VI. PHÂN TÍCH TƠ NG QUAN – HI QUY 1 H i quy ơ n gi n
2. Hi quy ath c (Polinominal Regression)
Ví dụ: Sự phụ thuộc của nhân t ố Y vào nhân tố X đượ c cho trong bả ng sau
Cách làm
B c 2. Kh i ng chơ ng trình RELATE….Polinominal Regression n nh
các giá tr Y và X
Phương trình liên hệ giữa X và Y (hồi quy đa thức bậc hai) Y=80.0751-0.978865*X + 0.00387125*X^2
Các giá trị P ứng với các hệ số hồi quy <0.01 các hệ số này đều có nghĩa với độ tin cậy 99%
Giá trị P ứng với mơ hình <0.01 Mơ hình phù hợp để mơ tả mối liên hệ giữa X và Y.
Để chọn bậc của đa thức hồi quy, kích chuột phảI vào màn hình nền, chọn Analysis Option (nếu không chọn bậc của đa thứcc được ấn định là 2)
+Conditional Sum of Square
Bảng này được sử dụng để xác định liệu một đa thức có bậc nhỏ hơn có thể mơ tả được mối quan hệ giữa các biến hay khơng, bằng cách phân tích phương sai và đánh giá tính có nghĩa của các hệ số hồi quy ứng với bậc khác nhau.
Giá trị P ứng với hệ số bậc hai =0.0007 <0.01, chứng tỏ mơ hình bậc hai phù hợp để mô tả mối quan hệ giữa X và Y.
+Lack of fit test
Giá trị P của Lack-of-fit Test <0.05 mơ hình này hồn tồn phù hợp để mơ tả mối liên hệ giữa X và Y.
+Confidential Interval
Bảng này cho biết khoảng tin cậy xác định các hệ số hồi quy.
Kích chuột phảI vào màn hình nền, chọn Panel Option để hiển thị hộp thoại cho phép nhập độ tin cậy
+Forecast
+Unusual Residuals
ý nghĩa của bảng này có thể xem trong phần hồi quy đơn giản +Influentia Points
*Các lựa chọn đồ hoạ