Tu nầ TV Ads Cars Sold 1 1 14 2 3 24 3 2 18 4 1 17 5 3 27 V bi u đ phân tán. Nh n xétẽ ể ồ ậ Tính h s t ng quan, rệ ố ươ Gi iả TV Ads: S l n qu ng cáo trên TV (x)ố ầ ả Cars Sold: S xe ô tô bán đ c (y)ố ượ M i liên h gi a s xe ô tô bán đ c và s l n qu ng cáo trên TV có th x p x tuy n tínhố ệ ữ ố ượ ố ầ ả ể ấ ỉ ế M i liên h này là đ ng bi nố ệ ồ ế Tính h s t ng quan, rệ ố ươ r = 0.936586 M i liên h tuy n tính gi a s xe ô tô bán đ c và s l n qu ng cáo trên TV là r t ch t và đ ng bi nố ệ ế ữ ố ượ ố ầ ả ấ ặ ồ ế r đ c dùng đ đánh giá c ng đ và chi u h ng c a m i liên h tuy n tính gi a 2 bi nượ ể ườ ộ ề ướ ủ ố ệ ế ữ ế V c ng đ : Theo m t quy t c kinh nghi mề ườ ộ ộ ắ ệ - r = 0 thì 2 bi n X và Y không có m i liên h tuy n tính (v n có th có m i liên h phi tuy n tính)ế ố ệ ế ẫ ể ố ệ ế V chi u h ng:ề ề ướ - r > 0 thì m i liên h là đ ng bi nố ệ ồ ế - r < 0 thì m i liên h là ngh ch bi nố ệ ị ế Vi t ph ng trình h i quy c l ng mô t m i liên h tuy n tính gi a hai bi n trênế ươ ồ ướ ượ ả ố ệ ế ữ ế Ph ng trình h i quy c l ng mô t m i liên h tuy n tính gi a hai bi n trên có d ng:ươ ồ ướ ượ ả ố ệ ế ữ ế ạ (T o công th c: Vô Inset > Object > Microsoft Equation 3.0 h p Object type)ạ ứ ở ộ - 0 < r ≤ 0,5 thì 2 bi n X và Y có m i liên h tuy n tính y uế ố ệ ế ế - 0,5 < r ≤ 0,7 thì 2 bi n X và Y có m i liên h tuy n tính v aế ố ệ ế ừ - 0,7 < r ≤ 0,8 thì 2 bi n X và Y có m i liên h tuy n tính khá ch tế ố ệ ế ặ - 0,8 < r ≤ 0,9 thì 2 bi n X và Y có m i liên h tuy n tính ch tế ố ệ ế ặ - 0,9 < r ≤ 1,0 thì 2 bi n X và Y có m i liên h tuy n tính r t ch tế ố ệ ế ấ ặ - r = 1,0 thì 2 bi n X và Y có liên h hàm s tuy n tínhế ệ ố ế Trong Excel, ta có th tìm đ c bể ượ 0 và b 1 theo các cách sau: 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 0 5 10 15 20 25 30 TV Ads Cars Sold xbby 10 ˆ += Rê con tr chu t trên b t kỳ đi m nào c a bi u đ phân tán r i nh p nút chu t ph iỏ ộ ấ ể ủ ể ồ ồ ắ ộ ả Ch n Add Trendlineọ + Type: ch n Linearọ + Options: Nh p nút trái chu t vào h p ch n tr c Display equation on chart và Display R-squared value on chartắ ộ ộ ọ ướ V y ph ng trình h i quy c l ng là ậ ươ ồ ướ ượ 10 5 Tools > Data Analysis > Regression SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0.94 Hệ số tương quan, r R Square 0.88 Adjusted R Square 0.84 Standard Error 2.16 Observations 5 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 1 100 100 21.43 0.02 Residual 3 14 4.67 Total 4 114 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Intercept 10 2.37 4.23 0.02 2.47 17.53 TV Ads 5 1.08 4.63 0.02 1.56 8.44 (Slide 33, ch ng 4)ươ Đ t gi thuy t: nh Slide 33ặ ả ế ư Cách 1: D a vào bi u đ phân tánự ể ồ Cách 2: Dùng hai hàm là INTERCEPT() và SLOPE(); quét ch n d li u c a bi n y tr c, bi n x sauọ ữ ệ ủ ế ướ ế b 0 = b 1 = Cách 3: Dùng l nh Regressionệ H s xác đ nh, rệ ố ị 2 Ki m đ nh ý nghĩa c a ể ị ủ β 1 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 0 5 10 15 20 25 30 f(x) = 5x + 10 R² = 0.88 TV Ads Cars Sold b 0 b 1 xy 510 ˆ += Giá tr th ng kê ki m đ nh: t = 4,6291ị ố ể ị 3.182 K t lu n: nh Slide 33ế ậ ư (Slide 36, ch ng 4)ươ T 1,56 Đ N 8,44Ừ Ế D báoự (Slide 49, 50, 51 và 53, ch ng 4)ươ + D báo đi mự ể hay 25 =FORECAST(3;C2:C6;B2:B6) 25 3.182 2.16 3 (đ cho)ề 2 4 TỪ 20.39 Đ NẾ 29.61 TỪ 16.72 Đ NẾ 33.28 Giá tr tra b ng phân ph i t v i ị ả ố ớ α = 0,05 và df = n - 2 = 5 - 2 = 3 là t 0,025; 3 = Kho ng tin c y cho ả ậ β 1 V i xớ p = 3 thì + D báo kho ng cho giá tr trung bình ự ả ị (công th c Slide 50)ứ ở t 0,025; 3 = s e = x p = + D báo kho ng cho giá tr CÁ BI T ự ả ị Ệ (công th c Slide 51)ứ ở 25)3(510 ˆ =+= p y = p y ˆ = p y ˆ = x =− ∑ = 5 1 2 )( i i xx y ˆ . tuy n tính y uế ố ệ ế ế - 0,5 < r ≤ 0,7 thì 2 bi n X và Y có m i liên h tuy n tính v aế ố ệ ế ừ - 0,7 < r ≤ 0,8 thì 2 bi n X và Y có m i liên h tuy n tính khá ch tế ố ệ ế ặ - 0,8. Tu nầ TV Ads Cars Sold 1 1 14 2 3 24 3 2 18 4 1 17 5 3 27 V bi u đ phân tán. Nh n xét ể ồ ậ Tính h s t ng quan, rệ ố ươ Gi iả TV Ads: S l n qu ng cáo trên TV (x)ố ầ ả Cars Sold: S xe. m i liên h tuy n tính ch tế ố ệ ế ặ - 0,9 < r ≤ 1,0 thì 2 bi n X và Y có m i liên h tuy n tính r t ch tế ố ệ ế ấ ặ - r = 1,0 thì 2 bi n X và Y có liên h hàm s tuy n tính ệ ố ế Trong