Hồi quy và các ứng dụng

74<br /> Journal of Transportation Science and Technology, Vol 19, May 2016<br /> <br /> <br /> HỒI QUY VÀ CÁC ỨNG DỤNG<br /> REGRESSION AND ITS APPLICATIONS<br /> Trần Kim Thanh<br /> Trường ĐH Tài chính – Marketing<br /> Tóm tắt: Trong bài báo này có ba chủ đề chính được trình bày: Các khái niệm về hồi quy, tổng<br /> ngẫu nhiên; một số kết quả về ứng dụng hồi quy trong bài toán đặc trưng phân phối và những ứng<br /> dụng của hồi quy trong thực tế.<br /> Từ khóa: Hồi quy, tổng ngẫu nhiên, bài toán đặc trưng phân phối, phân tích phương sai.<br /> Abstract: There are three main topics in this article: The notions of regression and random sum,<br /> some of the results of the application of regression in characteristic distribution problem, some<br /> applications of the regression in practice.<br /> Keywords: Regression, random sum, characterization problems for distributions, analysis of<br /> variance.<br /> <br /> 1. Giới thiệu là hàm hồi quy tổng thể của Y theo X, ký<br /> Trong bài này, chúng tôi đề cập đến các hiệu là PRF của Y theo X.<br /> nội dung sau: các khái niệm về hồi quy, tổng - Tiếp cận theo hướng mô hình toán học:<br /> ngẫu nhiên và ứng dụng hồi quy trong bài Giả sử X, Y là các biến ngẫu nhiên trên<br /> toán đặc trưng phân phối, trong các vấn đề không gian xác suất cơ sở (Ω, ℱ, P). Trong<br /> phân tích và dự báo, phân tích phương sai. đó Y có mô men cấp 1 hữu hạn. Ký hiệu ℬ là<br /> 2. Một số khái niệm và kết quả cần σ - đại số Borel trên ℝ; ℬ(X) = X −1 (ℬ) là σ<br /> thiết: - đại số sinh bởi X; Pℬ(X) = P│ℬ(X) . Khi đó<br /> 2.1.Hàm hồi quy hàm tập: φ (A)=  Y dP, A ∈ ℬ(X) là một độ đo<br /> Hàm hồi quy hay trung bình có điều kiện A<br /> <br /> (kỳ vọng có điều kiện) là một công cụ rất suy rộng trên ℬ(X), liên tục tuyệt đối theo độ<br /> quan trọng được ứng dụng trong nhiều lĩnh đo Pℬ(X) . Đạo hàm Radon của φ theo Pℬ(X) :<br /> vực: Kinh tế lượng hay giải quyết các vấn đề