TIỂU LUẬN môn THỐNG kê ỨNG DỤNG CASE 4 FINDING THE BEST CAR VALUE

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN KINH TẾ VÀ QUẢN LÍ -o0o - TIỂU LUẬN MÔN : THỐNG KÊ ỨNG DỤNG CASE 4: FINDING THE BEST CAR VALUE Giáo viên hướng dẫn: Hà Thị Thư Trang Nhóm 12: HA tên MSSV Hà Nôi,Dtháng năm 2022 LỜI CẢM ƠN Bản tiu luâ n hồn thành sở đóng góp thành viên với vốn kiến thức đúc kết từ q trình học nghiên cứu mơn Thống Kê -ng D/ng Đây hội thực hành khiến chúng em có th hiu rõ phân tích kim định đặc trưng có liên quan, áp d/ng kiến thức giảng đường đ làm quen rút kết luận bổ ích tượng mối tương quan khác ảnh hưởng lẫn nhân tố Chúng em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới cô Hà Thị Thư Trang, Viện Kinh tế Quản lý, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội đồng hành chúng em suốt trình nghiên cứu học tập, cảm ơn tận tình giảng dạy truyền th/ kiến thức, kinh nghiệm phong cách trình bày, đ chúng em có thêm học quý báu Do vốn kiến thức kĩ hạn chế nên hẳn tiu luân khơng th tránh khỏi sai sót, chúng em mong nhận góp ý động viên đ chúng em có th hồn thiện hơn, áp d/ng tốt công việc sau Chúng em xin chân thành cảm ơn Cô H Nô i, ngày 13/01/2022 Nhóm thực hiê n MỤC LỤC L^I C`M ƠN ĐcNG GcP CfA ChC THiNH VIÊN I ĐĂT  VlN ĐÊ Đề Xây dựng mơ hình II PHÂN TrCH Thống kê mô tả biến .8 1.1 Tóm tắt liêu  1.2 Bảng tần số đồ thị liệu Phân tích theo câu hỏi gợi ý Case-Problems 13 2.1 Giá ( Price) 13 2.2 Chi Phí Năm Năm Của Chủ Sở Hữu ( Cost/Mile ) .14 2.3 Đim Kim Tra Đương Bô  ( Road-Test Score ) 14 2.4 Dự Đốn Đơ  Tin Câ y ( Predicted Reliability ) 16 Kết luâ n dựa phân tích 16 Ước lượng mơ hình hồi quy bơ i .17 4.1 Giải thích hàm hồi quy mẫu nhận : 17 4.2 Kim định phù hợp mơ hình 18 III K~T LUÂN .21 I ĐĂDT VJN ĐÊ ĐL Khi định mua mơ t xe đó, giá trị thực khơng thiết xác định số tiền bạn chi cho lần mua ban đầu Thay vào đó, xe đáng tin câ y không tốn nhiều chi phí đ sở hữu thường đại diên cho giá trị tốt Tuy nhiên cho dù sở hữu môt ô tô đáng tin cây hay r€ tiền đến đâu phải hoạt ng tốt Đ đo lường giá trị, Consumer Reports phát trin môt  thống gọi đim giá trị ( Value Score ) Đim giá trị dựa chi phí năm năm chủ sở hữu ( Cost/Mile ), đim kim tra đường bôtổng th ( Road-Test Score ) xếp hạng   tin câ y dự đốn ( Predicted Reliability ) Chi phí chủ sở hữu năm năm sở hữu, bao gồm khấu hao, nhiên liêu,  bảo trì sửa chữa,v.v Sử d/ng mức trung bình quốc gia 12.000 dă m mơ t năm, chi phí trung bình cho m•i dăm  lái xe sử d/ng làm thước đo chi phí chủ sở hữu năm năm Đim kim tra đường bô  kết 50 kim tra đánh giá dựa thang đim 100, với đim số cao cho thấy hiêu suất tốt hơn, thoải mái, tiên lợi tiêt kiêm  nhiên liêu  Đim số kim tra đường bô  cao đạt kim tra Consumer Reports thực hiên 99 Lexus LS 460L Xếp hạng dự đốn  tin câ y (1 = K„m, = Khá, = Tốt, = Rất tốt, = Xuất sắc) dựa liêu từ Khảo sát tự đô ng hàng năm Consumer Reports Mơ t xe có đim giá trị 1,0 coi “giá trị trung bình” Mơt xe có đim giá trị 2,0 coi co giá trị tốt gấp đôi môt  xe có đim giá trị 1,0; mơt xe có đim giá trị 0,5 coi tốt bˆng mơ t nửa so với mức trung bình; Dữ liêu 20 sedans gia đình, bao gồm giá ($) m•i kim tra bảng đây: Car Price ($) Cost/Mile RoadTest Predicted Reliability Value Score Score Nissan Altima 2.5 S (4-cyl.) Kia Optima LX (2.4) Subaru Legacy 2.5i Premium Ford Fusion Hybrid Honda Accord LX-P (4-cyl.) Mazda6 i Sport (4-cyl.) Hyundai Sonata GLS (2.4) Ford Fusion SE (4-cyl.) Chevrolet Malibu LT (4-cyl.) Kia Optima SX (2.0T) Ford Fusion SEL (V6) Nissan Altima 3.5 SR (V6) Hyundai Sonata Limited (2.0T) Honda Accord EX-L (V6) Mazda6 s Grand Touring (V6) Ford Fusion SEL (V6, AWD) Subaru Legacy 3.6R Limited Chevrolet Malibu LTZ (V6) Chrysler 200 Limited (V6) Chevrolet Impala LT (3.6) 23,970.00 21,885.00 23,830.00 32,360.00 23,730.00 22,035.00 21,800.00 23,625.00 24,115.00 29,050.00 28,400.00 30,335.00 28,090.00 28,695.00 30,790.00 30,055.00 30,094.00 28,045.00 27,825.00 28,995.00 0.59 0.58 0.59 0.63 0.56 0.58 0.56 0.57 0.57 0.72 0.67 0.69 0.66 0.67 0.74 0.71 0.71 0.67 0.70 0.67 91 81 83 84 80 73 89 76 74 84 80 93 89 90 81 75 88 83 52 63 4 4 4 4 3 4 3 1.75 1.73 1.73 1.70 1.62 1.60 1.58 1.55 1.48 1.43 1.42 1.42 1.39 1.36 1.34 1.32 1.29 1.20 1.20 1.05 Xây d[ng mơ h\nh  Xác định dạng mơ hình Đ phân tích tác động nhân tố ảnh hưởng đến đim giá trị xe nhóm em chọn sử d/ng phân tích hồi quy với mơ hình hồi quy tuyến tính đ đưa ước lượng kết luận biến ph/ thuộc mô hình Các biến sử d/ng đ đưa vào là: Bi^n ph` thcDY Bi^n đơcDlâpDXi • Value Score Price Đơn vị Đim Đô la Cost/Mile cost/mile Road-Test Score Đim Predicted Reliability Mức Mơ hình hồi quy tổng th mô tả mối quan hệ biến ph/ thuộc Y biến độc lập có dạng : Value Score = β1 + β2 * Price + β3 * Cost/Mile + β4 * Road-Test Score + β5 * Predicted Reliability + µi Trong : - β1: hệ số chặn - β2, β3, β4, β5: hệ số góc tương ứng với biến độc lập - µi : sai số ngẫu nhiên • Kỳ vọng dấu biến độc lập : - Theo đề đim giá trị không ph/ thuô c vào giá, theo mong muốn  khách hàng nói chung kì vọng giá mua xe s— đồng biến với đim giá trị – dấu (+) - Chi phí năm năm chủ sở hữu nhiều đim giá trị s— nhỏ – dấu (-) - Đim đường bôcàng cao chứng tỏ xe nhiều giá trị – dấu (+)  - Mức xếp hạng đôtin  cây cao xe giá trị – dấu (+) II PHÂN TÍCH Thdng kê mơ tf bi^n 1.1 Tóm tgt dh liê uD 1.2 Bfng tần sd đồ thị dh liệu 1.2.1 Đimm Giá Trị ( Value Score ) Value tần số tích score Frequency tần số(%) lũy(%) 0% 0% 1,2 15% 15% 1,4 25% 40% 1,6 35% 75% 1,8 25% 100% Nhâ n x!t: số đim chủ yếu 1.4; 1.6; 1.8 xe đánh giá hầu hết có đi€m giá trị trung bình từ đến tốt 1.2.2 Giá ( Price ) Price($) 21000 21000-23300 23300-25600 25600-27900 27900-30200 30200-32500 Frequenc T(n s) t+ch y T(n s) (%) l,y % 0% 0.00% 15% 15.00% 25% 40.00% 5% 45.00% 40% 85.00% 15% 100.00% Histogram 120.00% 8 100.00% 100.00% 85.00% Frequency 80.00% 5 60.00% 3 45.00% 40.00% 0.00% 21000 23300 40.00% 20.00% 15.00% Price Frequency 0.00% 25600 27900 30200 32500 Price($) Nhâ n x!t: liêu giá xe tâ p trung giữa, giá xe khảo sát cao thấp không nhiều 1.2.3 Chi Pho Năm Năm Của Chủ Sp Hhu ( Cost/Mile ) Cost/Mile Frequency 0,55 0,6 0,65 0,7 tần số(%) tần số tích lũy(%) 0% 40% 5% 35% 0% 40% 45% 80% 0,75 20% 100% Nhâ n x!t: chi phí năm năm chủ sở hữu có 0.6 0.7 chiếm phần lớn 40% 35% tổng liêu  1.2.4 Đimm Kimm Tra Đương Bô ( Road-Test Score ) D Road-test Score 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 Frequency tần số(%) tần số tích lũy(%) 0% 0% 5% 5% 0% 5% 5% 10% 0% 10% 15% 25% 15% 40% 30% 70% 20% 90% 10% 100% 0% 100% Nhâ n x!t: Đim kim tra đường bô  xe liê u mẫu tâp trung chủ yếu 80 đim mức đim cao 1.2.5 Đơ D tin câyDđưrc d[ đốn ( Predicted Reliability ) Predicte d reliabilit y Frequenc y 11 tần số(%) 35% 55% 10% tần số tích lũy(%) 35% 90% 100% Histogra m 12 10 11 90% 35% 100% 100% More 120% 100% 80% 60% 40% 20% 0% Predicted reliability Frequency Cumulative % Nhâ n x!t: Đô  tin cây dự đoán chủ yếu Tốt Rất Tốt 10 Phân toch theo câu hsi đưrc gri t Case-Problems Sử d/ng phần mềm excel đ ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính đơn bˆng phương pháp OLS, ta có kết ph/ th c biến Value Score với biến khác sau: 2.1 Giá ( Price) - Có R2 = 0.3277 có nghĩa biến Price giải thích 32.77% biến động biến Value Score  Hàm hồi quy mẫu nhân là: = 2.3587 - 0.0000334 * Price - Giải thích : β1 = -0.0000334 cho biết giá xe tăng 1$ trung bình đim giá trị giảm 0.0000334 đim - Kim định giả thiết với tham số :  H0 : β1 = H1 : β1 ≠ Với mức ý nghĩa 5% ta thấy : P – Value = 0.0083 < α = 0,05 Ta bác bỏ giả thiết H0 Vây biến Price có tác n g đến biến Value Score 11 2.2 Chi Pho Năm Năm Của Chủ Sp Hhu ( Cost/Mile ) - Có R2 = 0.5132 có nghĩa biến Cost/Mile giải thích 51.32% biến động biến Value Score  Hàm hồi quy mẫu nhân là: = 2.9422 – 2.3119 * (Cost/Mile) - Giải thích : β1 = -2.3119 cho biết Chi Phí Năm Năm Của Chủ Sở Hữu tăng 1$ trung bình Dim Giá Trị giảm 2.3119 đim - Kim định giả thiết với tham số :  H0 : β1 = H1 : β1 ≠ Với mức ý nghĩa 5% ta thấy : P – Value = 0.000381 < α = 0,05 Ta bác bỏ giả thiết H0 Vâ y biến Cost/Mile có tác đơng  đến biến Value Score 2.3 Đimm Kimm Tra Đương Bô ( Road-Test Score ) D 12 - Có R2 = 0.1694 có nghĩa biến Road-Test Score giải thích 16.94% biến động biến Value Score  Hàm hồi quy mẫu nhân là: = 0.7978 + 0.0082 * Road-Test Score - Giải thích : β1 = 0.0082 cho biết Đim Kim Tra Đương Bơ  tăng đim trung bình Dim Giá Trị tăng 0.0082 đim - Kim định giả thiết với tham số :  H0 : β1 = H1 : β1 ≠ Với mức ý nghĩa 5% ta thấy : P – Value = 0.0715 > α = 0,05 Ta chấp nhân giả thuyết H0 Vâ y biến Road-Test Score khơng có tác ng đến biến Value Score 13 2.4 D[ Đốn Đơ D Tin Câ yD( Predicted Reliability ) - Có R2 = 0.1229 có nghĩa biến Predicted Reliability giải thích 12.29% biến động biến Value Score  Hàm hồi quy mẫu nhân là: = 1.0515 + 0.1084 * Predicted Reliability - Giải thích : β1 = 0.1084 cho biết Dự Đốn ĐơTin  Câ y tăng mức trung bình Đim Giá Trị tăng 0.1084 đim - Kim định giả thiết với tham số :  H0 : β1 = H1 : β1 ≠ Với mức ý nghĩa 5% ta thấy : P – Value = 0.1294 > α = 0,05 Ta chấp nhân giả thuyết H0 Vâ y biến Predicted Reliability khơng có tác đông  đến biến Value Score K^t luânDd[a phân toch Sau thực hiê n phân tích hồi quy đơn biến Value Score theo biến cịn lại ta có th tổng hợp lại sau: Biến Price, Cost/Mile có tác đơng  tiêu cực đến biến ph/ th c, biến Cost/Mile giải thích 51.32% biến động biến Value Score cao 14 Biến Road-Test Score, Predicted Reliability có quan hêcùng chiều  khơng có tác ng đến biến ph/ thc => Viêc thực hiê n phân tích hồi quy đơn biến cho kết kì vọng dấu biến xác, theo đề cho khơng xác Nhóm s— tiếp t/c thực hiê n hồi quy bô i đ đánh giá tồn diên tác ng biến đô c lâ p đến biến ph/ thuô c Ước lưrng mô h\nh hồi quy bô iD Sử d/ng phần mềm excel ta ước lượng mô hình bˆng phương pháp OLS, ta có kết thu bảng sau : B5ng Qua kết chạy từ ứng d/ng excel, thấy rˆng R2 hiêu chžnh 0.9126, có nghĩa mơ hình giải thích 91.26% thay đổi Value Score có ph/ thuộc vào biến mơ hình  Hàm hồi quy mẫu nhâ n là: Value Score^ = 1.2695 - 0.000014 * Price – 1.5815 * Cost/Mile + 0.0114 * Road-Test Score + 0.1791 * Predicted Reliability 4.1 Gifi thoch hàm hồi quy mẫu nhận đưrc : - β2 = -0.000014 cho biết giá tăng la đim giá trị trung bình giảm 15 0.000014 đim với điều kiê n yếu tố khác không đổi - β3 = 1.5815 cho biết chi phí năm năm chủ sở hữu tăng cost/mile đim giá trị trung bình giảm 1.5815 đim với điều kiên yếu tố khác không đổi - β4 = 0.0114 cho biết đim kim tra đường bôtăng đim đim giá trị  trung bình tăng 0.0114 đim với điều kiên yếu tố khác không đổi - β5 = 0.1791 cho biết mức đôtin  câ y dự đốn tăng mức trung bình đim giá trị tăng 0.1719 đim với điều kiên yếu tố khác không đổi 4.2 Kimm định s[ phw hrp mô h\nh  Kiểm định ý nghĩa mơ hình Kim định cặp giả thiết : H0 : β2 = β3 = β4 = β5 = H1 : Có giá trị β khơng bˆng Từ bảng ta có : F = 50.6046 mức ý nghĩa F, PF = 0,000000016< < 0,05 ta có th kết luật mơ hình có ý nghĩa  Kiểm định gi5 thiết với tham s) H0 : β2 = H1 : β2 ≠ Với mức ý nghĩa 5% bảng ta thấy : P – Value = 0.1002 > α = 0,05 → Biến Price không ảnh hưởng đến biến Value Score mức ý nghĩa 5% Tương tự kim định với cặp giả thiết khác : H0 : βj = H1 : βj ≠ (3 ÷ ) 16 → Các biến Cost/Mile, Road-Test Score, Predicted Reliability có ảnh hưởng đến biến Value Score mức ý nghĩa 5%  Loại b? biến không cA ý nghĩa ( Price) Thực hiê n hồi quy với liêu cũ loại bỏ biến Price, thu kết sau : B5ng Nhâ n x!t : Hê số R2 hiê u chžnh 0.9013 < 0.9126 –  số R2 hiêu chžnh cũ (Bảng 1) Nên viê c bỏ bớt biến Price mơ hình khơng phù hợp  Kiểm định hiên tưFng đa cô ng tuyến Sử d/ng phần mềm SPSS đ tính thừa số phóng đại phương sai VIF, ta thu kết sau : 17 Nhâ n x!t : giá trị VIF nˆm khoảng từ đến cho thấy rˆng có môt mối tương quan vừa phải biến khơng q nghiêm trọng nên có th bỏ qua  Kiểm định gi5 định không cA tG tương quan giIa ph(n dư Dùng kim định Durbin Waston SPSS thu kết : Nhâ n x!t : < D = 1.710 0.05 - Với kim định Shapiro-Wilk, p-value = 0.283 > 0.05 Vâ y hai kim định cho kết phần dư tuân theo phân phối chu£n  Kiểm định phương sai sai s) thay đLi Dùng Eviews đ thực hiên kim định White thu bảng kết : 18 Nhâ n x!t : Nhìn vào bảng ta thấy giá trị p-value = 0.1337 > 0.05 Vâ y  mơ hình khơng có phương sai sai số thay đổi 19 III KẾT LUÂDN Vấn đề biến Price khơng có tác ng tới biến ph/ th c có th c¥ mẫu khơng đủ lớn Do viêc bỏ biến Price không làm tăng mức đô  giải thích mơ hình nên nhóm em ngun mơ hình ban đầu Sau tiến hành kim định giả thuyết mơ hình, khơng phát hiên mơ hình ước lượng vi phạm giả định kì vọng dấu so với ban đầu Có th nói rˆng mơ hình: Value Score = 1.2695 - 0.000014 * Price – 1.5815 * Cost/Mile + 0.0114 * Road-Test Score + 0.1791 * Predicted Reliability mô t mơ hình tốt 20 ... 0.67 0. 74 0.71 0.71 0.67 0.70 0.67 91 81 83 84 80 73 89 76 74 84 80 93 89 90 81 75 88 83 52 63 4 4 4 4 3 4 3 1.75 1.73 1.73 1.70 1.62 1.60 1.58 1.55 1 .48 1 .43 1 .42 1 .42 1.39 1.36 1. 34 1.32 1.29... 0% 0.00% 15% 15.00% 25% 40 .00% 5% 45 .00% 40 % 85.00% 15% 100.00% Histogram 120.00% 8 100.00% 100.00% 85.00% Frequency 80.00% 5 60.00% 3 45 .00% 40 .00% 0.00% 21000 23300 40 .00% 20.00% 15.00% Price... 1.2.1 Đimm Giá Trị ( Value Score ) Value tần số tích score Frequency tần số(%) lũy(%) 0% 0% 1,2 15% 15% 1 ,4 25% 40 % 1,6 35% 75% 1,8 25% 100% Nhâ n x!t: số đim chủ yếu 1 .4; 1.6; 1.8 xe đánh giá