b0= y – b1x (4.4)
Với: x y = ( xy)/n = 30.814,13 /10 = 3.081,413
x = ( x) /n = 1.612/10 = 161,2
y = ( y )/n = 161,45 /10 = 16,145
x
σ2 = x2– (x )2= (318.226/10) – 161,22= 5.837,16
Thay số vào ta tính được:
b1 =
3.081,413 - 161,2× 16,145
5.837,16 = 0,082
b0 = 16,145 – 0,082 x 161,2 = 2,927
Ví dụ trên đây nhằm trình bày phương pháp xây dựng mô hình hồi quy nên số lượng đơn vị nghiên cứu không nhiều. Trong thực tế, số lượng đơn vị được nghiên cứu có thể là hàng trăm, hàng nghìn đơn vị, khi đó các chấm trên đồ thị sẽ rất nhiều và tạo thành như một đám mây. Nhiều kinh nghiệm nghiên cứu cho thấy: Nếu đám mây có dạng hình elip hoặc hình bình hành thì có thể xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính.
4.2.2. Hệ số tương quan tuyến tính (ký hiệu: r)
Hệ số tương quan tuyến tính được sử dụng để đánh giá mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tương quan tuyến tính giữa hai tiêu thức số lượng.
Có nhiều công thức để tính hệ số tương quan tuyến tính giữa hai tiêu thức số lượng, trong đó, hai công thức sau đây thường được sử dụng:
xy-x×y
Từ ví dụ trên:
r = σx×σy (4.5)
Hoặc:
3.081,413 - 161,2 × 16,145
r =
5.837,16-42,54
σx
r = b1σy(4.6)
5.837,16
= 0,961
r = 0,082
42,54
= 0,961
Tính chất: r nắm trong khoảng [-1; 1], tức là -1 ≤ r ≤ 1. Cụ thể:
- Nếu r = 1 (hoặc r = -1): Giữa x và y có mối liên hệ hàm số.
- Nếu r = 0: Giữa x và y không có mối liên hệ tương quan tuyến tính.
- Nếu r => 1 (hoặc r => -1): Giữa x và y có mối liên hệ càng chặt chẽ.
- Nếu r dương: Giữa x và y có mối liên hệ thuận.
- Nếu r âm: Giữa x và y có mối liên hệ nghịch.
Trong ví dụ trên, r = 0,961 cho thấy mối liên hệ giữa số lượng lao động và giá trị sản xuất rất chặt chẽ và đây là mối liên hệ thuận.
4.3. Phân tích mối liên hệ tương quan phi tuyến tính giữa 2 tiêu thức
4.3.1. Một vài mô hình hồi quy phi tuyến
- Parabol
Thăm dò bằng đồ thị với trục hoành là tiêu thức nguyên nhân (x), trục tung là tiêu thức kết quả (y). Nếu các điểm trên đồ thị được phân bố theo một trong hai dạng sau đây thì có thể xây dựng mô hình hồi quy parabol:
y
. ..
. . .
.. .
. . .
. .
. . .
. ..
. . .
. . .
0
x
y
..
. . . . .
. . . .
. . . ..
. . . . .
0
x
Hình 4.2. Dạng phân bố có thể xây dựng mô hình hồi quy Parabol
Mô hình parabol:
𝑦 x = b0 + b1x + b2x2 (4.7)
Áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất sẽ có hệ phương trình sau đây để tìm giá trị các hệ số b0, b1, b2:
y = nb0 + b1x+ b2x2(4.8)
xy = b0x+ b1x2+ b2x3
x2 y = b0x2+ b1x3+ b2x4
- Hyperbol
Thăm dò bằng đồ thị với trục hoành là tiêu thức nguyên nhân (x), trục tung là tiêu thức kết quả (y). Nếu các điểm trên đồ thị được phân bố theo dạng sau đây thì có thể xây dựng mô hình hồi quy hyperbol:
y
..
. .
. .
. .
. .
0
x
Hình 4.3. Dạng phân bố có thể xây dựng mô hình hồi quy Hyperbol
Mô hình Hyperbol:
𝑦 x = b0 + b1/x (4.9)
Áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất sẽ có hệ phương trình sau đây để tìm giá trị các hệ số b0, b1:
1
y = nb0 + b1
(4.10)
x
y 1 = b 1+ b 1
x 0 x 1 x2
- Hàm mũ
Thăm dò bằng đồ thị với trục hoành là tiêu thức nguyên nhân (x), trục tung là tiêu thức kết quả (y). Nếu các điểm trên đồ thị được phân bố theo dạng sau đây thì có thể xây dựng mô hình hàm mũ:
y
..
. .
. .
. .
. .
0
x
Hình 4.4. Dạng phân bố có thể xây dựng mô hình hàm mũ
Mô hình hàm mũ:
𝑦 x = b0b1x (4.11)
Áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất sẽ có hệ phương trình sau đây để tìm giá trị các hệ số b0, b1:
lny = nlnb0 + lnb1x(4.12)
xlny = lnb0x+ lnb1x2
Giải hệ phương trình trên sẽ được lnb0 và lnb1. Từ đó tra bảng tìm được giá trị của các hệ số b0, b1.
4.3.2. Tỷ số tương quan (ký hiệu ƞ: êta)
Tỷ số tương quan được sử dụng để đánh giá mức độ chặt chẽ mối liên hệ tương quan phi tuyến tính và tuyến tính giữa hai tiêu thức số lượng và được tính theo công thức sau đây:
ƞ =1 −(y− yx )2
(y− y)2
(4.13)
Tính chất:ƞ nắm trong khoảng [0; 1], tức là 0 ≤ ƞ ≤ 1. Cụ thể:
- Nếu ƞ = 1: Giữa x và y có mối liên hệ hàm số.
- Nếu ƞ = 0: Giữa x và y không có mối liên hệ.
- Nếu ƞ => 1: Giữa x và y có mối liên hệ càng chặt chẽ.
Ví dụ 4.2: Có tài liệu số lượng sản phẩm (nghìn sản phẩm) và giá thành đơn vị sản phẩm (nghìn đồng/sản phẩm) của 10 xí nghiệp cùng sản xuất một loại sản phẩm như sau:
Bảng 4.3. Số lượng sản phẩm và giá thành đơn vị sản phẩm của 10 doanh nghiệp
Giá thành (nghìn/sản phẩm) | Số lượng sản phẩm (nghìn sản phẩm) | Giá thành (nghìn/sản phẩm) | |
10 | 15,60 | 35 | 15,15 |
15 | 15,40 | 40 | 15,14 |
20 | 15,27 | 50 | 15,12 |
25 | 15,24 | 60 | 15,10 |
30 | 15,20 | 80 | 15,05 |
Có thể bạn quan tâm!
- Số Liệu Mức Năng Suất Lao Động Và Tần Số Tích Lũy
- Nguyên lý thống kê kinh tế - 12
- Phân Tích Thống Kê Mối Liên Hệ Giữa Các Hiện Tượng
- Phân Tích Tình Hình Biến Động Của Các Hiện Tượng Theo Thời Gian
- Các Phương Pháp Biểu Hiện Xu Hướng Biến Động Cơ Bản Của Hiện Tượng
- Một Số Phương Pháp Dự Báo Thống Kê Theo Dãy Số Thời Gian
Xem toàn bộ 166 trang tài liệu này.
Với tài liệu trên: Tiêu thức nguyên nhân là số lượng sản phẩm (x), tiêu thức kết quả là giá thành đơn vị sản phẩm (y) và có đồ thị sau đây:
y
.
.
. .
. .
. .
0
x
Hình 4.5. Mối liên hệ giữa giá thành và số lượng sản phẩm của 10 doanh nghiệp
Từ đồ thị trên, có thể xây dựng mô hình hyperbol. Căn cứ vào hệ phương trình của mô hình hyperbol, bảng sau đây được xây dựng:
Bảng 4.4. Bảng tính toán 2
y | 1/x | 1/x2 | y 1 x | |
10 | 15,60 | 0,100 | 0,010 | 1,560 |
15 | 15,40 | 0,067 | 0,004 | 1,027 |
20 | 15,27 | 0,050 | 0,003 | 0,764 |
25 | 15,24 | 0,040 | 0,002 | 0,610 |
30 | 15,20 | 0,033 | 0,001 | 0,507 |
35 | 15,15 | 0,029 | 0,001 | 0,433 |
40 | 15,14 | 0,025 | 0,001 | 0,379 |
50 | 15,12 | 0,020 | 0,001 | 0,302 |
60 | 15,10 | 0,017 | 0,001 | 0,252 |
80 | 15,05 | 0,013 | 0,001 | 0,188 |
𝐲 = 152,27 | 𝟏 = 0,393 𝐱 | 1 = 0,025 x2 | 𝐲 𝟏 = 6,018 𝐱 |
Thay số liệu vào hệ phương trình trên:
152,27 = 10b0 + 0,393b1
6,018 = 0,393b0+ 0,025b1
Giải hệ phương trình sẽ được:b0 = 15,08, b1 = 3,54 Mô hình hồi quy:
𝑦 x = 15,08 + 3,54/x Bằng cách lập bảng tương tự để tính tỷ số tương quan:
Bảng 4.5. Bảng tính toán 3
y | 𝑦 x | (y - 𝑦 x)2 | (y - y )2 | |
10 | 15,60 | 15,43 | 0,0276 | 0,1391 |
15 | 15,40 | 15,32 | 0,0071 | 0,0299 |
20 | 15,27 | 15,26 | 0,0002 | 0,0018 |
25 | 15,24 | 15,22 | 0,0003 | 0,0002 |
30 | 15,20 | 15,20 | 0,0000 | 0,0007 |
35 | 15,15 | 15,18 | 0,0010 | 0,0059 |
40 | 15,14 | 15,17 | 0,0008 | 0,0076 |
50 | 15,12 | 15,15 | 0,0009 | 0,0114 |
60 | 15,10 | 15,14 | 0,0015 | 0,0161 |
80 | 15,05 | 15,12 | 0,0055 | 0,0313 |
Tổng | 0,0449 | 0,2442 |
ƞ = 1 − 0,0449 = 0,903
0,2442
Như vậy, mối liên hệ giữa số lượng sản phẩm và giá thành đơn vị sản phẩm khá chặt chẽ.
4.4. Phân tích mối liên hệ tương quan tuyến tính bội
4.4.1. Mô hình hồi quy tuyến tính bội
Giả sử có k tiêu thức nguyên nhân x1, x2, x3,...,xk và tiêu thức kết quả y, mô hình hồi quy tuyến tính bội sẽ có dạng như sau:
𝑦 x1, x2...xk = b0 + b1x1 + b2x2 + b3x3 + ....+ bkxk (4.14)
Trong đó:
b0: là hệ số tự do
b1, b2, b3, ..., bk: là các hệ số hồi quy riêng.
Áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất sẽ có hệ phương trình sau đây để tính b1, b2, b3, ..., bk:
y = nb0 + b1𝑥1 + b2𝑥2+ b3𝑥3+ ...+ bk𝑥𝑘
1
y𝑥1 = b0𝑥1 + b1𝑥2+ b2𝑥1𝑥2+ b3𝑥1𝑥3 + ...+ bk𝑥1𝑥𝑘
2
y𝑥2 = b0𝑥2+ b1𝑥1𝑥2+ b2𝑥2+ b3𝑥2 𝑥3+ ...+ bk𝑥2 𝑥𝑘
................................
................................
.................................
𝑘
y𝑥𝑘 = b0k+ b1𝑥1𝑥𝑘 + b2𝑥2𝑥𝑘 + b3𝑥3 𝑥𝑘 + ...+ bk𝑥2
Ví dụ 4.3: Trở lại ví dụ ở phần 4.3, trong đó có tài liệu về số lượng lao động và giá trị sản xuất của 10 doanh nghiệp công nghiệp. Tiếp theo ví dụ này và thêm tài liệu về vốn đầu tư phát triển công nghiệp cũng của 10 doanh nghiệp công nghiệp trên.
Gọi:x1là số lượng lao động (người), x2 là vốn đầu từ phát triển công nghiệp (Tỷ đồng), y là giá trị sản xuất (Tỷ đồng), ta có bảng số liệu sau:
Bảng 4.6. Bảng tính toán 4
x2 | y | |
60 | 1,8 | 9,25 |
78 | 1,1 | 8,73 |
90 | 1,9 | 10,62 |
115 | 2,5 | 13,64 |
126 | 1,3 | 10,93 |
169 | 2,6 | 14,31 |
198 | 5,1 | 22,10 |
226 | 4,2 | 19,17 |
250 | 7,5 | 25,20 |
300 | 6,1 | 27,50 |
Mô hình hồi quy:𝑦 x1, x2 = b0+ b1x1+ b2x2
Dựa vào hệ phương trình sau đây để tìm giá trị của các hệ số b0, b1, b2:
y = nb0 + b1x1 + b2x2(4.15)
yx1 = b0x1+ b1x12+ b2x1x2
yx2 = b0x2+ b1x1x2+ b2x22
Căn cứ vào hệ phương trình trên để lập bảng tính toán sau đây:
Bảng 4.7. Bảng tính toán 5
x2 | y | y x2 | yx1 | x1 x2 | (x2)2 | (x1)2 | |
60 | 1,8 | 9,25 | 16,650 | 555,00 | 108,00 | 3,24 | 3600 |
78 | 1,1 | 8,73 | 9,603 | 680,94 | 85,80 | 1,21 | 6084 |
90 | 1,9 | 10,62 | 20,178 | 955,80 | 171,00 | 3,61 | 8100 |
115 | 2,5 | 13,64 | 34,100 | 1568,60 | 287,50 | 6,25 | 13225 |
126 | 1,3 | 10,93 | 14,209 | 1377,18 | 163,80 | 1,69 | 15876 |
169 | 2,6 | 14,31 | 37,206 | 2418,39 | 439,40 | 6,76 | 28561 |
198 | 5,1 | 22,10 | 112,710 | 4375,80 | 1009,80 | 26,01 | 39204 |
226 | 4,2 | 19,17 | 80,514 | 4332,42 | 949,20 | 17,64 | 51076 |
250 | 7,5 | 25,20 | 189,000 | 6300,00 | 1875,00 | 56,25 | 62500 |
300 | 6,1 | 27,50 | 167,750 | 8250,00 | 1830,00 | 37,21 | 90000 |
1612 | 34,1 | 161,45 | 681,92 | 30814,13 | 6919,5 | 159,87 | 318226 |
Thay số liệu vào hệ phương trình trên:
161,45 = 10b0 + 1.612b1+ 34,1b2
30.814,13 = 1.612b0 + 318.226b1+ 6.919,50b2
681,92 = 34,1b0 + 6.919,50b1+ 159,87b2
Giải hệ phương trình trên ta sẽ được: b0 = 3,775; b1 = 0,042; b2 = 1,646.
Do đó, mô hình hồi quy phản ánh mối liên hệ giữa vốn đầu tư phát triển công nghiệp, số lượng lao động với giá trị sản xuất công nghiệp của 10 doanh nghiệp công nghiệp này là:
𝑦 x1, x2 = 3,775 + 0,042x1 + 1,646x2
4.4.2. Hệ số tương quan bội và hệ số tương quan riêng phần
Hệ số tương quan bội (ký hiệu R) được sử dụng để đánh giá mức độ chặt chẽ mối liên hệ tương quan tuyến tính giữa tất cả các tiêu thức nguyên nhân x1, x2, x3,...,xk và tiêu thức kết quả y và được tính theo công thức sau đây:
R = 1 −
(y− yx 1x 2…x k )2 (4.16)
(y− y)2
Tính chất: R nằm trong khoảng [0; 1], tức là 0 ≤ R ≤ 1. Cụ thể:
- Nếu R = 1: Giữa x1, x2, x3,...,xkvà y có mối liên hệ hàm số.
- Nếu R = 0: Giữa x1, x2, x3,...,xkvà y không có mối liên hệ tương quan tuyến tính.
- Nếu R => 1: Giữa x1, x2, x3,...,xkvà y có mối liên hệ tương quan tuyến tính càng chặt chẽ.
Để tính hệ số tương quan tuyến tính bội, căn cứ vào công thức tính R, lập bảng tính toán sau đây:
Bảng 4.8. Bảng tính toán 6
x2 | y | 𝑦x1x2 | (y - 𝑦 x1x2)2 | (y - y )2 | |
60 | 1,8 | 9,25 | 9,25 | 0,0000 | 47,5410 |
78 | 1,1 | 8,73 | 8,86 | 0,0169 | 54,9822 |
90 | 1,9 | 10,62 | 10,67 | 0,0025 | 30,5256 |
115 | 2,5 | 13,64 | 12,71 | 0,8649 | 6,2750 |
126 | 1,3 | 10,93 | 11,20 | 0,0729 | 27,1962 |
169 | 2,6 | 14,31 | 15,14 | 0,6889 | 3,3672 |
198 | 5,1 | 22,10 | 20,47 | 2,6569 | 35,4620 |
226 | 4,2 | 19,17 | 20,16 | 0,9801 | 9,1506 |
250 | 7,5 | 25,20 | 26,60 | 1,9600 | 81,9930 |
300 | 6,1 | 27,50 | 26,39 | 1,2312 | 128,9360 |
Tổng | 8,4752 | 425,4288 |
R =1 − 8,4752
425,4288
= 0,99