Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
V.KẾT QUẢ VÀ CÁCH TÍNH

V.KẾT QUẢ VÀ CÁCH TÍNH

Tải bản đầy đủ - 0trang

Dữ liệu đầu ra



Hệ số tương quan R=0,466627

Hệ số xác định R2 = 0.218

Giả thiết : X và Y không tương quan tuyến

tính Tính tốn:

n =16



Suy ra T = 1.973631647

Phân phối Student với α =0.05 và bạc tự do n2=14 Tra bảng ta có c=2.145 (=TINV(0.05,14) )

|�| < c nên chưa có cơ sở để bác bỏ H0 -> chấp nhận H0

Vậy X Y khơng có tương quan tuyến tính

2.PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN PHI TUYẾN

Sắp xếp lại bảng số liệu

Y



1

73

82

83

92



3

65

85



7

122

152



9

104

112

132

134



12

90

98



14

100

110



Mở data analysis -> Anova :single Facter

+ Input Range ( Phạm vi đầu vào ) : $B$133$G$137

+ Grouped by ( Nhóm dữ liệu theo hàng hoặc cột ) : Column

+ Labels in Firt Row ( gắn nhãn ở hàng đầu tiên ) :

chọn Ouput Range ( phạm vi đầu ra ) : $A$142

Ta có bảng đầu ra :



Biện luận

n =16 , k = 6

Tổng bình phương các nhóm SSF = 6943.75

Tổng bình phương nhân tố SST = 8515.75

→Tỷ số



tương quan



Ta có : phân bố Fischer với � = 0.05 và (k-2,n-k) = ( 4,10

)

Tra bảng c =FINV(�,k-2,n-k) =FINV(0.05,4,10) = 3.47805



Giả thiết : H1 : X Y khơng có tương quan phi tuyến

Ta có : F = 8.094031 > c = 3.47805 → Bác bỏ giả thiết

H1

Vậy X với Y có tương quan phi tuyến

3.TÌM ĐƯỜNG HỒI QUY CỦA Y ĐỐI VỚI X

Thiết lập bảng Regression :

+ Data →Data Analysis → regression

+ Input Y Range ( phạm vi đầu vào Y ) : $A$102:$A$117

+ Input X Range ( phạm vi đầu vào X ) : $B$102:$B$117

+ Labels (thêm nhãn dữ liệu )

+Output Range ( Phạm vi đầu ra ) : $A$178

+ Line Fit Plots (Vẽ đồ thị )

Dữ liệu xuất ra :



+ Hệ số góc : 2.335294

+ Hệ số tự do : 85.77794

→ Y = 2.335294.X + 85.77794

Độ lệch chuẩn ( Standard Error ) : S = 21.81337478

Sai số tiểu chuẩn của đường hồi quy tuyến tính : S2= 475.82332 Giả

thiết : Ho : Hệ số hồi quy khơng có ý nghĩa

+ to = 8.6510546 > t0.05(14) = 2.145

Hay : giá trị P của hệ số tự do (p-value) : 5.45E-7 < α = 0.05 → bác bỏ giả thiết Ho

→ Hệ số tự do có ý nghĩa thống kê

+ t1 = 1.9740502 < t0.05(14) = 2.145

Hay Giá trị P của hệ số góc (p-value): 0.068444 > α = 0.05→ chấp nhận giả thiết Ho

→ hệ số góc khơng có ý nghĩa thống kê



Giả thiết : H1 : phương trình hồi quy khơng thích hợp

F = 0.068444 > α = 0.05

⟹ Chấp nhận giả thiết H1

Vậy hệ số góc 2.335294 của phương trình hồi quy Y = 2.335294.X + 85.77794

khơng có ý nghĩa thống kê ,nói cách khác phương trình này khơng thích hợp

V. KẾT QUẢ



+ Tỷ số tương quan : = 0.903

+ Hệ số tương quan : r = 0,466627

+ Hệ số xác định : r2 = 0,217741

+ X và Y khơng có tương quan tuyến tính với mức ý nghĩa 5%

+ Phương trình đường hồi quy tuyến tính Y = 2.335294X + 85.77794 là khơng thích

hợp.



CÂU 4

I.ĐỀ BÀI

Hãy phân tích tình hình kinh doanh của một số ngành nghề ở 4 quận nội thành

trên cơ sở số liệu vè doanh thu trung bình như sau :

Ngành nghề kinh doanh



Khu vực kinh doanh

Q1



Q2



Q3



Q4



Điện lạnh



5.7



3.1



4.4



5.0



Vật liệu xây dựng



5.0



15.0



9.5



17.5



Dịch vụ tin học



3.8



1.8



1.3



4.8



Mức ý nghĩa 10%

II. DẠNG BÀI



Phân tích phương sai hai nhân tố ( khơng lặp )

III.PHƯƠNG PHÁP GIẢI

Sự phân tích này nhằm đánh giá sự ảnh hưởng của hai yếu tố trên các giá trị quan

sát Yij ( i =1.2…r : yếu tố A ; j = 1.2…c : yếu tố B )

Mơ hình

Yếu tố A Yếu tố

1

Y11

Y21



c



Y12

Y22















Yr1



Yr2









T.1

̅xYx.1x



T.2

̅xYx.2x











Tổng cộng

trung bình



B

2







Tổng

cộng

Y



Y1c

Y2c



Trung

bình

Yx1

̅xYx2x



1







Y2



Yr



Yr



T.c

Yx.xc



T...

Yx..





Yxr



Bảng ANOVA



Giả thiết :

H0 : μ1 = μ2 =… μk � “các giá trị trung bình bằng nhau”

H1 : μ1 ≠ μ2 ��“ Ít nhất hai giá trị trung bình khác nhau

Giá trị thống kê :



 Biện luận :

+ Nếu FR < Fa [r-1,(r-1)(c-1)] → chấp nhận giả thiết H0 ( yếu tố A )

+ Nếu FC < Fa[c-1,(r-1)(c-1)] → chấp nhận giả thiết H0 ( yếu tố B )

IV.CÔNG CỤ GIẢI.

Sử dụng MS-EXCEL

Dùng lệnh ‘’Anova : Two-Factor Whithout Replication ‘’



VI.KẾT QUẢ VÀ CÁCH TÍNH

Giả thiết Ho : Các giá trị doanh thu trung bình bằng nhau

Nhập vào bảng số liệu :



Thiết lập bảng : Anova Two Factor Without Replication

Data→Data Analysis→ Anova Two Factor Without Replication

+ phạm vi đầu vào ( Input Range) : $D$232:$G$235

+ nhãn dữ liệu ( Labels in First Row/Column)

+ Alpha:0.1

+ phạm vi đầu ra ( Ouput range ) : $A$239

Số liệu xuất ra



Kết quả biện luận

+ FR = 7.419526 > F0.1 = 3.4633 --> bác bỏ giả thiết Ho

→ doanh thu của cửa hàng phụ thuộc vào ngành nghề

+ FC = 0.973374 < F0.1 = 3.288762--> chấp nhận giả thiết Ho

→ doanh thu của các cửa hàng không phụ thuộc vào khu vực kinh doanh

VI.



KẾT LUẬN

 Doanh thu của cửa hàng phụ thuộc vào ngành nghề

 Doanh thu của các cửa hàng không phụ thuộc vào khu vực kinh doanh



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

V.KẾT QUẢ VÀ CÁCH TÍNH

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×
x