Câu 2 XÁC SUẤT THỐNG KÊ

Câu 2 Bảng sau đây cho ta một mẫu gồm 11 quan sát (xi, yi) từ tập hợp chính các giá trị của cặp ĐLNN (X, Y) X 0,9 1,22 1,32 0,77 1,3 1,2 Y 0,3 0,1 0,7 0,28 0,25 0,02 X 1,32 0,95 1,45 1,3 1,2 Y 0,37 0,[.]

Câu 2: Bảng sau cho ta mẫu gồm 11 quan sát (x i, yi) từ tập hợp giá trị cặp ĐLNN (X, Y): X 0,9 1,22 1,32 0,77 1,3 1,2 Y -0,3 0,1 0,7 -0,28 -0,25 0,02 X 1,32 0,95 1,45 1,3 1,2 Y 0,37 -0,70 0,55 0,35 0,32 a) Tìm đường hồi quy Y X b) Tính sai số tiêu chuẩn đường hồi quy c) Tính tỷ số F để kiểm định đắn giả thiết: Có hồi quy tuyến tính Y theo X Bài làm Nhận xét: Đây tốn phân tích hồi quy tuyến tính Cơ sở lý thuyết Ŷ x = B0 + BX B0 = Ȳ - BẊ XiYi ∑ XiYi – ∑ N B= ∑ Xi 2−N ( Ẋ ) X - biến số phụ thuộc (dependent / reponse variable) Y – biến số độc lập (independent / predictor variable) B0 và B – các hệ số hồi quy (regression coefficients) Bảng ANOVA Trung bình bình phương (MS) Nguồn Bậc tự (DF) Tổng bình phương (SS) Hồi quy SSR MSR Sai số n–2 SSE MSE Tổng cộng n–1 SST Tỷ số F Giá trị thống kê Giá trị R-bình phương (R-square): R= SSR (100R2: %của biến đổi Y được giải thích bởi X) SST Độ lệch chuẩn (Standard Error): S= √ ' (Y i−Y i) ∑ N −2 (Sự phân tán của dữ liệu càng ít thì giá trị của S càng gần zero) Trắc nghiệm thống kê: Đối với một phương trình hồi quy, Ŷ x = B0 + BX , ý nghĩa thống kê của các hệ số Bi (B0 hay B) được đánh giá bằng trắc nghiệm t (phân phối Student) tính chất thích hợp của phương trình Ŷ x = f(X) được đánh giá bằng trắc nghiệm F(phôi bố Fischer) Trắc nghiệm t - Giả thiết: Áp dụng excel Bước 1: Nhập bảng số liệu Bước 2: vào Data /Data analysis, chọn Regression Bước 3: Nhập số liệu vào bảng sau: Nhấn OK, ta kết quả: a) Đường hồi quy Y X là: Y=1.5479X – 1.7395 b) Sai số tiêu chuẩn đường hồi quy: 0.2896 c) Ta thấy F = 12.6367 > c = 5.12 (Tra bảng phân bố Fisher với bậc tự n1 = 1, n2 = mức 0.05) => Có hồi quy tuyến tính Y theo X