Tu nầTV Ads Cars Sold
1 1 14
2 3 24
3 2 18
4 1 17
5 3 27
V bi u đ phân tán. Nh n xétẽ ể ồ ậ
Tính h s t ng quan, rệ ố ươ
Gi iả
TV Ads: S l n qu ng cáo trên TV (x)ố ầ ả
Cars Sold: S xe ô tô bán đ c (y)ố ượ
M i liên h gi a s xe ô tô bán đ c và s l n qu ng cáo trên TV có th x p x tuy n tínhố ệ ữ ố ượ ố ầ ả ể ấ ỉ ế
M i liên h này là đ ng bi nố ệ ồ ế
Tính h s t ng quan, rệ ố ươ
r = 0.936586
M i liên h tuy n tính gi a s xe ô tô bán đ c và s l n qu ng cáo trên TV là r t ch t và đ ng bi nố ệ ế ữ ố ượ ố ầ ả ấ ặ ồ ế
r đ c dùng đ đánh giá c ng đ và chi u h ng c a m i liên h tuy n tính gi a 2 bi nượ ể ườ ộ ề ướ ủ ố ệ ế ữ ế
V c ng đ : Theo m t quy t c kinh nghi mề ườ ộ ộ ắ ệ
- r = 0 thì 2 bi n X và Y không có m i liên h tuy n tính (v n có th có m i liên h phi tuy n tính)ế ố ệ ế ẫ ể ố ệ ế
V chi u h ng:ề ề ướ
- r > 0 thì m i liên h là đ ng bi nố ệ ồ ế
- r < 0 thì m i liên h là ngh ch bi nố ệ ị ế
Vi t ph ng trình h i quy c l ng mô t m i liên h tuy n tính gi a hai bi n trênế ươ ồ ướ ượ ả ố ệ ế ữ ế
Ph ng trình h i quy c l ng mô t m i liên h tuy n tính gi a hai bi n trên có d ng:ươ ồ ướ ượ ả ố ệ ế ữ ế ạ
(T o công th c: Vô Inset > Object > Microsoft Equation 3.0 h p Object type)ạ ứ ở ộ
- 0 < r ≤ 0,5 thì 2 bi n X và Y có m i liên h tuy n tính y uế ố ệ ế ế
- 0,5 < r ≤ 0,7 thì 2 bi n X và Y có m i liên h tuy n tính v aế ố ệ ế ừ
- 0,7 < r ≤ 0,8 thì 2 bi n X và Y có m i liên h tuy n tính khá ch tế ố ệ ế ặ
- 0,8 < r ≤ 0,9 thì 2 bi n X và Y có m i liên h tuy n tính ch tế ố ệ ế ặ
- 0,9 < r ≤ 1,0 thì 2 bi n X và Y có m i liên h tuy n tính r t ch tế ố ệ ế ấ ặ
- r = 1,0 thì 2 bi n X và Y có liên h hàm s tuy n tínhế ệ ố ế
Trong Excel, ta có th tìm đ c bể ượ 0 và b1 theo các cách sau:
0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5
0
5
10
15
20
25
30
TV Ads
Cars Sold
xbby
10
ˆ
+=
Rê con tr chu t trên b t kỳ đi m nào c a bi u đ phân tán r i nh p nút chu t ph iỏ ộ ấ ể ủ ể ồ ồ ắ ộ ả
Ch n Add Trendlineọ
+ Type: ch n Linearọ
+ Options: Nh p nút trái chu t vào h p ch n tr c Display equation on chart và Display R-squared value on chartắ ộ ộ ọ ướ
V y ph ng trình h i quy c l ng là ậ ươ ồ ướ ượ
10
5
Tools > Data Analysis > Regression
SUMMARY OUTPUT
Regression Statistics
Multiple R 0.94 Hệ số tương quan, r
R Square 0.88
Adjusted R Square
0.84
Standard Error
2.16
Observations
5
ANOVA
df SS MS F
Significance F
Regression 1 100 100 21.43 0.02
Residual 3 14 4.67
Total 4 114
Coefficients
Standard Error
t Stat P-value Lower 95% Upper 95%
Intercept 10 2.37 4.23 0.02 2.47 17.53
TV Ads 5 1.08 4.63 0.02 1.56 8.44
(Slide 33, ch ng 4)ươ
Đ t gi thuy t: nh Slide 33ặ ả ế ư
Cách 1: D a vào bi u đ phân tánự ể ồ
Cách 2: Dùng hai hàm là INTERCEPT() và SLOPE(); quét ch n d li u c a bi n y tr c, bi n x sauọ ữ ệ ủ ế ướ ế
b0 =
b1 =
Cách 3: Dùng l nh Regressionệ
H s xác đ nh, rệ ố ị 2
Ki m đ nh ý nghĩa c a ể ị ủ β1
0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5
0
5
10
15
20
25
30
f(x) = 5x + 10
R² = 0.88
TV Ads
Cars Sold
b0
b1
Giá tr th ng kê ki m đ nh: t = 4,6291ị ố ể ị
3.182
K t lu n: nh Slide 33ế ậ ư
(Slide 36, ch ng 4)ươ
T 1,56 Đ N 8,44Ừ Ế
D báoự(Slide 49, 50, 51 và 53, ch ng 4)ươ
+ D báo đi mự ể
hay 25
=FORECAST(3;C2:C6;B2:B6)
25
3.182
2.16
3 (đ cho)ề
2
4
TỪ20.39 Đ NẾ29.61
TỪ16.72 Đ NẾ33.28
Giá tr tra b ng phân ph i t v i ị ả ố ớ α = 0,05 và df = n - 2 = 5 - 2 = 3 là t0,025; 3 =
Kho ng tin c y cho ả ậ β1
V i xớp = 3 thì
+ D báo kho ng cho giá tr trung bình ự ả ị (công th c Slide 50)ứ ở
t0,025; 3 =
se =
xp =
+ D báo kho ng cho giá tr CÁ BI T ự ả ị Ệ (công th c Slide 51)ứ ở
25)3(510
ˆ
=+=
p
y
=
p
y
ˆ
=
p
y
ˆ
=
x
=−
∑
=
5
1
2
)(
i
i
xx
y
ˆ
+ Options: Nh p nút trái chu t vào h p ch n tr c Display equation on chart và Display R-squared value on chartắ ộ ộ ọ ướ
Lower 95,0% Upper 95,0%
2.47 17.53
1.56 8.44