Mô hình hồi quy đơn biến và đa biến

This entry is part 3 of 22 in the series Hồi quy tuyến tính

Cập nhật: 03/11/2021 bởi admin0

Trong loạt bài viết này “mô hình hồi quy tuyến tính” xin được gọi tắt là “mô hình hồi quy”

Mô hình hồi quy đơn biến

Khái niệm

Mô hình hồi quy đơn biến là mô hình có duy nhất 1 biến độc lập, tức là mô hình có 2 biến gồm 1 biến phụ thuôc và 1 biến độc lập. Do đó mô hình còn tên gọi là mô hình hồi quy 2 biến.

Mục đích xây dựng hàm hồi quy đơn biến

+ Để kiểm tra mức độ ảnh hưởng của biến độc lập lên biến phụ thuộc

+ Xác định khả năng giải thích biến phụ thuôc của biến độc lập

+ Dự đoán sự biến đổi của biến phụ thuộc theo biến độc lập

So sánh giữa tương quan pearson và hồi quy đơn biến

+ Điểm khác biệt duy nhất đó là trong hồi quy thì xác định vai trò biến độc lập và phụ thuộc, còn trong phân tích tương quan thì 2 biến là độc lập

+ Không nhất thiết phải thực hiện hồi quy đơn biến ta cũng có thể suy ra nhiều chỉ số từ phân tích tương quan

Ví dụ như

* r (pearson)= R (hồi quy), do đó R bình phương của mô hình hôi quy bằng r^2 (bình phương hệ số tương quan)

* r đúng bằng hệ số hồi quy chuẩn hoá của biến độc lập

* p-value của hệ số tương quan đúng bằng pvalue của thống kê F và thống kê t (của biến độc lập)

+ Đặc biệt mô hình không có hiện tượng đa công tuyến

Series Navigation<< Hồi quy và hồi quy tuyến tínhThực hành hồi quy tuyến tính trên SPSS >>

Trang: 1 2