Dự Báo, Đánh Giá Mô Hình, Và Những Vấn Đề Trong Lập Mô Hình

Thực Hành 3:
Dự Báo, Đánh Giá Mô Hình, Và Những Vấn Đề
Trong Lập Mô Hình
I. Dự báo
1. Tính độ lệch chuẩn của dự báo:
Như mô hình trong ví dụ food.xls, ta có thể tính được chi tiêu thức ăn của một gia đình có
thu nhập $2000/tuần là khoảng $287.608.
Tiếp theo , ta phải tính độ lệch chuẩn của dự báo. Ta có công thức;
var

f

 var

Y
0
 y
0

 
2

1
1
n


X
0
 x



2

i 1
n

x
i
 x


2

Sau khi khai triển, ta có:
var

f

 var

Y
0
 y
0

 
2


2

n


X
0
 x


2
var

b
1

Để tính var(f), ngoài những thông tin từ chức năng regression, ta cần thêm thu nhập trung
bình . ta có thể tính bằng cách vào Tools/Data Analysis/Descriptive statistics
Trong hộp thoại, ta chỉ định Range của số liệu cần tính toán
Excel sẽ cho ta kết quả như sau
Kết hợp với thông tin trong chức năng Regression , tat hay số vào công thức và tính var(f)
và se(f) = var(f)
1/2
.
Để tính khoảng tin cậy cho X
0
, ta cần tính s
2
, var(b
1
) và có thể lấy MSR trong bảng
ANOVA. Khi ta đã nhập công thức cho X

0
, ta có thể copy công thức cho các giá trị x khác.
2. Khoảng dự báo:
Ta tính khoảng dự báo (1 – a)100%
Y
o
± t
c
se(f)
Vì ta đã tính được se(f), việc tính khoảng dự báo là rất dễ dàng như sau:
II. Số đo sự tương hợp của mô hình:
Bảng ANOVA sẽ cho ta thông tin về số đo sự tương hợp của mô hình:
1. R
2
R
2
được tính toán theo công thức R
2
=SSR/SST =1− SSE/SST. Kết quả được tự động tính khi
ta chạy hàm Regression
III. Phân tích cộng phương sai.
Cộng phương sai và hệ số tương quan có thể cho ta biết về mối quan hệ tuyến tính giữa các
biến. Cộng phương sai cho ta biết chiều của quan hệ, hệ số tương quan thì cho ta biết chiều
và độ lớn của mối quan hệ. Giá trị Multiple R trong bảng kết quả hồi quy là căn bậc hai
của R
2
.
Ta cũng có thể dùng Tools/Data analysis/ Correlation để tính: