Bài giảng Tin học ứng dụng nâng cao - Chương: Phân tích hồi quy tương quan và dự báo kinh tế - Lê Viết Mẫn
Phân tích hồi quy tương quan
và dự báo kinh tế
v 1.1 - 04/2013
1
Phân tích hồi quy và dự báo
Wednesday, May 8, 13
Nội dung
1. Hồi quy và tương quan
1.1. Phân tích tương quan
1.2. Phân tích hồi quy
2. Dự báo
2
Phân tích hồi quy và dự báo
Wednesday, May 8, 13
Hồi quy và tương quan
3
Phân tích hồi quy và dự báo
Wednesday, May 8, 13
Khái niệm cơ bản (1/2)
Giữa các yếu tố luôn có mối liên hệ ràng buộc lẫn nhau
•
Năng suất lao động tăng lên làm cho giá thành sản phẩm giảm đi
•
Vốn đầu tư cho trang thiết bị tăng lên thì năng suất lao động sẽ tăng lên
•
Quan hệ hàm - hai biến ngẫu nhiên X và Y được gọi là phụ thuộc
•
hàm số nếu tồn tại f sao cho Y = f(X) tức là khi đại lượng X biến đổi
thì theo một quy tắc nào đó có thể xác định được giá trị đại lượng Y
tương ứng
Quan hệ thống kê - hai biến ngẫu nhiên X và Y được gọi là phụ
thuộc thống kê nếu mỗi giá trị của X có thể xác định được quy luật
phân phối xác suất có điều kiện của Y: F(y/X=x) = P(Y>y/X=x)
•
Đây là sự phụ thuộc không hoàn toàn chặt chẽ tức là khi một hiện tượng
biến đổi thì làm cho hiện tượng liên quan biến đổi nhưng nó không ảnh
hưởng hoàn toàn đến sự biến đổi này
•
4
Phân tích hồi quy và dự báo
Wednesday, May 8, 13
Khái niệm cơ bản (2/2)
Phân tích tương quan - đo mức độ kết hợp tuyến tính giữa hai
biến
•
Không có sự phân biệt giữa các biến
•
•
Các biến có tính chất đối xứng
Phân tích hồi quy - nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc của một
biến với một hay nhiều biến khác
•
Biến phụ thuộc
•
•
Biến độc lập
5
Phân tích hồi quy và dự báo
Wednesday, May 8, 13
Phân tích tương quan
6
Phân tích hồi quy và dự báo
Wednesday, May 8, 13
Hệ số tương quan
Hệ số tương quan - đo lường mức độ quan hệ tuyến tính giữa
hai biến
•
Quan hệ tuyến tính giữa hai biến không phân biệt biến này phụ thuộc vào
•
biến kia
Cov(X,Y )
ρ = Corr(X,Y ) =
σxσy
Tính chất :
•
ρXY ≤ 1
và
Hệ số tương quan không có đơn vị, có tính hoán đổi
ρXY = ρYX
•
•
•
•
•
•
ρXY
dương - hai biến có quan hệ cùng chiều (đồng biến)
- X và Y độc lập hoặc có quan hệ phi tuyến
- X và Y có quan hệ tuyến tính
ρXY = 0
ρXY = 1
- tương quan mạnh
- tương quan yếu
ρXY > 0.8
ρXY < 0.4
•
- tương quan TB
ρXY = 0.4 − 0.8
7
Phân tích hồi quy và dự báo
Wednesday, May 8, 13
CORREL Correlation
Chức năng : tính hệ số tương quan của hai yếu tố
•
•
Cú pháp
CORREL (array1, array2)
8
Phân tích hồi quy và dự báo
Wednesday, May 8, 13
Correlation
Vùng địa chỉ dữ liệu
cần tính độ tương
quan
Bấm OK để thực hiện
tính toán
Dữ liệu theo hàng hay cột
Vùng địa chỉ dữ liệu
được chọn bao gồm
cả nhãn ?
Nơi chứa kết quả tính được
9
Phân tích hồi quy và dự báo
Wednesday, May 8, 13
Đồng phương sai
Là trung bình của tích các cặp sai lệch
•
Dùng để xác định mối quan hệ giữa hai tập số liệu
•
n
1
Cov(x, y) = (x − µ )(y − µ )
∑
j
x
i
y
n
i=1
Giá trị không giới hạn trong [-1, 1]
•
Hàm COVAR
•
COVAR (array1, array2)
12
Phân tích hồi quy và dự báo
Wednesday, May 8, 13
Covariance
Vùng địa chỉ dữ liệu
cần tính đồng phương
sai
Bấm OK để thực hiện
tính toán
Dữ liệu theo hàng hay cột
Vùng địa chỉ dữ liệu
được chọn bao gồm
cả nhãn ?
Nơi chứa kết quả tính được
13
Phân tích hồi quy và dự báo
Wednesday, May 8, 13
Phân tích hồi quy
16
Phân tích hồi quy và dự báo
Wednesday, May 8, 13
Hồi quy tuyến tính đơn
Dạng đơn giản nhất của một mô hình hồi qui chứa một biến
phụ thuộc và một biến độc lập
•
Y = β0 + β1X
Hệ số r2 (phương sai mẫu) - đo độ phù hợp của mô hình hồi
quy
•
RSQ (known_y’s, known_x’s)
17
Phân tích hồi quy và dự báo
Wednesday, May 8, 13
SLOPE và INTERCEPT
β
Intercept dùng để ước lượng hệ số góc của phương trình
hồi quy tuyến tính đơn
•
•
•
0
Slope dùng để ước lượng tung độ góc của phương trình hồi
β1
quy tuyến tính đơn
Cú pháp
SLOPE (known_y’s, known_x’s)
INTERCEPT (known_y’s, known_x’s)
18
Phân tích hồi quy và dự báo
Wednesday, May 8, 13
Regression
Vùng địa chỉ dữ liệu
cho biến phụ thuộc
Bấm OK để thực hiện
tính toán
Vùng địa chỉ dữ liệu
cho các biến độc lập
Vùng địa chỉ dữ liệu
được chọn bao gồm
cả nhãn ?
Chọn để loại bỏ hệ số góc
Độ tin cậy
Nơi chứa kết quả tính được
Các tuỳ chọn hiển thị
sai số
Phân phối chuẩn
19
Phân tích hồi quy và dự báo
Wednesday, May 8, 13
Tải về để xem bản đầy đủ
38 trang
12780
Free
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài giảng Tin học ứng dụng nâng cao - Chương: Phân tích hồi quy tương quan và dự báo kinh tế - Lê Viết Mẫn", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- bai_giang_tin_hoc_ung_dung_nang_cao_chuong_phan_tich_hoi_quy.pdf
