Ết Quả Ước Ượng Tha Số V D Đ N Với Ô Hình Bmal2


Bảng 4.8: ết quả ước ượng tha số v d đ n với ô hình BMAL2



Biến

Ước ượng

Sai số chuẩn

P-value

(Intercept)

-6.89803

1.00443

6.53e-12

***

TUOI

0.05715

0.01587

0.000317

***

TDHV

0.43535

0.04635

< 2e-16

***

VAYVON

2.44392

0.45497

7.81-08

***

RRB

1.14027

0.24384

2.92e-06

***

Chỉ số

Gi trị

Brier

0.171

AUC

0.823

AUC (bootstrap 1000 lần)

0.816

Kết quả dự đoán của mô hình theo dữ liệu ước lượng (toàn bộ dữ liệu)

Độ chính xác

75.62%

Độ nhạy

77.34%

Độ đặc hiệu

73.66%


Ma trận nhầm lẫn


Tham khảo

Dự đoán

SL

Dự đoán

SL

198

SL

KSL

58

KSL

Mức ý nghĩa thống kê: 0 „***‟ 0.001 „**‟ 0.01 „*‟ 0.05 „.‟ 0.1 „ ‟ 1

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 251 trang tài liệu này.

Nghiên cứu ứng dụng thống kê Bayes phân tích việc sẵn lòng tham gia bảo hiểm cây cà phê theo chỉ số năng suất của hộ nông dân tỉnh Đắk Lắk - 16

Ngu n: Kết qu tính toán của tác gi


Bảng 4.9: ết quả ước ượng tha số v d đ n với ô hình BMAL3



Biến

Ước ượng

Sai số chuẩn

P-value

(Intercept)

-6.54094

1.01270

1.05e-10

***

TUOI

0.04689

0.01636

0.00415

**

DANTOC

0.58898

0.24578

0.01656

*

TDHV

0.40037

0.04838

< 2e-16

***

VAYVON

2.57050

0.46730

3.78e-08

***

RRB

1.15442

0.24477

2.40e-06

***

Chỉ số

Gi trị

Brier

0.168

AUC

0.828

AUC (bootstrap 1000 lần)

0.820

Kết quả dự đoán của mô hình theo dữ liệu ước lượng (toàn bộ dữ liệu)

Độ chính xác

75.42%

Độ nhạy

76.56%

Độ đặc hiệu

74.11%


Ma trận nhầm lẫn


Tham khảo

Dự đoán

SL

KSL

SL

196

58

KSL

60

166

Mức ý nghĩa thống kê: 0 „***‟ 0.001 „**‟ 0.01 „*‟ 0.05 „.‟ 0.1 „ ‟ 1

Ngu n: Kết qu tính toán của tác gi


Bảng 4.10: ết quả ước ượng tha số v d đ n với ô hình BMAL4



Biến

Ước ượng

Sai số chuẩn

P-value

(Intercept)

-6.84445

1.03244

3.37e-11

***

TUOI

0.04921

0.01648

0.00282

**

DANTOC

0.55027

0.24764

0.02628

*

TDHV

0.37482

0.04950

3.67e-14

***

VAYVON

2.70151

0.46618

6.83e-09

***

THUONGHIEU

0.62538

0.25684

0.01490

*

RRB

1.15413

0.24577

2.65e-06

***

Chỉ số

Gi trị

Brier

0.166

AUC

0.833

AUC (bootstrap 1000 lần)

0.822

Kết quả dự đoán của mô hình theo dữ liệu ước lượng (toàn bộ dữ liệu)

Độ chính xác

77.29%

Độ nhạy

80.47%

Độ đặc hiệu

73.66%


Ma trận nhầm lẫn


Tham khảo

Dự đoán

SL

KSL

SL

206

59

KSL

50

165

Mức ý nghĩa thống kê: 0 „***‟ 0.001 „**‟ 0.01 „*‟ 0.05 „.‟ 0.1 „ ‟ 1

Ngu n: Kết qu tính toán của tác gi


Bảng 4.11: ết quả ước ượng tha số v d đ n với ô hình BMAL5



Biến

Ước ượng

Sai số chuẩn

P-value

(Intercept)

-7.93230

1.09169

3.70e-13

***

TUOI

0.05601

0.01602

0.000474

***

TDHV

0.39672

0.04771

< 2e-14

***

NANGSUAT

0.03662

0.01730

0.034326

*

VAYVON

2.48047

0.46021

7.05e-08

***

THUONGHIEU

0.64735

0.25594

0.011429

*

RRB

1.00635

0.25208

6.54e-05

***

Chỉ số

Gi trị

Brier

0.167

AUC

0.832

AUC (bootstrap 1000 lần)

0.820

Kết quả dự đoán của mô hình theo dữ liệu ước lượng (toàn bộ dữ liệu)

Độ chính xác

76.46%

Độ nhạy

78.91%

Độ đặc hiệu

73.66%


Ma trận nhầm lẫn


Tham khảo

Dự đoán

SL

Dự đoán

SL

202

SL

KSL

54

KSL

Mức ý nghĩa thống kê: 0 „***‟ 0.001 „**‟ 0.01 „*‟ 0.05 „.‟ 0.1 „ ‟ 1

Ngu n: Kết qu tính toán của tác gi


Bảng 4.12: ết quả ước ượng tha số v d đ n với ô hình BMAL6



Biến

Ước ượng

Sai số chuẩn

P-value

(Intercept)

-7.65944

1.07326

9.57e-13

***

TUOI

0.05443

0.01591

0.000623

***

TDHV

0.42451

0.04649

< 2e-16

***

NANGSUAT

0.03748

0.01711

0.028482

*

VAYVON

2.32388

0.45865

4.05e-07

***

RRB

0.99974

0.25128

6.93e-05

***

Chỉ số

Gi trị

Brier

0.170

AUC

0.827

AUC (bootstrap 1000 lần)

0.817

Kết quả dự đoán của mô hình theo dữ liệu ước lượng (toàn bộ dữ liệu)

Độ chính xác

74.58%

Độ nhạy

76.952%

Độ đặc hiệu

71.88%


Ma trận nhầm lẫn


Tham khảo

Dự đoán

SL

Dự đoán

SL

197

SL

KSL

59

KSL

Mức ý nghĩa thống kê: 0 „***‟ 0.001 „**‟ 0.01 „*‟ 0.05 „.‟ 0.1 „ ‟ 1

Ngu n: Kết qu tính toán của tác gi


4.3.3.2. Sử dụng dữ iệu huấn u ện để ước ượng tham số và d đ n với hai loại dữ liệu khác nhau.

Dữ liệu ban đầu thu thập được sẽ chia ngẫu nhiên thành dữ liệu huấn luyện gồm 385 quan sát (80 ) để ước lượng tham số của mô hình và dữ liệu kiểm tra là 95 quan sát (20 ). Ý tưởng dành nhiều số liệu cho bộ dữ liệu huấn luyện là để có những giá trị ước lượng tham số ổn định (Nguyễn Văn Tuấn, 2020). Các mô hình nghiên cứu sử dụng dữ liệu huấn luyện để ước lượng tham số, được ký hiệu là BMAL1_Split, BMAL2_Split, BMAL3_Split, BMAL4_Split, BMAL5_Split, BMAL6_Split, cùng với bộ dữ liệu này sẽ tạo ra kết quả dự đoán và độ chính xác cho lần lượt từng mô hình. Sau đó với dữ liệu kiểm tra có 95 quan sát, hoàn toàn độc lập với dữ liệu ước lượng sẽ d ng để dự đoán và tính độ chính xác của từng mô hình mô hình, và so sánh kết quả dự đoán, độ chính xác cho từng mô hình với hai bộ dữ liệu khác nhau. Xem kết quả Bảng 4.13, Bảng 4.14, Bảng 4.15, Bảng 4.16, Bảng 4.17 và Bảng 4.18.


Bảng 4.13: ết quả ước ượng tha số và d đ n với ô hình BMAL1_Split



Biến

Ước ượng

Sai số chuẩn

P-value

(Intercept)

-6.24337

1.09790

1.30e-08 ***

TUOI

0.04399

0.01769

0.01290 *

TDHV

0.36145

0.05096

1.31e-12 ***

VAYVON

2.26013

0.48817

3.66e-06 ***

THUONGHIEU

0.78338

0.27817

0.00486 **

RRB

1.19495

0.26933

9.13e-06 ***

Chỉ số

Gi trị

Brier

0.173

AUC

0.819

AUC (bootstrap 1000 lần)

0.808

Kết quả dự đoán của mô hình theo dữ liệu ước lượng (dữ liệu huấn luyện)

Độ chính xác

75.58%

Độ nhạy

76.81%

Độ đặc hiệu

74.16%


Ma trận nhầm lẫn


Tham khảo

Dự đoán

SL

KSL

SL

159

46

KSL

48

132

Kết quả dự đoán của mô hình theo dữ liệu độc lập (dữ liệu kiểm tra)

Độ chính xác

80.00%

Độ nhạy

76.67%

Độ đặc hiệu

85.71%


Ma trận nhầm lẫn


Tham khảo

Dự đoán

SL

KSL

SL

46

5

KSL

14

30

Mức ý nghĩa thống kê: 0 „***‟ 0.001 „**‟ 0.01 „*‟ 0.05 „.‟ 0.1 „ ‟ 1

Ngu n: Kết qu tính toán của tác gi


Bảng 4.14: ết quả ước ượng tha số v d đ n với ô hình BMAL2_Split



Biến

Ước ượng

Sai số chuẩn

P-value

(Intercept)

-5.97869

1.07716

2.85e-08 ***

TUOI

0.04329

0.01755

0.0136 *

TDHV

0.39878

0.04923

5.49e-16 ***

VAYVON

2.10525

0.48425

1.38-05 ***

RRB

1.19537

0.26749

7.86e-06 ***

Chỉ số

Gi trị

Brier

0.178

AUC

0.811

AUC (bootstrap 1000 lần)

0.801

Kết quả dự đoán của mô hình theo dữ liệu ước lượng (dữ liệu huấn luyện)

Độ chính xác

74.55%

Độ nhạy

75.85%

Độ đặc hiệu

73.03%


Ma trận nhầm lẫn


Tham khảo

Dự đoán

SL

KSL

SL

157

48

KSL

50

130

Kết quả dự đoán của mô hình theo dữ liệu độc lập (dữ liệu kiểm tra)

Độ chính xác

78.95%

Độ nhạy

77.19%

Độ đặc hiệu

81.58%


Ma trận nhầm lẫn


Tham khảo

Dự đoán

SL

KSL

SL

44

7

KSL

13

31

Mức ý nghĩa thống kê: 0 „***‟ 0.001 „**‟ 0.01 „*‟ 0.05 „.‟ 0.1 „ ‟ 1

Ngu n: Kết qu tính toán của tác gi

..... Xem trang tiếp theo?
⇦ Trang trước - Trang tiếp theo ⇨

Ngày đăng: 11/07/2022