Tìm thấy 19+ kết quả cho từ khóa "phân tích hồi quy"
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
VIỆN NGHIÊN CỨU Y XÃ HỘI HỌC Ứng dụng phân tích hồi quy Nguyễn Trương Nam Copyright – Bản quyền thuộc về tác giả và thongke.info. Khi sử dụng một phần hoặc toàn bộ bài giảng đề nghị mọi người trích dẫn: tên tác giả và thongke.info. Nội dung Tại sao cần phân tích hồi quy.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Đặt vấn đề Trong phân tích thống kê, phân tích hồi quy là một bộ phận quan trọng và có nhiều ứng dụng, đặc biệt phân tích hồi quy đa biến được coi là phân tích hiệu quả để lượng hóa ảnh hưởng của các yếu tố độc lập tới các yếu tố phụ thuộc. Tuy nhiên nếu đưa cùng lúc quá nhiều biến ảnh hưởng vào mô hình phân tích hồi quy sẽ làm giảm tính chính xác và ý nghĩa thống kê của mô hình nghiên cứu.
310810-tt.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Phạm vi nghiên 2 cứu của luận văn là mô hình về chuỗi thời gian, mô hình tự hồi quy trung bình động ARMA, mô hình phân tích hồi quy Gaussian Process và phương pháp kết hợp các mô hình để giải quyết bài toán dự đoán xu thế, giá chỉ số VN-Index. Tìm hiểu các lý thuyết về: cách tính chỉ số VN-Index. các phương pháp phân tích TTCK đã được nghiên cứu. lý thuyết các mô hình chuỗi thời gian, mô hình tự hồi quy trung bình động, phân tích hồi quy Gaussian Process.
ctujsvn.ctu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Xem xét những nền tảng chặt chẽ của lý thuyết hồi quy để xây dựng một mô hình như vậy, thường được gọi là “Mô hình phân tích hồi quy xu thế”, là phần nội dung thứ nhất được trình bày trong bài báo này.. Một mảng rất gần với mô hình phân tích hồi quy xu thế là các dạng ứng dụng mô hình hoá trong lý thuyết phân tích chuỗi thời gian (Groebner et al., 2011.
310810.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Phân tích hồi quy Gaussian Process là mô hình phân tích hồi quy phi tham số, đƣợc sử dụng trong học máy [5]. Nói cách khác, mô hình phân tích hồi quy Gaussian Process có khả năng phát hiện các mẫu hình (patterns) xuất hiện trong bộ dữ liệu huấn luyện [6]. Để tăng khả năng phát hiện các mẫu hình trong phân tích hồi quy Gaussian 2 Process, dữ liệu huấn luyện đầu vào đòi hỏi phải không có nhiễu hoặc nhiễu rất nhỏ.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Hồi quy đa biến cũng cho phép bạn xác định mức độ đóng góp nhiều, ít, không đóng góp. của từng nhân tố vào sự thay đổi của biến phụ thuộc. =>Biến độc lập:Thu nhập, địa điểm, số thành viên =>Biến phụ thuộc: Chi tiêu Lý thuyết về hồi quy đa biến Trong nghiên cứu thống kê định lượng, phân tích hồi quy đa biến sẽ được thực hiện sau bước phân tích tương quan Pearson.
ctujsvn.ctu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Kết quả cũng cho thấy tính hữu ích của PCA và phân tích hồi quy logistic để xác định và đo lường các thuộc tính sản phẩm nước ép gấc-chanh dây có ý nghĩa quan trọng đối với sự chấp nhận và ưa thích của người tiêu dùng.. Ứng dụng phương pháp phân tích thành phần chính và hồi quy logistic trong đánh giá cảm quan nước ép gấc - chanh dây. Sản xuất nước ép trái cây ngày càng trở nên quan trọng đối với thị trường trong nước do nhu cầu sử dụng sản phẩm tiện lợi và bổ dưỡng.
ctujsvn.ctu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Mức độ yêu thích sản phẩm theo nhóm đối tượng được phân tích thông qua xây dựng giản đồ yêu thích (Internal Preference Map) nhằm xác định nhóm khách hàng tiềm năng cho sản phẩm sữa gạo.. 2.3.4 Phân tích hồi quy logistic.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Phân tích hồi quy tuyến tính Coal Project - Graph a 22 20 Ash content.
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Trong phạm vi của luận văn này tôi xin trình bày về hai mô hình hồi quy: Mô hình hồi quy Logistic và mô hình hồi quy ảnh hưởng hỗn hợp. 6 CHƯƠNG 1: MÔ HÌNH HỒI QUY LOGISTIC Như chúng ta đã biết, Phân tích hồi quy là một phân tích thống kê để xác định xem các biến độc lập (biến thuyết minh) quy định các biến phụ thuộc (biến được thuyết minh) như thế nào. 1.1 Mô hình hồi quy Logistic Cho pi là xác suất xảy ra sự kiện thứ i (Yi = 1).
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Phân tích thống kê mô tả Phân tích tần số Phân tích cronbach alpha Phân tích EFA biến độc lập Phân tích EFA biến phụ thuộc Phân tích tương quan Phân tích hồi quy Phân tích anova
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Niên khóa 2011-2013 Bài đọc Ch.17: Các mô hình kinh tế lượng động: Mô hình tự hồi quy và mô hình phân phối trễ Chương 17 Các mô hình kinh tế lượng động: Mô hình tự hồi quy và mô hình phân phối trễ Trong phân tích hồi quy liên quan đến số liệu chuỗi th i gian, nếu mô hình hồi quy không chỉ bao gồm các giá trị hiện t i mà còn bao gồm các giá trị trễ (giá trị quá kh ) c a các biến gi i thích (các biến X), mô hình đó đ ợc gọi là mô hình phân phối trễ.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Ứng dụng của phân tích hồi quy, bài toán dự báo Một trong các ứng dụng của phân tích hồi quy là dự báo cho biết giá trị của X là X 0 , ta cần dự báo giá trị của Y là Y0 , khi đó thay giá trị X 0 vào phương trình hồi quy mẫu ta nhận được giá trị ước lượng của Y là Ŷ0 thỏa mãn phương trình: Ŷ0 ˆ 1 ˆ 2 X 0 . Ta có : Ŷ0 Y0 (ˆ 1 1. 0 0 Vậy ước lượng Ŷ0 là một ước lượng không chệch của Y0 . i 1 i 1 i 1 Do phương sai 2 chưa biết, ta thay 2 bằng ước lượng không chệch ̂2 .
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Hồi quy và quan hệ nhân quả Mặc dù phân tích hồi quy dựa trên ý tưởng sự phụ thuộc của một biến số kinh tế vào biến số kinh tế khác nhưng bản thân kỹ thuật phân tích hồi quy không bao hàm quan hệ nhân quả. Một ví dụ điển hình của sự nhầm lẫn hai khái niệm này tiến hành hồi quy số vụ trộm ở một thành phố với số nhân viên cảnh sát của thành phố.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH HAI BIẾN Mô hình và một số khái niệm Phương pháp ước lượng OLS Các giả thiết của OLS Định lý Gauss-Markov Độ phù hợp của hàm hồi quy- Hệ số xác định R2 Suy diễn thống kê và dự báo từ mô hình hồi quy 1 1.1. Mô hình và một số khái niệm Mô hình hồi quy Hàm hồi quy tổng thể Phân tích hồi quy Ứng dụng phân tích hồi quy Hàm hồi quy mẫu 2 1.1.1.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Mặc dù việc phân tích tác động riêng phần của một biến khó khăn nhưng tính chính xác của dự báo có thể vẫn cao khi bản chất của đa cộng tuyến vẫn không đổi đối với quan sát mới. Biện pháp khắc phục Nếu mục tiêu của phân tích hồi quy là dự báo thì trong một số trường hợp chúng ta không cần khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu mục tiêu của phân tích là xét tác động riêng phần của từng biến số lên biến phụ thuộc để quyết định chính sách thì đa cộng tuyến trở thành một vấn đề nghiêm trọng.
www.scribd.com Xem trực tuyến Tải xuống
.Mục LụcCâu 1: Thực hiện các yêu cầu phân tích hồi quy bội Hồi quy bội còn gọi là phương pháp hồi quy đa biến, dùng phân tích mối quan hệgiữa nhiều biến số độc lập (tức biến giải thích hay biến nguyên nhân) ảnh hưởng đến 1biến phụ thuộc (tức biến phân tích hay biến kết quả). Trong thực tế, có rất nhiều bài toán kinh tế - cả lĩnh vực kinh doanh và kinh tế học,phải cần đến phương pháp hồi quy đa biến.
000000273369.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Dự báo với phân tích hồi quy. Xây dựng các mô hình dự báo hồi quy. Kiểm tra sai số dự báo và mức độ phù hợp của mô hình dự báo. Dự báo khoảng và sai số chuẩn dự báo. Dự báo với phân tích hồi quy bội. Phân tích sai số dự báo và đánh giá mô hình. TÍNH TOÁN DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG DÙNG PHẦN MỀM SIMPLE E. 32 Luận văn cao học Dự báo nhu cầu điện năng Nguyễn Việt Hưng Khóa học 2012A - 2 - 2.2. Mô phỏng và dự báo trong phần mềm simple E. Áp dụng các phần mềm cho dự báo nhu cầu phụ tải điện.
www.scribd.com Xem trực tuyến Tải xuống
Mức ý nghĩa hay được dùng trong phân tích hồi quy là β =5%.Giả thiếtTrị thống kê trở thànhQuy tắc quyết địnhNếuthì bác bỏ H.Nếu 00 0 thì không thể bác bỏ HTra bảng phân phối Student chúng ta thấy khi bậc tự do n trên 20 thì trị thống kê t thì xấp xỉ 2.Quy tắc thực hànhNếu /t-stat. 2 thì bác bỏ giả thiết β = 0.Nếu /t-stat/≤ 2 thì ta không thể bác bỏ giả thiết β =0.Trong các phần mềm bảng tính có tính toán hồi quy, người ta mặc định mức ý nghĩa α=5% và giả thiết H: β =0.Thủ tục tính toán hồi quy của
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Kết luận này cũng chính là kết luận chúng ta đã đi đến trong phần phân tích hồi qui tuyến tính trên. Nếu x và y không tuân theo luật phân phối chuẩn, chúng ta phải sử dụng một hệ số t ơng quan khác tên là Spearman, một ph ơng pháp phân tích phi tham số. Các hệ số t ơng quan trên đây đo mức độ t ơng quan giữa hai biến số, nh ng không cho chúng ta một ph ơng trình để nối hai biến số đó với nhau. Thành ra, vấn đề đặt ra là chúng ta tìm một ph ơng trình tuyến tính để mô tả mối liên hệ này.