Phân tích hồi quy ppsx

Bài 5
Bài 5
PHÂN TÍCH HỒI QUY
PHÂN TÍCH HỒI QUY
1. Hồi quy tuyến tính
2. Hồi quy phi tuyến
3. Hồi quy logic nhị phân
Download trọn bộ IBM SPSS v19+crack và ebooks – articles tại
iafi re.com/?1j5bcyb3as c8n
1. Hồi quy tuyến tính
Nghiên cứu mối liên hệ giữa một tiêu thức kết quả với một hoặc
nhiều tiêu thức nguyên nhân, biểu diễn thông qua đường thẳng.
Cả biến phụ thuộc và biến độc lập đều cần là những biến định
lượng.
Download trọn bộ IBM SPSS v19+crack và ebooks – articles tại
iafi re.com/?1j5bcyb3as c8n
Analyze/regression/linear
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)
Download trọn bộ IBM SPSS v19+crack và ebooks – articles tại
iafi re.com/?1j5bcyb3as c8n
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 R
2
đánh giá mức độ phù hợp của mô hình thể hiện mối
quan hệ tương quan
tuyến tính
R
2
= 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 R <0,3 - Nếu R2 <0,1 Tương quan ở mức thấp
- Nếu 0,3 ≤ R <0,5 - Nếu 0,1 ≤ R2 <0,25 Tương quan ở mức trung bình
- Nếu 0,5 ≤ R <0,7 - Nếu 0,25 ≤ R2 <0,5 Tương quan khá chặt chẽ
- Nếu 0,7 ≤ R <0,9 - Nếu 0,5 ≤ R2 <0,8 Tương quan chặt chẽ
- Nếu 0,9 ≤ R - Nếu 0,8 ≤ R2 Tương quan rất chặt chẽ
Bảng coefficient cho phép chúng ta kiểm định các hệ số góc trong mô hình,
ta có t1 = 8,433 và pvalue = 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:
Y
t
= 9.870 + 0,00011X
t
+ e
t

•
Các giả định đối với hồi quy tuyến

tính :

Phân phối chuẩn và phương sai bằng nhau : với bất kỳ giá trị nào của
X, thì biến Y phụ thuộc có phân phối chuẩn với giá trị trung bình
µ(X/Y) tương ứng với một giá trị X cụ thể và phương sai δ
2
không đổi.

Độc lập : các giá trị Y độc lập thống kê đối với nhau tức là quan sát
này độc lập và không bị ảnh hưởng bởi các quan sát khác.

Tuyến tính : tất cả các giá trị trung bình µ(X/Y) đều nằm trên một
đường thẳng.

Khi chỉ có một biến độc lập, thì phương trình hồi quy tuyến tính có
dạng : trong đó e
t
là sai số của phép hồi quy.
Nếu có hơn một biến độc lập, ta có mô hình hồi
quy tuyến tính bội.
Ký hiệu X
pt
biểu hiện giá trị của
biến độc lập thứ p tại quan sát thứ t.
Download trọn bộ IBM SPSS v19+crack và ebooks – articles tại
iafi re.com/?1j5bcyb3as c8n
•
Hệ số Beta :
Hệ số Beta :
Hệ số beta được tính trực tiếp từ hệ số hồi quy

như sau
Trong đó S
k
là độ lệch chuẩn của biến độc lập thứ k thuộc X và S
y
là độ
lệch chuẩn của biến y trong mẫu kích thước N được tính như sau
Download trọn bộ IBM SPSS v19+crack và ebooks – articles tại
iafi re.com/?1j5bcyb3as c8n
Phương pháp đưa biến
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
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.
SANLUONG
100806040200
GIAT HANH
15.7
15.6
15.5
15.4
15.3
15.2
15.1
15.0
Analyze/regression/curve Estimation…
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),…
3. Hồi qui logic nhị phân
3. Hồi qui logic nhị phân
•
Hồi qui logic nhị phân (Binary logistic regression)
là phép hôi quy để ước lượng xác suất của những
biến độc lập và biến phụ thuộc.
Download trọn bộ IBM SPSS v19+crack và ebooks – articles tại
iafi re.com/?1j5bcyb3as c8n
Analyze/regression/Binary Logistic…
Analyze/regression/Binary Logistic…
Download trọn bộ IBM SPSS v19+crack và ebooks – articles tại
iafi re.com/?1j5bcyb3as c8n