tin học ứng dụng trong kinh doanh - hồi quy, dự báo và tìm kiếm mục tiêu

TIN HỌC ỨNG DỤNG TRONG KINH DOANH GV: Nguyễn Phương Tâm Nguyễn Phương Tâm 2 Chương 7: Hồi quy, dự báo và tìm kiếm mục tiêu 7.1 Dự báo kinh tế 7.2 Hồi quy tuyến tính 7.3 Hồi quy mũ 7.4 Tìm kiếm mục tiêu Nguyễn Phương Tâm 3 7.1 DỰ BÁO KINH TẾ 7.1.1 Ý nghĩa của dự báo kinh tế  Dự báo là phán đoán những sự kiện sẽ xảy ra trong tương lai trên cơ sở phân tích khoa học các dữ liệu của quá khứ và hiện tại nhờ một số mô hình toán học.  Dự báo kinh tế là việc đưa ra các dự báo những sự kiện kinh tế sẽ xảy ra trong tương lai dựa trên cơ sở phân tích khoa học các số liệu kinh tế của quá khứ và hiện tại. Nguyễn Phương Tâm 4 7.1 DỰ BÁO KINH TẾ 7.1.2 Phương pháp dự báo hồi quy tương quan Mô hình hồi quy tuyến tính: y = a 1 x 1 + a 2 x 2 + … + a n x n + b  Trong đó:  x 1 , x 2 , . . . , x n là các biến độc lập.  y là biến phụ thuộc,  các hệ số a 1 , a 2 , …, a n , b là các hệ số cần xác định. Nguyễn Phương Tâm 5 7.1 DỰ BÁO KINH TẾ 7.1.2 Phương pháp dự báo hồi quy tương quan Mô hình hồi quy phi tính: là các dạng mô hình hồi quy phi tuyến nói lên mức phụ thuộc của một biến phụ thuộc với một hay nhiều biến độc lập mà phương trình của mô hình hồi quy có dạng phi tính đối với các hệ số. Chẳng hạn như hồi quy mũ, hàm sản xuất Cobb Douglas, hồi quy Parabol, hồi quy Hyperbol… Nguyễn Phương Tâm 6 7.1 DỰ BÁO KINH TẾ 7.1.3 Phân tích tương quan Phụ thuộc hàm: (mối liên hệ hàm số): Hai biến ngẫu nhiên X và Y được gọi là phụ thuộc hàm số nếu tồn tại f sao cho Y=f(X) tức là khi đại lượng X biến đổi thì theo một quy tắc nào đó có thể xác định được giá trị tương ứng đại lượng Y. Đây là sự phụ thuộc hoàn toàn chặt chẽ. Nguyễn Phương Tâm 7 7.1 DỰ BÁO KINH TẾ 7.1.3 Phân tích tương quan Phụ thuộc thống kê (mối liên hệ tương quan): Hai biến ngẫu nhiên X và Y được gọi là phụ thuộc thống kê nếu mỗi giá trị của X ta đều có thể xác định được quy luật phân phối xác suất có điều kiện của Y: F(y/X=x) = P(Y>y/X=x). Đây là sự phụ thuộc không hoàn toàn chặt chẽ tức là khi một hiện tượng biến đổi thì làm cho hiện tượng liên quan biến đổi nhưng nó không có ảnh hưởng hoàn toàn quyết định đến sự biến đổi này. Nguyễn Phương Tâm 8 7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH 7.2.1 Hàm Trend  Ý nghĩa: Hàm Trend dùng để trả về giá trị dọc theo đường hồi quy (theo phương pháp bình phương nhỏ nhất)  Cú pháp: =TREND(known_y’s, known_x’s, new_x’s, const) Nguyễn Phương Tâm 9 7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH 7.2.1 Hàm Trend  Trong đó:  known_y’s, known_x’s, new_x’s là các giá trị hoặc vùng địa chỉ chứa giá trị đã biết của x, y tương ứng và giá trị mới của x.  const là hằng số. Ngầm định nếu const = 1 (True) thì hồi quy theo hàm y = ax + b, nếu const = 0 (False) thì hồi quy theo hàm y = ax. Nguyễn Phương Tâm 10 7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH 7.2.2 Hàm FORECAST  Ý nghĩa: Hàm Forecast tính, ước lượng giá trị tương lai căn cứ vào giá trị hiện tại.  Cú pháp: =FORECAST(x, known_y’s, known_x’s) [...]... biến X (x1,x2 …xn) Nguyễn Phương Tâm 20 7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH 7.2.7 Sử dụng chức năng Regression để tính hồi quy và dự báo  Label: nếu tick vào mục này, trong khối chọn có nhãn (tiêu đề)  Confidence Level: độ tin cậy để tìm khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy Nguyễn Phương Tâm 21 7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH 7.2.7 Sử dụng chức năng Regression để tính hồi quy và dự báo  Output options (tùy chọn đầu ra):... Nhập số liệu vào bảng tính đồng thời theo từng cột hoặc đồng thời theo từng dòng  Chọn Tools\ Data Analysis\ Regression, OK, xuất hiện hộp thoại Nguyễn Phương Tâm 18 7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH 7.2.7 Sử dụng chức năng Regression để tính hồi quy và dự báo Nguyễn Phương Tâm 19 7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH 7.2.7 Sử dụng chức năng Regression để tính hồi quy và dự báo Trong đó:  Phần Input (dữ liệu đầu vào):  Input... x và y tương ứng  const là hằng số Ngầm định nếu const = 1 (True) thì tính toán hệ số tự do b, nếu const = 0 (False) bỏ qua b (b = 0)  stats là các tham số thống kê Nguyễn Phương Tâm 17 7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH 7.2.7 Sử dụng chức năng Regression để tính hồi quy và dự báo  Ta có thể sử dụng trình cài thêm Regression trong bộ phân tích dữ liệu Data Analysis  Quy trình lập bảng hồi quy tuyến tính trong. .. ) Nguyễn Phương Tâm 24 7.4 TÌM KiẾM MỤC TIÊU VỚI GOAL SEEK Goal seek là một phần nằm trong tập hợp các công cụ thường được gọi là What-if analysis (What-if analysis là một tiến trình thay đổi giá trị trong một ô thông qua việc xem xét sự thay đổi của các ô liên quan dựa trên kết quả tính toán của các ô này) Khi biết kết quả mong muốn của một công thức nhưng giá trị đầu vào của công thức quyết định... Khi biết kết quả mong muốn của một công thức nhưng giá trị đầu vào của công thức quyết định kết quả này, chúng ta có thể sử dụng Goal Seek để thực hiện Nguyễn Phương Tâm 25 7.4 TÌM KiẾM MỤC TIÊU VỚI GOAL SEEK 7.4.1 Bài toán tìm mục tiêu 7.4.2 Bài toán tìm điểm giao giữa đường cung và cầu Nguyễn Phương Tâm 26 ... Phương Tâm 15 7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH 7.2.6 Hàm LINEST  Ta có thể sử dụng hàm LINEST cho phương pháp dự báo mô hình hồi quy tuyến tính đơn y = ax + b và mô hình hồi quy tuyến tính bội y = a1x1 + a2x2 +…+ anxn + b  Cú pháp: =LINEST(known_y’s, known_x’s, const, stats)  Nhập xong được kết thúc bằng tổ hợp phím Ctrl + Shift + Enter Nguyễn Phương Tâm 16 7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH 7.2.6 Hàm LINEST  Trong đó: ... góc a và hàm INTERCEPT để tính hệ số tự do b của hàm hồi quy tuyến tính đơn y=ax+b Thay các hệ số a, b này vào hàm số với giá trị đã biết của x hoặc y ta sẽ tìm ra giá trị còn lại cần dự báo  Cú pháp:  = SLOPE(known_y’s, known_x’s)  = INTERCEPT(known_y’s, known_x’s) Nguyễn Phương Tâm 12 7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH  7.2.3 Hàm SLOPE và INTERCEPT  Trong đó:  known_y’s là các giá trị hoặc vùng địa chỉ...7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH 7.2.2 Hàm FORECAST Trong đó:  x là giá trị dùng để dự báo  known_y’s là các giá trị hoặc vùng địa chỉ của tập số liệu phụ thuộc quan sát được  known_x’s là các giá trị hoặc vùng địa chỉ của tập số liệu độc lập quan sát được Nguyễn Phương Tâm 11 7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH  7.2.3 Hàm SLOPE và INTERCEPT  Ý nghĩa: Hàm SLOPE để tính hệ số góc a và hàm INTERCEPT để... tập số liệu độc lập quan sát được Nguyễn Phương Tâm 13 7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH 7.2.4 Hàm CORREL  Ý nghĩa: Hàm Correl trả về hệ số tương quan của mảng array1 và array2 Sử dụng hệ số tương quan để xác định mối quan hệ giữa hai thuộc tính  Cú pháp: = CORREL(array1,array2)  Trong đó:  array1, array2: là 2 mảng dữ liệu Nguyễn Phương Tâm 14 7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH 7.2.5 Hàm COVAR  Hàm Covar tính tích số... một tập tin Ecxel mới Nguyễn Phương Tâm 22 7.3 HỒI QUY MŨ Phương trình hồi quy mũ là x1 x2 y = b * m1 * m2 * * mn xn (*) Nếu chỉ có một biến độc lập phương trình sẽ là Hàm Logest dùng để ước lượng các hệ số của phương trình (*), nó làm việc giống như hàm Linest (các đối số và mảng kết quả hoàn toàn giống) Cú pháp: = LOGEST( known_y's, known_x's, const, stats ) Nguyễn Phương Tâm 23 7.3 HỒI QUY MŨ . TIN HỌC ỨNG DỤNG TRONG KINH DOANH GV: Nguyễn Phương Tâm Nguyễn Phương Tâm 2 Chương 7: Hồi quy, dự báo và tìm kiếm mục tiêu 7.1 Dự báo kinh tế 7.2 Hồi quy tuyến tính 7.3 Hồi quy mũ 7.4 Tìm kiếm. Tâm 19 7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH 7.2.7 Sử dụng chức năng Regression để tính hồi quy và dự báo. Nguyễn Phương Tâm 20 7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH 7.2.7 Sử dụng chức năng Regression để tính hồi quy và dự báo. Trong. quá khứ và hiện tại nhờ một số mô hình toán học.  Dự báo kinh tế là việc đưa ra các dự báo những sự kiện kinh tế sẽ xảy ra trong tương lai dựa trên cơ sở phân tích khoa học các số liệu kinh