Bài giảng Tin học trong quản lý chất lượng: Phần 3 - Vũ Hồng Sơn

Bài giảng "Tin học trong quản lý chất lượng: Phần 3" bao gồm các nội dung chính về mô hình hồi quy bao gồm: Phân tích hồi quy, đường hồi quy, biến phụ thuộc và biến độc lập, hồi quy đa biến. Mời quý thầy cô và các em cùng tham khảo bài giảng!

Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Tin học trong quản lý chất lượng: Phần 3 - Vũ Hồng Sơn Tin UD trong QLCL Hồi quy tuyến tính Mô hình hồi quy NỘI DUNG 1. Phân tích hồi quy 2. Biến phụ thuộc và biến độc lập 3. Đường hồi quy 4. Hồi quy đa biến PhD.VHSon_Hust 1 Tin UD trong QLCL Hồi quy tuyến tính 1. Phân tích hồi quy  Phân tích mối liên hệ của biến phụ thuộc với một hay nhiều biến độc lập thông qua việc ước lượng giá trị trung bình của tổng thể.  Kết quả phân tích hồi quy có thể được dùng để ước lượng hay dự đoán giá trị trung bình của một biến dựa trên số liệu đã biết của biến khác. 2. Biến phụ thuộc và độc lập 1 2 Biến phụ thuộc Biến độc lập Biến được g/thích Biến giải thích Biến được dự báo Biến dự báo Biến được hồi quy Biến hồi quy Biến phản ứng Biến tác nhân Biến nội sinh Biến ngoại sinh PhD.VHSon_Hust 2 Tin UD trong QLCL Hồi quy tuyến tính 3. Đường hồi quy Là đường tập hợp những giá trị trung bình của biến phụ thuộc dựa vào giá trị đã biết của biến giải thích 3. Đường hồi quy PhD.VHSon_Hust 3 Tin UD trong QLCL Hồi quy tuyến tính 3. Đường hồi quy Nếu mối quan hệ giữa các biến này là tuyến tính => Mô hình hồi quy tuyến tính Thuật ngữ “tuyến tính” ở đây được hiểu:  Tuyến tính đối với tham số • E(Y/Xi) =  1 +  2Xi • E(Y/Xi) =  1 +  2Xi2 • E(Y/Xi) =  1 +  2Xi +  3Xi  Tuyến tính đối với biến số • E(Y/Xi) =  1 + (1/ 2)Xi • E(Y/Xi) =  1 +  22 Xi 4. Mô hình hồi quy tổng thể  Mối liên hệ giữa biến phụ thuộc và biến giải thích dựa trên số liệu đã biết của toàn bộ tổng thể.  Mô hình hồi qui đơn (Simple regression) là mô hình phương trình gồm một biến phụ thuộc (Y) và một biến giải thích (X). Mô hình có dạng: PRF E(Y/Xi)= 1 + 2 Xi PRM Yi = 1 + 2 Xi + ui PRF (population regression function)-hàm hồi quy tổng thể PRM (population regression model)-mô hình hồi quy tổng thể PhD.VHSon_Hust 4 Tin UD trong QLCL Hồi quy tuyến tính 4. Mô hình hồi quy tổng thể Trong đó: Y: Biến phụ thuộc,Yi: Giá trị cụ thể của biến phụ thuộc X: Biến độc lập, Xi : Giá trị cụ thể của biến độc lập β1 : Tung độ của hàm hồi quy tổng thể, hệ số chặn (intercept coefficient), là giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y khi biến độc lập nhận giá trị bằng 0 β2 : Hệ số dốc của hàm hồi quy (slope coefficient), phản ánh độ dốc của hàm hồi quy tổng thể , là lượng thay đổi trung bình của Y khi X thay đổi 1 đơn vị Ui : Sai số ngẫu nhiên ứng với quan sát thứ i. (random errors) 4. Mô hình hồi quy tổng thể Sai số ngẫu nhiên Xét giá trị cụ thể Yi  (Y/Xi), thông thường Yi ≠ E(Y/Xi) Đặt ui = Yi – E(Y/Xi) : là sai số ngẫu nhiên (nhiễu, yếu tố ngẫu nhiên: random errors) Tính chất của SSNN:  Nhận những giá trị dương và âm.  Kỳ vọng bằng 0: E(ui) = 0 ∀ i PhD.VHSon_Hust 5 Tin UD trong QLCL Hồi quy tuyến tính 4. Mô hình hồi quy tổng thể Bản chất của SSNN: Những yếu tố không biết. Những yếu tố không có số liệu. Những yếu tố không ảnh hưởng nhiều đến biến phụ thuộc. Sai số của số liệu thống kê. Sai lệch do chọn dạng hàm số. Những yếu tố mà tác động của nó không mang tính hệ thống. 4. Mô hình hồi quy tổng thể Ví dụ :Xét sự phụ thuộc chi tiêu Y của một gia đình vào thu nhập X ở một địa phương có tổng cộng 60 hộ gia đình. X 80 100 120 140 160 180 200 220 240 260 Y1 55 65 79 80 102 105 120 135 137 150 Y2 60 70 84 93 107 110 136 137 145 152 Y3 65 74 90 95 110 110 140 140 155 175 Y4 70 80 94 103 116 115 144 152 165 178 Y5 75 85 98 108 118 120 145 157 175 180 Y6 88 113 125 130 160 ...