CHƢƠNG 3 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.7. Xây dựng hàm hồi quy tuyến tính
Giới thiệu:
Trong thực tế, có sự tƣơng quan giữa các biến khác nhau. Các mối liên hệ đó đƣợc mơ hình hóa bằng mơ hình hồi quy tuyến tính giữa 1 biến phục thuộc và 1 biến độc lập.
Biến phụ thuộc (Y) là chỉ số LST, biến độc lập (X) chỉ số NDVI
Phƣơng trình hồi quy tuyến tính giữa biến phục thuộc Y và biến độc lập X Y = α + βX
Trong đó: α, β là các hằng số
α: thể hiện giá trị ƣớc lƣợng của Y khi giá trị biến X = 0, nghĩa là giá trị của Y không phụ thuộc vào biến X
β: độ dốc của đƣờng hồi quy, thể hiện mức tăng lên của Y khi X tăng một đơn vị. α, β đƣợc xác định theo phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất
36
Mơ hình hồi quy tuyến tính đƣợc áp dụng chỉ khi mối tƣơng quan thực giữa 2 biến X và Y là tƣơng quan đƣờng thẳng. Nếu mối tƣơng quan này khơng tuyến tính ta phải dùng những mơ hình khác.
Hệ số xác định (Coefficient ị Ditermination)
Hệ số r2 đƣợc dùng để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy đối với những dữ liệu có sẵn.
R2 = 1 : 100% điểm quan sát đƣợc nằm trên đƣờng hồi quy, khơng có sai số. đƣờng hồi quy tuyến tính hồn tồn phù hợp với những dữ liệu có sẵn.
R2 = 0: khơng có mối quan hệ tuyến tính giữa X và Y Hệ số tƣơng quan r:
Bảng 3.4. Bảng sự thể hiện hệ số xác định
Giá trị tuyệt đối của hệ số xác định Sự thể hiện
0.90 – 1.00 Tƣơng quan rất cao
0.70 – 0.89 Tƣơng quan cao
0.40 – 0.69 Tƣơng quan trung bình
0.20 – 0.39 Tƣơng quan thấp
37