tailieunhanh - Mô hình phân tích hồi qui 1

Tham khảo tài liệu 'mô hình phân tích hồi qui 1', kinh doanh - tiếp thị, tiếp thị - bán hàng phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả | CHƯƠNG 10 ỨNG DỤNG MỘ HÌNH PHÂN TÍCH HÔI QỤY TRONG Dự BÁO Ta thấy trong dữ liệu không có giá cam là 4 5 ngàn đ kg. Một câu hỏi tự nhiên là nếu giá cam là x Xo 4 5 ngàn đ kg thì lượng cam bán là bao nhiêu Ta không thể trả lời chờ tôi một tý để tôi chạy ra chợ hỏi bà bán xem nếu bà bán giá 4 5 ngàn đ kg thì bà bán được bao nhiêu tạ ngày. Từ mẫu đã có ta phải trả lời câu hỏi này. Ta phải ước lượng dự đoán được lượng cam bán sẽ là bao nhiêu nếu giá cam là X X 0 4 5 ngàn đ kg. Xét lượng cam bán Y tạ ngày theo giá cam X ngàn đ kg ta có bảng số liệu sau Ta thấy cùng mức giá thì lượng cam bán sẽ khác nhau. Thí dụ cùng giá bán lượng cam bán ngày hôm trưđc khác ngày hôm sau. Cùng ngày bán nơi bán khác nhau thì lượng cam bán sẽ khác nhau. Cùng ngày bán cùng nơi bán bà già sẽ bán ít nhiều hơn thiếu nữ. Túm lại ứng vđi Xo sẽ có nhiều giá trị của Y ký hiệu là Y01 Y02 . YOs. Ta có E Y X XO E Y XO S ị Y 1 J E Y XO dự bcio ước lượng giá trị trung bình Y0 Y01 . Y0s dự báo giá trị cá biệt Ta có 2 dạng ước lượng là UL điểm và UL khoảng nên dự báo có 2 dạng dự báo điểm và dự báo khoảng. Dự báo với mô hình 2 biến. Dự báo với mô hình nhiều biến. 1 Dự báo điểm Point Prediction Cho x Xo cho trước. Dự báo giá trị trung bình chính là dự báo cho E YIX Xừ Dự báo cá biệt ký hiệu là lb Khi thay Xo vào hàm SRF ta thu được Ỉ0 ả jSX0 ta chứng minh được xo là ước lượng tuyến tính không chệch tốt nhất của 17Xũ và Xo do đó người ta sử dụng Xq là dự báo điểm cho cả giá trị trung bình và giá trị cá biệt của biến phụ thuộc y. 7 Dự BÁO VỚI MÔ HÌNH HAI BIÊN Xét mô hình hồi quy hai biến sau PRF ĩ a px u SRF Ỷị ả pXị Y ấ pXị ủị Một khi mô hình ước lưựng SRF đưực xác định là phù hợp tốt ta có thể dùng để dự báo giá trị trung bình EịYIX hay giá trị cá biệt y. Dự báo khoảng Interval Prediction Đế dự báo khoảng người ta cũng phải căn cứ vào dự báo điếm yo. Can lưu ý rằng về bản chất cũng là đại lượng ngẫu nhiên vì nó phụ thuộc vào các đại lượng ngẫu nhiên à. p. Người ta cũng chứng minh được rằng