Hồi quy (bản sát)

Hồi quy là gì?

• So sánh trung bình

• Kiểm định tần suất

• Kiểm định giả thuyết

• Phân tích MQH giữa X và Y để dự đoán Y từ X

Phương trình hồi quy tuyến tính đơn biến có dạng:

• Y = bX + c

• Y = aX + e

• Y = X + Y

• Y = a + bX + e

Trong phương trình Y' = a + bX + e, "a" là gì?

• Sai số chuẩn

• Hệ số chuẩn hóa

• Độ dốc

• Hệ số chặn (intercept)

Hồi quy tuyến tính đa biến là mô hình có:

• 1 X, 1 Y

• 2 Y

• Nhiều Y, 1 X

• Nhiều X, 1 Y

Một trong các giả định quan trọng của hồi quy là:

• X và Y là biến nhị

• X và Y có MQH phi tuyến tính

• MQH tuyến tính giữa X và Y

• X là biến danh mục

Homoscedasticity là giả định về:

• Phân phối chuẩn

• Tương quan nghịch

• Phương sai của phần dư là đồng đều

• MQH phi tuyến tính

Khi vi phạm homoscedasticity, vấn đề gì có thể xảy ra?

• KQ hồi quy tốt hơn

• KQ t-test chính xác hơn

• Sai số chuẩn bị sai lệch

• Giả định không có ý nghĩa

Multicollinearity xảy ra khi:

• X và Y cùng biến

• Y bị lặp lại

• Các X tương quan cao với nhau

• X và Y không có MQH

VIF > 10 cho biết:

• Mô hình tốt

• Đa cộng tuyến nghiêm trọng

• R² thấp

• Outlier nhiều

Cook’s Distance > 1 thường biểu hiện:

• Điểm dữ liệu bình thường

• Điểm bị loại

• Điểm gây ảnh hưởng lớn đến mô hình

• Phần dư đồng đều