TƯƠNG QUAN VÀ HỒI QUYPHI TUYẾN TÍNH(1 NHÂN TỐ)

TRƯỜNG ĐH CÔNG NGHIỆP THỰC PHẨM TPHCM KHOA KHOA HỌC CƠ BẢN BỘ MÔN QUY HOẠCH THỰC NGHIỆM Chuyên đề 10: TƯƠNG QUAN VÀ HỒI QUY PHI TUYẾN TÍNH (1 NHÂN TỐ) GVHD: Dương Hồng Kiệt SVTH: Nhóm 10 Thành gian hồn thành: tháng 05 năm 2014 DANH SÁCH NHĨM 10 STT Họ tên MSSV Trần Hoài Tâm (NT) 2008120179 Tạ Quang Hải 2022120045 Phan Thị Thanh Hoa 2008120134 Võ Thị Bích Vân 2006120140 Sầm Thị Mến 2006120144 Nguyễn Thị Vân Công 2006120127 Phạm Thị Ánh Xuân 2005120392 Đỗ Thị Ngọc Hoa 2005120391 Nguyễn Thị Thu Sương 2005120360 10 Nguyễn Thị Ngọc Anh 2005120445 11 Đỗ Thị Mỹ Linh 2006120137 12 Lê Thị Ngọc Trinh 2006120138 13 Nguyễn Thị Huyền 2006120120 KẾ HOẠCH LÀM VIỆC NHÓM ST T Nội dung cơng việc Người thực Thời gian hồn thành Hoạch định nội dung, phân chia nhiệm vụ Cả nhóm Chủ trì (Hồi Tâm) 29.3 – 30.3.2014 Tài liệu tham khảo Quang Hải, Thanh Hoa, Ngọc Anh Suốt trình làm chuyên đề Đặt vấn đề, Kết luận Trinh, Huyền, Linh 1.4 – 8.4.2014 Tương quan hồi qui tuyến tính (1 nhân tố) Bích Vân, Mến, Vân Công 9.4 – 16.4.14 Tương quan hồi qui phi tuyến tính (1 nhân tố) Ánh Xuân, Ngọc Hoa, Thu Sương 9.4 – 16.4.14 Thao tác excel, ví dụ Hồi Tâm, Quang Hải 9.4 – 16.4.14 Tổng hợp, thiết powerpoint In bài, gửi mail Thầy kế Hồi Tâm 17.4 – 22.4.14 Họp nhóm, kiểm tra lần cuối Cả nhóm 23.4.14 Chủ nghĩa vật biện chứng khẳng định: tượng tồn mối liên hệ phụ thuộc lẫn Phương pháp phân tích hồi quy tương quan phương pháp thường sử dụng để nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc Để xem xét mối quan hệ (hàm số) hai tiêu nghiên cứu đám đông ta phải sử dụng hồi qui Đặt vấn đề Trong nhiều trường hợp đường hồi qui tuyến tính khơng phù hợp với số liệu nghiên cứu, ta cần xây dựng đường hồi qui phi tuyến TƯƠNG QUAN VÀ HỒI QUY PHI TUYẾN TÍNH (1 NHÂN TỐ) CLB HỌC THUẬT CHUYÊN NGÀNH CNSH SINH HOẠT LẦN – HK II Ý TƯỞNG NCKH Nhóm SV NCKH ThS Nguyễn Thành Luân Trân trọng kính mời! NỘI QUY HOẠT ĐỘNG CLB Ban Chủ nhiệm CLB 16g30, thứ (27.03.2015) Tại phòng A.401 t ặ Đ Đề n ấ V Các tượng KT – XH có mối liên hệ tương quan tuyến tính (dạng đường thẳng) mà cịn có mối liên hệ tương quan phi tuyến tính (dạng đường cong) Để làm sáng tỏ vấn đề này, giải nội dung sau: Tương quan hồi quy tuyến tính (1 nhân tố) Tương quan hồi quy phi tuyến tính (1 nhân tố) Thao tác Excel www.themegallery.com Qua đó, đề phương án hữu dụng thiết thực nhất,…đưa lý thuyết tương quan hồi quy phi tuyến tính vào việc dự báo hoạch Company Logo tương lai định, kế hoạch, VẤN ĐỀ TƯƠNG QUAN a Tương quan: - Liên hệ tương quan mối liên hệ khơng hồn tồn chặt chẽ tiêu thức nguyên nhân tiêu thức kết Theo đó, giá trị tiêu thức nguyên nhân, có (hay nhiều) giá trị tương ứng tiêu thức kết Ví dụ: + Quan hệ chiều cao & trọng lượng niên + Quan hệ hàm lượng acid lactic trị số pH đùi heo + Quan hệ số peroxit thời gian bảo quản lạp xưởng, a Tương quan tuyến tính Xét ví dụ: Trong chăn nuôi, người ta quan tâm số lượng cân nặng trứng gà, tính trạng khơng độc lập với Nhưng trứng sinh gà đẻ nhiều có khối lượng thấp  Mối liên hệ tương quan Phân tích tương quan đo lường cường độ quan hệ biến ngẫu nhiên X Y không phân biệt biến độc lập hay phụ thuộc Tương quan tuyến tính biến X Y thể mức độ quan hệ X Y theo dạng đường thẳng Cách nhận xét trực quan phụ thuộc tương quan tuyến tính đồ thị phân phối Xét điểm Mi (xi, yi), với xi yi giá trị cụ thể tính trạng X Y, nếu: + Mi nằm sát theo đường (cong, thẳng, )X Y liên quan hàm tính (Biểu đồ 5.1) + Mi rải rác không theo quy tắc  X Y độc lập hay không tương quan (Biểu đồ 5.2) + Mi tập trung vào vùng định có dạng bầu dục: * Nếu bầu dục hướng nghiêng lên  X Y đồng biến có tương quan thuận (dương).(Biểu đồ 5.3) * Nếu bầu dục hướng nghiêng xuống  X Y nghịch biến có tương quan nghịch (âm).(Biểu đồ 5.4) * Nếu bầu dục dẹt  tương quan chặt (BĐ 5.5) * Nếu bầu dục gần giống tròn  tương quan yếu không tương quan (biểu đồ 5.6) Cách nhận xét trực quan phụ thuộc tương quan tuyến tính đồ thị phân phối Được logaric hóa: t ác o a Th n ê r t Excel ỨNG DỤNG EXCEL TRONG HỒI QUY TƯƠNG QUAN - Để tính hệ số tương quan thông thường ta sử dụng hàm: SQRT, CORREL RSQ, B1: Nhập liệu B2: Sử dụng hàm tương ứng Cần bổ sung cung cụ phân tích liệu Data Analysis vào Excel: + Khởi động Excel + Vào thực đơn Tools, chọn Add-Ins Hộp thoại Add-Ins xuất tích vào mục Analysis ToolPak Analysis ToolPak VBA + Nhấn OK để hoàn tất việc cài đặt Lúc menu dọc thực đơn Tools xuất mục Data Analysis *Quy trình dự báo sử dụng trình cài thêm Moving Average + Nhập số liệu thu thập vào bảng tính Hình: Bổ sung cơng cụ Analysis + Chọn Tools\ Data Analysis\ Moving Average, OK Các hộp thoại xuất hình sau: + Nhấn OK để đưa kết dự báo Hình: Hộp thoại Moving Average Hình: Hộp thoại chứa cơng cụ phân tích liệu Một số thuật ngữ * Input Range: Vùng địa chứa quan sát biết * Labels in First Row: Tích vào để khẳng định chọnkhông chứa liệu * Interval: n kỳ trước kỳ dự báo * Output Option: Khai báo vùng kết xuất kết * Output Range: Nhập vào vùng địa chứa kết địa ô phía bên trái vùng chứa kết * NewWworksheet Ply: Kết xuất sheet * New Workbook: Kết xuất file Excel * Chart Output: Tích vào mục để đưa đồ thị kết dự báo * Standard Errors: Đưa sai số chuẩn dự báo VÍ DỤ: Cho bảng số liệu sau Hãy dự báo phương pháp sử dụng trình cài thêm Moving Average Hình: Nhập thơng số cho mơ hình dự báo Các bước thực sau: - Tools\ Data Analysis\ Moving Average, OK Bảng hộp thoại xuất ta điền thông tin vào hình sau: - Nhấn OK ta bảng kết sau: Một số nhóm hàm hồi quy tuyến tính sử dụng phổ biến excel  CORREL (array1, array2) : Tính hệ số tương quan hai mảng để xác định mối quan hệ hai đặc tính  COVAR (array1, array2) : Tính tích số độ lệch cặp điểm liệu, tính trung bình tích số  FORECAST (x, known_y's, known_x's) : Tính tốn hay dự đốn giá trị tương lai cách sử dụng giá trị có, phương pháp hồi quy tuyến tính  GROWTH (known_y's, known_x's, new_x's, const) : Tính tốn tăng trưởng dự kiến theo hàm mũ, cách sử dụng kiện có  INTERCEPT (known_y's, known_x's) : Tìm điểm giao đường thẳng với trục y cách sử dụng trị x y cho trước  LINEST (known_y's, known_x's, const, stats) : Tính thống kê cho đường cách dùng phương pháp bình phương tối thiểu (least squares) để tính đường thẳng thích hợp với liệu, trả mảng mơ tả đường thẳng Luôn dùng hàm dạng công thức mảng  LOGEST (known_y's, known_x's, const, stats) : Dùng phân tích hồi quy Hàm tính đường cong hàm mũ phù hợp với liệu cung cấp, trả mảng gía trị mơ tả đường cong Ln dùng hàm dạng công thức mảng  PEARSON (array1, array2) : Tính hệ số tương quan momen tích pearson (r), mục không thứ nguyên, khoảng từ -1 đến 1, phản ánh mở rộng quan hệ tuyến tính hai tập số liệu  RSQ (known_y's, known_x's) : Tính bình phương hệ số tương quan momen tích Pearson (r), thông qua điểm liệu known_y's known_x's  SLOPE (known_y's, known_x's) : Tính hệ số góc đường hồi quy tuyến tính thơng qua điềm liệu  STEYX (known_y's, known_x's) : Trả sai số chuẩn trị dự đoán y trị x hồi quy  TREND (known_y's, known_x's, new_x's, const) : Trả trị theo xu tuyến tính Áp dụng: Cho bảng số liệu sau, nhờ công cụ excel, tính hệ số tương quan, dự báo vẽ đồ thị biểu diễn Tên Vũ Nhẹ Nhật Hiến Xuyên Tân Lộc Nguyên Dũng Nam Chiều cao nam 165 162 160 172 170 160 157 174 165 168 Cân nặng nam 53 51 54 50 54 50 45 65 62 54 Chiều dài sải tay nam 168 162 163 172 168 166 154 172 164 168 Sau thao tác Excel, ta có:   Chiều cao nam Chiều cao nam Cân nặng nam Chiều dài sải tay nam Cân nặng nam 0,581820068 Chiều dài sải tay nam 0,871493641 0,510917992 - C.cao cdài sải tay nam có mối tương quan chặt chẽ(0.87) - Chiều cao cân nặng nam có mối tương quan yếu (0.58) - Cân nặng cdài sải tay có mối tương quan mạnh, chặt chẽ - Trong tương lai, cdài sải tay, cân nặng ccao nam có xu hướng tăng mạnh r = 0,0182x + 165,6 y2= 0,0001 200 r = 0,3818x + 163,2 y2= 0,042 180 0.38x + 165.6 163.2 f(x) = 0.02x R² = 0.04 160 140 120 Chiều cao nam Linear (Chiều cao nam) Cân nặng nam Linear (Cân nặng nam) Chiều dài sải tay nam Linear (Chiều dài sải tay nam) 100 80 60 f(x) = 0.74x + 49.73 R² = 0.15 40 r = 0,7394x + 49,733 y2= 0,1466 20 10 Đồ thị biểu diễn mối tương quan chiều cao, cân nặng chiều dài sải tay nam Kết luận Các yếu tố hoạt động sản xuất kinh doanh ln có mối liên hệ mật thiết với Xác định tính chất chặt chẽ mối liên hệ yếu tố sử dụng số liệu biết để dự báo giúp nhà quản lý nhiều việc hoạch định kế hoạch sản xuất kinh doanh tương lai  Hiểu vai trò thực tiễn lý thuyết hồi qui tương quan, cần tăng cường áp dụng chúng trình thực tế, nhằm cao chất lượng đánh giá, dự đốn, góp phần đơn giản hóa bước thực nghiệm, tăng chất lượng sán xuất TÀI LIỆU THAM KHẢO Bùi Minh Trí, Xác suất thống kê qui hoạch thực nghiệm, Nxb Bách Khoa – Hà Nội, 2011 Dương Hồng Kiệt, Bài tập xác suất thống kê, ĐH Cơng nghiệp thực phẩm Tp.HCM, 2013 Dương Hoàng Kiệt, Bài tập qui hoạch thực nghiệm, ĐH Công nghiệp thực phẩm Tp.HCM, 2013 Nguyễn Hữu Lộc, Qui hoạch phân tích thực nghiệm, Nxb ĐHQG Tp HCM, 2011 Trần Văn Chính, Giáo trình thống kê ứng dụng phương pháp xử lý số liệu công nghệ thực phẩm sau thu hoạch, ĐH nơng lâm Tp.HCM, 2010 Nhóm chuyên đề 10 Chiều thứ – Tiết 9, 10 k n a h T ! u Yo