tailieunhanh - Bài giảng Thống kê kinh doanh và SPSS - Bài 6: Phân tích hồi quy
Bài giảng cung cấp cho người học các kiến thức: Phân tích hồi quy. Hi vọng đây sẽ là một tài liệu hữu ích dành cho các bạn sinh viên đang theo học môn dùng làm tài liệu học tập và nghiên cứu. | Bài 5 PHÂN TÍCH HỒI QUY 1. Hồi quy tuyến tính 2. Hồi quy phi tuyến 3. Hồi quy logic nhị phân Download trọn bộ IBM SPSS v19+crack và ebooks – articles tại 1. Hồi quy tuyến tính Nghiên cứu mối liên hệ giữa một tiêu thức kết quả với một hoặc nhiều tiêu thức nguyên nhân, biểu diễn thông qua đường thẳng. Cả biến phụ thuộc và biến độc lập đều cần là những biến định lượng. Download trọn bộ IBM SPSS v19+crack và ebooks – articles tại Analyze/regression/linear Từ khung danh sách bên trái chuyển biến định lượng làm biến phụ thuộc vào ô Dependent phía trên bên phải, đưa một hoặc nhiều biến độc lập vào khung Independent(s) Download trọn bộ IBM SPSS v19+crack và ebooks – articles tại Nếu chỉ có một biến độc lập, ta có mô hình hồi quy tuyến tính đơn. Vì F=71,115 và p-value=0,000 nên chúng ta có thể khẳng định tồn tạo mô hình hay tồn tại mối quan hệ giữa hai biến năm làm việc và . | Bài 5 PHÂN TÍCH HỒI QUY 1. Hồi quy tuyến tính 2. Hồi quy phi tuyến 3. Hồi quy logic nhị phân Download trọn bộ IBM SPSS v19+crack và ebooks – articles tại 1. Hồi quy tuyến tính Nghiên cứu mối liên hệ giữa một tiêu thức kết quả với một hoặc nhiều tiêu thức nguyên nhân, biểu diễn thông qua đường thẳng. Cả biến phụ thuộc và biến độc lập đều cần là những biến định lượng. Download trọn bộ IBM SPSS v19+crack và ebooks – articles tại Analyze/regression/linear Từ khung danh sách bên trái chuyển biến định lượng làm biến phụ thuộc vào ô Dependent phía trên bên phải, đưa một hoặc nhiều biến độc lập vào khung Independent(s) Download trọn bộ IBM SPSS v19+crack và ebooks – articles tại Nếu chỉ có một biến độc lập, ta có mô hình hồi quy tuyến tính đơn. Vì F=71,115 và p-value=0,000 nên chúng ta có thể khẳng định tồn tạo mô hình hay tồn tại mối quan hệ giữa hai biến năm làm việc và thu nhập trên tổng thể Hệ số tương quan R đo lường mức độ tương quan giữa hai biến - Hệ số xác định R2 đánh giá mức độ phù hợp của mô hình thể hiện mối quan hệ tương quan tuyến tính R2 = 0,264 có nghĩa là biến số năm làm việc sẽ giải thích 26,4% thu nhập/ năm của nhân viên (còn lại là những biến số khác). - Nếu R <0,3 - Nếu R2 <0,1 Tương quan ở mức thấp - Nếu 0,3 ≤ R <0,5 - Nếu 0,1 ≤ R2 <0,25 Tương quan ở mức trung bình - Nếu 0,5 ≤ R <0,7 - Nếu 0,25 ≤ R2 <0,5 Tương quan khá chặt chẽ - Nếu 0,7 ≤ R <0,9 - Nếu 0,5 ≤ R2 <0,8 Tương quan chặt chẽ - Nếu 0,9 ≤ R - Nếu 0,8 ≤ R2 Tương quan rất chặt chẽ Bảng coefficient cho phép chúng ta kiểm định các hệ số góc trong mô hình, ta có t1 = 8,433 và pvalue = 0,000<0,05 nên ta khẳng định tồn tại mối quan hệ giữa hai biến với hệ số góc b1=0,00011 có nghĩa là khi tăng mỗi năm làm việc, thu nhập hàng năm tăng 110 ngàn đồng. Ta có thể thành lập được phương trình hồi quy như sau: Yt = + 0,00011Xt + et Các giả định đối với hồi quy tuyến tính : Phân phối
đang nạp các trang xem trước
