ví dụ về mô hình hồi quy 2 biến

Ngày tải lên: 30/07/2014, 14:20

Ngày tải lên: 13/08/2014, 06:21

... 10.4 20 Switzerland 309.9 21 2.8 7745.9 9 2. 4 21 Germany 28 63 120 2 820 02 7.9 2. 7 22 Poland 667.4 21 3.9 38100.7 4.6 4 .2 23 Singapore 24 0 21 9.5 4987.6 9 .2 6.5 24 Taiwan 738.8 23 6 23 069.345 5.7 3.5 25 India 326 7 ... 0,486555 0-5,537833 )( 2 * 22 = − = ∧ ∧ β ββ Se t = 11,381 720 )27 ( 025 .0 )5 32( 2/ tt = − α =2, 05183 => t > )27 ( 025 ,0 t ⇒ bác bỏ H 0 ⇒ biến IP có ảnh hưởng đến mô hình. Không được bỏ đi biến IP trong mô ... 0.0 021 58P i +59 .29 650K i +V i =>R 2 loại K = 0,878 720 So sánh R 2 ở 2 mô hình hồi quy lại ta thấy R 2 loại P < R 2 loại I Vậy loại bỏ biến I ra khỏi mô hình thì mô hình sẽ tốt hơn...

Ngày tải lên: 28/03/2013, 14:45

... tin cậy của β 1 ,β 2 và σ 2 MÔ HÌNH HỒI QUY HAI BIẾN (tiếp theo) Chương 2 III. KiỂM ĐỊNH MÔ HÌNH HỒI QUY 2. Kiểm định giả thiết về hệ số hồi quy a. Kiểm định giả thiết về β 2 Phương pháp khoảng ... ) ˆ ( ˆ 2 02 β ββ se t − = Ví dụ áp dụng Từ số liệu đã cho của ví dụ trước , yêu cầu tính khoảng tin cậy của β 1 ,β 2 và σ 2 III. KiỂM ĐỊNH MÔ HÌNH HỒI QUY 3. Kiểm định sự phù hợp của mô hình H o :R 2 ... 1-α III. KiỂM ĐỊNH MÔ HÌNH HỒI QUY 2. Các khoảng tin cậy c. Khoảng tin cậy của σ 2           −− − 2 2 1 2 2 2 2 ˆ ) .2( ; ˆ ) .2( αα χ σ χ σ nn Nên khoảng tin cậy của σ 2 với độ tin cậy...

Ngày tải lên: 24/01/2014, 03:20

... : )() ˆ () ˆ (_ ) ˆ () ˆ ( ) ˆ () ˆ ( ˆˆ ˆ 021 021 21 2 21 Fpppvaluep Fttt dfsesese RXY i ββ ββ ββ ββ += ) ˆ () ˆ ( ) ˆ () ˆ ( ˆˆ 2 2 1 * 2 2 ˆ 2 2 2 1 2 ˆ 11 * 1 2 ˆ 2 1 2 ˆ 22 1 2* 21 * 2 1 * 1 ββσσ ββσσ σσ β β β β se k k se k k seksek k =⇒= =⇒= = Ngoài ra : IV. SỬ DỤNG MÔ HÌNH HỒI QUY 2. Vấn đề đổi đơn ... đổi β 2 % V. MỞ RỘNG MÔ HÌNH HỒI QUY HAI BiẾN 1. Hồi quy qua gốc tọa độ Trên thực tế ít khi dùng đến mô hình hồi quy qua gốc tọa độ IV. SỬ DỤNG MÔ HÌNH HỒI QUY 3. Vấn đề dự báo ii XYSRF 21 ˆˆ ˆ : ββ += Giả ... quả hồi quy Kết quả hồi quy trong ví dụ trước : valuep t se XY i _ 6 72, 09549,04517,5 ˆ +−= V. MỞ RỘNG MÔ HÌNH HỒI QUY HAI BiẾN 4. Mô hình lin-log iii UXYPRF ++= ln: 21 ββ ii XX ln * = Mô hình không...

Ngày tải lên: 24/01/2014, 03:20

... 100 120 140 160 180 20 0 22 0 24 0 26 0 Bảng 1.3.Mẫu thứ nhất Y 55 88 90 80 118 120 145 175 X 80 100 120 140 160 180 20 0 22 0 Bảng 1.4.Mẫu thứ 2 Với 2 mẫu ngẫu nhiên trên ta xây dung đợc 2 hàm hồi quy ... . Hàm hồi quy đợc xây dụng trên cơ sở của mẫu ngẫu nhiên đợc gọi là hàm hồi quy mẫu (PRF) hoặc hồi quy mẫu. Bảng 1.3 và 1.4 cho 2 mẫu ngẫu nhiên trong ví dụ về tổng thể: Y 70 65 90 95 110 115 120 ... U i đợc sử dụng nh yếu tố đại diện cho tất cả các biến không có trong mô hịnh; _Ngay cả khi biết các biến bị loại khỏi mô hình là các biến nào ,khi đó ta có thể xây dung mô hình hồi quy bội ,nhng...

Ngày tải lên: 16/04/2013, 08:07

... 180 32, 400 100 16 20 ,700 7 120 20 0 40,000 900 81 24 ,000 8 140 22 0 48,400 2, 500 841 30,800 9 155 24 0 57,600 4,900 1,936 37 ,20 0 10 150 26 0 67,600 8,100 1, 521 39,000 Tổng 1,110 1,700 322 ,000 ... 160 25 ,600 100 1 17,600 6 115 180 32, 400 100 16 20 ,700 7 120 20 0 40,000 900 81 24 ,000 8 140 22 0 48,400 2, 500 841 30,800 9 155 24 0 57,600 4,900 1,936 37 ,20 0 10 150 26 0 67,600 8,100 1, 521 39,000 ... 160 25 ,600 100 1 17,600 6 115 180 32, 400 100 16 20 ,700 7 120 20 0 40,000 900 81 24 ,000 8 140 22 0 48,400 2, 500 841 30,800 9 155 24 0 57,600 4,900 1,936 37 ,20 0 10 150 26 0 67,600 8,100 1, 521 39,000...

Ngày tải lên: 24/12/2013, 13:15

... sau:         =         = ∑∑ ∑ ββββ ββββ 2 i i i '' ˆˆ '' ˆˆ '' ˆˆ '' ˆˆ X2X2 X2n2 ff ff H 22 12 2111 Với: Với: ( ) [ ] ( ) 0xn4 XnXn4 XXn4H 2 i 2 2 i 2 i 2 i >= −= −= ∑ ∑ ∑ ∑ Thí dụ 2 Thí ...   Y=6 Y=6 ∑ ∑ X X i i = 24 > X=4 = 24 > X=4 ∑ ∑ X X i i 2 2 = 120 = 120   ∑ ∑ x x i i 2 2 =24 =24 ∑ ∑ X X i i Y Y i i = 111; = 111; 375,1 24 33 ˆ 2 −= − = β ∑ ∑ x x i i y y i i ... = -1 0 5 10 15 20 25 30 0 5 10 15 X Y r > 0 vaø gaàn 0 0 2 4 6 8 10 12 14 16 0 5 10 15 X Y CHƯƠNG 2 MÔ HÌNH HỒI QUI HAI BIẾN ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH có nghóa là tổng bình phương có...

Ngày tải lên: 26/01/2014, 23:20

... độc lập. 7 CHƯƠNG I: MÔ HÌNH HỒI QUY HAI BIẾN , MỘT VÀI TƯ TƯỞNG CƠ BẢN 1.1. Phân tích hồi quy a. Bản chất của phân tích hồi quy b. Phân tích hồi quy và các quan hệ khác 1 .2. Bản chất nguồn số ... Function Hàm hồi quy mẫu SRM - Sample Regression Model Mô hình hồi quy mẫu Estimated regression coefficients Các hệ số hồi quy ước lượng được Residual Phần dư 28 1.3. Mô hình hồi qui tổng thể • Tổng ... 1). 5 • Nếu hàm hồi quy tổng thể có một biến độc lập thì gọi là hàm hồi quy đơn - Simple regression. E(Y/X i ) = f(X i ) • Nếu hàm hồi quy tổng thể có hơn một biến độc lập thì gọi là hàm hồi quy bội...

Ngày tải lên: 26/02/2014, 21:20

... } 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 1 ( 2) : ( 2) : ( 2) : ( 2) n W n W n W n α α α α α α α χ χ χ χ χ χ χ χ χ χ χ − −    > −    =    < −       = > − = < − 2 2 2 0 ˆ ( 2) n σ χ σ − = 33 2. 4. ... đa: 2 σ 2 2 2 2 2 1 2 2 ˆ ˆ ( 2) ( 2) 1 ( 2) ( 2) n n P n n α α σ σ σ α χ χ −   − −   < < = −   − −     2 2 2 ˆ ( 2) 1 ( 2) n P n α σ σ α χ   − > = −   −   2 2 2 1 ˆ ( 2) 1 ( ... giả thiết 1-6 ( 2) 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ˆ ˆ ˆ ˆ ( , ( )) (0,1) ˆ ˆ ( ) ( ) n N Var Z N T T SD Se β β β β β β β β β − − − ⇒ = ⇒ = : : : ( 2) 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 ˆ ˆ ˆ ˆ ( , ( ))...

Ngày tải lên: 26/02/2014, 21:20

... β 1 và α 2 ≠ β 2 : 2 hồi quy có cùng hệ số chặn + α 1 ≠ β 1 và α 2 ≠ β 2 : 2 hồi quy hoàn toàn khác nhau Dùng biến giả để kết hợp 2 hồi quy: Gộp tất cả n và m quan sát Ước lượng hồi quy: Y i =β 1 +β 2 D i +β 3 X i +β 4 (D i X i )+U i Trong ... 1 1,6 1 2 1,3 0 2 2,1 1 3 1,65 0 3 0,8 0 1 1 ,2 1 1 1 ,2 0 2 1,7 1 2 1,85 0 3 2, 2 1 3 1,05 1 1 0.75 0 1 1,55 1 2 1,15 0 2 2,05 1 3 1,5 0 3 2 • Ví dụ 4.1: Để so sánh kết quả sản lượng do 2 quá ... 1 ca 1 22 0 19 0 18 1 21 0 18,5 1 21 1 20 ,5 0 17 0 17,5 1 21 ,2 3. Biến chất có 3 thuộc tính trở lên Ví dụ: Giả sử có 3 quá trình sản xuất A, B, C Đưa vào 2 biến giả D 1 và D 2 Xét mô hình: Y i =...

Ngày tải lên: 25/03/2014, 22:17

Ngày tải lên: 02/08/2014, 01:21

... nhất 14 2. 2.1 .2. Mạng thần kinh truyền thẳng đa lớp 15 2. 2.1.3. Mạng thần kinh bổ sung 17 2. 2 .2. Mạng thần kinh nhân tạo hồi tiếp 18 2. 2 .2. 1. Mạng thần kinh hồi tiếp Jordan 19 2. 2 .2. 2. Mạng ... hồi tiếp Elman 19 2. 3. Huấn luyện Mạng thần kinh nhân tạo 20 2. 3.1. Quá trình học của Mạng thần kinh 20 2. 3 .2. Các phương pháp học 20 2. 3 .2. 1. Học theo tham số 20 2. 3 .2. 2. Học cấu trúc 22 ... minh châu Âu trong giai đoạn 1991 -20 07, đồng thời so sánh hoạt động dự báo của 2 mô hình: mô hình hồi quy tuyến tính và mô hình ANN, trong đó mô hình ANN sử dụng mạng truyền thẳng, một lớp ẩn...

Ngày tải lên: 22/09/2012, 16:55

Ngày tải lên: 16/08/2013, 12:48

... sản xuất chung 21 1 133 21 4 821 111 627 24 13 21 1 6 42 623 627 1 12 211 721 333 111 111 24 13 21 4 21 4 21 4 5 92. 800.000 29 .598.400 622 .398.400 3.074. 422 .53 1 981.198.680 3 .27 0.6 62. 26 7 900.000.000 855.000.000 45.000.000 1.000.000 20 .000.000 20 .000.000 27 .27 0. 822 815.1 52. 199 57.977.003 18 ... 10/0 7 25 /0 3 22 /1 0 Mua máy xúc Hitachi đã qua sử dụng Thanh lí nhượng bán xe ôtô ASIA GRANTO(05 xe) Nâng cấp máy lu BOMAG 21 2 BW 1 12 214 821 24 1 3 5 92. 800.00 0 20 .000.000 3.074. 422 .53 1 981.198.680 Cộng ... lực. 2. 666.585.163 4.7 2. 7 32. 075.596 5.5 3.Máy móc thiết bị công tác. 30. 921 . 320 .67 8 54.6 31.887.701 .27 0 63.9 4.Phương tiện vận tải 12. 181.4 02. 16 8 21 .5 10.108 .21 4.16 2 20.3 5.Dụng cụ quản lí 465.748.648...

Ngày tải lên: 22/10/2013, 15:20

... kết quả phân tích hồi quy trên, chứng minh rằng: 2 σ  = 0.00 32; ∑ 2 i x = 0.08 32; X = 0.49 32 Ta có: ∑ = = n i i xESS 1 22 2 ) ˆ ( β  0.08 32 )6560.0( 0358.0 ) ˆ ( 2 2 2 1 2 === ∑ = β ESS x n i i ... 0.08 32 )6560.0( 0358.0 ) ˆ ( 2 2 2 1 2 === ∑ = β ESS x n i i (đpcm) 00 32. 0 21 9 0544.0 22 ˆ 1 2 2 = − = − = − = ∑ = n RSS n e n i i σ (đpcm) 2 1 2 1 2 1 2 1 )) ˆ (( ˆ ) ˆ ( βσβ Se xn X Var n i i n i i == ∑ ∑ = =  2 2 1 1 2 1 2 ˆ )) ˆ (( σ β Sexn X n i i n i i ∑ ∑ = = = 7057.4 00 32. 0 )0976.0(*08 32. 0*19 2 1 2 == ∑ = n i i X Ta ... 2 2 1 1 2 1 2 ˆ )) ˆ (( σ β Sexn X n i i n i i ∑ ∑ = = = 7057.4 00 32. 0 )0976.0(*08 32. 0*19 2 1 2 == ∑ = n i i X Ta còn có: 2 1 2 1 2 )(XnXx n i i n i i −= ∑∑ ==  n xX X n i i n i i ∑∑ == − = 1 2 1 2 2 )( 24 33.0 19 08 32. 07057.4 )( 2 = − = X  49 32. 0 = X (đpcm) d....

Ngày tải lên: 16/03/2014, 13:20

... KĐGT: Dựa vào khoảng tin cậy và dựa vào kiểm định ý nghĩa. 2 2 2 2 2 2 1 / 2 / 2 2 2 2 2 2 2 2 /2 1 / 2 ˆ ˆ ( 2) ( 2) ( 2) 1 ˆ ˆ ( 2) ( 2) 1 n n P n n n P                       ... 0. F=R 2 (n -2) /(1-R 2 )=0,9 620 6(10 -2) /(1-0,9 620 6) = 20 2,86  giá trị p tương ứng với F rất nhỏ (<0,0005) nên bác bỏ H 0 .   2 2 2 2 2 ˆ (1, 2) ˆ i x F F n           2 2 2 2 2 2 ˆ ( 2) ˆ 1 i x R ... H 0 2 2 2 ˆ ( 2) n      2 ˆ 42, 15875   2 2 2 2 /2 0, 025 1 /2 0,975 (8) (0. 025 ,8) 17,5345; (8) (0.975,8) 2, 1797 CHIINV CHIINV              7. Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy •...

Ngày tải lên: 25/03/2014, 22:17