1 487 3 -1.58 82.42 -130.49 2.51 2 445 5 0.42 40.42 16.84 0.17 3 272 2 -2.58 -132.58 342.51 6.67 4 641 8 3.42 236.42 807.76 11.67 5 187 2 -2.58 -217.58 562.09 6.67 6 440 6 1.42 35.42 50.17 2.01 7 346 7 2.42 -58.58 -141.58 5.84 8 238 1 -3.58 -166.58 596.92 12.84 9 312 4 -0.58 -92.58 54.01 0.34 10 269 2 -2.58 -135.58 350.26 6.67 11 655 9 4.42 250.42 1106.01 19.51
Ví dụ cách tính thủ côngSTT Y X STT Y X 1 487 3 325.56 6792.51 6244.69 26062.87 2 445 5 425.38 1633.51 432.50 384.94 3 272 2 275.65 17578.34 16623.80 13.32 4 641 8 575.11 55892.84 29079.34 4341.49 5 187 2 275.65 47342.51 16623.80 7858.82 6 440 6 475.29 1254.34 4999.43 1245.38 7 346 7 525.20 3432.01 14548.38 32112.64 8 238 1 225.74 27750.01 31984.94 150.31 9 312 4 375.47 8571.67 847.59 4028.44 10 269 2 275.65 18382.84 16623.80 44.22
1.5. Mô hình hồi quy bội1.5.1. Mô hình: 1.5.1. Mô hình:
Mô hình hồi quy tuyến tính k biến (PRF): E(Y/X2i,…,Xki) = β1+ β2X2i +…+ βkXki
Yi = β1+ β2X2i + …+ βkXki + Ui Trong đó :
Y - Biến phụ thuộc
β1 là hệ số tự do
βj là các hệ số hồi quy riêng,
βj cho biết khi Xj tăng 1 đvị thì trung bình của Y sẽ thay đổi βj
đvị trong trường hợp các yếu tố khác không đổi (j=2,…,k). Khi k = 3 thì ta có mô hình hồi quy tuyến tính ba biến :
E(Y/X2, X3) = β1+ β2X2 + β3X3 (PRF) Yi = β1+ β2X2i + β3X3i + Ui
1.5.2. Các giả thiết của mô hình
Giả thiết 1: Các biến độc lập phi ngẫu nhiên, giá trị được xác định trước.
Giả thiết 2: E(Ui) = 0 ∀i Giả thiết 3: Var(Ui) =σ2 ∀i
Giả thiết 4: Cov(Ui, Uj) = 0 i ≠j Giả thiết 5: Cov(Xi, Ui) = 0 ∀i Giả thiết 6: Ui ~ N (0, σ2) ∀i
1.5.3. Ước lượng các tham số