Bài giảng Thiết kế thí nghiệm (Phần thực hành) - Bài 4: Tương quan hồi quy và bảng tương liên

Bài giảng Thiết kế thí nghiệm (Phần thực hành) - Bài 4: Tương quan hồi quy và bảng tương liên. Bài này cung cấp cho học viên những nội dung về: tương quan và hồi quy tuyến tính; bảng tương liên; hệ số tương quan; phương trình hồi quy tuyến tính; phép thử khi bình phương;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Thiết kế thí nghiệm (Phần thực hành) - Bài 4: Tương quan hồi quy và bảng tương liên Bài 4. Tương quan hồi quy và bảng tương liênThực hành thiết kế thí nghiệm I. Tương quan và hồi quy tuyến tínhThực hành thiết kế thí nghiệm Hệ số tương quanCấu trúc số liệu Stat  Basic Statistic  Corelation…Hệ số tương quan Hệ số tương quanCorrelations: KL, DL, DN •Hệ số tương quan giữa Khối KL DL lượng và đường kính lớn làDL 0.897 0,897 0.000 •Hệ số tương quan giữa Khối lượng và đường kính bé là 0,905DN 0.905 0.648 0.000 0.001 •Hệ số tương quan giữa đường kính lớn và đường kính bé là 0,648Cell Contents: Pearson correlation •Xác suất đối với từng hệ số P-Value tương quan đều < 0,05  Kết luậnPhương trình hồi quy tuyến tính Stat  Regression  Regression… Phương trình hồi quy tuyến tínhHồi quy đơn biến y = a +bx Hồi quy đa biến y = a + b1x1 + b2x2+…+bnxn Phương trình hồi quy tuyến tính đơn biếnRegression Analysis: KL versus DLThe regression equation isKL = - 53.7 + 2.04 DLPredictor Coef SE Coef T PConstant -53.67 12.78 -4.20 0.000DL 2.0379 0.2250 9.06 0.000S = 2.69651 R-Sq = 80.4% R-Sq(adj) = 79.4%Analysis of VarianceSource DF SS MS F PRegression 1 596.60 596.60 82.05 0.000Residual Error 20 145.42 7.27Total 21 742.02Unusual ObservationsObs DL KL Fit SE Fit Residual St Resid 7 57.1 67.900 62.629 0.579 5.271 2.00R 8 58.2 59.000 64.871 0.658 -5.871 -2.25RR denotes an observation with a large standardized residual. Phương trình hồi quy tuyến tính đa biếnRegression Analysis: KL versus DL, DNThe regression equation isKL = - 117 + 1.21 DL + 2.48 DNPredictor Coef SE Coef T PConstant -116.555 5.472 -21.30 0.000DL 1.21473 0.08323 14.60 0.000DN 2.4764 0.1623 15.26 0.000S = 0.759757 R-Sq = 98.5% R-Sq(adj) = 98.4%Analysis of VarianceSource DF SS MS F PRegression 2 731.05 365.53 633.24 0.000Residual Error 19 10.97 0.58Total 21 742.02Source DF Seq SSDL 1 596.60DN 1 134.46 II. Bảng tương liênThực hành thiết kế thí nghiệmVí dụ M-1.12 (trang 48)Các bước tiến hành (Ví dụ M-1.12 trang 48)• Bước 1: Tóm tắt và trình bày dữ liệu• Bước 2: Giả thiết H0 và đối thiết H1• Bước 3: Kiểm tra điều kiện• Bước 4: Tính xác suất P• Bước 5: So sánh P với α  kết luận Tóm tắt và trình bày dữ liệu Bảng 1. Tỷ lệ viêm nội mạc tử cung của hai giống bò Viêm nội mạc tử cungGiống bò n Không CóHolstein 500 400 100 (80,00%) (20,00%) Jersey 200 190 10 (95,00%) (5,00%) Giả thiết H0 và đối thiết H1• Giả thiết H0: (Bằng lời và bằng ký hiệu toán học)• Đối thiết H1:(Bằng lời và bằng ký hiệu toán học)• Ví dụ M-1.12:• Giả thiết H0:- Tỷ lệ viêm nội mạc tử cung ở hai giống bò Holstein và Jersey như nhau- πH = πJ• Đối thiết H1:- Tỷ lệ viêm nội mạc tử cung ở hai giống bò Holstein và Jersey khác nhau- πH ≠ πJ Kiểm tra điều kiện• Tần suất lý thuyết (tần suất ước tính) của các ô >5: sử dụng phép thử Khi bình phương (Chi-square)• Trường hợp ít nhất một ô có giá trị tần suất ước tính lý thuyết ≤ 5  sử dụng phép thử chính xác của Fisher với bảng tương liên 2x2 (Fisher’s exact for 2x2 tables) Phép thử Khi bình phươngCấu trúc số liệu Stat  Tables Cross Tabulation and Chi-Square … Phép thử khi bình phương (chi-square)Stat  Tables Cross Tabulation and Chi-Square … Chọn Chi-Square… nếu tần suất ước tính >5Bảng tương liên: Phép thử khi bình phương (chi-square) Phép thử Khi bình phương Giá trị ước tính lý thuyết Đọc kết quả trong cửa sổ SessionTabulated statistics: GIONG, KETQUAUsing frequencies in TANSUATRows: GIONG Columns: KETQUA - + AllH 400 100 500 80.00 20.00 100.00 421.4 78.6 500.0 P-value = 0,000J 190 10 200 95.00 5.00 100.00 168.6 31.4 200.0 Kết luận: Có mối liên ...