Học phần khai phá dữ liệu đề TÀI sử dụng phần mềm exel và phần mềm r để phân tích hồi quy tuyến tính bội

TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐẠI NAM KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TIỂU LUẬN KẾT THÚC HỌC PHẦN Học phần: Khai Phá Dữ Liệu ĐỀ TÀI :Sử dụng phần mềm exel phần mềm R để phân tích hồi quy tuyến tính bội Giảng viên hướng dẫn : Thầy Nguyễn Văn Tuấn Sinh viên thực : Giáp Thiên Thanh Lớp : CNTT13-03 Mã sinh viên : 1571020231 Hà Nội, ngày 27 tháng năm 2022 Mục lục Contents Sinh viên thực :Giáp Thiên Thanh .1 MỞ ĐẦU KIẾN THỨC CƠ BẢN Phân tích mơ tả 1.1 Khái niệm 1.2 Hồi quy tuyến tính 1.2.1 Giới thiệu hồi quy .7 1.2.2 Sơ đồ hồi quy tuyến tính 1.3 Hồi quy tuyến tính bội .8 1.3.1 Mơ hình hồi quy bội .8 1.3.2 Ví dụ mơ hình hồi quy tuyến tính bội 1.3.3 Kiểm định tham số hồi qui tổng thể (Pi) 12 1.3.4 Hệ số xác định bội .13 Ví dụ 15 1.3.5 Phân tích ANOVA hồi qui bội: 16 CHƯƠNG 2: 18 Phân tích hồi quy mềm Excel .18 2.1 Triển khai hồi quy tuyến tính bội Excel .18 2.2 Phân tích kết thu 21 Chương 22 phân tích hồi quy tuyến tính mềm R 22 3.1 Triển khai hồi quy tuyến tính phần mềm R 22 3.2 phân tích kết thu 22 3.3 phân tích biểu đồ .22 Tài liệu kham thảo 23 MỞ ĐẦU Sự phát triể n củ a công nghệ thông tn việc ứng dụng công ngh ệ thông tn nhiềều lĩnh v ự c c aủ đ i sôống, kinh tềố xã h iộtrong nhiềều năm qua đôềng nghĩa v ới lượng d ữ li ệu đ ược quan thu thập l uưtr ữ ngày m tộtch luyỹ nhiềều lền H ọl u tr ữcác d ữli uệ cho răềng ẩn ch ứa nh ững giá tr ị nhấốt đ ịnh Tuy nhiền, theo thơống kề có lượng nhỏ liệu (khoảng t 5% đềốn 10%) ln đượ c phấn tch, sơố cịn l ại h ọ khơng biềốt seỹ ph ải làm ho ặc có th ể làm vớ i chúng ng họ vấỹn tềốp t ục thu th ập rấốt tôốn với ý nghĩ lo s răềng ợ seỹ có quan tr ng ọ b bị ỏqua sau có lúc cấền đềốn M t khác, ặ môi tr ườ ng c nhạ tranh, ng ườ i ta ngày cấền có nhiềều thông tn v ới tôốc đ ộ nhanh đ ể trợ giúp việc quyềốt định ngày có nhiềều cấu h ỏi mang tnh chấốt đ nh ị tnh cấền ph ải tr ả l ời d ựa trền m ột khôối l ượ ng d ữli u ệ kh ng ổ lơề có Với lý nh v ậy, phương pháp qu nả tr ị khai thác c ơs ởd ữli ệu truyềền thôống ngày không đáp ứng đ ược th ực tềố làm phát triển khuynh h ướng kyỹ thu ật m ới Kyỹ thuật phát hi ện tri thức khai phá liệu (KDD - Knowledge Discovery and Data Mining) Kyỹ thu ật phát hi ện tri th ức khai phá d ữ li ệu đ ược nghiền c ứ u, ứ ng d ng ụ nhiềều lĩnh v ực khác n ước trền thềố gi ới, t ại Vi ệt Nam kyỹ thu ật t ương đơối cịn mẻ nhiền đ ượ c nghiền c ứ u dấền đưa vào ứng dụng Phát hi ện tri th ức c s d ữ li ệu m ột qui trình nh ận biềốt mấỹu ho ặc mơ hình d ữ liệ u vớ i tnh năng: h ợp th ức, m ới, kh ả ích, hiểu Cịn khai thác d ữli uệ m tộb ướ c qui trình phát hi nệ tri th ứ c gơềm có thu tậ tốn khai thác d ữli u ệ chuyền dùng d ướ i m tộ sôố qui đ nh ị vềề hi ệu tnh toán chấốp nhậ n đượ c để tm mấỹu ho ặc mơ hình d ữ li ệu Nói m ột cách khác, m ục đích phát tri thức khai phá d ữ li ệu tm mấỹu và/ho cặ mơ hình tơền t ại sở liệu vấỹn bị che khuấốt hàng núi liệu Môn học “Khai phá liệu” cung cấốp cho sinh viền cơng nghệ thong tn nhìn t ổ ng quan vềề phát hi ện tri th ức khai phá d ữ li ệu V ới nhữ ng kiềốn thứ c họ c, t ểu lu ận môn h ọc em t ập trung vào thuật tốn Hơềi quy tuyềốn tnh cụ thể “Hơềi quy tuyềốn tnh bội ” giúp d ựđoán đ ược nh ững hi m ể h ọ a, tác d ụ ng liền quan đềốn nhiềều ứ ng dụng như: Y học , giáo dục, kinh doanh, Lý chọn đề tài Đấy cách tôốt nhấốt đ ể thu th ập d ữ li ệu mà khơng có sai l ệch Các cơng ty thu thậ p liệ u trự c tềốp d ựa trền sôố liệu thôống kề thơng tn có săỹn Kềốt qu ả áp d ng ụ cho nhiềều ch ủđềề phòng ban khác Tiềốt kiệ m chi phí nhanh chóng So vớ i hình thứ c phấn tch khác, vi ệc thu th ập d ữli ệu cấền thiềốt để phấn tch nghiền cứu nhanh chóng dềỹ dàng H ữu ích cho vi ệc quyềốt đ ịnh Các công ty seỹ dềỹ dàng đ ưa quyềốt đị nh kinh doanh thông minh hơ n họ sử dụ ng phấn tch Nó t pậ trung vào “cái gì” c aủ m tộ ch ủđềề v ới giá tr ị thôống kề d ựa trền sôố; thông tn thực tềố khơng thiền vị Mục đích nghiên cứu Phấn tch hơềi quy gi i thích ả "điềều gì" vềề m t ộch đềề, ủ băềng cách s dụng liệu, sôố liệu thôống kề xu hướng V ận dụng liệu, thôống kề mà công ty có quyềền truy cập, nghiền cứu ển hình, kh ảo sát khách hàng Phấn tch tơốn chi phí có thao tác dềỹ th ực so vớ i hình thứ c phấn tch khác trình nghiền c ứu diềỹn nhanh chóng, thu ận t ện h ơn tr ường h ợp thông tn d ữli uệ đấềy đủ Phương pháp nghiên cứu Để nghiền u, đánh giá liệ u hiệ u phấn tch mơ t ả ta có th ể tềốp cậ n vớ i ba phươ ng pháp sau: phương pháp tương quan phấn tch hơềi quy phấn tch hôềi quy bội Cấu trúc tập lớn Gồm chương : + CHƯƠNG 1: kiến thức + CHƯƠNG 2: Phân tích hồi quy mềm Excel + CHƯƠNG 3: Phân tích hồi quy mềm R CHƯƠNG KIẾN THỨC CƠ BẢN 1.1 Phân tích mơ tả Trong thờ i đạ i hiệ n nay, kyỹ phấn tch chiềốm v ị trí quan tr ọng hấều hềốt m ọi lĩnh v ực Không đ ơn thuấền tnh toán, kyỹ phấn tch đượ c áp dụ ng vào hoạ t độ ng marketng, bán hàng, nhấn đ ể hôỹ trợ cho doanh nghiệp vận hàng mơ hình kinh doanh, năốm băốt xu hướ ng thị trườ ng mộ t cách hiệ u nhấốt Phấn tch mô t ả m ột nh ững lo ại hình phấn tch ph ổbiềốn, đ ượ c a chu ộng ởnhiềều doanh nghi ệp Bài nghiền c ứu seỹ làm rõ khái ni ệm c ơb ản vềề phấn tch mô t ,ảbao gôềm vi ệc đ ịnh nghĩa, b ản chấốt l ợi ích mà mang l ại qua m ột sơố ví dụ cụ thể 1.1.1 Khái niệm Phấn tch mô t ả hay cịn g ọi thơống kề mơ t ả vi ệc thu th ập d ữ li uệ thô t ừnhiềều nguôền liệ u để cung cấốp chi tềốt nhữ ng thơng tn q kh ứcó giá tr ị Chúng cung cấốp b ản tóm tăốt, phấn tch đôề h ọa đ ơn gi n, ả mô t ảc ảtnh c ơb n,ả nềền t ảng c hấều hềốt mọ i phấn tch đị nh lượ ng liệ u (UNI Train, 2021) Không giôống loạ i phấn tch khác, phấn tch mơ t ảkhơng đ aư d ựđốn vềề t ương lai, thay vào tr ảl i cấu h iỏ vềề x ảy ra, khơng gi ải thích t ại Thu th ập thông tn chi tềốt t d ữ li ệu kh ứ, vi ệc diềỹn m ột khoảng thời gian côố đ ịnh để rút so sánh Từ đó, doanh nghi ệp kềốt hợ p kềốt củ a phấn tch mô tả vớ i loạ i phấn tch li ệu khác nhăềm bổ trợ , chi tềốt hóa liệu Ví dụ 1: M ột cơng ty quyềốt đ ịnh đ ược s ản ph ẩm chiềốn l ược dựa trền kềốt doanh thu, lợi nhuận hàng tháng, hàng năm c s ản ph ẩm M ột t ập đoàn seỹ xác đ ịnh đ ược ưu, nh ược ểm c d ịch v ụ kinh doanh hoạt động đ ể tơối ưu hóa chức thơng qua phấn tch mơ tả Dự a trền nhữ ng liệ u có săỹn sau phấn tch kềốt giúp doanh nghiệ p mở rộ ng thị trườ ng kinh doanh, tềốp thị hiệu qu ả phát triể n loạ i sả n phẩ m, dị ch vụ mớ i Phấn tch mô t ả m ột nhữ ng loạ i phấn tch nhấốt nh ưng l ại hi ệu qu ả mà công ty th ườ ng s ửd ng ụ M ộ t cơng ty có quy mơ l n, seỹ s ửd ụ ng nhiềều phấn tch mô tả Ví dụ 2: Cơng ty X báo cáo doanh thu tháng đ tạ đ ượ c 10 t ỷđơềng, sơố hồn tồn vơ nghĩa nềốu khơng so sánh với tháng tr ước Nềốu so v ới tháng doanh thu tăng hay gi m ả bao nhiều phấền trăm, t đó, m ới kềốt lu ận đ ược chiềốn lược bán hàng có ho ạt động hi uệ qu ảhay khơng Tuy nhiền, cấền nhìn nh ận thềm nhiềều phấn tch khác để có nhìn bao qt 1.2 Hồi quy tuyến tính 1.2.1 Giới thiệu hồi quy Hôềi quy ph ương pháp thôống kề đ ược s d ụng tài chính, đấều t ưvà lĩnh v ự c khác nhăềm xác đ ịnh m ức đ ộ đ ặc ểm c môối quan h ệ gi ữa m ột biềốn ph ụ thu ộc (th ường đ ược ký hi ệu Y) m ột lo ạt biềốn khác (đ ược gọi biềốn độc l ập) Hơềi quy tuyềốn tnh có nhiềều ứ ng d ng ụ th ự c tềố Hấều hềốt ứng d ụng c hôềi quy tuyềốn tnh thu ộc m ột hai loại lớn sau: - Nềốu m ục tều d ựđoán ho ặc d ựbáo, hơềi quy tuyềốn tnh sử dụng để phù hợp mơ hình d ự đốn v ới tập liệu quan sát c giá trị Y X - Côố găống mô hình hóa mơối quan hệ hai biềốn băềng cách điềều chỉnh mộ t phươ ng trình tuyềốn tnh với liệu quan sát Hơềi quy có th ểgiúp chuyền gia tài đấều t nh chuyền gia doanh nghiệp khác Hôềi quy giúp dự đốn doanh sơố bán hàng cho mộ t công ty dự a trền thờ i tềốt , doanh sôố bán hàng tr ướ c đó, tăng tr ưở ng GDP ho cặ lo iạđiềều ki ện khác 1.2.2 Sơ đồ hồi quy tuyến tính M cụ đích c aủ hơềi quy mơ hình hóa phụ thuộc biềốn Y vào biềốn X + Y gọi biềốn ph ụ thuộc biềốn đáp ứng + X đ ược găốn nhãn biềốn đ ộc l ập, hi ệp biềốn ho ặc biềốn gi ải thích Ph ương trình hôềi quy tuyềốn tnh đơn giản: Y = mX + c Mụ c tều c hôềi quy tuyềốn tnh tm đ ường d ự đốn tơốt nhấốt Y từ X 1.3 Hồi quy tuyến tính bội 1.3.1 Mơ hình hồi quy bội Khái niệm Mơ hình hơềi quy b i ộ mơ hình có hàm hơềi quy t ng ổ th ể(PRF) gôềm biềốn phụ thu ộc Y K-1 biềốn độc l ập X2 , X3 , , X k có dạng sau: Yi  1  2X2i  3X3i   k Xki  ui (4.5) 1 h ệ sôố ch ặn, h ệ sôố t ự do, cho ta biềốt trung bình Y X1, X2, , Xk băềng j ( j = 1, 2, , k) h ệsôố hôềi quy riềng, cho ta biềốt thay đổi Y X j thay đổi m ột đ ơn vị ui nhiềỹu ngấỹu nhiền 1.3.2 Ví dụ mơ hình hồi quy tuyến tính bội Ví dụ 3:tơốc đ ộphát tri nể nềền kinh tềố (Y) ph ụ thu ộc vào tôốc đ ộ phát tri ển nông nghiệp(X1), tôốc độ tăng trưởng kim ngạch xuát (X2) t ỷ lệ lạm phát (X3) thu thập 28 nước (Table 1) Kềốt Excel (Program1-1 ) Kềốt R (Program1-2) D ướ i mô t ảngăốn g n ọ vềề sôố kềốt quả: + R-Square - R-Squared tỷ lệ phương sai biềốn phụ thu ộc có th ểđ ượ c gi iảthích băềng biềốn độc lập R-Square thôống kề đo lường mứ c độ phù hợ p củ a mơ hình vớ i liệ u thự c tềố đượ c tnh tốn trước + Bình phương R đ ượ c điềều chỉnh Trong nhiềều mơ hình hơềi quy, bình ph ươ ng rsquared seỹ tăng lền có nhiềều biềốn h ơn đ ược đưa vào mơ hình Đấy s ự điềều chỉnh bình phương R phạt việc bổ sung yềốu yềốu tơố dự đốn khơng liền quan vào mơ hình Bình phương R điềều chỉnh tnh băềng công thức - ((1 - Rsq) (N - 1) / (N - k - 1)) k sơố yềốu tơố dự đốn + F-Sta琀椀s琀椀c - Mơ hình bình phương trung bình chia cho Sai sơố bình phương trung bình Đấy m tộch báo ỉ tơốt vềề vi ệc có mơối quan h ệ gi ữa yềốu tơố dự đốn biềốn phản ứng hay không Thôống kề F xa tơốt + Coe昀฀cients- giá trị mơ hình củ a chúng tơi, đượ c tnh tốn thủ cơng trước + Std Error - đo lường sôố tềền trung bình mà hệ sơố ước tnh thay đổi so với giá tr trung ị bình th ự c tềố c aủ biềốn ph nả hôềi c Lý tưởng nhấốt muôốn m ột sôố thấốp so v ới giá tr ị + Giá trị T - th ước đo có bao nhiều độ lệch chu ẩn mà ước tnh hệ sôố c cách xa Đôối v ới giá tr ị t, sơố cao khả dự đốn biềốn m ạnh Ngồi ra, giá tr ị t s d ụng để tnh giá trị p + Pr |> t | cho biềốt sức mạnh dự đoán ‘y’ Giá trị thấốp biềốn mạnh Giá tr ị p t 0,05 (5%) tr xuôống m ột ểm gi ới hạn tôốt Kềốt qu trềnả hai phấền mềềm exccel phấền mềềm R ta thấốy ước 1= 1.261  2 = 0.589  3 = 0.245,4 = - 0,076 ta có phương trình hơềi quy tuyềốn tnh bội nh sau :   4i  Yi    X2i  X3i X T ừph ươ ng trình hơềi qui b ội ta có nhận xét: 10 Để rõ quay lại bảng kềốt ví dụ B ng ả kềốt qu tnh ả ANOVA phấền mềềm excel (Program1-4) Kềốt R (Program1-5) Trong b ngả kềốt qu aủphấền mềềm excel (hình 5) kềốt qu ả c phấền mềềm R (hình 6) ta thấốy giá tr ị p = 0,0004 rấốt nh ỏ, ta bác bỏ gi ảthuyềốt H0, có nghĩa tôền tạ i môối liền hệ tuyềốn tnh gi ữa tơốc đ ộ phát triển kinh tềố v ới nhấốt yềốu tôố: nông nghiệp, xuấốt kh ẩu lạm phát CHƯƠNG 2: Phân tích hồi quy mềm Excel 17 2.1 Triển khai hồi quy tuyến tính bội Excel M ột t ệp CSV mult2 ch aứ đ n hàng đôề uôống đấều tền đượ c tều thụ nhà hàng / quán bar d ựa trền 31 ngày đấều tền + Ngày - ngày tháng; + x1 - Giá đơề ống trung bình; + x2 - Đơề ống đặt; + x3 - Nhiệt độ ban ngày trung bình (F); + Y - thức ống cịn lại (pint) Xấy d ựng mơ hình hơềi quy tuyềốn tnh bội để d ự đoán Y t x1, x2 x3 Ngoài ra, thềm vào khung liệ u, mult2, giá tr ị đ ược dự đoán cột (Table 3) Bước 1: ta ch nọvào data rôềi ch vào phấền data Anlysis seỹ bảng nh hình ta chọn vào chữ Regression 18 (Table-4) Bước 2: Ta bấốm vào chữ ok trền bảng seỹ bảng nh sau : (Table-5) Bước 3: ta nh ập phấền input Y Range( biềốn độc lập), input X Range( biềốn phụ thuộc), Output Range, tch vào phấền Labels phấền Con昀椀dence Level ta bảng sau : 19 (Table-6) Bước 4: Ta bấốm vào chữ ok bảng ta kềốt nh bảng : (Table-7 ) 20 2.2 Phân tích kết thu 2.2.1 Bảng Regression Statistics (Program 1-5) Dự a bào kềốt bả ng Regression Statstcs ta thấốy : Adjusted R Square (hệ sơố R bình phương hiệu chỉnh) = 0.68, t ức biềốn độc lập(X1,X2,X3) đ ưa vào ảnh h ưởng 68 % s ự thay đ ổi c th ức ống cịn lại , 32% cịn l ại ảnh h ưởng c sai sôố t ự nhiền biềốn ngồi mơ hình 2.2.2 Bảng ANOVA (Program1-6) Ta có F = 1.782 > 0.05 ta bác bỏ gi ả thuyềốt H0 => Giá đơề ống trung bình, đôề uôống đặt Nhiệt độ ban ngày trung bình có ảnh hưởng đềốn thức ống cịn lại 21 2.2.3 Bảng Coefficients (program1-7) Kềốt qu trềnả hai phấền mềềm exccel phấền mềềm R ta thấốy ước 1= ng trình hơềi 2.133  2 = 0.216  3 = 0.034,4 = - 1.021 ta có: Ph ươ quy tuyềốn tnh bội nh sau : Thứ c ống cịn lạ i = 2.134 + (-1.021*X1) + (0.216*X2) + (0.034*X3) T ừph ươ ng trình hơềi qui b ội ta có nhận xét:  Nềốu tơốc độ tăng Nhiệt độ ban ngày trung bình (F) , Đơề ống đặt không đ ổi, tỷ lệ Giá đôề uôống trung bình tăng 1% seỹ làm cho giảm 0,076% th ức ống cịn lại  Nềốu tơốc độ tăng Giá đơề ống trung bình nhiệt độ ban ngày trung bình không đổi, 1% tăng Đôề uôống đặt seỹ làm tăng 0.216 % tăng trưởng th ức uôống cịn lại  Nềốu tơốc độ tăng Giá đơề ống trung bình, Đơề ống đặt Nhiệt độ ban ngày trung bình (F) băềng nềền tăng thức ống cịn lại 2.134% 22  Nềốu tơốc độ tăng c Giá đơề ống trung bình Đôề uôống đặt không đổi , 1% tăng Nhiệt độ ban ngày trung bình (F) seỹ làm tăng 0,777% c ủ a nềền kinh tềố Chương phân tích hồi quy tuyến tính mềm R 3.1 Triển khai hồi quy tuyến tính phần mềm R Ví d ụ15 Đ ểminh h aọ cho vấốn đềề, th xem xét nghiền c ứu sau đấy, mà nhà nghiền c ứu đo l ường đ ộ cholestrol máu c 18 đôối t ượng nam T ỉ trọng thể (body mass index) đ ược ước tnh cho môỹi đôối t ượng băềng công thứ c tnh BMI lấốy trọ ng lượ ng (tnh băềng kg) chia cho chiềều cao bình phương (m 2) Kềốt đo lường sau: Đ ộ tu ổi, t ỉ tr ọng c th ể cholesterol Mã số ID Độ tuổi BMI Cholesterol (id) (age) (bmi) 25.4 20.6 26.2 22.6 25.4 23.1 22.7 24.9 19.8 25.3 23.2 21.8 20.9 26.7 26.4 21.2 21.2 22.8 (chol) 10 11 12 13 14 15 16 17 18 46 20 52 30 57 25 28 36 22 43 57 33 22 63 40 48 28 49 3.5 1.9 4.0 2.6 4.5 3.0 2.9 3.8 2.1 3.8 4.1 3.0 2.5 4.6 3.2 4.2 2.3 4.0 23 Chúng ta th nhập sôố li ệu vào R tnh hôềi quy ta kềốt qu ả nh sau (Program.1-8) (Program.1-9) 3.2 Phân tích kết thu (Pr 24 ogram 1-10) R bình phương hiệu chỉnh = 0.865 suy , tức tuổi bmi  ả nh hưởng 86,5 % s ự thay đ ổi c Cholesterol , lại 13,5% ảnh h ưởng c sai sơố tự nhiền ta có p = 1,132 > 0.05 ta không th ể bác bỏ gi ả thuyềốt H0 =>  tuổi bmi có ảnh hưởng đềốn Cholesterol Kềốt phấn tch trền cho thấốy ước sôố 1= 0.455  2 = 0.054  3 =0.0333 Nói cách khác, có ph ương trình ước đốn đ ộ cholesterol d ựa vào hai biềốn sôố đ ộ tu ổi bmi sau: Cholesterol = 0.455 + 0.054(age) + 0.0333(bmi) Ph ương trình cho biềốt đ ộ tu ổi tăng năm cholesterol tăng 0.054 mg/L, mơỹi kg/m2 tăng BMI cholesterol tăng 0.0333 mg/L Hai yềốu tơố “giải thích” khoảng 88.2% đ ộ dao đ ộng c ủacholesterol cá nhấn 3.1 biểu đồ tán xạ Nhìn s qua sơố li ệu thấốy ng ười có đ ộ tu ổi cao đ ộ cholesterol cao Chúng ta th nhập sôố li ệu vào R veỹ m tộ bi uể đôề tán xạ sau: >data plot(CHOL ~ BMI, PCH=16) >plot(CHOL ~ AGE, 25 PCH=16) 3.3 Phân tích biểu đồ Biểu đồ 1: liền h ệ gi ữa BMI cholesterol Biểu đồ 2: liền h ệ gi ữa đ ộ tu ổi cholesterol Nhìn bi uể đơề ta thấốy mơối liền h ệ gi ữa đ ộ tu ổi (AGE) cholesterol m ột đườ ng thẳ ng (tuyềốn tnh )  Biểu đơề phấền dư chuẩn hóa Normal P-P Plot 26  Biểu đôề Sca琀琀er Plot kiểm tra giả định liền hệ tuyềốn tnh Tài liệu kham thảo Th ủt ướng Chính ph ủ , Quyềốt đ nh ị phề tệ đềề án: “Tăng cường ng ứ d ng ụ CNTT qu nả lý hỗỗ tr ọ ho ạt đ ộng d ạy h ọc, NCKH góp phầần nầng cao chầất l ượng giáo d ục đào t ạo giai đoạn 2016 - 2020, đ ịnh hướng đếấn năm 2025” B ộ Giáo dục Đào tạo, Sôố 4116/BGD ĐT - CNTT V/v hướng dấỹn thực nhiệm vụ CNTT năm học 2017 - 2018 Cher Ping LIM, Ching Sing CHAI, Daniel CHURCHILL, Ng ười d ịch: Nguyềỹn Ngọc Vũ, Các mỗ hình ngứd ngụcỗng ngh thỗng ệ 琀椀n giáo d ục hi ện đ ại, B ộ cỗng c ụ nầng cao l ực cho tr ường đào t ạo giáo viến khu v ực Chầu - Thái bình d ương , Fabulous Printers, Singapore, 2013 Hơề Cẩm Hà, Lề Huy Hồng, Nguyềỹn Chí Trung, Ứng dụng CNTT qu ản lý nhà tr ường, Đại h ọc Quôốc gia, năm 2013 Nguyềỹn Hữu Hùng, Thỗng 琀椀n t lý lu n đếấận th c 琀椀ếỗn ự , NXB Văn hóa - Thơng tn, 2005 Pam Robbins, Harvey B Alvy, Nhóm dịch giả Nguyềỹn Tr ường, Cẩm nang dành cho hi ệu tr ưởng, Chiếấn l ược l ời khuyến th ực tếấ giúp cỗng vi ệc hiệu , NXB Chính trị Qốc gia, 2004 Klaus Schwab, Cách m ng cỗng nghi pệ lầần th ứ t (2016), Bộ ngo ại giao d ịch , NXB Chính tr ị Quỗấc gia s ự thật, 2018 Đoàn Phan Tấn, Khái ni m ệthỗng 琀椀n thuộ c tnh làm nến giá tr c aị thỗng ủ 琀椀n, Tạp chí Văn hóa - Nghệ thuật, Sôố 2, 2001 27 Victoria L Tinio, CNTT truyếần thỗng giáo dục, Nhóm cỗng tác e - ASEAN UNDP - APDIP, 2003 28 29 30 31 ... tích hồi quy mềm Excel .18 2.1 Triển khai hồi quy tuyến tính bội Excel .18 2.2 Phân tích kết thu 21 Chương 22 phân tích hồi quy tuyến tính mềm R 22 3.1 Triển khai hồi quy tuyến... (Program1-1 ) Kềốt R (Program1-2) D ướ i mô t ảngăốn g n ọ vềề sôố kềốt quả: + R- Square - R- Squared tỷ lệ phương sai biềốn phụ thu ộc có th ểđ ượ c gi iảthích băềng biềốn độc lập R- Square thôống kề... ANOVA phấền mềềm excel (Program1-4) Kềốt R (Program1-5) Trong b ngả kềốt qu aủphấền mềềm excel (hình 5) kềốt qu ả c phấền mềềm R (hình 6) ta thấốy giá tr ị p = 0,0004 r? ??ốt nh ỏ, ta bác bỏ gi ảthuyềốt