Tài liệu Phương pháp hồi qui và tương quan

PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI VÀ TƯƠNG QUAN
(Linear Correlation and Regression)

I. HỆ SỐ TƯƠNG QUAN
1. Hệ số tương quan mẫu
2. Đặc tính của hệ số tương quan
II. TƯƠNG QUAN HẠNG
III. MÔ HÌNH HỒI QUI TUYẾN TÍNH
1. Hồi qui tuyến tính một chiều
a. Phương trình hồi qui tuyến tính một chiều
b. Khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết trong hồi qui một chiều
c. Kiểm định tham số hồi qui tổng thể ((): (Test of the population regression slope)
d. Phân tích phương sai (ANOVA) hồi qui
e. Dự báo trong phương pháp hồi qui tuyến tính đơn
2. Hồi qui nhiều chiều
a. Phương trình hồi qui nhiều chiều
b. Ước lượng khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết trong hồi qui nhiều chiều
c. Kiểm định giả thuyết cho các tham số hồi qui
d. Kiểm định trên tất cả các tham số của một mô hình hồi qui
e. Dự báo trong phương pháp hồi qui tương quan nhiều chiều
BÀI TẬP

[HR][/HR]​ Mục đích của phương pháp hồi qui tương quan là ước lượng mức độ liên hệ (tương quan) giữa các biến độc lập (các biến giải thích) đến biến phụ thuộc (biến được giải thích), hoặc ảnh hưởng của các biến độc lập với nhau (các yếu tố nguyên nhân). Phương pháp này được ứng dụng trong kinh doanh và kinh tế để phân tích mối liên hệ giữa hai hay nhiều biến ngẫu nhiên.
[TABLE=width: 756]
[TR]
[TD]I. HỆ SỐ TƯƠNG QUAN (Correlation coefficient)
[/TD]
[TD]Top
[/TD]
[/TR]
[/TABLE]
Hệ số tương quan đo lường mức độ quan hệ tuyến tính giữa hai biến; chính xác hơn là quan hệ tuyến tính giữa hai biến, không phân biệt biến này phụ thuộc vào biến kia.
[TABLE=width: 756]
[TR]
[TD] 1. Hệ số tương quan mẫu (r): (Sample correlation coefficient)
[/TD]
[TD]Top
[/TD]
[/TR]
[/TABLE]