BÀI 5: ỨNG DỤNG EXCEL 2003 TRONG THỐNG KÊ

Bài 5: Ứng dụng Excel 2003 thống kê BÀI 5: ỨNG DỤNG EXCEL 2003 TRONG THỐNG KÊ Nội dung   Hướng dẫn học     Nghe giảng đọc tài liệu để nắm bắt nội dung Làm tập luyện thi trắc nghiệm theo yêu cầu Liên hệ lấy ví dụ thực tế để minh họa cho nội dung học Cập nhật thông tin kinh tế, xã hội báo, đài, tivi, mạng internet tác động chúng tới hoạt động sản xuất, kinh doanh doanh nghiệp Bài toán hồi quy tuyến tính đơn Bài tốn hồi quy tuyến tính bội Mục tiêu Sau học này, bạn có thể:  Áp dụng mơ hình hồi quy tuyến tính vào tốn thống kê thực tế  Sử dụng Excel để giải toán hồi quy tuyến tính đơn hồi quy tuyến tính bội  Kiểm định phù hợp mô hình hồi quy tuyến tính Thời lượng học  tiết ACC201_Bai 5_v1.0011103225 87 Bài 5: Ứng dụng Excel 2003 thống kê TÌNH HUỐNG KHỞI ĐỘNG BÀI Tình Sắp tới nhà nước có định tăng giá điện, giá xăng dầu Điều kéo theo nhiều hệ lụy giá hàng hóa tăng cao, tất ngành công nghiệp sản xuất bị ảnh hưởng Nếu dựa vào số liệu khứ, lần điều chỉnh giá trước, bạn dự đoán giá mặt hàng thời kỳ hậu điều chỉnh hay không? Câu hỏi Bạn dự đốn tăng giá sắt thép, giá xăng dầu tăng 15% không? Nếu giá xăng dầu giá điện tăng 10% 15% giá sắt thép tăng %? Sự ảnh hưởng giá xăng dầu đến mặt hàng khác có hay không? 88 ACC201_Bai 5_v1.0011103225 Bài 5: Ứng dụng Excel 2003 thống kê 5.1 Bài toán hồi quy tuyến tính đơn Trong thực tế, ta thường thấy nhận định như: “Nếu giá xăng dầu tăng lên 10% giá lương thực, thực phẩm tăng 8%” hay “Giá điện ảnh hưởng lớn đến giá sắt thép”,… Đó phụ thuộc (sự phụ thuộc giá lương thực, thực phẩm giá xăng dầu, giá điện giá thép,…) Để tìm phụ thuộc ta thường áp vào mơ hình hồi quy tuyến tính Và với Excel ta giải tốn hồi quy tuyến tính 5.1.1 Mơ tả tốn Lợi nhuận doanh nghiệp phụ thuộc vào giá thành sản phẩm doanh nghiệp Ta phải tìm phụ thuộc tuyến tính: Y  b  b1X  e (1) Trong đó:  Y lợi nhuận doanh nghiệp, X giá thành sản phẩm  Và b0 số, b1 tham số X, e sai số Chú ý: Bài toán trường hợp cụ thể Mơ hình áp dụng cho nhiều cặp yếu tố đầu vào (X, Y) khác Trong trường hợp tổng quát X gọi biến độc lập Y biến phụ thuộc Việc cần làm ước lượng giá trị b0, b1 đánh giá sai số mơ hình 5.1.2 Cách giải 5.1.2.1 Số liệu Được cho dạng cột hình 5.1 Hình 5.1: Dữ liệu toán hồi quy đơn ACC201_Bai 5_v1.0011103225 89 Bài 5: Ứng dụng Excel 2003 thống kê 5.1.2.2 Sử dụng hàm Excel đơn giản  Hàm SLOPE(known_y’s, known_x’s): ước lượng giá trị b1 phương trình (1)  Hàm INTERCEPT(known_y’s, known_x’s): ước lượng giá trị b0 (1)  Hàm FORECAST(x, known_y’s, known_x’s): dự đốn y theo phương trình (1) với giá trị x biết trước  Hàm TREND(known_y’s, known_x’s, x, const): dự đốn y theo phương trình (1) với giá trị x biết trước Hình 5.2: Sử dụng Slope Intercept để ước lượng b0, b1 Để có kết ta làm theo bước sau:  Bước 1: Nhập liệu vào Excel để hình 5.1  Bước 2: Tại E5, đánh dấu ‘=’, sau viết lệnh INTERCEPT ta hình 5.3 Hình 5.3 : Sử dụng INTERCEPT  Bước 3: Để truyền vào known_y’s ta nhấn giữ nút trái chuột kéo từ ô B3 đến ô B11 thả nút chuột Tương tự với nút trái chuột kéo thả từ ô C3 đến ô C11 để truyền vào known_x’s Chú ý tham số hàm INTERCEPT cách dấu ‘,’ 90 ACC201_Bai 5_v1.0011103225 Bài 5: Ứng dụng Excel 2003 thống kê  Bước 4: Đóng ngoặc đơn ‘)’ nhấn phím Enter Ta hình 5.4 Hình 5.4: Kết sau sử dụng INTERCEPT  Bước 5: Làm tương tự vào ô F5 với hàm SLOPE hình 5.5 ta kết hình 5.6 Hình 5.5: Sử dụng SLOPE Hình 5.6: Kết sau sử dụng SLOPE ACC201_Bai 5_v1.0011103225 91 Bài 5: Ứng dụng Excel 2003 thống kê Rõ ràng đến ta có dạng phương trình hồi quy: Y = 353.6699277 – 0.000240217X Chú ý: Dữ liệu mẫu cho X, Y phải xếp theo cặp tương ứng số lượng mẫu biến X Y phải Như với giá thành sản phẩm (X) 270000 đồng ta tính lợi nhuận (Y) theo phương trình Tuy nhiên, Excel cung cấp hàm để giải việc Đó FORECAST(x, known_y’s, known_x’s) Với known_y’s, known_x’s, x giá trị vùng địa chứa giá trị biết y, x tương ứng giá trị x cần dự báo Hình 5.7: Dự báo với hàm FORECAST Một hàm khác có tác dụng tương tự FORECAST TREND(known_y’s, known_x’s, x, const) Sự khác biệt thứ tự tham số có thêm tham số const số Ngầm định const = (True) hồi quy theo hàm y = ax + b, const = (False) hồi quy theo hàm y = ax Câu hỏi: Hàm TREND có ưu, nhược điểm so với FORECAST? Hình 5.8: Dự báo với hàm TREND 92 ACC201_Bai 5_v1.0011103225 Bài 5: Ứng dụng Excel 2003 thống kê 5.1.2.3 Sử dụng hàm LINEST  Cú pháp: = LINEST(known_y’s, known_x’s, const, stats)  Nhập xong kết thúc tổ hợp phím Ctrl + Shift + Enter  Trong đó: o o o known_y’s, known_x’s giá trị vùng địa chứa giá trị biết y x tương ứng Const số Ngầm định const = (True) tính tốn hệ số tự b, const = (False) bỏ qua b (b = 0) Stats tham số thống kê Ngầm định stats = tính tham số thống kê, stats = bỏ qua Các tham số thống kê bao gồm:  Các hệ số đa thức xếp theo thứ tự giảm dần b1, b0 mô hình  Các sai số chuẩn hệ số se1, se0 (se0 = #N/A const = False)  Hệ số xác định r2, sai số giá trị y sey  Phân phối F, số bậc tự df  ssreg tổng bình phương hồi quy ssresid phần dư tổng bình phương Bảng stats bố trí sau: b1 b0 se1 se0 r2 sey F df ssreg ssresid Hình 5.9: Sử dụng hàm Linest ACC201_Bai 5_v1.0011103225 93 Bài 5: Ứng dụng Excel 2003 thống kê Hình 5.10: Kết sử dụng Linest 5.1.2.4 Sử dụng trình cài thêm Regression Ngồi việc sử dụng hàm để dự báo cho mơ hình hồi quy tuyến tính, ta sử dụng trình cài thêm Regression phân tích liệu Data Analysis Quy trình add trình cài thêm tiến hành sau:  Chọn Tools → Add–Ins nháy chuột vào Analysis ToolPak Analysis ToolPak – VBA ta hình 5.11  Nháy OK để hồn thành cơng việc Hình 5.11: Hộp thoại Add–Ins Quy trình lập bảng hồi quy tuyến tính Excel: Chọn Tools → Data Analysis → Regression → OK 94 ACC201_Bai 5_v1.0011103225 Bài 5: Ứng dụng Excel 2003 thống kê Các bảng hội thoại xuất sau: Hình 5.12: Quy trình lập bảng hồi quy tuyến tính Excel Một số thuật ngữ cần biết:  Các lựa chọn nhập liệu vào input: o o o o o Input Y Range: Vùng địa chứa biến phụ thuộc Y Input X Range: Vùng địa chứa biến phụ thuộc X Labels: Nháy chọn mục để khẳng định ô không chứa liệu Constant is Zero: Nháy chọn mục để khẳng định hệ số tự hàm hồi quy tuyến tính b = Confidence Level: Độ tin cậy hồi quy (ngầm định 95%), – α với α mức ý nghĩa hay xác suất mắc sai lầm loại bác bỏ H0 H0  Các lựa chọn kết xuất kết Output options: o Output Range: Vùng phía bên trái vùng chứa kết o New Worksheet Ply: In kết trang tính khác o New Workbook: In kết tệp Excel  Các lựa chọn khác Residuals: Nháy chọn mục để đưa ACC201_Bai 5_v1.0011103225 o Residuals: Sai số ngẫu nhiên o Standardized Residuals: Chuẩn hóa sai số o Residuals Plots: Đồ thị sai số o Line Fit Plots: Đồ thị hàm hồi quy tuyến tính 95 Bài 5: Ứng dụng Excel 2003 thống kê  Xác suất phân phối chuẩn Normal Probability: Normal Probability Plots: Đồ thị xác suất phân phối chuẩn Các thao tác để giải toán trên: Hình 5.13: Sử dụng trình cài thêm Regression Observation Hình 5.14: Kết sau sử dụng Regression Một số thuật ngữ bảng kết quả:  Bảng tóm tắt SUMMARY OUTPUT: o o 96 Regression Statistics: Các thông số mơ hình hồi quy gồm Multiple R: Hệ số tương quan bội (0 ≤ R ≤ 1) Cho thấy mức độ chặt chẽ mối liên hệ tương quan bội ACC201_Bai 5_v1.0011103225 Bài 5: Ứng dụng Excel 2003 thống kê o o o R Square: Hệ số xác định Trong 100% biến động biến phụ thuộc Y có % biến động biến độc lập X ảnh hưởng, lại sai số ngẫu nhiên Adjusted R Square: Hệ số xác định mẫu điều chỉnh Là hệ số xác định có tính đến độ lớn hay nhỏ bậc tự df Standard Error: Sai số quan sát hay dung lượng mẫu  Bảng phân tích phương sai ANOVA (Analysis of variance): o Regression: Do hồi quy o Residual: Do ngẫu nhiên o Total: Tổng cộng o Df (Degree of freedom): Số bậc tự o o o SS (Sum of Square): Tổng bình phương mức động (sai lệch) giá trị quan sát Y (ký hiệu Yi) giá trị bình quân chúng MS (Mean of Square): Phương sai hay số bình quân tổng bình phương sai lệch kể TSS (Total Sum of Square): Tổng bình phương tất mức sai lệch giá trị quan sát Yi giá trị bình quân chúng 5.1.2.5 Kiểm định phù hợp mơ hình hồi quy tuyến tính Ta xem xét ví dụ sau đây: Ví dụ: Biết giá trị sản xuất (Y) có quan hệ với điện tiêu thụ (X) theo dạng Y = b0 + b1X Hãy ước lượng tham số b0 b1 Kiểm định mơ hình hồi quy Hình 5.15: Dữ liệu cho tốn kiểm định mơ hình ACC201_Bai 5_v1.0011103225 97 Bài 5: Ứng dụng Excel 2003 thống kê Giải: Sử dụng trình cài thêm Regression ta được: Hình 5.16: Sử dụng Regression Hình 5.17: Kết sau sử dụng Regression Căn vào kết phân tích phương sai hình 5.17 cho thấy Significance F = 8.09E – 05 < a = 5% Kết luận mơ hình phù hợp Từ kết ta có mơ hình hồi quy dạng Y = 0.303683778 + 1.610125759X Ngoài sử dụng hàm FINV kiểm định phù hợp mơ hình hồi quy Giả thuyết H0: R2 = Giả thuyết H1: R2 ≠ 98 ACC201_Bai 5_v1.0011103225 Bài 5: Ứng dụng Excel 2003 thống kê Cú pháp: =FINV(probability, deg_freedom1, deg_freedom2) Trong đó: Probability: xác suất (mức ý nghĩa α) Deg_freedom1: bậc tự (đối với hồi quy đơn 1) Deg_freedom2: Bậc tự (đối với hồi quy đơn n – 2) Áp dụng ví dụ trên: finv(0.05,1,10) = 4.96 Có F = 40.63 > f = 4.96 nên bác bỏ H0 5.2 Bài tốn hồi quy tuyến tính bội Trong thực tế, lợi nhuận doanh nghiệp không phụ thuộc vào giá thành sản phẩm mà phụ thuộc vào yếu tố khác chi phí quảng cáo, lương trả cho nhân viên,… Vậy mơ hình hồi quy tuyến tính đơn khơng cịn phù hợp, thay vào hồi quy tuyến tính bội 5.2.1 Mơ tả tốn Giống với hồi quy tuyến tính đơn, hồi quy tuyến tính bội tìm phụ thuộc biến phụ thuộc Y vào biến độc lập X Tuy nhiên khác biệt có nhiều biến độc lập X1, X2, …, Xn Dạng phương trình hồi quy tuyến tính bội là: Y = b0 + b1X1 + b2X2 + + bnXn + e 5.2.2 (2) Cách giải  Sử dụng hàm LINEST Các bước tiến hành giống hệt với hồi quy tuyến tính đơn Ví dụ: Với bảng số liệu doanh thu (Y), chi phí cho quảng cáo (X1), tiền Lương nhân viên tiếp thị (X2) 12 công ty tư nhân Ta xây dựng hàm hồi quy tuyến tính bội Y phụ thuộc vào X1, X2 Hình 5.18: Dữ liệu ví dụ cho hàm linest ACC201_Bai 5_v1.0011103225 99 Bài 5: Ứng dụng Excel 2003 thống kê Hình 5.19: Sử dụng linest Hình 5.20: Kết Bảng kết chứa tham số thống kê bố trí sau: bn bn–1 b2 b1 b0 sen sen–1 se2 se1 se0 r2 sey F df ssreg ssreid Vậy hàm hồi quy là: Y = 32.27726 + 2.505729X1 + 4.758693X2  Sử dụng trình cài thêm Data Analysis → Regression: Hình 5.21: Sử dụng trình cài thêm Regression 100 ACC201_Bai 5_v1.0011103225 Bài 5: Ứng dụng Excel 2003 thống kê Hình 5.22: Kết trình cài thêm Regression Các thao tác giống hệt với hồi quy tuyến tính đơn  Sử dụng Data Analysis → Descriptive Statistics: Mở hộp thoại Descriptive Statistics ta được: Hình 5.23: Sử dụng cơng cụ Descriptive Statistics o o o o o ACC201_Bai 5_v1.0011103225 Input Range: giá trị địa liệu Grouped By: nhóm theo cột hàng, tùy vào cách bố trí liệu (trong hình 5.23 theo cột) Labels in first row: có hay khơng có nhãn dòng đầu Output Range: kết hiển thị trang liệu, vị trí người dùng chọn New Worksheet Ply: kết hiển thị trang tính 101 Bài 5: Ứng dụng Excel 2003 thống kê o o New Workbook: kết hiển thị tệp Excel Summary statistics: kết chứa bảng tóm tắt đặc trưng thống kê (hình 5.24) Hình 5.24: Summary statistics Giải thích: 102 Mean Giá trị trung bình Standard Error Sai số chuẩn Median Số trung vị Mode Số yếu vị Standard Deviation Độ lệch chuẩn Sample Variance Phương sai Kurtosis Độ chóp Skewness Độ nghiêng Range Khoảng Minimum Giá trị tối thiểu Maximum Giá trị tối đa Sum Tổng giá trị Count Số quan sát ACC201_Bai 5_v1.0011103225 Bài 5: Ứng dụng Excel 2003 thống kê TÓM LƯỢC CUỐI BÀI Trong học học cách:  Sử dụng hàm INTERCEPT, SLOPE để ước lượng tham số cho hàm hồi quy tuyến tính đơn  Sử dụng FORECAST, TREND cho việc dự báo mơ hình hồi quy tuyến tính đơn  Sử dụng LINEST để ước lượng tham số hàm hồi quy tuyến tính đơn bội  Dùng công cụ hỗ trợ hồi quy tuyến tính để ước lượng tham số cho mơ hình hồi quy tuyến tính kiểm định mơ hình ACC201_Bai 5_v1.0011103225 103 Bài 5: Ứng dụng Excel 2003 thống kê CÂU HỎI ÔN TẬP Cách sử dụng hàm FORECAST Excel nào? Cách sử dụng hàm LINEST Excel nào? Cách sử dụng hàm SLOPE INTERCEPT Excel nào? Ngồi hàm ra, Excel cịn hỗ trợ trình cài thêm để hồi quy tuyến tính? Các tham số thống kê mơ hình hồi quy tuyến tính gì? Nêu ý nghĩa lấy ví dụ thực tế để minh họa cho Standard Error (sai số chuẩn)? Nếu muốn kiểm định phù hợp mơ hình hồi quy tuyến tính ta có cách nào? Nêu ý nghĩa lấy ví dụ thực tế để minh họa cho Standard Deviation (độ lệch chuẩn)? Cách sử dụng hàm FINV Excel nào? 10 Hãy cho biết ý nghĩa Confidence Level mơ hình hồi quy BÀI TẬP Bài 5.1: Cho Y nhu cầu thịt bò (đơn vị 100 tấn) 12 tháng liên tiếp (X) khu dân cư: X 10 11 12 Y 15 18 18 16 14 18 20 21 19 20 24 26 Hãy ước lượng hàm hồi quy tuyến tính đơn, dự báo nhu cầu thịt bò cho tháng Bài 5.2: Người ta biết lương phụ thuộc vào trình độ học vấn Với bảng số liệu sau ước lượng hàm hồi quy tuyến tính đơn trình cài thêm Excel, giải thích ý nghĩa thành phần Summary Output 104 Salary (Y) Education (X) 15.592 32.616 10 39.410 11 37.240 12 27.510 12 38.404 12 43.338 15 36.112 15 41.757 16 35.167 16 38.716 16 50.410 16 45.288 20 ACC201_Bai 5_v1.0011103225 Bài 5: Ứng dụng Excel 2003 thống kê Bài 5.3: Sử dụng Linest tìm hàm hồi quy tuyến tính bội với số liệu cho bảng dưới: Hình 5.25: Dữ liệu thu nhập quốc dân Trong Y thu nhập quốc dân, X1 sản lượng điện, X2 sản lượng than, X3 sản lượng lương thực, X4 sản lượng thép Dự báo Y với X = (5.2, 65.1, 275.3, 37.8) Bài 5.4: Giải toán cách dùng lệnh Tools → Data Analysis Bài 5.5: Hãy nêu giống khác hồi quy tuyến tính đơn hồi quy tuyến tính bội Có thể dùng hàm Excel cho hồi quy tuyến tính đơn bội? Bài 5.6: Lương TB (Y) thu nhập rịng (X) 10 cơng ty sau Xác định mơ hình hồi quy tuyến tính đơn Kiểm định xem mơ hình có đáng tin cậy? Hình 5.26: Dữ liệu biểu diễn phụ thuộc lương vào lợi nhuận công ty ACC201_Bai 5_v1.0011103225 105 Bài 5: Ứng dụng Excel 2003 thống kê Bài 5.7: Xây dựng mơ hình ước lượng nhên liệu sử dụng cho hộ gia đình tháng sở nhiệt độ bình quân độ dày cách nhiệt đo inches Hình 5.27: Dữ liệu cho tốn ước lượng nhiên liệu sử dụng mơ hình Bài 5.8: Bạn nhận xét tính phù hợp mơ hình (bài 5.7)? Sự biến đổi nhiệt độ bình quân độ dày cách nhiệt ảnh hưởng đến phần trăm biến đổi nhiên liệu? Bài 5.9: Khi nghiên cứu lúa ta có bảng số liệu sau Hãy tìm hàm hồi quy biểu diễn phụ thuộc suất lúa theo đặc tính: độ dài bơng, P1000, số bơng Hình 5.28: Dữ liệu nghiên cứu lúa Bài 5.10: Dùng hàm FINV Excel để kiểm tra độ phù hợp mơ hình hồi quy tuyến tính (bài 5.9) với độ tin cậy 95% 106 ACC201_Bai 5_v1.0011103225 ... 15% giá sắt thép tăng %? Sự ảnh hưởng giá xăng dầu đến mặt hàng khác có hay khơng? 88 ACC201_Bai 5_v1.0011103225 Bài 5: Ứng dụng Excel 2003 thống kê 5.1 Bài tốn hồi quy tuyến tính đơn Trong thực... Cách giải 5.1.2.1 Số liệu Được cho dạng cột hình 5.1 Hình 5.1: Dữ liệu tốn hồi quy đơn ACC201_Bai 5_v1.0011103225 89 Bài 5: Ứng dụng Excel 2003 thống kê 5.1.2.2 Sử dụng hàm Excel đơn giản  Hàm... từ ô C3 đến ô C11 để truyền vào known_x’s Chú ý tham số hàm INTERCEPT cách dấu ‘,’ 90 ACC201_Bai 5_v1.0011103225 Bài 5: Ứng dụng Excel 2003 thống kê  Bước 4: Đóng ngoặc đơn ‘)’ nhấn phím Enter