Đường màu tím là đường giới hạn của giá trị hàm lượng chất béo được dựđoán từ một giá trị khối lượng cơ cho trước, hai đường màu đỏ là đường giới hạn giá trị hàm lượng chất béo dự đoán của rất nhiều thí nghiệm lặp lại tại một giá trị khối lượng cơ cho trước.
Tương tự như phần trên ta co thể gọi ra một loạt các ứng dụng trong phần graphic option.
4. Hồi quy đa nhân tố
Trong phương pháp phân tích hồi qui có nhiều trường hợp để rút ra kết luận về mối liên hệ giữa các biến số và mô tả các số liệu quan sát được người ta phải dùng hồi qui đa nhân tố đặc biệt khi số liệu chứa hai hay nhiều biến số độc lập và một biến số phụ thuộc.
Hồi qui đa nhân tố giúp chúng ta đánh giá được ảnh hưởng của một biến sốđộc lập lên biến số phụ thuộc và cùng một lúc điều khiển ảnh hưởng của các nhân tố khác.
Từ màn hình chính của phần mềm ta chon File…open….open data file…..cardata.
Sau khi phần mềm đã mở dữ kiện cho bài toán của chúng ta. Chọn tiếp Relate….multiple regression để khởi động chương trình hồi qui đa nhân tố.
54
Cửa sổ này cho phép ta ấn định các biến: ở đây biến số phụ thuộc được chọn là mpg và hai biến độc lập là horsepower và weight. Nhấn ok để hiển thị cửa sổ analysis summary.
Kết quả: phương trình hồi qui thể hiện mối liên hệ giữa biến số phụ thuộc mpg và hai biến sốđộc lập horsepower và weight là:
mpg = 55.7694 - 0.104891*horsepower - 0.00661426*weight
- P – value = 0.000 < 0.01 có mối liên hệ rõ rệt giữa các biến sốở mức độ tin cậy 99%. - R-square = 72.3401% chứng tỏ mô hình giải thích đúng cho 72.3401% của sự biến - R-square = 72.3401% chứng tỏ mô hình giải thích đúng cho 72.3401% của sự biến thiên đối với mpg.
- R-square hiệu chỉnh = 71.9368% ( giá trị này thường được dùng đẻ so sánh các mô hình hồi qui với số biến sốđộc lập khác nhau.