bt chương4 CNQLMT Sử dụng phần mềm R để phân tích dữ liệu môi trường

chương4 CNQLMT Sử dụng phần mềm R để phân tích dữ liệu môi trường Bảng dữ liệu gồm có: 1. Method (phương pháp xử lý rác thải sinh hoạt): 1. Xử lý bằng vật; 2. Xử lý bằng chôn lấp hợp vệ sinh; 3. Xử lý bằng phương pháp phân hủy tự nhiên. 2. Condition (điều kiện xử lý): 1. Xử lý trong điều kiện tự nhiên (ngoài trờ); 2. Xử lý trong phòng thí nghiệm (một yếu tố được tối ưu hóa). 3. Suitability (mức độ thích hợp): 1. Small scale (phạm vi nhỏ); 2. Large scale (phạm vi lớn); 3. Testing scale (thử nghiệm phòng thí nghiệm). 4. Score (cho điểm mức độ ưa thích)

Công nghệ quản lý môi trường Bộ môn: Kỹ thuật Môi trường Họ tên sinh viên: Mã số sinh viên: MẦU TIẾN LONG Lớp học: CN QLMT LO4 Giảng viên: TS Nguyễn Hải Hòa =========================================== Sử dụng phần mềm R để phân tích liệu môi trường (BT số 04) Bảng liệu gồm có: Method (phương pháp xử lý rác thải sinh hoạt): Xử lý vật; Xử lý chôn lấp hợp vệ sinh; Xử lý phương pháp phân hủy tự nhiên Condition (điều kiện xử lý): Xử lý điều kiện tự nhiên (ngoài trờ); Xử lý phòng thí nghiệm (một yếu tố tối ưu hóa) Suitability (mức độ thích hợp): Small scale (phạm vi nhỏ); Large scale (phạm vi lớn); Testing scale (thử nghiệm phòng thí nghiệm) Score (cho điểm mức độ ưa thích) Yêu cầu: - Sinh viên tính toán phân tích phương sai môi trường nhân tố hai nhân tố/nhiều nhân tố với (Check file kèm) Nhận xét phân tích bảng Analysis of Variance Table Đánh giá phân tích kết nghiên cứu: Summary (oneway): Score với Method, Score với Condition, Score với Suitability Summary (twoway): Score với Method + Condition + Suitability Chú ý: So sánh phân tích biến số với Phân tích tương quan: Đánh giá nhận xét Tính giá trị mô hình tiên đoán + nhận xét: fitted(tên_mô_hinh): tham khảo Rstudio phần tương quan SINH VIÊN THỰC HIỆN: MẦU TIẾN LONG LỚP K58B_KHMT Tính giá trị sai số mô hình (giá trị quan sát mô hình tiên đoán) + nhận xét: BÀI LÀM EMGT2 # CHO TAT CA VAO MOT DATAFRAME, DAT TEN LA chapter_IV # > chapter_IVa attach # phan tich phuong si moi truong mot nhan to score ~ method -chúng ta dung lenh ham lm # > oneway1 oneway1 Call: lm(formula = score ~ method) Coefficients: (Intercept) method2 method3 3.4500 -0.8500 -0.4833 > anova(oneway1) Analysis of Variance Table Response: score Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) method 2.1811 1.09056 2.8458 0.08959 Residuals 15 5.7483 0.38322 Signif codes: „***‟ 0.001 „**‟ 0.01 „*‟ 0.05 „.‟ 0.1 „ ‟ Nhận xét Bang Analysis of Variance Table Phân tích phương sai: Mục đích để so sánh giá trị trung bình nhiều nhóm dựa số trung bình mẫu quan sát từ nhóm thông qua kiểm đinh giả thuyết để kết luận số trung bình Phương pháp với bậc tự 2, số dư tự 15 Giá trị F value lớn tốt phương pháp giá trị F velua = 2.8458 Giá trị Pr(>F) 0.08959 > #TOM LUOC CAC UOC SO PHAN TICH1 # > summary(oneway1) Call: lm(formula = score ~ method) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -0.85000 -0.45000 -0.03333 0.52500 0.85000 Coefficients: Estimate Std Error t value Pr(>|t|) SINH VIÊN THỰC HIỆN: MẦU TIẾN LONG LỚP K58B_KHMT (Intercept) 3.4500 0.2527 13.651 7.28e-10 *** method2 -0.8500 0.3574 -2.378 0.0311 * method3 -0.4833 0.3574 -1.352 0.1963 Signif codes: „***‟ 0.001 „**‟ 0.01 „*‟ 0.05 „.‟ 0.1 „ ‟ Residual standard error: 0.619 on 15 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.2751, Adjusted R-squared: 0.1784 F-statistic: 2.846 on and 15 DF, p-value: 0.08959 Nhận xét : So sánh phương pháp 2, phương pháp với phương pháp Nếu Phương pháp > phương pháp phương pháp ưa thích Nếu Phương pháp < phương pháp (mang dấu -) phương pháp không ưa thích Phương pháp không ưa thích co giá trị thấp phương pháp > # phan tich phuong si moi truong mot nhan to score ~ condition -chung ta dung lenh ham l m# > oneway2 oneway2 Call: lm(formula = score ~ condition) Coefficients: (Intercept) condition2 3.533 -1.056 > anova(oneway2) Analysis of Variance Table Response: score Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) condition 5.0139 5.0139 27.515 8.004e-05 *** Residuals 16 2.9156 0.1822 Signif codes: „***‟ 0.001 „**‟ 0.01 „*‟ 0.05 „.‟ 0.1 „ ‟ > #TOM LUOC CAC UOC SO PHAN TICH2 # > summary(oneway2) Call: lm(formula = score ~ condition) Residuals: SINH VIÊN THỰC HIỆN: MẦU TIẾN LONG LỚP K58B_KHMT Min 1Q Median 3Q Max -0.73333 -0.26667 -0.00556 0.22222 0.76667 Nhận xét : Các giá trị bảng Residuals có giá trị dao động -0.73333 ÷ 0.76667 giá trị Median = 0,00556 có giá trị sát tới Các giá trị góc phần tư thứ góc phần tư thứ ba phân bố tương đối cân so với giá trị Median Coefficients: Estimate Std Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 3.5333 0.1423 24.832 3.33e-14 *** condition2 -1.0556 0.2012 -5.245 8.00e-05 *** Signif codes: „***‟ 0.001 „**‟ 0.01 „*‟ 0.05 „.‟ 0.1 „ ‟ Residual standard error: 0.4269 on 16 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.6323, Adjusted R-squared: 0.6093 F-statistic: 27.52 on and 16 DF, p-value: 8.004e-05 > # phan tich phuong si moi truong mot nhan to score ~ suitability -chung ta dung lenh ham l m# > oneway3 anova(oneway3) Analysis of Variance Table Response: score Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) suitability 2.1811 1.09056 2.8458 0.08959 Residuals 15 5.7483 0.38322 Signif codes: „***‟ 0.001 „**‟ 0.01 „*‟ 0.05 „.‟ 0.1 „ ‟ > oneway3 Call: lm(formula = score ~ suitability) Coefficients: (Intercept) suitability2 suitability3 3.4500 -0.8500 -0.4833 > #TOM LUOC CAC UOC SO PHAN TICH3 # > summary(oneway3) Call: lm(formula = score ~ suitability) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -0.85000 -0.45000 -0.03333 0.52500 0.85000 SINH VIÊN THỰC HIỆN: MẦU TIẾN LONG LỚP K58B_KHMT Coefficients: Estimate Std Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 3.4500 0.2527 13.651 7.28e-10 *** suitability2 -0.8500 0.3574 -2.378 0.0311 * suitability3 -0.4833 0.3574 -1.352 0.1963 Signif codes: „***‟ 0.001 „**‟ 0.01 „*‟ 0.05 „.‟ 0.1 „ ‟ Nhận xét bảng giá trị Coefficients: Thấy phương pháp thứ có phù hợp so với phương pháp thứ ( có giá trị Pr nhỏ hơn) Nhưng giá trị trương quan R tương đối thấp Multiple R-squared: 0.2751, Adjusted R-squared: 0.1784 Residual standard error: 0.619 on 15 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.2751, Adjusted R-squared: 0.1784 F-statistic: 2.846 on and 15 DF, p-value: 0.08959 Phương pháp phân tích phương sai môi trường nhân tố EMGT1 score score [1] 4.1 3.9 4.3 3.1 2.8 3.3 3.5 3.2 3.6 2.7 3.1 2.6 1.9 2.2 2.3 2.7 2.3 2.5 > # CHO TAT CA VAO MOT DATAFRAME, DAT TEN LA chapter_IV # > chapter_IV attach # DE PHAN TICH PHUONG SAI HAI CHIEU - CHUNG TA VAN DUNG LENH HAM lm # > twoway twoway Call: lm(formula = score ~ method + condition + suitability) Coefficients: (Intercept) method2 3.9778 -0.8500 method3 condition2 suitability2 suitability3 -0.4833 -1.0556 NA NA > anova(twoway) Analysis of Variance Table Response: score Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) method 2.1811 1.0906 20.788 6.437e-05 *** condition 5.0139 5.0139 95.575 1.235e-07 *** Residuals 14 0.7344 0.0525 Signif codes: „***‟ 0.001 „**‟ 0.01 „*‟ 0.05 „.‟ 0.1 „ ‟ Nhận xét : Ba nguồn dao động (variation) score phân tích: - Trung bình bình phương (mean square): ảnh hưởng điều kiện quan trọng ảnh hưởng phương pháp thí nghiệm - Tuy nhiên, hai ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê, trị số p thấp cho hai yếu tố - Yêu cầu R tóm lược ước số phân tích lệnh summary (twoway): SINH VIÊN THỰC HIỆN: MẦU TIẾN LONG LỚP K58B_KHMT > #TOM LUOC CAC UOC SO PHAN TICH # > summary(twoway) Call: lm(formula = score ~ method + condition + suitability) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -0.32778 -0.16389 0.03333 0.16111 0.32222 Coefficients: (2 not defined because of singularities) Estimate Std Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 3.9778 0.1080 36.841 2.43e-15 *** method2 -0.8500 0.1322 -6.428 1.58e-05 *** method3 -0.4833 0.1322 -3.655 0.0026 ** condition2 -1.0556 0.1080 -9.776 1.24e-07 *** suitability2 NA NA NA NA suitability3 NA NA NA NA Signif codes: „***‟ 0.001 „**‟ 0.01 „*‟ 0.05 „.‟ 0.1 „ ‟ Residual standard error: 0.229 on 14 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.9074, Adjusted R-squared: 0.8875 F-statistic: 45.72 on and 14 DF, p-value: 1.761e-07 Nhận xét So với điều kiện 1, điều kiện có score thấp khoảng 1.055 & sai số chuẩn 0.229, trị số p = 1.761e-07, có ý nghĩa thống kê So với phương pháp 1, score cho phương pháp & thấp đáng kể, độ thấp ghi nhận phương pháp 2, ảnh hưởng phương pháp thí nghiệm có ý nghĩa thống kê Phân tích tương quan: Đánh giá nhận xét > TUONGQUAN2015 TUONGQUAN2015 10 SINH VIÊN THỰC HIỆN: MẦU TIẾN LONG LỚP K58B_KHMT Condition Method Suitability Score 1 1 4.1 1 3.9 1 4.3 2 3.1 2 2.8 2 3.3 3 3.5 3 3.2 3 3.6 10 1 2.7 11 1 3.1 12 1 2.6 13 2 1.9 14 2 2.2 15 2 2.3 16 3 2.7 17 3 2.3 18 3 2.5 > method method [1] 1 2 3 1 2 3 > condition condition [1] 1 1 1 1 2 2 2 2 > score score [1] 4.1 3.9 4.3 3.1 2.8 3.3 3.5 3.2 3.6 2.7 3.1 2.6 1.9 2.2 2.3 2.7 2.3 2.5 > data plot(score ~ method,pch=16) > plot(score ~ condition,pch=16) 11 SINH VIÊN THỰC HIỆN: MẦU TIẾN LONG LỚP K58B_KHMT > #####he so tuong quan###### > ###########he sotuong quan pearson##### > cor(score, method) [1] -0.2972939 > cor(score, condition) [1] -0.795181 > # CHUNG TA KIEM DINH GIA THIET HE SO TUONG QUAN BANG - Tuc la score method khong co lien he - dua vao phep bien doi Fisher # > cor.test(score, method) Pearson's product-moment correlation data: score and method t = -1.2455, df = 16, p-value = 0.2309 alternative hypothesis: true correlation is not equal to 95 percent confidence interval: -0.6710270 0.1969063 sample estimates: cor -0.2972939 Kết phân tích cho thấy kiểm định t = -1,25 với trị số p= 0.2309; đó, có chứng để kết luận mối liên hệ phương pháp mức độ ưa thích có ý nghĩa thống kê Kết luận kết luận đến phần phân tích hồi qui tuyến tính 12 SINH VIÊN THỰC HIỆN: MẦU TIẾN LONG LỚP K58B_KHMT > cor.test(score, condition) Pearson's product-moment correlation data: score and condition t = -5.2455, df = 16, p-value = 8.004e-05 alternative hypothesis: true correlation is not equal to 95 percent confidence interval: -0.9203679 -0.5221613 sample estimates: cor -0.795181 Kết phân tích cho thấy kiểm định t = -5,25 với trị số p=8,004e-05; đó, kết luận mối liên hệ điều kiện mức độ ưa thích có ý nghĩa thống kê Kết luận kết luận đến phần phân tích hồi qui tuyến tính > ####### he so TUONG QUAN SPEARMAN ############# HE SO TUONG QUAN PEARSON CHI HOP LY NEU X,Y PHAN BO THEO QUI LUAT PHAN PHOI CHUAN # > cor.test(score, method, method="spearman" Spearman's rank correlation rho data: score and method S = 1198.1, p-value = 0.3449 alternative hypothesis: true rho is not equal to sample estimates: rho -0.2364331 Kết phân tích cho thấy giá trị rho=0.236, trị số p=0.3449 Kết từ phân tích không khác với phân tích hồi qui tuyến tính: mối liên hệ phương pháp mức độ ưa thích cao có ý nghĩa thống kê > cor.test(score, condition, method="spearman") Spearman's rank correlation rho data: score and condition S = 1779.6, p-value = 1.514e-05 alternative hypothesis: true rho is not equal to sample estimates: rho -0.8365363 13 SINH VIÊN THỰC HIỆN: MẦU TIẾN LONG LỚP K58B_KHMT Kết phân tích cho thấy giá trị rho=-0.836, trị số p=1.514e-05 Kết từ phân tíchnày cũngkhông khác với phân tích hồi qui tuyến tính: mối liên hệ điều kiện mức độ ưa thích cao có ý nghĩa thống kê > ####### he so TUONG QUAN KENDALL ############# > cor.test(score, method,method= "kendall") Kendall's rank correlation tau data: score and method z = -0.85035, p-value = 0.3951 alternative hypothesis: true tau is not equal to sample estimates: tau -0.1649916 Kết phân tích hệ số tương quan Kendall lần khẳng định mối liên hệ phương pháp mức độ ưa thích có ý nghĩa thống kê, hệ số tau = -0.1649916 trị số p = 0.3951 > cor.test(score, condition,method= "kendall") Kendall's rank correlation tau data: score and condition z = -3.4491, p-value = 0.0005624 alternative hypothesis: true tau is not equal to sample estimates: tau -0.7076304 Kết phân tích hệ số tương quan Kendall lần khẳng định mối liên hệ điều kiện mức độ ưa thích có ý nghĩa thống kê, hệ số tau =0.7076304 trị số p = 0.0005264 > ############## MO HINH HOI QUI TUYEN TINH BAC MOT ############### > #######score ~ method####### > lm(score ~ method) Call: lm(formula = score ~ method) Coefficients: (Intercept) 3.4889 method -0.2417 14 SINH VIÊN THỰC HIỆN: MẦU TIẾN LONG LỚP K58B_KHMT Trong lệnh trên, “score ~ method” có nghĩa mô tả score hàm số method Kết tính toán lm cho thấy =3.4889 =-0.2417 Nói cách khác, với hai thông số này, ước tính độ cholesterol cho độ tuổi khoảng tuổi mẫu phương trình tuyến tính: = 3.4889 - 0.2417 x method > reg summary(reg) Call: lm(formula = score ~ method) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1.1056 -0.5264 -0.1056 0.5986 1.0528 Chúng ta biết trung bình phần dư phải 0, đây, số trung vị -0.1 cho thấy phần dư phương trình tương đối cân đối Coefficients: Estimate Std Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 3.4889 0.4192 8.324 3.3e-07 *** method 0.1940 -1.245 -0.2417 0.231 Signif codes: „***‟ 0.001 „**‟ 0.01 „*‟ 0.05 „.‟ 0.1 „ ‟ kết cho thông tin phương sai phần dư (residual mean square) Ở đây, s2 = 0.6722 Trong kết có kiểm định F, kiểm định xem có thật b 0, tức có ý nghĩa tương tự kiểm định t phần Nói chung, trường hợp phân tích hồi qui tuyến tính đơn giản (với yếu tố) không cần phải quan tâm đến kiểm định F Residual standard error: 0.6722 on 16 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.08838, Adjusted R-squared: 0.03141 15 SINH VIÊN THỰC HIỆN: MẦU TIẾN LONG LỚP K58B_KHMT F-statistic: 1.551 on and 16 DF, p-value: 0.2309 Tính giá trị mô hình tiên đoán + nhận xét: > #####mo hinh tien doan#### > fitted(reg) 10 11 12 3.247222 3.247222 3.247222 3.005556 3.005556 3.005556 2.763889 2.763889 2.763889 3.247222 3.247222 3.247222 13 14 15 16 17 18 3.005556 3.005556 3.005556 2.763889 2.763889 2.763889 > #####tinh toan phan du#### > resid(reg) 0.85277778 0.65277778 1.05277778 0.09444444 -0.20555556 0.29444444 0.73611111 0.43611111 0.83611111 10 11 12 13 14 15 16 17 18 -0.54722222 -0.14722222 -0.64722222 -1.10555556 -0.80555556 -0.70555556 -0.06388889 -0.46388889 -0.26388889 > op plot(reg) Biểu đồ Phân tích phần dư để kiểm tra giả định phân tích hồi qui tuyến tính 16 SINH VIÊN THỰC HIỆN: MẦU TIẾN LONG LỚP K58B_KHMT > #######score ~ condition#### > lm(score ~ condition) Call: lm(formula = score ~ condition) Coefficients: (Intercept) condition 4.589 -1.056 Trong lệnh trên, “score ~ condition” có nghĩa mô tả condition hàm số score Kết tính toán lm cho thấy =4.589và =- 1.056 Nói cách khác, với hai thông số này, ước tính độ mức độ ưa thích phương pháp khoảng tuổi mẫu phương trình tuyến tính: = 4.589-1.056 x condition > reg1 summary(reg1) Call: lm(formula = score ~ condition) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -0.73333 -0.26667 -0.00556 0.22222 0.76667 Chúng ta biết trung bình phần dư phải 0, đây, số trung vị -0.00556 cho thấy phần dư phương trình tương đối cân đối Coefficients: Estimate Std Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 4.5889 0.3182 14.423 1.37e-10 *** condition -1.0556 0.2012 -5.245 8.00e-05 *** Signif codes: „***‟ 0.001 „**‟ 0.01 „*‟ 0.05 „.‟ 0.1 „ ‟ 17 SINH VIÊN THỰC HIỆN: MẦU TIẾN LONG LỚP K58B_KHMT kết cho thông tin phương sai phần dư (residual mean square) Ở đây, s2 = 0.4269 Trong kết có kiểm định F, kiểm định xem có thật b 0, tức có ý nghĩa tương tự kiểm định t phần Nói chung, trường hợp phân tích hồi qui tuyến tính đơn giản (với yếu tố) không cần phải quan tâm đến kiểm định F Residual standard error: 0.4269 on 16 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.6323, Adjusted R-squared: 0.6093 F-statistic: 27.52 on and 16 DF, p-value: 8.004e-05 >#####mo hinh tien doan#### > fitted(reg1) 10 11 12 3.533333 3.533333 3.533333 3.533333 3.533333 3.533333 3.533333 3.533333 3.533333 2.477778 2.477778 2.477778 13 14 15 16 17 18 2.477778 2.477778 2.477778 2.477778 2.477778 2.477778 Tính giá trị sai số mô hình (giá trị quan sát mô hình tiên đoán) + nhận xét: > #####tinh toan phan du#### > resid(reg1) 0.56666667 0.36666667 0.76666667 -0.43333333 -0.73333333 -0.23333333 -0.03333333 0.33333333 0.06666667 10 11 12 13 14 15 16 17 18 0.22222222 0.62222222 0.12222222 -0.57777778 -0.27777778 -0.17777778 0.22222222 0.17777778 0.02222222 > op plot(reg1 18 SINH VIÊN THỰC HIỆN: MẦU TIẾN LONG LỚP K58B_KHMT ) Biểu đồ Phân tích phần dư để kiểm tra giả định phân tích hồi qui tuyến tính (a) Đồ thị bên trái dòng vẽ phần dư giá trị tiên đoán score Đồ thị cho thấy giá trị phần dư tập chung quanh đường y = 0, giả định (c), hay ei có giá trị trung bình 0, chấp nhận (b) Đồ thị bên phải dòng vẽ giá trị phần dư giá trị kì vọng dựa vào phân phối chuẩn Chúng ta thấy số phần dư tập trung gần giá trị đường chuẩn, đó, giả định (b), tức ei phân phối theo luật phân phối chuẩn, đáp ứng.(c) Đồ thị bên trái dòng vẽ số phần dư chuẩn (standardized residual) giá trị Đồ thị cho thấy khác số phần dư chuẩn cho giá trị , đó, giả định (d), tức ei có phương sai s2 cố định cho tất xi, đáp ứng 19 SINH VIÊN THỰC HIỆN: MẦU TIẾN LONG LỚP K58B_KHMT [...]... SPEARMAN ############# HE SO TUONG QUAN PEARSON CHI HOP LY NEU X,Y PHAN BO THEO QUI LUAT PHAN PHOI CHUAN # > cor.test(score, method, method="spearman" Spearman's rank correlation rho data: score and method S = 1198.1, p-value = 0.3449 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho -0.2364331 Kết quả phân tích cho thấy giá trị rho=0.236, và trị số p=0.3449 Kết quả từ phân tích. .. s2 = 0.6722 Trong kết quả này còn có kiểm định F, cũng chỉ là một kiểm định xem có quả thật b bằng 0, tức có ý nghĩa tương tự như kiểm định t trong phần trên Nói chung, trong trường hợp phân tích hồi qui tuyến tính đơn giản (với một yếu tố) chúng ta không cần phải quan tâm đến kiểm định F Residual standard error: 0.6722 on 16 degrees of freedom Multiple R- squared: 0.08838, Adjusted R- squared: 0.03141... plot(reg) Biểu đồ Phân tích phần dư để kiểm tra các giả định trong phân tích hồi qui tuyến tính 16 SINH VIÊN THỰC HIỆN: MẦU TIẾN LONG LỚP K58B_KHMT > #######score ~ condition#### > lm(score ~ condition) Call: lm(formula = score ~ condition) Coefficients: (Intercept) condition 4.589 -1.056 Trong lệnh trên, “score ~ condition” có nghĩa là mô tả condition là một hàm số của score... tương tự như kiểm định t trong phần trên Nói chung, trong trường hợp phân tích hồi qui tuyến tính đơn giản (với một yếu tố) chúng ta không cần phải quan tâm đến kiểm định F Residual standard error: 0.4269 on 16 degrees of freedom Multiple R- squared: 0.6323, Adjusted R- squared: 0.6093 F-statistic: 27.52 on 1 and 16 DF, p-value: 8.004e-05 >#####mo hinh tien doan#### > fitted(reg1) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10... K58B_KHMT ) Biểu đồ Phân tích phần dư để kiểm tra các giả định trong phân tích hồi qui tuyến tính (a) Đồ thị bên trái dòng 1 vẽ phần dư và giá trị tiên đoán score Đồ thị này cho thấy các giá trị phần dư tập chung quanh đường y = 0, cho nên giả định (c), hay ei có giá trị trung bình 0, là có thể chấp nhận được (b) Đồ thị bên phải dòng 1 vẽ giá trị phần dư và giá trị kì vọng dựa vào phân phối chuẩn Chúng... Tuc la score và method khong co lien he - dua vao phep bien doi Fisher # > cor.test(score, method) Pearson's product-moment correlation data: score and method t = -1.2455, df = 16, p-value = 0.2309 alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 95 percent confidence interval: -0.6710270 0.1969063 sample estimates: cor -0.2972939 Kết quả phân tích cho thấy kiểm định t = -1,25 với trị số p=... với phân tích hồi qui tuyến tính: mối liên hệ giữa phương pháp và mức độ ưa thích r t cao và có ý nghĩa thống kê > cor.test(score, condition, method="spearman") Spearman's rank correlation rho data: score and condition S = 1779.6, p-value = 1.514e-05 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho -0.8365363 13 SINH VIÊN THỰC HIỆN: MẦU TIẾN LONG LỚP K58B_KHMT Kết quả phân tích. .. chứng để kết luận r ng mối liên hệ giữa phương pháp và mức độ ưa thích có ý nghĩa thống kê Kết luận này cũng chính là kết luận chúng ta đã đi đến trong phần phân tích hồi qui tuyến tính 12 SINH VIÊN THỰC HIỆN: MẦU TIẾN LONG LỚP K58B_KHMT trên > cor.test(score, condition) Pearson's product-moment correlation data: score and condition t = -5.2455, df = 16, p-value = 8.004e-05 alternative hypothesis: true... giá trị rho=-0.836, và trị số p=1.514e-05 Kết quả từ phân tíchnày cũngkhông khác với phân tích hồi qui tuyến tính: mối liên hệ giữa điều kiện và mức độ ưa thích r t cao và có ý nghĩa thống kê > ####### he so TUONG QUAN KENDALL ############# > cor.test(score, method,method= "kendall") Kendall's rank correlation tau data: score and method z = -0.85035, p-value = 0.3951 alternative hypothesis: true tau... thích của phương pháp nào trong khoảng tuổi của mẫu bằng phương trình tuyến tính: = 4.589-1.056 x condition > reg1 summary(reg1) Call: lm(formula = score ~ condition) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -0.73333 -0.26667 -0.00556 0.22222 0.76667 Chúng ta biết r ng trung bình phần dư phải là 0, và ở đây, số trung vị là -0.00556 cho thấy phần dư của phương trình này tương đối cân đối