Phương pháp và mô hình dự báo số lượng học sinh, sinh viên số năm đi học bình quân

TỔNG CỤC THỐNG KÊ
VIỆN KHOA HỌC THỐNG KÊ



BÁO CÁO CHUYÊN ĐỀ:
PHƢƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH DỰ BÁO SỐ
LƢỢNG HỌC SINH, SINH VIÊN, SỐ NĂM ĐI HỌC
BÌNH QUÂN
Thuộc đề tài: Nghiên cứu ứng dụng các phương
pháp dự báo để dự báo một số chỉ tiêu thống kê xã
hội chủ yếu ở Việt nam


Người biên sọan:
Lê Văn Dụy
Nguyễn Thị Thu Huyền





HÀ NỘI, 10/ 2009


2
MỞ ĐỀ
Nâng cao dân trí trở thành mục tiêu của nhiều quốc gia, bởi vì dân trí càng
cao nền dân chủ càng vững và sự phát triển kinh tế xã hội càng nhanh và bền.
Phát triển giáo dục phổ thông và đại học là một trong những con đƣờng chủ yếu
để nâng cao dân trí. Với lý do này các quốc gia luôn trú trọng đến việc mở

trƣờng lớp và khuyến khích vị thành niên và thanh niên đến trƣờng và theo học
các chƣơng trình đại học và trên đại học. Cũng với lý do này các chỉ tiêu thống
kê số học sinh, sinh viên và số năm đi học bình quân trở thành các chỉ tiêu thống
kê xã hội quan trọng. Đây cũng chính là các chỉ tiêu mục tiêu quốc gia và là chỉ
tiêu nằm trong hệ thống kế hoạch của Đảng và Nhà Nƣớc. Biết trƣớc số lƣợng
học sinh, sinh viên và số năm đi học bình quân của dân số sẽ giúp cho Nhà
Nƣớc đánh giá đƣợc tình hình giáo dục của quốc gia và khả năng đạt đƣợc mục
tiêu nâng cao trình độ dân trí của dân cƣ. Để làm đƣợc điều đó ngƣời ta tiến
hành dự báo các chỉ tiêu này. Sau đây trình bày các phƣơng pháp dự báo cho các
chỉ tiêu trên.
I. KHÁI NIỆM VÀ ĐỊNH NGHĨA
1.1. Định nghĩa số học sinh
Là những ngƣời đang học ở các cơ sở giáo dục phổ thông, các trƣờng
trung cấp chuyên nghiệp.
1.2. Số sinh viên
Là những ngƣời đang học cao đẳng, đại học;
1.3. Số học viên
Là những ngƣời đang học các cơ sở dạy nghề, các lớp xoá mù chữ, các
lớp giáo dục tiếp tục sau biết chữ; những học viên học chƣơng trình để lấy văn
bằng của hệ thống giáo dục quốc dân.

3
II. CÁC PHƢƠNG PHÁP DỰ BÁO SỐ LƢỢNG HỌC SINH VÀ SINH
VIÊN
Để dự báo lực lƣợng học sinh và sinh viên thƣờng ngƣời ta sử dụng một
trong hai phƣơng pháp, đó là dự báo theo dãy số thời gian hoặc dự báo theo
phƣơng pháp nhân khẩu học (phƣơng pháp dự báo thành phần). Mỗi một
phƣơng pháp có một ƣu điểm riêng. Phƣơng pháp dãy số thời gian đơn giản, dễ
làm đặc biệt là trong bối cảnh ngày nay đã có nhiều chƣơng trình phân tích
thống kê mạnh nhƣ SPSS, STATA, SAS,… Phƣơng pháp thành phần đòi hỏi

phải tiến hành nhiều bƣớc và nhiều thông tin khác nhau, song lại có ƣu điểm
lứon là dễ cho kết quả sát thực, đồng thời lại cung cấp các thông tin chi tiết hơn
so với phƣơng pháp dãy số thời gian.
2.1. Dự báo số lượng học sinh và sinh viên theo phương pháp dãy số
thời gian
Để dự báo số lƣợng học sinh, sinh viên bằng phƣơng pháp dãy số thời
gian cần thực hiện các bƣớc sau:
+ Thu thập thông tin về hai chỉ tiêu này theo thời gian với thời kỳ thống
nhất (thƣờng là theo năm). Các số liệu này cũng phải đồng nhất về mặt phạm vi
có nhƣ vậy chúng mới phản ánh đúng xu thế phát triển của chỉ tiêu.
+ Xác định một phƣơng trình toán học (mô hình) khả dĩ có thể mô tả tốt
quy luật phát triển của dãy số và sử dụng nó để dự đoán.
Việc ƣớc lƣợng các tham số của phƣơng trình thƣờng dựa vào phƣơng
pháp bình phƣơng nhỏ nhất.
Nhƣ đã trình bày, dự báo số lƣợng học sinh, sinh viên theo dãy số thời
gian có các ƣu điểm sau:
Thứ nhất, nó đơn giản, dễ làm;

4
Thứ hai, nhanh chóng cho ra kết quả dự báo cần thiết.
Tuy nhiên, nó có các nhƣợc điểm sau đây:
Thứ nhất, khó thu thập thông tin cho một dãy số liệu dài. Mặt khác, các
thông tin có đƣợc thƣờng mức độ sát thực thấp và số liệu giữa các thời kỳ
thƣờng có phạm vi không đồng nhất do vậy kết quả dự báo thu đƣợc cũng có
mức độ sát thực thấp.
Thứ hai, số liệu dự báo thu đƣợc chỉ là một con số tổng hợp mà không
tách ra đƣợc theo giới tính và nhóm tuổi nên tác dụng của dự báo cũng bị hạn
chế theo.
Thí dụ, dựa vào dãy số liệu thống kê về số học sinh trung học phổ thông
do TCTK công bố cho giai đoạn 2000-2008 ta sẽ tiến hành dự báo số học sinh

trung học phổ thông cho các năm 2009, 2010 và 2011.
Bảng 1: Số học sinh trung học phổ thông giai đoạn 1995-2008 và kết quả dự
đoán cho niên khóa 2008-2009, 2009-2010, 2010-2011

Niên khóa
t
yt
y’t
95-96
1
1019.5
937.6
96-97
2
1155.6
1204.5
97-98
3
1382.0
1455.8
98-99
4
1652.9
1691.3
99-00
5
1957.0
1911.1
00-01
6

2171.4
2115.2
01-02
7
2301.2
2303.6
02-03
8
2454.2
2476.2
03-04
9
2589.6
2633.2
04-05
10
2761.1
2774.5
05-06
11
2975.3
2900.0
06-07
12
3075.2
3009.8
07-08
13
3021.6
3103.9

2008-2009
14
2927.6(*)
3182.3
2009-2010
15

3245.0
(*) số ước tính của Vụ theo dõi chỉ tiêu này
2
856.752.29091.654 tty
t


996.0R
;
993.0
2
R
Sai số tuyệt đối bình quân bằng 55,9 nghìn người; sai số
tương đối bằng 2,5%.

5
Hình 1: Số học sinh trung học phổ thông giai đoạn 1995-2008 và kết
quả dự đoán cho niên khóa 2008-2009

0
500
1000
1500

2000
2500
3000
3500
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
yt y’t



Sử dụng chƣơng trình SPSS đã xác định đƣợc hàm số bậc hai mô tả tốt
nhất quy luật phát triển theo thời gian của chỉ tiêu số học sinh trung học phổ
thông. Điều này thể hiện rất rõ thông qua hệ số tƣơng quan R và hệ số mô tả R
2

ƣớc lƣợng đƣợc. Hệ số tƣơng quan thu đƣợc bằng
996.0R
. Kết qủa này cho
thấy giữa chỉ tiêu số học sinh trung học phổ thông và biến thời gian có mối
quan hệ rất chặt. Hệ số mô tả thu đƣơc:
993.0
2
R
. Điều này cho thấy biến thời
gian mô tả đƣợc tới 99,3% sự biến động của chỉ tiêu số học sinh trung học phổ
thông. Hơn thế nữa, sai số dự báo tuyệt đối và tƣơng đối đều ở mức độ thấp (các
con số tƣơng ứng là 55,9 nghìn học sinh và 2,5%). Nhƣ vậy, ta có thể kết luận là
hàm số bậc hai phù hợp với việc mô tả sự biến động theo thời gian của chỉ tiêu
số học sinh trung học phổ thông và có thể yên tâm sử dụng nó để dự báo.
Theo kết quả tính toán, niên khoá 2008-2009 số học sinh trung học phổ
thông của Việt nam là 3182,3 nghìn em, còn vào niên khóa 2009-2010 là 3245

nghìn em. Với mức độ tin cậy là 95%, số lƣợng học sinh trung học phổ thông

6
niên khoá 2008-2009 và 2009-2010 sẽ nằm trong các khoảng tƣơng ứng sau:
(3072,8;3291,8) và (3135,5;3354,5).
2.2. Dự báo số lượng học sinh, sinh viên theo phương pháp thành
phần
Đây là phƣơng pháp thƣờng hay đƣợc các nhà nhân khẩu học áp dụng khi
tiến hành dự báo số lƣợng học sinh và sinh viên của một quốc gia. Phƣơng pháp
này kết hợp giữa dự báo dân số theo giới tính và nhóm tuổi theo phƣơng pháp
thành phần và dự báo tỷ lệ đi học ở các nhóm tuổi.
Việc dự báo tỷ lệ đi học ở các nhóm tuổi thƣờng đƣợc thực hiện theo
theo cách: chấp thuận tỷ lệ đi học đặc trƣng theo nhóm tuổi không thay đổi và sử
dụng chúng để tính số học sinh và sinh viên đi học.
Phƣơng pháp dự báo số học sinh và sinh viên theo phƣơng pháp thành
phần có ƣu điểm là:
Thứ nhất, nó tận dụng đƣợc kết quả của dự báo dân số và các ƣu điểm
của dự báo dân số theo phƣơng pháp thành phần (kết quả dự báo dân số theo
phƣơng pháp thành phần thƣờng sát với thực tế hơn các phƣơng pháp khác).
Thứ hai, nó cho biết phân bố của số học sinh và sinh viên theo giới tính và
nhóm tuổi. Thông tin này rất bổ ích cho những ngƣời làm công tác hoạch định
các chính sách về số học sinh và sinh viên .
Với các ƣu điểm trên, phƣơng pháp thành phần thƣờng hay đƣợc sử dụng
trong dự báo số học sinh và sinh viên .
Bên cạnh các ƣu điểm trên, phƣơng pháp dự báo số học sinh và sinh viên
theo phƣơng pháp thành phần có các nhƣợc điểm là nó tiến hành phức tạp, đòi
hỏi phải thu thập nhiều loại thông tin hơn so với phƣơng pháp dãy số thời gian.

7
Thí dụ, thông qua dự báo dân số thu đƣợc dân số theo giới tính và nhóm

tuổi đƣợc trình bày ở bảng 2 ta sẽ tiến hành dự báo số học sinh và sinh viên cho
niên khóa 2008-2009
1
. Có hai phƣơng án dự báo. Thứ nhất, chỉ dự báo tổng số
học sinh và sinh viên. Thứ hai, dự báo số học sinh và sinh viên theo giới tính và
nhóm tuổi.
Để thực hiện phƣơng án thứ nhất, cần dự báo tỷ lệ học sinh và sinh viên
trong dân số từ 6 tuổi đến 24 tuổi (nhóm tuổi này là bộ phận cấu thành lớn nhất
của học sinh, sinh viên). Còn để thực hiện dự báo theo phƣơng án thứ hai, cần
tính đƣợc tỷ lệ đi học theo giới tính và nhóm tuổi.
Bảng 2: Kết quả dự báo dân số năm 2009 theo phương pháp thành
phần cho các nhóm tuổi đang ở độ tuổi đi học
Đơn vị: nghìn người
Nhóm
tuổi
Dân số dự báo
Tỷ lệ đi học dự báo
Số người đi học dự báo
Nam
Nữ
Nam
Nữ
Nam
Nữ
Tổng
5-9
3918
3637
0.683
0.682

2676
2480
5156
10-14
3636
3423
0.841
0.832
3058
2848
5906
15-19
4564
4338
0.344
0.321
1570
1392
2963
20-24
4561
4342
0.283
0.252
1291
1094
2385
Tổng
16679
15740

8595
7815
16410

Bảng 2 trình bày kết quả dự báo số ngƣời đang đi học của các nhóm tuổi
vào năm 2009 theo phƣơng pháp thành phần. Cả ba cột lớn đều là các con số dự
báo. Cột lớn thứ nhất đƣợc lấy từ dự báo dân số theo phƣơng pháp thành phần.
Cột lớn thứ hai đƣợc lấy từ dự báo tỷ lệ đang đi học của các nhóm tuổi. Cột lớn
thứ ba là kết quả tổng hợp của hai dự báo trên. Theo kết quả dự báo, năm 2009
Việt Nam có 16,41 triệu ngƣời trong độ tuổi từ 5-24 đang đi học, trong đó nam
là 8,6 triệu ngƣời còn nữ là 7,81 triệu ngƣời.

1
Do chƣa có số liệu của năm 2009 nên sử dụng số liệu của TĐTDS 1999 làm cơ sở dự báo thử nghiệm.

8
Số liệu dự báo về số ngƣời đang đi học theo nhóm tuổi là cơ sở cho công
tác lập kế hoạch xây dựng trƣờng lớp cho học sinh ở các cấp học khác nhau. Mặt
khác nó cũng cho biết khả năng nâng cao trình độ dân trí của nƣớc ta nhƣ thế
nào trong tƣơng lai.
III. CÁC PHƢƠNG PHÁP DỰ BÁO SỐ NĂM ĐI HỌC BÌNH QUÂN
Số năm đi học bình quân là một chỉ tiêu thƣờng đƣợc quan tâm trong lĩnh
vực giáo dục. Lý do dễ thấy là nó phản ánh một phần trình độ dân trí nói chung
của dân cƣ. Nhìn chung, số năm đi học càng nhiều trình độ dân trí càng cao. Vì
vậy việc dự đoán chỉ tiêu này có tầm quan trọng trong việc hoạch định chính
sách về giáo dục quốc gia. Có nhiều phƣơng pháp khác nhau đƣợc sử dụng để
dự báo số năm đi học bình quân của một quốc gia. Tuy nhiên, về mặt tổng quát
có thể coi có hai phƣơng pháp cơ bản là phƣơng pháp dãy số thời gian và

phƣơng pháp tƣơng quan hồi quy đa nhân tố. Dƣới đây chúng tôi giới thiệu
những nét cơ bản của hai phƣơng pháp này.
3.1. Phương pháp dự báo số năm đi học bình quân theo dãy số thời
gian
Mỗi một phƣơng pháp dự báo đều có yêu cầu riêng của mình. Phƣơng
pháp dự báo theo dãy số thời gian có các yêu cầu cơ bản sau:
+ Phải có dãy số liệu phản ánh sự biến động của số năm đi học bình quân
của dân số liên tục và đủ dài, thƣờng là từ 10 năm (thời kỳ) trở lên. Điều kiện
này nhằm đảm bảo để phát hiện ra quy luật phát triển của hiện tƣợng, trên cơ sở
đó tiến hành dự báo theo quy quật này.
+ Các thông tin phản ánh về số năm đi học bình quân phải có cùng phạm
vi tính toán, ví dụ nếu là số liệu của toàn quốc thì số liệu của các năm đều phải
là của toàn quốc. Phạm vi tính toán không đúng sẽ dẫn đến phát hiện quy luật sai

9
và thậm chí không phát hiện đƣợc quy luật phát triển của chỉ tiêu số năm đi học
bình quân.
Trên cơ sở dãy số liệu phản ánh sự phát triển theo thời gian xác định một
phƣơng trình tóan học mô tả thích hợp sự phát triển này sau đó ƣớc lƣợng các
tham số của hàm số, đánh giá mức độ phù hợp và cuối cùng là tiến hành dự báo
nếu mức độ phù hợp của hàm số là cao. Việc ƣớc lƣợng các tham số của phƣơng
trình thƣờng dựa vào phƣơng pháp bình phƣơng nhỏ nhất. Phƣơng pháp này
thƣờng đƣợc cài đặt trong các chƣơng trình phân tích số liệu thống kê nhƣ
SPSS, STATA, SAS,
3.2. Phương pháp tương quan hồi quy đa nhân tố
Ở phƣơng pháp này trƣớc tiên xác định mối quan hệ giữa số năm đi học
của các cá nhân và các yếu tố (biến) kinh tế xã hội khác nhau có liên quan đến
họ ví dụ nhƣ tuổi tác, điều kiện kinh tế gia đình, giới tính, dân tộc,…Sau khi xác
định đƣợc các yếu tố có ảnh hƣởng tới số năm đi học, tiến hành thu thập thông
tin của các yếu tố này tính tóan ma trận hệ số tƣơng quan để tiến hành lựa chọn

các yếu tố đƣa vào mô hình dự báo. Thông thƣờng, do tầm dự báo thƣờng ngắn,
nên hàm tuyến tính đa biến đƣợc chọn làm mô hình dự báo. Tức là mô hình
dạng sau đây đƣợc sử dụng để dự báo:
kk
XaXaXaaY 
22110

Trong đó, Y là tỷ lệ thất nghiệp,
i
a
, i=1,2, , k là tham số của mô mình,
i
X
, i=1,2, ,
k là các biến có quan hệ với số năm đi học (Y).
Trong thực tế dự báo, mô hình trên có thể ứng dụng theo không gian và
cũng có thể đƣợc dụng theo thời gian. Theo không gian có nghĩa là thông tin về
các biến đƣợc thu thập cho các cá nhân hoặc tỉnh, thành phố trên phạm vi toàn
quốc để từ đó ƣớc lƣợng các thông số của mô hình. Khi các thông số của mô
hình đã đƣợc ƣớc lƣợng có thể tiến hành dự báo. Để dự báo, trƣớc tiên phải dự

10
báo các biến của mô hình sau đó lắp vào mô hình để tính số năm đi học. Theo
thời gian có nghĩa là số liệu của các biến phải thu thập theo thời gian để ƣớc
lƣợng các tham số của mô hình, sau đó để tiến hành dự báo phải tiến hành một
bƣớc tiếp theo là dự báo từng yếu tố của mô hình và lắp vào phƣơng trình dự
báo.
Thí dụ, dựa vào số liệu thu đƣợc từ tổng điều tra dân số năm 1989 của các
tỉnh thành phố chúng tôi tiến hành xây dựng mô hình mô tả mối quan hệ giữa
chỉ tiêu (biến) “Số năm đi học bình quân (SONAMDH)” với các chỉ tiêu “Số

ngƣời bình quân một hộ (SN1H)”, “Tỷ lệ nữ là chủ hộ (TLNUCHUH) ”, “Tuổi
kết hôn lần đầu bình quân của Nam (TUOIKH)” và “Tỷ lệ sinh thô (CBR)”.
Để tiến hành xây dựng mô hình đầu tiên chúng tôi tính ma trận tƣơng quan.
Bảng 3 cho thấy chỉ tiêu số năm đi học bình quân có mối quan hệ nghịch biến
với với số ngƣời bình quân một hộ, tức là số ngƣời bình quân một hộ càng cao,
số năm đi học bình quân càng thấp. Mối quan hệ này tƣơng đối chặt, đạt mức
R=- 0,805. Chỉ tiêu số năm đi học bình quân cũng có mối quan hệ nghịch biến
với tỷ lệ sinh thô. Mối quan hệ này cũng tƣơng đối chặt. Tuy nhiên chỉ tiêu này
lại có mối quan hệ đồng bioến với chỉ tiêu tuổi kết hôn lần đầu bình quân của
nam giới và tỷ lệ nữ giới làm chủ hộ.

Bảng 3: Ma trận hệ số tương quan


SONAMDH
SN1HO
TLNUCHUH
TUOIKH
CBR
SONAMDH
1




SN1HO
805(**)
1

TLNUCHUH
.559(**)
446(**)
1


TUOIKH
.438(**)
365(*)
.663(**)
1

CBR
629(**)
.557(**)
801(**)
544(**)
1
N
40
40
40
40
40
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
* Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

11
Để tránh hiện tƣợng đa cộng tuyến, khi xây dựng mô hình chúng tôi loại biến
tuổi kết hôn lần đầu bình quân của nam giới ra vì nó có quan hệ khá chặt với chỉ
tiêu tỷ lệ nữ giới làm chủ hộ. Kết quả thu đƣợc nhƣ sau:
Hệ số mô tả của mô hình là 70,4% phƣơng trình mô tả mối quan hệ giữa số năm
đi học bình quân (Y) với số ngƣời bình quân một hộ (X1), tỷ lệ nữ giới làm chủ
hộ (X2) và tỷ lệ sinh thô (X3):
Y= 9,57- 1,048X1+ 0,022X2 – 0,022X3
Để dự báo theo không gian chỉ cần xác định giá trị của X1, X2 và X3 rồi thay
vào mô hình sẽ tính đƣocự số năm đi học bình quân. Cũng bằng phƣơng pháp
này có thể tiến hành dự báo theo thời gian, chỉ có điều khác là phải dự báo đƣợc
các chỉ tiêu X1, X2 và X3 ở năm cần dự báo rồi thay vào mô hình để tính. Đây
là cách làm đã đƣợc nhiều nƣớc sử dụng.
Từ mô hình trên có thể dự báo số năm đi học bình quân của năm 2009. Xác định
đƣợc số ngƣời bình quân một hộ của năm 2009 X1= 4,1; tỷ lệ nữ giới làm chủ
hộ X2= 37,8%; Tỷ lệ sinh thô X3= 18,3 phần nghìn, vậy số năm đi học bình
quân của tòn quốc năm này Y= 5,7 năm.
IV. KẾT LUẬN
Chỉ tiêu số học sinh, sinh viên và số năm đi học bình quân của dân số có ý
nghĩa lớn trong công tác lập kế hoạch của đất nƣớc. Biết trƣớc đƣợc số ngƣời
đang đi học sẽ giúp cho việc tính toán số giáo viên, số phòng học cũng nhƣ số
trƣờng lớp sát với thực tế từ đó góp phần nâng cao chất lƣợng giáo dục; Biết
đƣợc số năm đi học bình quân cho phép đánh giá bƣớc đầu về trình độ dân trí
của đất nƣớc. Đây là một việc làm quan trọng vì qua phân tích định tính thấy
trình độ dân trí tỷ lệ thuân tốc độ phát triển của một quốc gia. Trình độ dân trí
càng cao, tốc độ phát triển của đất nƣớc càng nhanh và vững chắc.



12

PHỤ LỤC
Phụ lục 1
Một số chỉ tiêu thống kê của các tỉnh, thành phố qua kết quả Tổng điều tra dân số 1989


Số năm đi
học bình
quân
Số người
bình quân
một hộ
Tỷ lệ nữ là
chủ hộ
Tuổi kết hôn
lần đầu bình
quân của
Nam
CBR
Hà Nội
5.9
4.3
39.2
24.8
27.2
TP. Hồ Chí Minh
5.2
5.3
49.6
27.1
21.1

Hải Phòng
5.7
4.2
38.6
25.0
28.0
Cao Bằng
3.8
5.4
25.8
22.2
36.0
Hà Tuyên
3.8
5.6
25.2
22.4
38.2
Lạng Sơn
4.2
5.4
21.8
22.2
38.2
Lai Châu
2.5
6.3
18.5
21.3
46.1

Hoàng Liên Sơn
3.7
5.4
30.6
22.7
39.6
Bắc Thái
5.1
4.9
31.8
22.4
32.6
Sơn La
3.1
6.3
20.4
21.6
43.5
Vĩnh Phú
5.5
4.6
36.8
23.6
32.1
Hà Bắc
4.9
4.6
29.0
22.3
32.3

Quảng Ninh
5.5
4.6
30.5
25.3
30.3
Hà Sơn Bình
5.1
4.6
32.8
23.8
32.5
Hải Hƣng
5.6
4.0
32.8
23.5
29.2
Thái Bình
5.5
3.9
31.1
24.4
24.5
Hà Nam Ninh
5.0
4.0
30.1
23.8
30.4

Thanh Hóa
4.8
4.5
27.2
23.3
33.9
Nghệ An
5.0
4.6
25.2
23.6
34.0
Bình Trị Thiên
4.7
4.8
29.9
24.8
32.7
Quảng Nam Đà Nẵng
4.2
4.6
36.4
25.1
29.8
NGhĩa Bình
4.0
4.6
33.3
23.9
32.7

Phú Khánh
4.2
5.1
29.9
25.3
32.7
Thuận Hải
3.5
5.3
31.1
23.6
35.7
Gia Lai Kon Tum
2.7
5.3
23.9
23.6
45.1
Đắc Lắc
3.7
5.1
23.0
24.2
46.4
Lâm Đồng
4.3
4.8
26.9
25.5
38.0

Sông Bé
3.9
4.9
35.9
24.7
32.9
Tây Ninh
3.8
5.1
32.7
23.8
32.1
Đồng Nai
4.0
5.4
29.6
25.6
35.0
Long An
3.9
5.1
35.7
23.9
29.3
Đồng Tháp
3.4
5.4
27.3
23.5
31.1

An Giang
3.4
5.6
26.3
23.5
30.8
Tiền Giang
3.9
5.1
37.1
23.7
29.2
Bến Tre
3.7
4.9
36.7
23.4
29.4
Cửu Long
3.5
5.2
31.8
23.5
30.3
Hậu Giang
3.3
5.6
29.3
23.8
30.9

Kiên Giang
3.3
5.5
27.7
23.8
35.7
Minh Hải
3.3
5.8
24.5
23.6
36.0
Vũng Tàu Côn Đảo
5.4
5.1
42.8
26.3
28.1

13
Phụ lục 2
Kết quả tính toán

Model Summary

Model
R
R Square
Adjusted R
Square

Std. Error of
the Estimate
1
.839(a)
.704
.679
.50621
a Predictors: (Constant), TLNUCHUH, SN1HO, CBR

Coefficients(a)

Model

Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t
Sig.
B
Std. Error
Beta
1
(Constant)
9.570
1.523

6.284
.000
SN1HO

-1.048
.174
659
-6.036
.000
CBR
022
.027
137
839
.407
TLNUCHU
H
.022
.022
.155
1.025
.312
a Dependent Variable: SONAMDH

14
TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Oskar Lange, Wstep do Ekonometrii;
2. Tổng cục Thống kê, Tổng điều tra dân số Việt Nam 1989, Phân tích kết quả
điều tra mẫu, Hà Nội 1991;
3. UNFPA, Cẩm nang số X, Các kỹ thuật gián tiếp về ƣớc lƣợng nhân khẩu học

15
MỤC LỤC
MỞ ĐỀ 2
I. KHÁI NIỆM VÀ ĐỊNH NGHĨA 2

1.1. Định nghĩa số học sinh 2
1.2. Số sinh viên 2
1.3. Số học viên 2
II. CÁC PHƢƠNG PHÁP DỰ BÁO SỐ LƢỢNG HỌC SINH VÀ SINH VIÊN 3
2.1. Dự báo số lƣợng học sinh và sinh viên theo phƣơng pháp dãy số thời gian 3
2.2. Dự báo số lƣợng học sinh, sinh viên theo phƣơng pháp thành phần 6
III. CÁC PHƢƠNG PHÁP DỰ BÁO SỐ NĂM ĐI HỌC BÌNH QUÂN 8
3.1. Phƣơng pháp dự báo số năm đi học bình quân theo dãy số thời gian 8
3.2. Phƣơng pháp tƣơng quan hồi quy đa nhân tố 9
IV. KẾT LUẬN 11
PHỤ LỤC 12
Phụ lục 1 12
Một số chỉ tiêu thống kê của các tỉnh, thành phố qua kết quả Tổng điều tra dân số 1989 12
Phụ lục 2 13
Kết quả tính toán 13
TÀI LIỆU THAM KHẢO 14
MỤC LỤC 15