trong kinh doanh: Chương 8 - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN KINH TẾ VÀ QUẢN LÝ EM3230 THỐNG KÊ ỨNG DỤNG TRONG KINH DOANH CHƯƠNG 8 HỒI QUY VÀ TƯƠNG QUAN
Nội dung chính 8.1 Làm quen với hồi quy (bài giảng video) 8.2 Mô hình hồi quy tuyến tính đơn biến (bài giảng video) 8.3 Tương quan tuyến tính 8.4 Tương quan giữa các biến định tính 8.5 Hồi quy tuyến tính đa biến (bài giảng video) 8.6 Hồi quy với biến định tính (bài giảng video) 8.7 Hồi quy phi tuyến 8.8 Thực hành phân tích dữ liệu bằng hồi quy tuyến tính với Excel/SPSS 8.2 HQ tuyến tính 8.3 Tương quan 8.4 TQ giữa các biến 8.5 HQ tuyến 8.6 HQ biến đầu vào 8.7 Hồi quy 8.8 Thực hành Excel/SPSS EM3230 Thống kê ứng dụng 8.1 Làm quen HQ đơn biến tuyến tính định tính tính đa biến định tính phi tuyến . 2
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 § 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 § Hiểu và áp dụng được phần mềm Excel/ SPSS cho hồi qui tuyến tính 8.2 HQ tuyến tính 8.3 Tương quan 8.4 TQ giữa các biến 8.5 HQ tuyến 8.6 HQ biến đầu vào 8.7 Hồi quy 8.8 Thực hành Excel/SPSS EM3230 Thống kê ứng dụng 8.1 Làm quen HQ đơn biến tuyến tính định tính tính đa biến định tính phi tuyến . 3
8.1 Làm quen với hồi quy 8.2 HQ tuyến tính 8.3 Tương quan 8.4 TQ giữa các biến 8.5 HQ tuyến 8.6 HQ biến đầu vào 8.7 Hồi quy 8.8 Thực hành Excel/SPSS EM3230 Thống kê ứng dụng 8.1 Làm quen HQ đơn biến tuyến tính định tính tính đa biến định tính phi tuyến . 4
8.1 Làm quen với hồi quy § Các sự vật hiện tượng luôn tồn tại trong mối liên hệ tác động qua lại lẫn nhau. § Có những mối liên hệ chặt chẽ, ảnh hưởng quyết định lẫn nhau § Có những mối liên hệ mang tính ngẫu nhiên, không chặt chẽ. § Nhu cầu quản lý cần thiết phải lượng hóa được mối quan hệ giữa các hiện tượng đó với nhau. § Tương quan giúp đưa ra con số lượng hóa mối liên hệ § Hồi quy giúp đưa ra các mô hình, hàm số về những mối liên hệ đó. 8.2 HQ tuyến tính 8.3 Tương quan 8.4 TQ giữa các biến 8.5 HQ tuyến 8.6 HQ biến đầu vào 8.7 Hồi quy 8.8 Thực hành Excel/SPSS EM3230 Thống kê ứng dụng 8.1 Làm quen HQ đơn biến tuyến tính định tính tính đa biến định tính phi tuyến . 5
8.1 Làm quen với hồi quy 8.1.1 Khái niệm hồi quy § Regression, Regression to mediority: quy các điểm DL quan sát về một đường lý thuyết đã biết phương trình để dễ dàng tính toán/ dự báo (nội suy hay ngoại suy) § Phân tích hồi quy là nghiên cứu thống kê về mối liên hệ giữa một hoặc nhiều biến đầu vào (biến độc lập) và một biến đầu ra (biến phụ thuộc) dưới dạng phương trình nhằm ước lượng/ dự đoán giá trị trung bình của biến phụ thuộc. § Ví dụ: § Marketing: Doanh số = f(Sản phẩm, Giá bán, Kênh phân phối, Xúc tiến) § Chất lượng SP = f(NVL, thiết bị, con người, quy trình, môi trường) § Động lực làm việc = f(Thù lao, đặc điểm công việc, môi trường làm việc) 8.2 HQ tuyến tính 8.3 Tương quan 8.4 TQ giữa các biến 8.5 HQ tuyến 8.6 HQ biến đầu vào 8.7 Hồi quy 8.8 Thực hành Excel/SPSS EM3230 Thống kê ứng dụng 8.1 Làm quen HQ đơn biến tuyến tính định tính tính đa biến định tính phi tuyến . 6
8.1 Làm quen với hồi quy 8.1.2 Phân biệt liên hệ thống kê và liên hệ hàm số § Liên hệ hàm số: là liên hệ hết sức chặt chẽ, sự thay đổi của hiện tượng này hoàn toàn quyết định sự thay đổi của hiện tượng có liên quan theo một tỷ lệ chặt chẽ. § Y= f(x) : 1 X à có 1!Y § Ví dụ mối liên hệ giữa định mức NVL cho 1 sản phẩm với tổng chi phí về nguyên vật liệu cho kỳ phân tích. § Liên hệ tương quan/ liên hệ thống kê (đối tượng nghiên cứu của phân tích hồi quy): là liên hệ không hoàn toàn chặt chẽ, sự thay đổi của nhân tố này không chắc đã gây ra sự thay đổi tương ứng của nhân tố kia. 1 X có thể có nhiều Y 8.2 HQ tuyến tính 8.3 Tương quan 8.4 TQ giữa các biến 8.5 HQ tuyến 8.6 HQ biến đầu vào 8.7 Hồi quy 8.8 Thực hành Excel/SPSS EM3230 Thống kê ứng dụng 8.1 Làm quen HQ đơn biến tuyến tính định tính tính đa biến định tính phi tuyến . 7
8.1 Làm quen với hồi quy 8.1.3 Một số quy ước về ký hiệu và tên gọi ü Hồi quy đơn biến (1 biến độc lập) và hồi quy đa biến/ hồi quy bội (nhiều biến độc lập) Y=b0+b1.X1+b2.X2+…+ bk.Xk+e ü Y thường được ký hiệu cho biến phụ thuộc/ biến được giải thích ü X1, X2, .. Xk là các biến độc lập ü Ký tự t hoặc i biểu thị lần quan sát thứ t hoặc giá trị thứ i của các biến ü Xki: giá trị quan sát thứ i của biến Xk ü b0, b1,b2, …, bk các hệ số của phương trình hồi quy ü e: sai số/ phần dư 8.2 HQ tuyến tính 8.3 Tương quan 8.4 TQ giữa các biến 8.5 HQ tuyến 8.6 HQ biến đầu vào 8.7 Hồi quy 8.8 Thực hành Excel/SPSS EM3230 Thống kê ứng dụng 8.1 Làm quen HQ đơn biến tuyến tính định tính tính đa biến định tính phi tuyến . 8
8.1 Làm quen với hồi quy 8.1.4 Các dạng liên hệ giữa hai biến X và Y Đồ thị rải điểm – scatter plot - cách tốt nhất để bắt đầu quan sát mối liên hệ Phát hiện hướng (direction), dạng (form), độ chặt (strength), đặc điểm bất thường (unusual features) b: Perfect positive correlation 8.2 HQ tuyến tính 8.3 Tương quan 8.4 TQ giữa các biến 8.5 HQ tuyến 8.6 HQ biến đầu vào 8.7 Hồi quy 8.8 Thực hành Excel/SPSS EM3230 Thống kê ứng dụng 8.1 Làm quen HQ đơn biến tuyến tính định tính tính đa biến định tính phi tuyến . 9
8.2 Mô hình hồi quy tuyến tính đơn 8.2.1 Giới thiệu § Nghiên cứu mối quan hệ giữa biến X và biến Y § Đường lý thuyết E(Y|Xi)=b0+b1Xi § Mối liên hệ thực tế Yi=b0+b1Xi +ei § b0: hệ số chặn, hệ số tung độ gốc § b1: hệ số góc § ei: sai số, thành phần ngẫu nhiên, yếu tố nhiễu § E(Y|Xi): giá trị do đường lý thuyết tạo ra giá trị trung bình/ kỳ vọng của các giá trị Yi khi X= Xi § ei=Yi - E(Y|Xi) 8.2 HQ tuyến tính 8.3 Tương quan 8.4 TQ giữa các biến 8.5 HQ tuyến 8.6 HQ biến đầu vào 8.7 Hồi quy 8.8 Thực hành Excel/SPSS EM3230 Thống kê ứng dụng 8.1 Làm quen HQ đơn biến tuyến tính định tính tính đa biến định tính phi tuyến . 12
8.2 Mô hình hồi quy tuyến tính đơn Quy trình thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính đơn dựa trên dữ liệu mẫu § Cho biến X = {x1, x2, x3, …, xn} và biến Y = (y1, y2, y3, …, yn) § Bước 1: Dự đoán quan hệ § X và Y có liên hệ tuyến tính không? Biểu đồ scatter plot § X có thể là nguyên nhân sự biến động của Y không? Phân tích lý thuyết § Bước 2: Xác định quan hệ § Xây dựng đường thẳng lý thuyết tốt nhất trên nguyên tắc cực tiểu hóa tổng bình phương của các phần dư. OLS- ordinary least square 𝒀!𝒊 = b0 + b1Xi 𝑌!! giá trị ước lượng cho các giá trị của Y ở quan sát thứ i § Bước 3: Kiểm định tính có ý nghĩa của hàm hồi quy § Bước 4: Kiểm định mức độ đáp ứng các giả định của hàm hồi quy 8.2 HQ tuyến tính 8.3 Tương quan 8.4 TQ giữa các biến 8.5 HQ tuyến 8.6 HQ biến đầu vào 8.7 Hồi quy 8.8 Thực hành Excel/SPSS EM3230 Thống kê ứng dụng 8.1 Làm quen HQ đơn biến tuyến tính định tính tính đa biến định tính phi tuyến . 13
8.2 Mô hình hồi quy tuyến tính đơn 8.2.2 Các giả định liên quan đến yếu tố nhiễu § Tại mỗi giá trị Xi, Yi nhận nhiều giá trị khác nhauà cũng có nhiều ei § Các ei tại mỗi Xi tạo thành một phân phối bình thường. Giả định 1: Phương sai các ei tại mỗi Xi là như nhau Giả định 2: Không có sự tương quan giữa các nhiễu hay các ei độc lập với nhau Yi = b0 + b1Xi + ei Thành phần tuyến tính Thành phần ngẫu nhiên ei ei 8.2 HQ tuyến tính 8.3 Tương quan 8.4 TQ giữa các biến 8.5 HQ tuyến 8.6 HQ biến đầu vào 8.7 Hồi quy 8.8 Thực hành Excel/SPSS EM3230 Thống kê ứng dụng 8.1 Làm quen HQ đơn biến tuyến tính định tính tính đa biến định tính phi tuyến . 14
8.2 Mô hình hồi quy tuyến tính đơn Nguyên nhân dẫn đến sự tồn tại của yếu tố nhiễu § Nhà nghiên cứu không biết hết các yếu tố ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Y. Hoặc nếu biết cũng không thể có số liệu cho mọi yếu tố § Không thể đưa tất cả yếu tố vào mô hình vì làm mô hình phức tạp § Sai số đo lường trong khi thu thập số liệu § Bỏ sót biến giải thích § Dạng mô hình hồi quy không phù hợp 8.2 HQ tuyến tính 8.3 Tương quan 8.4 TQ giữa các biến 8.5 HQ tuyến 8.6 HQ biến đầu vào 8.7 Hồi quy 8.8 Thực hành Excel/SPSS EM3230 Thống kê ứng dụng 8.1 Làm quen HQ đơn biến tuyến tính định tính tính đa biến định tính phi tuyến . 15
8.2 Mô hình hồi quy tuyến tính đơn 8.2.3 Ý nghĩa và cách xác định các hệ số hồi quy § b0: hệ số chặn, hệ số tung độ gốc: giá trị trung bình của Y khi X=0, có thể coi là ảnh hưởng trung bình của các yếu tố khác mà không có mặt trong mô hình § b1: hệ số góc, đo lường sự thay đổi trung bình của biến phụ thuộc Y khi X thay đổi 1 đơn vị. Ví dụ khi b1 =12 có nghĩa là khi X tăng lên 1 đơn vị thì ta có thể kỳ vọng trung bình Y sẽ tăng lên lên 12 đơn vị. Khi b1 = -12, có nghĩa là khi X tăng lên 1 đơn vị thì trung bình Y sẽ giảm 12 đơn vị. 8.2 HQ tuyến tính 8.3 Tương quan 8.4 TQ giữa các biến 8.5 HQ tuyến 8.6 HQ biến đầu vào 8.7 Hồi quy 8.8 Thực hành Excel/SPSS EM3230 Thống kê ứng dụng 8.1 Làm quen HQ đơn biến tuyến tính định tính tính đa biến định tính phi tuyến . 16
8.2.3 Ý nghĩa và cách xác định các hệ số hồi quy 8.2 Mô hình hồi quy tuyến tính đơn Cách xác định các hệ số hồi quy § Phương pháp: Tìm b0 và b1 sao cho tổng bình phương các phần dư åei2 nhỏ nhất, với giá trị phần dư được tính bằng: ei = yi - yˆ i = yi - (bo + b1 xi ) § Ta có : XY - X .Y b1 = (X 2 - X 2) b0 = y - b1.x 8.2 HQ tuyến tính 8.3 Tương quan 8.4 TQ giữa các biến 8.5 HQ tuyến 8.6 HQ biến đầu vào 8.7 Hồi quy 8.8 Thực hành Excel/SPSS EM3230 Thống kê ứng dụng 8.1 Làm quen HQ đơn biến tuyến tính định tính tính đa biến định tính phi tuyến . 17
8.2.3 Ý nghĩa và cách xác định các hệ số hồi quy 8.2 Mô hình hồi quy tuyến tính đơn § Ví dụ: Số liệu về doanh thu và chi phí quảng cáo của một công ty: Năm Doanh thu (tỷ VNĐ) CP quảng cáo (tỷ VNĐ) 2002 60 2,3 2003 62 2,8 2004 68 2,7 2005 76 3 2006 65 3,2 2007 74 3,6 2008 78 4 2009 88 4,2 2010 70 3,8 2011 66 3,5 2012 56 3 2013 86 4,5 2014 92 4,7 2015 95 4,8 2016 100 5,2 Tổng 1136,0 55,3 8.2 HQ tuyến tính 8.3 Tương quan 8.4 TQ giữa các biến 8.5 HQ tuyến 8.6 HQ biến đầu vào 8.7 Hồi quy 8.8 Thực hành Excel/SPSS EM3230 Thống kê ứng dụng 8.1 Làm quen HQ đơn biến tuyến tính định tính tính đa biến định tính phi tuyến . 18
8.2.3 Ý nghĩa và cách xác định các hệ số hồi quy 8.2 Mô hình hồi quy tuyến tính đơn § Bước 1: Dự đoán quan hệ 120 v Biểu đồ rải điểm 100 80 60 40 20 0 0 1 2 3 4 5 6 à giữa DT và CP là mối quan hệ tương đối chặt chẽ v Theo lý thuyết QTKD, chi phí quảng cáo có sự tác động lên doanh thu bán hàng 8.2 HQ tuyến tính 8.3 Tương quan 8.4 TQ giữa các biến 8.5 HQ tuyến 8.6 HQ biến đầu vào 8.7 Hồi quy 8.8 Thực hành Excel/SPSS EM3230 Thống kê ứng dụng 8.1 Làm quen HQ đơn biến tuyến tính định tính tính đa biến định tính phi tuyến . 19
8.2.3 Ý nghĩa và cách xác định các hệ số hồi quy 8.2 Mô hình hồi quy tuyến tính đơn § Bước 2: Xác định quan hệ Năm Doanh thu- CP quảng XiYi Yi2 Xi2 Yi cáo- Xi XY - X .Y 60 b1 = 2002 2,3 138,0 3600,0 5,3 2 2 (X - X ) 2003 62 2,8 173,6 3844,0 7,8 2004 68 2,7 183,6 4624,0 7,3 4339,6 / 15 - (1136 ´ 55,3) / 225 76 b1 = 2005 3 228,0 5776,0 9,0 214,4 / 15 - (55,3 / 15) 2 65 2006 3,2 208,0 4225,0 10,2 = 14,437 2007 74 3,6 266,4 5476,0 13,0 2008 78 4 312,0 6084,0 16,0 b0 = y - b1.x 2009 88 4,2 369,6 7744,0 17,6 2010 70 3,8 266,0 4900,0 14,4 b0 = Y - b1. X 66 2011 3,5 231,0 4356,0 12,3 = (1136 / 15) - 14,437.(55,3 / 15) 2012 56 3 168,0 3136,0 9,0 = 22,51 2013 86 4,5 387,0 7396,0 20,3 2014 92 4,7 432,4 8464,0 22,1 2015 95 4,8 456,0 9025,0 23,0 𝑌# = 22,51 + 14,437. 𝑋 2016 100 5,2 520,0 10000,0 27,0 Tổng 1136,0 55,3 4339,6 88650,0 214,4 8.2 HQ tuyến tính 8.3 Tương quan 8.4 TQ giữa các biến 8.5 HQ tuyến 8.6 HQ biến đầu vào 8.7 Hồi quy 8.8 Thực hành Excel/SPSS EM3230 Thống kê ứng dụng 8.1 Làm quen HQ đơn biến tuyến tính định tính tính đa biến định tính phi tuyến . 20
8.2 Mô hình hồi quy tuyến tính đơn 8.2.4 Tính toán các kết quả hồi quy bằng Excel (1) § Vẽ đồ thị Scatter plot và chọn Add Trendline/ Chọn Linear và Display Equation on chart 8.2 HQ tuyến tính 8.3 Tương quan 8.4 TQ giữa các biến 8.5 HQ tuyến 8.6 HQ biến đầu vào 8.7 Hồi quy 8.8 Thực hành Excel/SPSS EM3230 Thống kê ứng dụng 8.1 Làm quen HQ đơn biến tuyến tính định tính tính đa biến định tính phi tuyến . 21
8.2 Mô hình hồi quy tuyến tính đơn 8.2.4 Tính toán các kết quả hồi quy bằng Excel (2) § Data/ Data Analysis/ Regression 8.2 HQ tuyến tính 8.3 Tương quan 8.4 TQ giữa các biến 8.5 HQ tuyến 8.6 HQ biến đầu vào 8.7 Hồi quy 8.8 Thực hành Excel/SPSS EM3230 Thống kê ứng dụng 8.1 Làm quen HQ đơn biến tuyến tính định tính tính đa biến định tính phi tuyến . 22