Tiểu luận học phần khai phá dữ liệu sử dụng phần mềm exel và phần mềm r để phân tích hồi quy tuyến tính bội

lOMoARcPSD|15963670 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 Lớp Mã sinh viên : Giáp Thiên Thanh : CNTT13-03 : 1571020231 Hà Nội, ngày 27 tháng năm 2022 Downloaded by ng?c trâm (ngoctram201217@gmail.com) lOMoARcPSD|15963670 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 Downloaded by ng?c trâm (ngoctram201217@gmail.com) lOMoARcPSD|15963670 MỞ ĐẦU Sự phát triển công nghệ thông tn việc ứng d ụng công ngh ệ thông tn nhiềều lĩnh vực đời sôống, kinh tềố xã hội nhiềều năm qua đôềng nghĩa với lượng liệu quan thu th ập lưu trữ ngày tch luyỹ nhiềều lền Họ lưu trữ liệu cho răềng ẩn chứa giá trị nhấốt định Tuy nhiền, theo thơống kề có lượng nhỏ liệu (khoảng từ 5% đềốn 10%) phấn tch, sơố cịn lại họ khơng biềốt seỹ ph ải làm ho ặc có th ể làm với chúng họ vấỹn tềốp tục thu thập rấốt tôốn v ới ý nghĩ lo sợ răềng seỹ có quan trọng bị bỏ qua sau có lúc cấền đềốn Mặt khác, mơi trường cạnh tranh, người ta ngày cấền có nhiềều thơng tn với tôốc độ nhanh để trợ giúp việc quyềốt định ngày có nhiềều cấu hỏi mang tnh chấốt định tnh cấền phải trả lời d ựa trền m ột khôối lượng liệu khổng lôề có Với lý nh vậy, phương pháp quản trị khai thác sở liệu truyềền thôống ngày không đáp ứng thực tềố làm phát triển khuynh hướng kyỹ thu ật m ới Kyỹ thuật phát tri thức khai phá liệu (KDD - Knowledge Discovery and Data Mining) Kyỹ thuật phát tri thức khai phá liệu nghiền cứu, ứng dụng nhiềều lĩnh vực khác nước trền thềố giới, Việt Nam kyỹ thuật tương đơối cịn mẻ nhiền nghiền cứu dấền đưa vào ứng dụng Phát tri thức sở liệu qui trình nhận biềốt mấỹu ho ặc mơ hình d ữ liệu với tnh năng: hợp thức, mới, khả ích, hiểu Cịn khai thác liệu bước qui trình phát tri thức gơềm có thuật tốn khai thác liệu chuyền dùng sôố qui định vềề hiệu tnh toán chấốp nhận để tm mấỹu mơ hình liệu Nói cách khác, mục đích phát tri thức khai phá d ữ Downloaded by ng?c trâm (ngoctram201217@gmail.com) lOMoARcPSD|15963670 liệu tm mấỹu và/hoặc mơ hình tơền sở liệu vấỹn bị che khuấốt hàng núi liệu Môn học “Khai phá liệu” cung cấốp cho sinh viền công ngh ệ thong tn nhìn tổng quan vềề phát tri thức khai phá d ữ liệu Với kiềốn thức học, tểu luận môn học em tập trung vào thuật tốn Hơềi quy tuyềốn tnh cụ thể “Hơềi quy tuyềốn tnh bội ” giúp dự đoán hiểm họa, tác dụng liền quan đềốn nhiềều ứng dụng như: Y học , giáo dục, kinh doanh, Lý chọn đề tài Đấy cách tôốt nhấốt để thu thập liệu mà khơng có sai l ệch Các cơng ty thu thập liệu trực tềốp dựa trền sôố liệu thơống kề thơng tn có săỹn Kềốt áp dụng cho nhiềều chủ đềề phòng ban khác Tiềốt kiệm chi phí nhanh chóng So với hình th ức phấn tch khác, việc thu thập liệu cấền thiềốt để phấn tch nghiền cứu nhanh chóng dềỹ dàng Hữu ích cho việc quyềốt định Các công ty seỹ dềỹ dàng đ ưa quyềốt định kinh doanh thông minh h ọ s d ụng phấn tch Nó tập trung vào “cái gì” chủ đềề với giá tr ị thôống kề d ựa trền sôố; thông tn thực tềố không thiền vị Mục đích nghiên cứu Phấn tch hơềi quy giải thích "điềều gì" vềề chủ đềề, băềng cách sử dụng liệu, sôố liệu thôống kề xu hướng Vận 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 hi ện so với hình thức phấn tch khác trình nghiền cứu diềỹn nhanh chóng, thuận tện trường hợp thơng tn liệu đấềy đủ Phương pháp nghiên cứu Downloaded by ng?c trâm (ngoctram201217@gmail.com) lOMoARcPSD|15963670 Để nghiền cứu, đánh giá liệu hiệu phấn tch mô t ả ta có th ể tềốp cận với ba phương pháp sau: phương pháp tương quan phấn tch hôềi 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 thời đại nay, kyỹ phấn tch chiềốm vị trí quan trọng hấều hềốt lĩnh vực Khơng đơn thuấền tnh tốn, kyỹ phấn tch áp dụng vào hoạt động marketng, bán hàng, nhấn để hôỹ trợ cho doanh nghiệp vận hàng mơ hình kinh doanh, năốm băốt xu hướng thị trường cách hiệu nhấốt Phấn tch mô t ả m ột loại hình phấn tch phổ biềốn, ưa chuộng nhiềều doanh nghiệp Bài nghiền cứu seỹ làm rõ khái niệm vềề phấn tch mô tả, bao gơềm việc định nghĩa, chấốt lợi ích mà mang lại qua sơố ví dụ cụ thể 1.1.1 Khái niệm Phấn tch mơ tả hay cịn gọi thôống kề mô t ả vi ệc thu th ập d ữ liệu thô từ nhiềều nguôền liệu để cung cấốp chi tềốt thông tn khứ có giá trị Chúng cung cấốp tóm tăốt, phấn tch đơề h ọa đ ơn giản, mô tả tnh bản, nềền tảng hấều hềốt phấn tch định lượng liệu (UNI Train, 2021) Không giôống nh lo ại phấn tch khác, phấn tch mô tả không đưa dự đốn vềề tương lai, thay vào trả lời cấu hỏi vềề xảy ra, khơng giải thích Thu th ập Downloaded by ng?c trâm (ngoctram201217@gmail.com) lOMoARcPSD|15963670 thông tn chi tềốt từ liệu khứ, việc diềỹn khoảng thời gian côố định để rút so sánh Từ đó, doanh nghiệp kềốt hợp kềốt phấn tch mô tả với loại phấn tch liệu khác nhăềm bổ trợ, chi tềốt hóa liệu Ví dụ 1: Một cơng ty quyềốt định sản phẩm chiềốn lược dựa trền kềốt doanh thu, lợi nhuận hàng tháng, hàng năm s ản phẩm Một tập đoàn seỹ xác định ưu, nhược điểm d ịch vụ kinh doanh hoạt động để tơối ưu hóa chức thơng qua phấn tch mơ tả Dựa trền liệu có săỹn sau phấn tch kềốt giúp doanh nghiệp mở rộng thị trường kinh doanh, tềốp th ị hi ệu qu ả phát triển loại sản phẩm, dịch vụ Phấn tch mô tả loại phấn tch nhấốt lại hiệu mà công ty thường sử dụng Một công ty có quy mơ lớn, seỹ s d ụng nhiềều phấn tch mơ tả Ví dụ 2: Công ty X báo cáo doanh thu tháng đạt 10 tỷ đơềng, sơố hồn tồn vơ nghĩa nềốu không so sánh v ới nh ững tháng tr ước Nềốu so với tháng doanh thu tăng hay giảm bao nhiều phấền trăm, từ đó, kềốt luận chiềốn lược bán hàng có hoạt động hiệu hay khơng Tuy nhiền, cấền nhìn nhận 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 phương pháp thôống kề s dụng tài chính, đấều tư lĩnh vực khác nhăềm xác định mức đ ộ đặc ểm c môối quan hệ biềốn phụ thuộc (thường ký hiệu Y) m ột loạt biềốn khác (được gọi biềốn độc lập) Hôềi quy tuyềốn tnh có nhiềều ứng dụng thực tềố Hấều hềốt ứng dụng hôềi quy tuyềốn tnh thuộc hai loại lớn sau: - Nềốu mục tều dự đốn dự báo, hơềi quy tuyềốn tnh sử dụng để phù hợp mơ hình dự đốn với tập liệu quan sát Downloaded by ng?c trâm (ngoctram201217@gmail.com) lOMoARcPSD|15963670 giá trị Y X - Cơố găống mơ hình hóa môối quan hệ hai biềốn băềng cách điềều chỉnh phương trình tuyềốn tnh với liệu quan sát Hơềi quy giúp chuyền gia tài đấều tư nh chuyền gia doanh nghiệp khác Hơềi quy giúp dự đốn doanh sơố bán hàng cho cơng ty d ựa trền th ời tềốt, doanh sôố bán hàng trước đó, tăng trưởng GDP loại điềều kiện khác 1.2.2 Sơ đồ hồi quy tuyến tính Mục đích hơềi quy mơ hình hóa phụ thuộc biềốn Y vào biềốn X + Y gọi biềốn phụ thuộc biềốn đáp ứng + X găốn nhãn biềốn độc lập, hiệp biềốn biềốn giải thích Phương trình hơềi quy tuyềốn tnh đơn giản: Y = mX + c Mục tều hôềi quy tuyềốn tnh tm đường 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 bội mơ hình có hàm hôềi quy tổng thể (PRF) gôềm biềốn phụ thuộc Y K-1 biềốn độc lập X2 , X3 , , Xk có dạng nh sau: Yi  1  2X2i  3X3i   k Xki  ui (4.5) 1 hệ sơố chặn, hệ sơố tự do, cho ta biềốt trung bình Y X1, X2, , Xk băềng j ( j = 1, 2, , k) hệ sơố hơềi quy riềng, cho ta biềốt thay đổi Y X j thay đổi đơn vị ui nhiềỹu ngấỹu nhiền Downloaded by ng?c trâm (ngoctram201217@gmail.com) lOMoARcPSD|15963670 1.3.2 Ví dụ mơ hình hồi quy tuyến tính bội Ví dụ 3:tơốc độ phát triển nềền kinh tềố (Y) phụ thuộc vào tôốc độ phát tri ển nông nghiệp(X1), tôốc độ tăng trưởng kim ngạch xuát kh ẩu (X2) tỷ lệ lạm phát (X3) thu thập 28 nước (Table 1) Kềốt Excel Downloaded by ng?c trâm (ngoctram201217@gmail.com) lOMoARcPSD|15963670 (Program1-1 ) Kềốt R (Program1-2) Dưới mô tả ngăốn gọn vềề sôố kềốt quả: + R-Square - R-Squared tỷ lệ phương sai biềốn phụ thuộc có Downloaded by ng?c trâm (ngoctram201217@gmail.com) lOMoARcPSD|15963670 thể giải thích băềng biềốn độc lập R-Square thôống kề đo lường mức độ phù hợp mơ hình với liệu thực tềố tnh tốn trước + Bình phương R điềều chỉnh Trong nhiềều mơ hình hơềi quy, bình phương rsquared seỹ tăng lền có nhiềều biềốn đ ược đ ưa vào mơ hình Đấy 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 báo tơốt vềề việc có mơối quan hệ yềốu tơố dự đốn biềốn phản ứng hay không Thôống kề F xa tơốt + Coe昀케cients- giá trị mơ hình chúng tơi, tnh tốn th ủ công trước + Std Error - đo lường sôố tềền trung bình mà hệ sơố ước tnh thay đổi so với giá trị trung bình thực tềố biềốn phản hôềi Lý tưởng nhấốt muôốn sôố thấốp so với giá trị + Giá trị T - thước đo có bao nhiều độ lệch chuẩn mà ước tnh hệ sôố cách xa Đôối với giá trị t, sơố cao kh ả dự đốn biềốn mạnh Ngồi ra, giá trị t sử dụng để tnh giá trị p + Pr |> t | cho biềốt sức mạnh dự đốn ‘y’ Giá trị thấốp biềốn mạnh Giá trị p từ 0,05 (5%) trở xuôống điểm giới hạn tôốt Kềốt trền 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 sau :   4i  Yi    X2i  X3i X Từ phương trình hơềi qui bội ta có nhận xét: 10 Downloaded by ng?c trâm (ngoctram201217@gmail.com) lOMoARcPSD|15963670 Để rõ quay lại bảng kềốt ví dụ Bảng kềốt tnh ANOVA phấền mềềm excel (Program1-4) Kềốt R (Program1-5) Trong bảng kềốt phấền mềềm excel (hình 5) kềốt qu ả c phấền mềềm R (hình 6) ta thấốy giá trị p = 0,0004 rấốt nh ỏ, ta có th ể bác b ỏ giả thuyềốt H0, có nghĩa tơền môối liền hệ tuyềốn tnh gi ữa tôốc đ ộ phát triển kinh tềố với nhấốt yềốu tôố: nông nghi ệp, xuấốt kh ẩu lạm phát CHƯƠNG 2: Phân tích hồi quy mềm Excel 17 Downloaded by ng?c trâm (ngoctram201217@gmail.com) lOMoARcPSD|15963670 2.1 Triển khai hồi quy tuyến tính bội Excel Một tệp CSV mult2 chứa đơn hàng đôề uôống đấều tền tều thụ nhà hàng / quán bar dựa trền 31 ngày đấều tền + Ngày - ngày tháng; + x1 - Giá đơề ống trung bình; + x2 - Đôề uôống đặt; + x3 - Nhiệt độ ban ngày trung bình (F); + Y - thức ống cịn lại (pint) Xấy dựng mơ hình hơềi quy tuyềốn tnh bội để dự đoán Y từ x1, x2 x3 Ngoài ra, thềm vào khung liệu, mult2, giá trị dự đoán cột (Table 3) Bước 1: ta chọn vào data rôềi chọn vào phấền data Anlysis seỹ bảng hình ta chọn vào chữ Regression 18 Downloaded by ng?c trâm (ngoctram201217@gmail.com) lOMoARcPSD|15963670 (Table-4) Bước 2: Ta bấốm vào chữ ok trền bảng seỹ bảng sau: (Table-5) Bước 3: ta nhập 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 Downloaded by ng?c trâm (ngoctram201217@gmail.com) lOMoARcPSD|15963670 (Table-6) Bước 4: Ta bấốm vào chữ ok bảng ta kềốt bảng : (Table-7 ) 20 Downloaded by ng?c trâm (ngoctram201217@gmail.com) lOMoARcPSD|15963670 2.2 Phân tích kết thu 2.2.1 Bảng Regression Statistics (Program 1-5) Dựa bào kềốt bảng Regression Statstcs ta thấốy : Adjusted R Square (hệ sơố R bình phương hiệu chỉnh) = 0.68, tức biềốn độc lập(X1,X2,X3) đưa vào ảnh hưởng 68 % thay đổi thức ống cịn lại , 32% cịn lại ảnh hưởng sai sôố tự nhiền biềốn ngồi mơ hình 2.2.2 Bảng ANOVA (Program1-6) Ta có F = 1.782 > 0.05 ta bác bỏ giả thuyềốt H0 => Giá đơề ống trung bình, đơề ống đặt Nhiệt độ ban ngày trung bình có ảnh hưởng đềốn thức ống cịn lại 21 Downloaded by ng?c trâm (ngoctram201217@gmail.com) lOMoARcPSD|15963670 2.2.3 Bảng Coefficients (program1-7) Kềốt trền hai phấền mềềm exccel phấền mềềm R ta thấốy ước 1= 2.133  2 = 0.216  3 = 0.034,4 = - 1.021 ta có: Phương trình hơềi quy tuyềốn tnh bội sau : Thức ống cịn lại = 2.134 + (-1.021*X1) + (0.216*X2) + (0.034*X3) Từ phương trình hơềi qui bội ta có nhận xét:  Nềốu tôốc độ tăng Nhiệt độ ban ngày trung bình (F) , Đơề ống đặt khơng đổi, tỷ lệ Giá đơề ống trung bình tăng 1% seỹ làm cho giảm 0,076% thức ống cịn lại  Nềốu tơốc độ tăng Giá đơề ống trung bình nhiệt độ ban ngày trung bình khơng đổi, 1% tăng Đơề uôống đặt seỹ làm tăng 0.216 % tăng trưởng thức ống 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 Downloaded by ng?c trâm (ngoctram201217@gmail.com) lOMoARcPSD|15963670  Nềốu tôốc độ tăng Giá đơề ống trung bình Đơề ống đặt không đổi , 1% tăng Nhiệt độ ban ngày trung bình (F) seỹ làm tăng 0,777% nềền kinh tềố Chương phân tích hồi quy tuyến tính mềm R 3.1 Triển khai hồi quy tuyến tính phần mềm R Ví dụ 15 Để minh họa cho vấốn đềề, th xem xét nghiền c ứu sau đấy, mà nhà nghiền cứu đo lường độ cholestrol máu 18 đôối tượng nam Tỉ trọng thể (body mass index) ước tnh cho môỹi đôối tượng băềng công thức tnh BMI lấốy tr ọng l ượng (tnh băềng kg) chia cho chiềều cao bình phương (m2) Kềốt đo lường sau: Độ tuổi, tỉ trọng thể 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 Downloaded by ng?c trâm (ngoctram201217@gmail.com) lOMoARcPSD|15963670 Chúng ta thử nhập sôố liệu vào R tnh hôềi quy ta kềốt sau (Program.1-8) (Program.1-9) 3.2 Phân tích kết thu (Pr 24 Downloaded by ng?c trâm (ngoctram201217@gmail.com) lOMoARcPSD|15963670 ogram 1-10) R bình phương hiệu chỉnh = 0.865 suy , tức tuổi bmi  ảnh hưởng 86,5 % thay đổi Cholesterol , lại 13,5% ảnh hưởng sai sôố tự nhiền ta có p = 1,132 > 0.05 ta khơng thể bác bỏ giả 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 phương trình ước đốn độ cholesterol dựa vào hai biềốn sơố độ tuổi bmi sau: Cholesterol = 0.455 + 0.054(age) + 0.0333(bmi) Phương trình cho biềốt độ tuổi 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% độ dao động củacholesterol cá nhấn 3.1 biểu đồ tán xạ Nhìn sơ qua sơố liệu thấốy người có độ tuổi cao độ cholesterol cao Chúng ta thử nhập sôố liệu vào R veỹ biểu đôề tán xạ sau: >data plot(CHOL ~ BMI, PCH=16) >plot(CHOL ~ AGE, 25 Downloaded by ng?c trâm (ngoctram201217@gmail.com) PCH=16) lOMoARcPSD|15963670 3.3 Phân tích biểu đồ Biểu đồ 1: liền hệ BMI cholesterol Biểu đồ 2: liền hệ độ tuổi cholesterol Nhìn biểu đơề ta thấốy mơối liền hệ độ tuổi (AGE) cholesterol m ột đường thẳng (tuyềốn tnh )  Biểu đơề phấền dư chuẩn hóa Normal P-P Plot 26 Downloaded by ng?c trâm (ngoctram201217@gmail.com) lOMoARcPSD|15963670  Biểu đôề Sca琀琀er Plot kiểm tra giả định liền hệ tuyềốn tnh Tài liệu kham thảo Thủ tướng Chính phủ, Quyềốt định phề duyệt đềề án: “Tăng cường ứng dụng CNTT quản lý hỗỗ trọ hoạt động d ạy h ọc, NCKH góp phầần nầng cao chầất lượng giáo dục đào tạo giai đoạn 2016 - 2020, định hướng đếấn năm 2025” Bộ Giáo dục Đào tạo, Sôố 4116/BGD ĐT - CNTT V/v h ướng dấỹn thực nhiệm vụ CNTT năm học 2017 - 2018 Cher Ping LIM, Ching Sing CHAI, Daniel CHURCHILL, Người d ịch: Nguyềỹn Ngọc Vũ, Các mỗ hình ứng dụng cỗng nghệ thỗng 琀椀n giáo dục đại, Bộ cỗng cụ nầng cao lực cho tr ường đào t ạo giáo viến khu vực Chầu - Thái bình dương , Fabulous Printers, Singapore, 2013 Hơề Cẩm Hà, Lề Huy Hồng, Nguyềỹn Chí Trung, Ứng d ụng CNTT quản lý nhà trường, Đại học Quôốc gia, năm 2013 Nguyềỹn Hữu Hùng, Thỗng 琀椀n từ lý luận đếấn thực 琀椀ếỗn, NXB Văn hóa - Thơng tn, 2005 Pam Robbins, Harvey B Alvy, Nhóm dịch giả Nguyềỹn Trường, Cẩm nang dành cho hiệu trưởng, Chiếấn lược lời khuyến thực tếấ giúp cỗng việc hiệu hơn, NXB Chính trị Quôốc gia, 2004 Klaus Schwab, Cách mạng cỗng nghiệp lầần thứ tư (2016), Bộ ngoại giao dịch, NXB Chính trị Quỗấc gia thật, 2018 Đoàn Phan Tấn, Khái niệm thỗng 琀椀n thuộc tnh làm nến giá trị thỗng 琀椀n, Tạp chí Văn hóa - Nghệ thuật, Sôố 2, 2001 27 Downloaded by ng?c trâm (ngoctram201217@gmail.com) lOMoARcPSD|15963670 Victoria L Tinio, CNTT truyếần thỗng giáo dục, Nhóm cỗng tác e - ASEAN UNDP - APDIP, 2003 28 Downloaded by ng?c trâm (ngoctram201217@gmail.com) lOMoARcPSD|15963670 29 Downloaded by ng?c trâm (ngoctram201217@gmail.com) lOMoARcPSD|15963670 30 Downloaded by ng?c trâm (ngoctram201217@gmail.com) lOMoARcPSD|15963670 31 Downloaded by ng?c trâm (ngoctram201217@gmail.com) ... 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 ... 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. .. 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