2.1.4. Phân tích hồi quy
Đây là một phương pháp thống kê mà giá trị kỳ vọng của một hay nhiều biến ngẫu nhiên được dự đoán dựa vào điều kiện của các biến ngẫu nhiên (đã tính tốn) khác. Phân tích hồi qui khơng chỉ là trùng khớp đường cong (lựa chọn một đường cong mà vừa khớp nhất với một tập điểm dữ liệu); nó cịn phải trùng khớp với một mô hình với các thành phần ngẫu nhiên và xác định (deterministic and stochastic components). Thành phần xác định được gọi là bộ dự đoán (predictor) và thành phần ngẫu nhiên được gọi là phần sai số (error term). Có rất nhiều phương pháp phân tích và dự báo như : Thuật toán xử lý dự báo theo điều kiện canh tác (M. Wang, 1990), Thuât toán xử lý dự báo theo dữ liệu thời gian (T. Charopoulos, 1995) , Thuật toán xử lý dự báo theo vùng canh tác (T.R.Nisar Ahamed, K. Gopal Rao, J.S.R. Murthy,( 2000). Tuy nhiên khi quan sát bộ số liệu thì thấy các số liệu đo đạc được có chiều hướng tăng theo từng năm, rất thuận tiện cho sử dụng phân tích và dự báo sản lượng chè của tỉnh Thái Nguyên bằng hai phương pháp: Hồi quy tuyến tính và hàm cấp số cộng. Dự báo sản lượng chè cho các huyện, và cả năm với hai phương pháp trên, sau đó dựa vào tiêu chuẩn hệ số xác định R2 và đồ thị phân tán để đánh giá sự phù hợp của mơ hình, từ đó lựa chọn đường hồi quy phù hợp nhất để dự báo cho sản lượng chè của các huyện trong các năm tiếp theo. + Gọi t là năm ứng với sản lượng chè dự báo Yt tính từ t0(2004) ta có:
- Hàm hồi quy tuyến tính có dạng: Yt a b t. (1) Trong đó: a, b là các hệ số và được tính tốn theo phương pháp bình phương tối thiểu.
Phân tích xu thế tuyến tính của (1)