Tin mới
Hồi quy biến rời rạc
Phân tích hồi quy đa biến bội – SPSS

Phân tích hồi quy đa biến bội – SPSS

Phương pháp hồi quy đa biến là một phương pháp ước lượng một mô hình hồi quy đơn lẻ với một hay nhiều biến độc lập. Khi mô hình hồi quy gồm nhiều biến phụ thuộc thì phương pháp thực hiện ước lượng mô hình này gọi là phương pháp phân tích hồi đa biến bội (Multivariate Multiple regression)....
read more
Hồi quy tuyến tính đa biến – SPSS

Hồi quy tuyến tính đa biến – SPSS

Hồi quy tuyến tính đa biến là dạng mở rộng của hồi quy tuyến tính giản đơn cho 2 hay nhiều biến độc lập. Nó được sử dụng khi chúng ta muốn dự báo một biến kết quả (biến phụ thuộc) theo giá trị của 2 hay nhiều biến giải thích (còn gọi là biến độc lập). Chẳng hạn, chúng ta muốn dự báo thu nhập của người lao động theo số năm đi học, số năm kinh nghiệm, tuổi, giới tính hoặc khu vực sinh sống của người lao động....
read more
Hồi quy đa biểu thức – STATA

Hồi quy đa biểu thức – STATA

Nếu tập dữ liệu bao gồm nhiều biến, chúng ta muốn ước lượng nhiều hơn một biểu thức hồi quy. Chẳng hạn, chúng ta muốn dự đoán y1 theo x1, cũng như muốn dự đoán y2 theo x2. Mặc dù 2 biểu thức này không có biến chung nhưng 2 biểu thức trên không phải độc lập lẫn nhau, bởi vì dữ liệu hồi quy cho 2 biểu thức trên là cùng một tập dữ liệu. Mô hình hồi quy đa biểu thức là một công cụ mạnh được mở rộng để phân tích dữ liệu....
read more
Diễn giải chi tiết kết quả hồi quy logit

Diễn giải chi tiết kết quả hồi quy logit

Bài viết này sẽ giới thiệu hồi quy logit qua các ví dụ đơn giản. Bài viết sẽ sử dụng một tập dữ liệu mẫu, Logit dataset, với mục đích minh họa. Các bộ dữ liệu có 200 quan sát và biến kết quả được sử dụng là honor (nhận giá trị là 1 nếu một học sinh trong một lớp học được vinh danh và có giá trị bằng 0 nếu học sinh đó không được vinh danh). Ở đây, chúng tôi sẽ bỏ qua tất cả các kiểm định và tập trung vào ý nghĩa của các hệ số hồi quy (Nguồn: http://www.ats.ucla.edu)...
read more
Phát hiện khuyết tật dữ liệu trong hồi quy logit

Phát hiện khuyết tật dữ liệu trong hồi quy logit

Bài viết này đi sâu phát hiện những vấn đề tiềm ẩn trong mô hình, trong đó quan trọng nhất là các quan sát có ảnh hưởng thống kê lên kết quả ước lượng. Chúng ta cần phải kiểm tra các quan sát này bởi nhiều lý do như: (i) lỗi nhập liệu, (ii) chúng là các điểm đặc biệt mà chúng ta muốn quan tâm, (iii) chúng có thể kéo lệch kết quả hồi quy....
read more
Đọc và chẩn đoán kết quả hồi quy logit thứ tự

Đọc và chẩn đoán kết quả hồi quy logit thứ tự

Như ý nghĩa của tiêu đề, bài viết này chỉ đi sâu giải thích các điểm tới hạn cũng như một số thủ tục chẩn đoán trong mô hình hồi quy logit thứ tự (luanhay.vn) ...
read more
Chẩn đoán mô hình hồi quy logit

Chẩn đoán mô hình hồi quy logit

Trong các bài viết trước, chúng tôi giới thiệu sơ lược về cách chuẩn đoán mô hình hồi quy logit để kết quả phân tích đáp ứng các giả định của mô hình hồi quy logit. Vì vậy, trong bài viết này, chúng tôi sẽ tập trung vào việc làm thế nào để đánh giá một mô hình logit phù hợp, làm thế nào để chẩn đoán các vấn đề tiềm năng trong mô hình cũng như làm thế nào để xác định những quan sát có tác động đáng kể đến độ phù hợp của mô hình hoặc tham số ước lượng. Đầu tiên, chúng ta bắt đầu với việc xem xét các giả định của hồi quy logit....
read more
Giới thiệu về mô hình hồi quy biến phụ thuộc rời rạc - probit

Giới thiệu về mô hình hồi quy biến phụ thuộc rời rạc - probit

Hồi quy Probit, đôi khi còn được gọi là mô hình probit, được sử dụng để ước lượng mô hình có biến phụ là rời rạc chỉ nhận giá trị 0 hoặc 1 (luanhay.vn) ...
read more
Giới thiệu về mô hình hồi quy biến phụ thuộc rời rạc - logit

Giới thiệu về mô hình hồi quy biến phụ thuộc rời rạc - logit

Trong hồi quy Logit, biến phụ thuộc Y hoặc bằng 0 hoặc bằng 1. Y = 1 khi xảy ra (có) sự kiện; Y = 0 khi không xảy ra (không có) sự kiện, với các xác suất tương ứng p và (1-p)....
read more
Hide Buttons