In recent years, Vietnam’s economy has quickly developed and integrated successfully into global business.
Website: http://www.docs.vn Email : lienhe@docs.vn Tel (: 0918.775.368 ĐỀ TÀI : PHÂN TÍCH HỒI QUY - TƯƠNG QUAN VÀ ỨNG DỤNG TRONG PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỔNG TỶ SUẤT SINH A. PHẦN MỞ ĐẦU Thống kê học ra đời, phát triển từ nhu cầu thực tiễn của xã hội và là một trong những môn khoa học xã hội có tính lịch sử lâu dài nhất. Đó là một quá trình phát triển không ngừng từ đơn giản đến phức tạp, được đúc rút dần thành lý luận khoa học và ngày nay đã trở thành một môn khoa học độc lập. Kể từ khi ra đời, thống kê ngày càng đóng vai trò quan trọng trong đời sống xã hội. Thông qua việc phát hiện, phản ánh những quy luật về mặt lượng của hiện tượng, các con số thống kê giúp cho việc kiểm tra, giám sát, đánh giá các chương trình, kế hoạch và định hướng sự phát triển kinh tế - xã hội trong tương lai. Do vai trò quan trọng của thống kê nên V.I.Lê – nin đã khẳng định rằng :" thống kê kinh tế - xã hội là một trong những công cụ mạnh mẽ nhất để nhận thức xã hội ". Ngày nay, thống kê được coi là một trong những công cụ quản lý vĩ mô quan trọng, có vai trò cung cấp các thông tin thống kê trung thực, khách quan, chính xác, đầy đủ, kịp thời phục vụ các cơ quan nhà nước trong việc đánh giá, dự báo tình hình, hoạch định chiến lược, chính sách, xây dựng kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội ngắn hạn và dài hạn . Đối tượng nghiên cứu của thống kê học là mặt lượng trong mối liên hệ mật thiết với mặt chất của các hiện tượng số lớn, trong điều kiện thời gian và địa điểm cụ thể . 1.Lý do chọn đề tài Các hiện tượng kinh tế - xã hội tồn tại trong mối liên hệ phụ thuộc lẫn nhau. Phân tích hồi quy và tương quan là phương pháp thường sử dụng để nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc đó. 2.Mục đích nghiên cứu Nhiệm vụ của phương pháp phân tích hồi quy và tương quan phải giải quyết hai vấn đề cơ bản sau : Một là : xác định mô hình hồi quy phản ánh mối liên hệ Hai là : đánh giá mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tương quan đó. 1 Website: http://www.docs.vn Email : lienhe@docs.vn Tel (: 0918.775.368 Trong đề án này, em sử dụng phương pháp phân tích hồi quy và tương quan để xây dựng mối liên hệ và phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến tổng tỷ suất sinh. Và qua đây, em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới TS Bùi Đức Triệu - Giảng viên khoa Thống kê Trường Đại học Kinh Tế Quốc Dân đã hướng dẫn em hoàn thành đề án này. 2 Website: http://www.docs.vn Email : lienhe@docs.vn Tel (: 0918.775.368 B. PHẦN NỘI DUNG I. LÝ THUYẾT VÀ ỨNG DỤNG 1. Liên hệ hàm số và liên hệ tương quan Chủ nghĩa duy vật biện chứng khẳng định : các hiện tượng tồn tại trong mối liên hệ phụ thuộc lẫn nhau. Phương pháp phân tích hồi quy và tương quan là một trong những phương pháp thường được sử dụng để nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc đó. Khi nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc, nếu xét theo mức độ chặt chẽ của mối liên hệ, có thể phân thành hai loại : liên hệ hàm số và liên hệ tương quan. - Liên hệ hàm số là mối liên hệ hoàn toàn chặt chẽ giữa tiêu thức nguyên nhân – kí hiệu là x và tiêu thức kết quả - kí hiệu là y. Dạng tổng quát của liên hệ hàm số : y = f(x), tức là : Cứ mỗi giá trị của tiêu thức nguyên nhân sẽ có một giá trị tương ứng của tiêu thức kết quả. Mối liên hệ này có thể thấy được không những ở toàn bộ tổng thể, mà cả trên từng đơn vị cá biệt. Liên hệ hàm số thường gặp khi nghiên cứu các hiện tượng tự nhiên như Vật lý, Toán học…như mối liên hệ giữa bán kính và diện tích hình tròn, ta có công thức sau : S = π R 2 . - Liên hệ tương quan là mối liên hệ không hoàn toàn chặt chẽ giữa tiêu thức nguyên nhân và tiêu thức kết quả : Cứ mỗi giá trị của tiêu thức nguyên nhân sẽ có nhiều giá trị tương ứng của tiêu thức kết quả. Ví dụ : mối liên hệ giữa số lượng sản phẩm và giá thành đơn vị sản phẩm.Không phải khi khối lượng sản phẩm tăng lên thì giá thành đơn vị sản phẩm sẽ giảm theo một lượng tương ứng. Cũng như mối liên hệ giữa số lượng phân bón và năng suất cây trồng, mối liên hệ giữa vốn đầu tư và kết quả sản xuất…Các mối liên hệ này là các mối liên hệ không hoàn toàn chặt chẽ, không được biểu hiện một cách rõ ràng trên từng đơn vị cá biệt. Do đó để phản ánh mối liên hệ tương quan thì phải nghiên cứu hiện tượng số lớn, tức là thu thập tài liệu về tiêu thức nguyên nhân và tiêu thức kết quả của nhiều đơn vị. Liên hệ tương quan thường gặp khi nghiên cứu các hiện tượng kinh tế - xã hội. 2. Ý nghĩa phân tích hồi quy và tương quan Phương pháp phân tích hồi quy và tương quan là phương pháp thường được sử dụng trong thống kê để nghiên cứu mối liên hệ giữa các hiện tượng, như mối liên hệ giữa các yếu tố đầu vào của quá trình sảnh xuất với kết quả sản xuất, mối liên hệ giữa thu nhập và tiêu dùng, mối liên hệ giữa phát triển kinh tế – xã hội… Phương pháp phân tích hồi quy và tương quan còn được vận dụng trong một số phương pháp nghiên cứu thống kê khác như phân tích dãy số thời gian, dự đoán thống kê… 3 Website: http://www.docs.vn Email : lienhe@docs.vn Tel (: 0918.775.368 3. Hồi quy tương quan tuyến tính đơn Ví dụ : Có tài liệu về số lao động và giá trị sản xuất (GO) của 10 doanh nghiệp công nghiệp như sau : Lao động (người) GO (Tỷ đồng) 60 9.25 78 8.73 90 10.62 115 13.64 126 10.93 169 14.31 198 22.1 226 19.17 250 25.2 300 27.5 Trong mối liên hệ giữa số lượng lao động và giá trị sản xuất thì số lượng lao động là tiêu thức nguyên nhân – kí hiệu la x, giá trị sản xuất là tiêu thức kết quả - kí hiệu là y. Tài liệu trên cho thấy: Nhìn chung,cùng với sự tăng lên của số lượng lao động thì giá trị sản xuất cũng tăng lên,nhưng cũng có trường hợp không hẳn như vậy – như doanh nghiệp thứ hai so vơi doanh nghiệp thứ nhất: Số lao động nhiều hơn nhưng giá trị sản xuất lại thấp hơn. Điều này chứng tỏ giữa số lượng lao động và giá trị sản xuất có mối liên hệ không hoàn toàn chặt chẽ - tức là liên hệ tương quan. Có thể dùng đồ thị để biểu hiện mối liên hệ với trục hoành là số lao động (x) , trục tung là giá trị sản xuất (y) như sau: 4 Website: http://www.docs.vn Email : lienhe@docs.vn Tel (: 0918.775.368 X 4003002001000 Y 30 20 10 0 Trên đồ thị có mười chấm, mỗi chấm biểu hiện số lao động và giá trị sản xuất của từng doanh nghiệp.Các chấm trên đồ thị tạo thành một băng đường thẳng,từ đó có thể xây dựng mô hình hồi quy sau. Mô hình hồi quy đơn : ŷ x = b 0 + b 1 x Trong đó : ŷ x : là giá trị của tiêu thức kết quả được tính từ mô hình hồi quy b 0 : là hệ số tự do, phản ánh ŷ x không phụ thuộc vào x b 1 : là hệ số góc, phản ánh sự thay đổi của ŷ x khi x tăng một đơn vị. Các hệ số b 0 và b 1 được xác định bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất : ∑ (y- ŷ x ) 2 = Min Từ đó, có hệ phương trình sau : 0 1 2 0 1 y nb b x xy b x b x = + = + ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ Để tìm b 0 và b 1 cần tính ∑x, ∑y, ∑xy, ∑x 2 bằng cách lập bảng sau: 5 Website: http://www.docs.vn Email : lienhe@docs.vn Tel (: 0918.775.368 x y xy x 2 60 9.25 555.00 3600 78 8.73 680.94 6084 90 10.62 955.80 8100 115 13.64 1568.60 13225 126 10.93 1377.18 15876 169 14.31 2418.39 28561 198 22.1 4375.80 39204 226 19.17 4332.42 51076 250 25.2 6300.00 62500 300 27.5 8250.00 90000 ∑x =1612 ∑y=161.45 ∑xy=30814.13 ∑x 2 =318226 Thay số liệu vào hệ phương trình trên: 0 1 0 1 161.45 10 1612 30814.13 1612 318226 b b b b = + = + Giải hệ phương trình trên ,sẽ được : b 0 = 2.927 ; b 1 = 0.082 Mô hình hồi quy tuyến tính phản ánh mối liên hệ giữa số lượng lao động và giá trị sản xuất là : ŷ x = 2.927 + 0.082x b 0 = 2.927 : nói lên các nguyên nhân khác ngoài x, ảnh hưởng đến GO. b 1 = 0.082 : nói lên khi thêm một lao động thì GO tăng bình quân 0.082 tỷ đồng. Bằng cách biến đổi hệ phương trình trên, có thể tính b 0 và b 1 như sau: 1 2 . x xy x y b σ − = 0 1 .b y b x= − Với xy xy n = ∑ = 30814.13 10 = 3081.413 x x n = ∑ = 1612 10 = 161.2 y y n = ∑ = 161.45 10 = 16.145 6 Website: http://www.docs.vn Email : lienhe@docs.vn Tel (: 0918.775.368 2 2 2 2 318226 ( ) (161.2) 5837.16 10 x x x σ = − = − = 1 0 3081.413 161.2*16.145 0.082 5837.16 16.145 0.082*161.2 2.927 b b − = = = − = Để đánh giá mức độ chặt chẽ của mô hình hồi quy giữa hai tiêu thức số lượng, ta tính hệ số tương quan tuyến tính ( kí hiệu : r ) Có nhiều công thức để tính r, trong đó hai công thức sau đây thường được sử dụng : . . x y xy x y r σ σ − = Hoặc : 1 x y r b σ σ = Theo ví dụ trên: r = 3081.413 161.2*16.145 5837.16*42.54 − = 0.961 Tính chất : r nằm trong khoảng [ ] 1;1− , tức là :-1≤ r ≤1 Cụ thể : - Nếu r = 1 ( hoặc r = -1 ): Giữa x và y có mối liên hệ hàm số. - Nếu r = 0 : Giữa x và y không có mối liên hệ tương quan tuyến tính. - Nếu r → 1 ( hoặc r → -1 ) : Giữa x và y có mối liên hệ càng chặt chẽ. - Nếu r dương : Giữa x và y có mối liên hệ thuận, nếu r âm : Giữa x và y có mối liên hệ nghịch. Ta thấy r = 0.961 nói lên : mối liên hệ giữa số lượng lao động và giá trị sản xuất rất chặt chẽ và đây là mối liên hệ thuận. 4. Hồi quy tương quan phi tuyến giữa hai tiêu thức số lượng 4.1 Mô hình parabol : $ 2 0 1 2 x y b b x b x= + + Áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất sẽ có hệ phương trình sau đây để tìm giá trị các hệ số b 0 , b 1 , b 2 : 2 0 1 2 2 3 0 1 2 2 2 3 4 0 1 2 y nb b x b x xy b x b x b x x y b x b x b x = + + = + + = + + ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ 7 Website: http://www.docs.vn Email : lienhe@docs.vn Tel (: 0918.775.368 4.2 Mô hình hyperbol : $ 1 0 x b y b x = + Áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất sẽ có hệ phương trình sau đây để tìm giá trị các hệ số b 0 , b 1 : 0 1 2 0 1 ln ln ln ln ln ln y n b b x x y b x b x = + = + ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ 4.3 Mô hình hàm mũ : $ 0 1 x x y b b= Áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất sẽ có hệ phương trình sau đây để tìm giá trị các hệ số b 0 , b 1 : 0 1 2 0 1 ln ln ln ln ln ln y n b b x x y b x b x = + = + ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ Giải hệ phương trình trên sẽ tính được lnb 0 ,lnb 1 . Tra đối ln sẽ được giá trị của b 0 , b 1 . * Để đánh giá mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tương quan phi tuyến và tuyến tính giữa hai tiêu thức số lượng, ta tính tỷ số tương quan ( kí hiệu η :êta ) Tính chất : η nằm trong khoảng [ ] 0;1 tức là : 0 1 η ≤ ≤ . Cụ thể : - Nếu η = 1 : Giữa x và y có mối liên hệ hàm số - Nếu η = 0 : Giữa x và y không có mối liên hệ. - Nếu η → 1 : Giữa x và y có mối liên hệ càng chặt chẽ. 5. Hồi quy tương quan tuyến tính bội Giả sử có k tiêu thức nguyên nhân : 1 2 3 , , , ., k x x x x $ 1 2 0 1 1 2 2 3 3 . . k k k x x x y b b x b x b x b x= + + + + + và tiêu thức kết quả y, mô hình hồi quy tuyến tính bội sẽ có dạng : $ 1 2 0 1 1 2 2 3 3 . . k k k x x x y b b x b x b x b x= + + + + + Trong đó : b 0 là hệ số tự do. b 1 ,b 2 ,b 3 ,…,b k là các hệ số hồi quy riêng. Áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất sẽ có hệ phương trình sau đây để tính b 0 , b 1 ,b 2 ,b 3 ,…,b k : 8 Website: http://www.docs.vn Email : lienhe@docs.vn Tel (: 0918.775.368 0 1 1 2 2 3 3 2 1 0 1 1 1 2 1 2 3 1 3 1 2 2 0 2 1 1 2 2 2 3 2 3 2 yx yx . k k k k k k y nb b x b x b x b x b x b x b x x b x x b x x b x b x x b x b x x b x x = + + + + + = + + + + + = + + + + + ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ . . 2 k 0 1 1 2 2 3 3 . yx k k k k k k b x b x x b x x b x x b x = + + + + + ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ * Hệ số hồi quy chuẩn hóa – kí hiệu: beta, được sử dụng để đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng tiêu thức nguyên nhân x i đối với tiêu thức kết quả y, và được tính hệ công thức sau đây : i x i i y beta b σ σ = Với ( ) 1 i i x SS x n σ = − ( ) 1 y SS y n σ = − Dấu của i beta là dấu của b i , phản ánh chiều hướng mối liên hệ là thuận hay nghịch giữa tiêu thức nguyên nhân x i đối với tiêu thức kết quả y. Nếu i beta dương thì phản ánh mối quan hệ thuận, nếu i beta âm thì phản ánh mối quan hệ nghịch. i beta phản ánh mức độ ảnh hưởng của từng tiêu thức nguyên nhân x i đối với tiêu thức kết quả y. * Hệ số tương quan bội và hệ số tương quan riêng phần. - Hệ số tương quan bội ( kí hiệu R ) được sử dụng để đánh giá mức độ chặt chẽ mối liên hệ tương quan tuyến tính giữa tất cả các tiêu thức nguyên nhân 1 2 3 , , , ., k x x x x với tiêu thức kết quả y và được tính theo công thức sau đây : $ 1 2 2 . 2 ( ) 1 ( ) k x x x y y R y y − = − − ∑ ∑ Tính chất : R nằm trong khoảng [ ] 0;1 , tức là 0 1R ≤ ≤ . Cụ thể : + Nếu R = 1 : Giữa 1 2 3 , , , ., k x x x x và y có mối quan hệ hàm số. + Nếu R = 0 : Giữa 1 2 3 , , , ., k x x x x và y không có mối liên hệ tương quan tuyến tính. 9 Website: http://www.docs.vn Email : lienhe@docs.vn Tel (: 0918.775.368 + Nếu R → 1 : Giữa 1 2 3 , , , ., k x x x x và y có mối liên hệ tương quan tuyến tính càng chặt chẽ. Trong trường hợp chỉ có hai tiêu thức nguyên nhân, ta có thể tính hệ số tương quan tuyến tính bội theo công thức sau đây : 1 2 1 2 1 2 1 2 2 2 yx yx yx yx 2 2 1 x x x x r r r r r R r + − = − Với 1 2 2 yx yx , , x x x r r r là các hệ số tương quan tuyến tính đơn, ta có : 1 1 1 1 yx ( ) x y x y x y r σ σ − = 2 2 2 2 yx ( ) x y x y x y r σ σ − = 1 2 1 2 1 2 1 2 ( ) x x x x x x x x r σ σ − = - Hệ tương quan riêng phần được sử dụng để đánh giá mức độ chặt chẽ giữa một tiêu thức nguyên nhân nào đó với tiêu thức kết quả y trong khi các tiêu thức nguyên nhân khác không đổi. + Hệ số tương quan riêng phần giữa x 1 và y trong khi x 2 không đổi: 1 2 1 2 1 2 2 1 2 yx yx yx ( ) 2 2 yx (1 )(1 ) x x x x x r r r r r r − = − − + Hệ số tương quan riêng phần giữa x 2 và y trong khi x 1 không đổi: 2 1 1 2 2 1 1 1 2 yx yx yx ( ) 2 2 yx (1 )(1 ) x x x x x r r r r r r − = − − 6. Đa cộng tuyến Khi xây dựng mô hình hồi quy giữa nhiều tiêu thức, về phương diện lý thuyết phải đảm bảo các tiêu thức nguyên nhân x i không tương quan với nhau. Nếu giữa các tiêu thức nguyên nhân x i có tương quan tuyến tính với nhau thì được gọi là hiện tượng đa cộng tuyến. Hậu quả của đa cộng tuyến là làm cho việc ước lượng các hệ số của mô hình hồi quy sẽ không chính xác, ảnh hưởng đến việc suy rộng các kết quả tính toán. Để khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến, trong một số chương trình về thống kê, ví dụ như chương trình SPSS, có một số phương pháp xây dựng mô hình hồi quy sau đây : - Phương pháp đưa vào dần ( Forward selectinon ): Tiêu thức đầu tiên được xem xét để đưa vào mô hình hồi quy là tiêu thức nguyên nhân có hệ số tương quan lớn nhất ( về trị tuyệt đối ) với tiêu thức kết quả. Để xem xét tiêu thức nguyên nhân này ( và những tiêu thức nguyên nhân khác ) có được đưa 10 [...]... Bảng Correlations cho các hệ số tương quan cặp ( tương quan gi a hai tiêu thức số lượng ) Variables Entered/Removed(b) Model 1 Variables Entered Variables Removed Method X5, X4, X1, X3, X2 (a) Enter a All requested variables entered b Dependent Variable: Y Model Summary Model R R Square Adjusted R Square 1 939 (a) 882 735 a Predictors: (Constant), X5, X4, X1, X3, X2 Std Error of the Estimate 45180 Bảng... Model Summary Model R R Square 1 789 (a) 622 a Predictors: (Constant), X4 Adjusted R Square 575 Std Error of the Estimate 57202 Coefficients (a) Unstandardized Coefficients Model 1 (Constant) X4 Standardized Coefficients B Std Error Beta 25.58 6.175 8 -1.090 300 -.789 a Dependent Variable: Y t Sig 4.144 003 -3.632 007 Như vậy,phương pháp này chỉ có một mô hình: Ŷ=25.588-1.09X4 Hệ số tương quan R= -0.789(đây... 870 805 a Predictors: (Constant), X5, X4, X1, X3, X2 b Predictors: (Constant), X5, X4, X1, X2 c Predictors: (Constant), X5, X4, X1 Std Error of the Estimate 45180 41616 38780 Coefficients (a) Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients 16 t Sig Website: http://www.docs.vn Email : lienhe@docs.vn Tel (: 0918.775.368 1 (Constant) 2 X1 X2 X3 X4 X5 (Constant) 3 X1 X2 X4 X5 (Constant) X1... đơn vị nghiên cứu ; di : Hiệu c a hai hạng đơn vị i, với i = 1, n Tính chất c a hệ số tương quan hạng giống với tính chất c a hệ số tương quan tuyến tính gi a hai tiêu thức số lượng, tức là : −1 ≤ rs ≤ 1 8 Tương quan gi a hai tiêu thức thuộc tính Để nghiên cứu mối liên hệ tương quan gi a hai tiêu thức thuôc tính, trước hết phải phân tổ kết hợp theo hai tiêu thức đó D a vào bảng phân tổ kết hợp để tính... hệ số tương quan cặp gi a X 4 với tiêu thức kết quả Y có giá trị tuyệt đối lớn nhất) -Phương pháp chọn tưng bước(stepwise):là sự kết hợp gi a phương pháp đ a dần vào và phương pháp loại trừ dần.Theo phương phap này,kết quả tính được giống phương phàp đ a dần vào.Tức là: Model Summary Model R R Square 1 789 (a) 622 a Predictors: (Constant), X4 Adjusted R Square 575 18 Std Error of the Estimate 57202 Website:... cũng như chiều hướng tác động c a từng tiêu thức nguyên nhân X đến tiêu thức kết quả Y Giá trị tuyệt đối c a beta càng lớn thì ảnh hưởng c a tiêu thức nguyên nhân đến tiêu thức kết quả càng lớn và dấu c a beta là dấu c a hệ số hồi quy thông thường Theo kết quả trên : bate1 = −0, 47 = 0, 47 là lớn nhất bata5 = −0, 409 là lớn thứ hai Chứng tỏ ảnh hưởng c a X1 ( GDP bình quân theo đầu người ) và X5 ( tỷ lệ... cần phải xếp hạng từ thấp đến cao phù hợp với biểu hiện 11 Website: http://www.docs.vn Email : lienhe@docs.vn Tel (: 0918.775.368 c a tiêu thức - tức là sử dụng thang đo thứ bậc Nếu biểu hiện tiêu thức c a một số đơn vị giống nhau thì lấy hạng bình quân c a các đơn vị đó Hệ số tương quan hang rs c a Spearman được sử dụng để đánh giá mức độ chặt chẽ và tính theo công thức sau đây: rs = 1 − 6∑ di2 n(n 2... Error of the Estimate 57202 Website: http://www.docs.vn Email : lienhe@docs.vn Tel (: 0918.775.368 Coefficients (a) Model 1 (Constant) X4 Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Std B Error Beta 25.58 6.175 8 -1.090 300 -.789 a Dependent Variable: Y Mô hình: Ŷ=25.588-1.09X4 19 t Sig 4.144 003 -3.632 007 Website: http://www.docs.vn Email : lienhe@docs.vn Tel (: 0918.775.368 C.PHẦN KẾT THÚC... 0918.775.368 Coefficients (a) Model 1 (Constant) X1 X2 X3 X4 X5 Unstandardized Coefficients Std B Error 15.71 9.280 8 -1.021 500 010 016 009 019 -.477 394 -.031 024 Standardized Coefficients t Sig 1.694 166 -2.042 603 492 -1.211 -1.308 111 579 648 292 261 Beta -.470 186 129 -.345 -.409 a Dependent Variable: Y Bảng Coefficients (a) cho các hệ số c a các mô hình hồi quy tuyến tính bội: Ŷ = 15,718 – 1,021X1 +... kết hợp gi a hai phương pháp trên và là phương pháp thường được sử dụng Tiêu thức nguyên nhân đầu tiên được chọn để đ a vào mô hình hồi quy giống như phương pháp đ a dần vào, nếu có không th a mãn tiêu chuẩn vào thì thủ tục này sẽ chấm dứt và không có tiêu thức nguyên nhân nào được l a chọn Nếu nó th a mãn tiêu chuẩn vào thì tiêu thức nguyên nhân thứ hai được l a chọn d a vào hệ số tương quan riêng phần . X2 (a) . Enter a All requested variables entered. b Dependent Variable: Y Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate. Square Std. Error of the Estimate 1 .789 (a) .622 .575 .57202 a Predictors: (Constant), X4 Coefficients (a) Model Unstandardized Coefficients Standardized