1. DỰ BÁO NHU CẦU THÔNG TIN
1.2.3. Phương pháp hồi quy
(a) Khái niệm về phương pháp hồi quy: Trong mô hình hồi quy, mối quan hệ của nguyên nhân và kết quả giữa nhu cầu và các yếu tố quyết định nó được mô hình hoá để dự báo. Đầu tiên các yếu tố được tìm kiếm bao gồm mối
liên quan phụ thuộc lẫn nhau hoặc mối liên quan giữa nguyên nhân và kết quả trong quá khứ. Nhìn chung, các yếu tố kinh tế và các yếu tố xã hội đều liên quan đến nhu cầu.
(b) Xác định sự tương quan:
Khi xác định sử dụng công thức hồi quy, chúng ta cần xem xét sự tương quan để có thể sử dụng công thức một cách hợp lý. Nó được phân chia thành, tương quan dương, tương quan âm và không tương quan. Khi dữ liệu thay đổi thì nó vẫn có sự tương quan giữa chúng, nếu mối liên hệ đó là nhỏ thì cường độ của nó sẽ biểu hiện bởi hệ số tương quan ‘r’. Hệ số ‘r’ có thể được mô tả trong công thức sau:
r = ( )( ) ( ) ( ) ∑∑ − ∑ − − − 2 2 . y y x x y y x x i i i i
Hệ số tương quan nằm trong khoảng -1≤r≤1. Khi giá trị tuyệt đối của ‘r’ tiến đến 1, tương quan sẽ lớn hơn. ‘r’=1 gọi là tương quan hoàn chỉnh và ‘r’ = 0 gọi là không tương quan. Thông thường, khi ‘r’> 0,7 độ tương quan chiếm khoảng 50% hoặc hơn. Nếu độ tương quan thấp hơn giá trị này.
(c) Các loại công thức hồi quy: Hồi quy tuyến tính và hồi quy đàn hồi được coi như phân tích hồi quy cơ bản. Khi có một hệ số, người ta gọi là hồi quy đơn. Khi có nhiều hệ số người ta gọi là hồi quy bội.
* Hồi quy tuyến tính : Công thức này được miêu tả bằng đường tuyến tính với các biến mục tiêu (như nhu cầu) và các biến giải thích như sau.
Y = a0+a1x1+a2x2+...+anxn
Trong đó: (a0,a1,a2,...,an) là hằng số.
* Hồi quy đàn hồi: Công thức này dựa trên sự tương quan không tuyến tính giữa y và xi ,được miêu tả như sau:
Y = aX1α.X2β... Xnγ .
Trong đó: (α,β,γ : giá trị đàn hồi)