Bài giảng Hồi quy và tương quan
Số trang: 8
Loại file: pdf
Dung lượng: 1.14 MB
Lượt xem: 24
Lượt tải: 0
Xem trước 2 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
Mục tiêu Bài giảng Hồi quy và tương quan đánh giá sự liên quan giữa hai biến định lượng thông qua biểu đồ, xây dựng và phiên giải đường hồi quy, tính và phiên giải được hệ số tương quan, kiểm định đường hồi quy.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Hồi quy và tương quan MỤC TIÊU Hồi quy và tương quan 6.00 • Đánh giá sự liên quan giữa hai biến định lượng thông qua biểu đồ 5.00 • Xây dựng và phiên giải đường hồi quy FEV (lít) 4.00 • Tính và phiên giải được hệ số tương quan • Kiểm định đường hồi quy 3.00 2.00 150.0 155.0 160.0 165.0 170.0 175.0 Chiều cao (cm) TẠI SAO CẦ CẦN? MÔ HÌNH HỒ HỒI QUI – Dự đoán các giá trị của các biến phụ thuộc (y) • Biểu đồ chấm điểm thể hiện quan hệ giữa chiều cao và dung tích thở gắng sức (FEV) dựa trên các giá trị của các độc lập (x1, 6.00 x2 ,…xk.). • ví dụ: dự đoán huyết áp dựa trên tuổi, cân nặng, .... 5.00 – Phân tích mối quan hệ giữa các biến độc lập FEV (lít) 4.00 và biến phụ thuộc: • ví dụ: mối quan hệ giữa mức độ mỡ trong máu và 3.00 tuổi 2.00 150.0 155.0 160.0 165.0 170.0 175.0 Chiều cao (cm) MÔ HÌNH HỒ HỒI QUI (ti (tiế ế p) MÔ HÌNH HỒ HỒI QUI (ti (tiế ế p)• Nhận xét gì? 6.00 • Mô hình tuyến tính• FEV tăng cùng với Chiều cao 5.00 y= a + bx + ey• Vậy FEV tăng như thế nào? • Trong đó FEV (lít) 4.00 y= a+ bx + e y = biến phụ thuộc• Tăng bao nhiêu khi chiều cao tăng thêm x cm? ...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Hồi quy và tương quan MỤC TIÊU Hồi quy và tương quan 6.00 • Đánh giá sự liên quan giữa hai biến định lượng thông qua biểu đồ 5.00 • Xây dựng và phiên giải đường hồi quy FEV (lít) 4.00 • Tính và phiên giải được hệ số tương quan • Kiểm định đường hồi quy 3.00 2.00 150.0 155.0 160.0 165.0 170.0 175.0 Chiều cao (cm) TẠI SAO CẦ CẦN? MÔ HÌNH HỒ HỒI QUI – Dự đoán các giá trị của các biến phụ thuộc (y) • Biểu đồ chấm điểm thể hiện quan hệ giữa chiều cao và dung tích thở gắng sức (FEV) dựa trên các giá trị của các độc lập (x1, 6.00 x2 ,…xk.). • ví dụ: dự đoán huyết áp dựa trên tuổi, cân nặng, .... 5.00 – Phân tích mối quan hệ giữa các biến độc lập FEV (lít) 4.00 và biến phụ thuộc: • ví dụ: mối quan hệ giữa mức độ mỡ trong máu và 3.00 tuổi 2.00 150.0 155.0 160.0 165.0 170.0 175.0 Chiều cao (cm) MÔ HÌNH HỒ HỒI QUI (ti (tiế ế p) MÔ HÌNH HỒ HỒI QUI (ti (tiế ế p)• Nhận xét gì? 6.00 • Mô hình tuyến tính• FEV tăng cùng với Chiều cao 5.00 y= a + bx + ey• Vậy FEV tăng như thế nào? • Trong đó FEV (lít) 4.00 y= a+ bx + e y = biến phụ thuộc• Tăng bao nhiêu khi chiều cao tăng thêm x cm? ...
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Hồi quy tuyến tính Biến định lượng Đường hồi quy Hệ số tương quan Kiểm định đường hồi quy Quy hoạch tuyến tínhTài liệu có liên quan:
-
Phương pháp giải bài toán tối ưu hóa ứng dụng bằng Matlab - Maple: Phần 1
60 trang 288 0 0 -
Giáo trình Các phương pháp tối ưu - Lý thuyết và thuật toán: Phần 1 - Nguyễn Thị Bạch Kim
145 trang 171 0 0 -
Lập kế hoạch định tuyến cho các xe vận chuyển xi măng sử dụng thuật toán tối ưu sine cosine
7 trang 137 0 0 -
Giáo trình Tối ưu tuyến tính và ứng dụng: Phần 1
213 trang 128 0 0 -
Giáo trình Xác suất thống kê: Phần 2 - Trường Đại học Nông Lâm
77 trang 76 0 0 -
BÀI TẬP TỔNG HỢP - QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH
3 trang 74 0 0 -
6 trang 71 0 0
-
Giáo trình Nguyên lý thống kê kinh tế - TS. Mai Văn Nam
135 trang 70 0 0 -
Giáo trình Quy hoạch tuyến tính: Phần 2
82 trang 61 0 0 -
Machine Learning cơ bản: Phần 1 - Vũ Hữu Tiệp
232 trang 61 0 0