Tải bản đầy đủ (.pdf) (6 trang)

Vẽ biểu đồ phân tán - Nhận xét Tính hệ số tương quan pdf

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (176.1 KB, 6 trang )

Tu nầ TV 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 b
1
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
b
0
=
b
1
=
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 β
1
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

b
0

b
1
xy 510
ˆ
+=
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
TỪ 20.39 Đ NẾ 29.61
TỪ 16.72 Đ NẾ 33.28
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 t
0,025; 3
=
Kho ng tin c y cho ả ậ β
1
V i xớ
p
= 3 thì
+ D báo kho ng cho giá tr trung bình ự ả ị (công th c Slide 50)ứ ở
t
0,025; 3
=
s
e
=
x
p
=
+ 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
=TINV(0,05;3)
=FORECAST(3;C2:C6;B2:B6)

×