1. Trang chủ >
  2. Thể loại khác >
  3. Tài liệu khác >
Tải bản đầy đủ - 176 (trang)
I. Hồi quy tuyến tính

I. Hồi quy tuyến tính

Tải bản đầy đủ - 176trang

Analyze/Regression/Linear



Từ khung danh sách bên trái chuyển

biến định lượng làm biến phụ thuộc

vào ô Dependent phía trên bên

phải, đưa một hoặc nhiều biến độc

lập vào khung Independent(s)



Nếu chỉ có một biến độc lập, ta có mô hình hồi quy tuyến tính đơn.



Vì F=71,115 và P-value=0,000 nên chúng

ta có thể khẳng định tồn tạo mô hình hay

tồn tại mối quan hệ giữa hai biến năm làm

việc và thu nhập trên tổng thể



Hệ số tương quan R đo lường mức độ tương quan giữa hai biến

- Hệ số xác định R2 đánh giá mức độ phù hợp của mô hình thể hiện mối quan hệ

tương quan

tuyến tính

R2 = 0,264 có nghĩa là biến số năm làm việc sẽ giải thích 26,4% thu nhập/ năm của

nhân viên (còn lại là những biến số khác).



- Nếu

- Nếu

- Nếu

- Nếu

- Nếu



R <0,3

0,3 ≤ R <0,5

0,5 ≤ R <0,7

0,7 ≤ R <0,9

0,9 ≤ R



- Nếu

- Nếu

- Nếu

- Nếu

- Nếu



R2 <0,1

Tương quan ở mức thấp

0,1 ≤ R2 <0,25

Tương quan ở mức trung bình

0,25 ≤ R2 <0,5

Tương quan khá chặt chẽ

0,5 ≤ R2 <0,8 Tương quan chặt chẽ

0,8 ≤ R2

Tương quan rất chặt chẽ

Click to edit Master text styles

Second level

Third level

Fourth level

Fifth level



Bảng coefficient cho phép chúng ta kiểm định các hệ số góc trong mô hình, ta có t1 =

8,433 và P-value = 0,000< 0,05 nên ta khẳng định tồn tại mối quan hệ giữa hai biến

với hệ số góc b1=0,00011 có nghĩa là khi tăng mỗi năm làm việc, thu nhập hàng năm

tăng 110 ngàn đồng.

Ta có thể thành lập được phương trình hồi quy như sau:

yi = 9.870 + 0,00011xi + e



Nếu có hơn một biến độc lập, ta có mô hình hồi quy tuyến tính bội.

Click to edit Master text styles

Second level

Third level

Fourth level

Fifth level



Phương pháp đưa biến

 Phương pháp Enter (mặc định), tất cả các biến độc lập sẽ được đưa vào

phương trình hồi quy đồng thời trong một bước duy nhất

 Remove, thủ tục sẽ loại tất cả các biến độc lập đã đưa vào để xây dựng lại mô

hình khác

 Phương pháp Forward sẽ tương ứng với việc đưa dần từng biến độc lập vào

phương trình hồi quy theo một quy tắc chọn biến được xác định

 Phương pháp Backward sẽ từ tập các biến độc lập được đưa vào ban đầu, các

bước sẽ cho loại dần ra khỏi phương trình hồi quy từng biến có ít ý nghĩa hơn cả

đối với mô hình.

 Phương pháp Stepwise, tại mỗi bước, song song với việc xem xét để đưa dần

vào phương trình hối quy những biến độc lập có nghĩa nhất đối với phương trình

hồi quy, thủ tục cũng xét để đưa ra khỏi phương trình đó biến độc lập khác theo

một quy tắc xác định.



Có thể lấy ra một biến nào đó từ khung danh

sách biến phía bên trái, đưa vào ô Selection

Variable và nhấn phím Rule bên cạnh để quy

định những quan sát được dùng để tính toán các

tham số hồi quy.

Gán vào ô Value một giá trị số để quy định nguyên tắc: quan sát được đưa vào tính

toán là quan sát mà giá trị của biến trên đó thoả mãn điều kiện.

Nhấn vào Statistics… để quy định các

tham số cần hiện thị.



2. Hồi quy phi tuyến

Đây là thủ tục cung cấp các tham số hồi quy để ước lượng đường cong “phù hợp

nhất” cho cặp biến hồi quy – biến độc lập.

Có thể dựa vào đồ thị và một số tiêu chuẩn khác để lựa chọn mô hình hồi quy phù

hợp nhất với hiện tượng nghiên cứu.

15.7



15.6



15.5



15.4



15.3



GIATHANH



15.2



15.1

15.0

0



20



SANLUONG



40



60



80



100



Analyze/Regression/Curve Estimation…



Từ khung danh sách bên

trái chuyển biến định

lượng làm biến phụ thuộc

vào ô Dependent phía trên

bên phải, đưa biến độc lập

vào khung Independent



Hộp thoại trên cho thấy có 11 mô hình hồi quy: tuyến tính (linear), hyperbol (Inverse),

parabol (Quadratic), hàm bậc 3 (Cubic), hàm mũ (power),…



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

I. Hồi quy tuyến tính

Tải bản đầy đủ ngay(176 tr)

×