tailieunhanh - Bài giảng Thống kê ứng dụng trong kinh doanh: Chương 11 - ThS. Lê Văn Hòa

Bài giảng "Thống kê ứng dụng trong kinh doanh - Chương 11: Hồi quy và tương quan đơn biến" trình bày các nội dung: Làm quen với hồi quy, mô hình hồi quy tuyến tính đơn, tương quan tuyến tính, tương quan giữa các biến định tính. . | 1-1 Chương 11 HỒI QUY VÀ TƯƠNG QUAN ĐƠN BIẾN 1-2 MỤC TIÊU CỦA CHƯƠNG ● Sau khi học xong chương này, người học sẽ ● Nói được phạm vi ứng dụng của phương pháp phân tích hồi quy và tương quan đơn biến ● Biết cách thực hiện một phân tích hồi quy dựa trên dữ liệu mẫu ● Nói được những điều kiện và giả định cần thiết khi phân tích hồi quy ● Biết được cách tính và ý nghĩa của hệ số tương quan Pearson và hệ số tương quan hạng Spearman 1-3 CÁC NỘI DUNG CHÍNH ● LÀM QUEN VỚI HỒI QUY ● MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH ĐƠN ● TƯƠNG QUAN TUYẾN TÍNH ● TƯƠNG QUAN GIỮA CÁC BIẾN ĐỊNH TÍNH 1-4 Làm quen với hồi quy ● Khái niệm hồi quy ● Regression, Regression to mediocrity: quy các điểm DL đã biết về một đường lý thuyết ● Đ/nghĩa của TK: ● NC mối liên hệ phụ thuộc giữa một biến phụ thuộc (biến đầu ra) và một hay nhiều biến độc lập (biến đầu vào), ● nhằm ước tính hoặc dự báo giá trị trung bình tổng thể của biến phụ thuộc dựa trên các giá trị biết trước của biến độc lập ● Hồi quy đơn biến (simple regression): 1 biến PT và 1 biến ĐL, DL định lượng ● VD: ● KQ học tập = f(thời gian tự học) ● KQ học tập = f(thời gian tự học, yêu thích chuyên ngành) ● Lượng tiêu thụ = f(P1, P2, P3, P4) ● Chất lượng sản phẩm = f(NVL, thiết bị, công nghệ, con người, quản lý) 1-5 Phân biệt liên hệ TK và liên hệ hàm số khi phân tích hồi quy ● Liên hệ hàm số: Y = b0 + b1X ● Với 1 giá trị của X, có 1 giá trị xác định và duy nhất của Y ● Liên hệ TK: Y = b0 + ● X = thời gian tự học; Y = điểm GPA ● DL về X: dữ liệu mẫu ● Một X, có thể có nhiều Y ● DL mẫu →xác định đường HQ mẫu → dự đoán đường HQ tổng .

• Quản trị kinh doanh
• Bài giảng Thống kê ứng dụng trong kinh doanh
• Thống kê ứng dụng trong kinh doanh
• Thống kê ứng dụng
• Tương quan đơn biến
• Mô hình hồi quy tuyến tính đơn
• Tương quan tuyến tính
• Nghiên cứu thống kê
• vai trò thống kê
• Phương pháp nghiên cứu thống kê
• Thống kê kinh tế
• Ước lượng thống kê
• Phân tích thống kê mô tả
• Thống kê trong kinh tế và kinh doanh
• Dữ liệu thống kê
• Phân loại dữ liệu thống kê
• Các chỉ tiêu thống kê
• Các phương pháp thu thập dữ liệu
• Phương pháp điều tra dữ liệu sơ cấp
• Sai số trong điều tra thống kê
• Nguồn gốc của thống kê
• Các phương pháp nghiên cứu thống kê
• Vai trò của thống kê trong kinh tế
• Thu thập dữ liệu thống kê
• Kiểm định giả thiết thống kê
• Bài giảng Thống kê ứng dụng
• Thống kê trong kinh doanh
• Đề cương môn học
• Phương pháp học tập
• Phân tích phương sai
• Ứng dụng phân tích phương sai
• Quy trình thực hiện ANOVA
• Ước lượng các tham số tổng thể
• Bài toán ước lượng
• Ước lượng trên 2 tổng thể
• Trình bày dữ liệu
• Hồi quy tuyến tính
• Dự báo bằng phương pháp Box Jenkins
• Dữ liệu thứ cấp
• Dữ liệu sơ cấp
• Kỹ thuật lấy mẫu
• Đại lượng đo lường độ tập trung
• Mô tả dữ liệu
• Khám phá dữ liệu
• Biểu đồ hộp và râu
• Xác suất căn bản
• Biến ngẫu nhiên
• Quy luật phân phối xác suất
• Sai số chuẩn
• Phân phối chuẩn
• Phân phối của tỷ lệ mẫu
• Kiểm định giả thuyết
• Tham số của tổng thể
• Kiểm định tham số
• Kiểm định phi tham số
• Kiểm định dấu
• Kiểm định tổng hạng Wilcoxon
• Chỉ số cá thể
• Chỉ số tổng hợp
• Chỉ số liên hoàn
• Chuỗi thời gian
• Dự báo trên chuỗi thời gian
• Phương pháp dự báo
• Dự báo bằng mô hình nhân
• Kiểm định giả thuyết thống kê
• Ước lượng tỷ lệ cho một tổng thể
• Ước lượng phương sai tổng thể
• Ứng dụng Excel
• Phân tích PS
• One way ANOVA
• Phân tích PS hai yếu tố
• Ước lượng tỷ lệ tổng thể
• Ước lượng trung bình tổng thể
• Bài giảng Thống kê
• Đặc trưng đo lường
• Điều tra chọn mẫu
• Trực quan hoá dữ liệu thống kê
• Trực quan hoá dữ liệu định lượng
• Biểu đồ Pareto
• Kỹ thuật trực quan hoá dữ liệu trên Excel
• Phương pháp nghiên cứu TK
• Nghiên cứu TK