- Hàm hồi quy mẫu(SRF): Trong đó:
CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO QUA PHẦN MỀM STARTGRAPHIC
3.2 Sử dụng phương pháp hồi quy đơn biến trong StatGraphics.
3.2.1 Áp dụng hồi quy đơn biến xét sự thay đổi diện tích gieo trồng ngô qua cá năm.
Trong STATGRAPHIC:
Để phân tích hồi quy đơn biến ta làm như sau: vào Improve =>Regression Analysis => One factor => Simple Regression
Chọn biến Tổng Diện Tích và Diện Tích Lúa ta được kết quả: Dependent variable: Y (Tong Dien Tich)
Independent variable: X1 (Lúa) Linear model: Y = a + b*X Coefficients Least Squares Standar d T Paramet er
Estimate Error Statistic P-Value
Intercept 6466,46 2402,61 2,69144 , 226 Slope ,361854 ,322451 1,1222 ,2880 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F- Ratio P-Value Model 24284,5 1 24284,5 1,26 ,2880 Residual 192837, 10 19283,7 Total (Corr.) 217122, 11 Correlation Coefficient = ,334436 R-squared = 11,1848 percent
R-squared (adjusted for d.f.) = 2,30324 percent Standard Error of Est. = 138,866
Mean absolute error = 99,6254
Durbin-Watson statistic = ,473955 (P=, 1) Lag 1 residual autocorrelation = ,565032
The StatAdvisor
The output shows the results of fitting a linear model to describe the relationship between Y and X1. The equation of the fitted model is
Y = 6466,46 + ,361854*X1 Trong đó :
- Correlation Coefficient: Hệ số tương quan - R-squared: hệ số xác định (bình phương R) - Standard Error of Est: độ lệch chuẩn
Từ kết quả trên, ta thấy mô hình tương quan Diện tích Lúa và Tổng Diện Tích có dạng:
Y = 6466,46 + ,361854*X1
hệ số tương quan R = 0,334436, cho thấy “Diện Tích Ngô” và “Tổng Diện Tích” có dấu hiệu tương quan với nhau.
Ta sẽ sử dụng phân tích hổi quy đơn bội để xét khả năng dự báo của mô hình:
Giả Thiết:
+ Ho : B=0 + Ha : B #0
Sử dụng chuẩn t với : độ tin cậy 95% + df = (n-2) =(12-2)= 10 + α/2 = 0.025
+ Sử dụng bảng tra ta được giá trị T tính = 1,1222
T bảng = 2.228 So sánh ttính với tbảng
Ta thấy Ttính < Tbảng --> chấp nhận H0
Kết Luận : Mô hình không có ý nghĩa, không đủ năng lực dự báo.
3.2.2 Áp dụng hồi quy đơn biến xét sự thay đổi diện tích gieo trồng Ngô qua các năm.
Dependent variable: Y (Tong Dien Tich) Independent variable: X2 (Ngô)
Linear model: Y = a + b*X Coefficients Least Squares Standard T Parame ter
Estimate Error Statistic P-Value
Intercep t 8534,63 210,247 40,5933 , 0 Slope ,636483 ,210908 3,01783 , 129 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F- Ratio P-Value Model 103489, 1 103489, 9,11 , 129 Residual 113633, 10 11363,3 Total (Corr.) 217122, 11 Correlation Coefficient = ,690391 R-squared = 47,6639 percent
R-squared (adjusted for d.f.) = 42,4303 percent Standard Error of Est. = 106,599
Mean absolute error = 73,2264
Durbin-Watson statistic = 1,08382 (P=, 161) Lag 1 residual autocorrelation = ,214159
The StatAdvisor
The output shows the results of fitting a linear model to describe the relationship between Y and X2. The equation of the fitted model is Y = 8534,63 + ,636483*X2
Trong đó :
- Correlation Coefficient: Hệ số tương quan - R-squared: hệ số xác định (bình phương R) - Standard Error of Est: độ lệch chuẩn
Từ kết quả trên, ta thấy mô hình tương quan Diện tích Lạc và năm có dạng:
Y = 8534,63 + ,636483*X2
hệ số tương quan R = 0,690391, cho thấy “Diện Tích Ngô” và “Tổng Diện Tích Gieo Trồng” Có dấu hiệu tương quan. Ta sẽ sử dụng phân tích hổi quy đơn bội để xét khả năng dự báo của
mô hình: Giả Thiết:
+ Ho : B=0 + Ha : B #0
Sử dụng chuẩn t với : độ tin cậy 95% + df = (n-2) =(12-2)= 10 + α/2 = 0.025
+ Sử dụng bảng tra ta được giá trị T tính = 3,01783
T bảng = 2.228 So sánh ttính với t bảng
Ta thấy T tính > T bảng --> chấp nhận Ha
Kết luận: “Tổng Diện Tích Gieo Trồng” góp phần dự báo tới “Diện Tích Ngô”, mô hình trên có năng lực dự báo tốt. Bây giờ ta sẽ sử dụng mô hình này để đưa ra 1 số dự báo về Diện tích
Sử dụng Statgraphics
+ Trong thanh chọn : chọn Table -> chọn bảng forecasts Xuất hiện bảng Predicted Values
Muốn dự báo cho giá trị nào thì click chuột phải, chọn Pane Option hiện ra cửa sổ Forecasts Options, Nhập giá trị của tham số vào để nhận được giá trị dự báo tương ứng.
Sau khi nhập vào 767,0 và 1180,0 vào ta có kết quả dự đoán sau: