Tài liệu hướng dẫn phân tích hồi quy tuyến tính trên SPSS

Mô tả

Hàm hồi quy tuyến tính

Tuyến tính được dùng để nói lên một mối quan hệ toán học hoặc hàm có thể được biểu diễn trên đồ thị là một đường thẳng, như trong hai đại lượng tỉ lệ thuận với nhau

Như vậy ta nói Y quan hệ tuyến tính với X nếu ta có thể biểu diễn mối quan hệ của 2 biến này trên mặt phẳng bằng 1 đường thẳng. Nói cách khác ta có thể biểu diễn Y dưới dạng 1 hàm bậc nhất. Y =β1 +β2*X

Mở rộng ra. Y quan hệ tuyến tính với X1, X2, …Xn nếu ta có biểu diễn Y dưới dạng 1 hàm bậc nhất của X1, X2, …Xn. Y =β0 +β1*X1 +β2*X2 +…. +βn*Xn

Như vậy hồi quy tuyến tính biến Y theo X1, X2, … Xn là việc xác định 1 quan hệ phụ thuộc theo dạng  hàm bậc 1 của Y theo X1, X2, … Xn. Nói cách khác chính là tìm các tham số β0, β1, β2, … βn thỏa mãn Y =β0 +β1*X1 +β2*X2 +…. +βn*Xn

Truy cập các đường dẫn sau để khám phá các nội dung mà chúng tôi gửi tới các bạn

• Hồi quy và hồi quy tuyến tính
• Mô hình hồi quy đơn biến và đa biến
• Thực hành hồi quy tuyến tính trên SPSS
• Các yêu cầu và giả định trong phân tích mô hình hồi quy tuyến tính
• Các phân tích mô hình hồi quy cơ bản
• Sử dụng hệ số hồi quy chưa chuẩn hoá và chuẩn hoá sao cho hợp lý
• Các sai lầm hay gặp khi phân tích hồi quy
• Có cần bỏ các biến không có ý nghĩa thống kê ra khỏi mô hình và thực hiện hồi quy lại không?
• Một số tính chất của mô hình hồi quy tuyến tính đơn biến
• Hồi quy tuyến tính không có hệ số chặn trên SPSS
• Lựa chọn mô hình- sự có mặt của các biến không cần thiết
• Hiệu chỉnh mô hình hồi quy bội bằng kỹ thuật đưa biến Stepwise
• Chẩn đoán mô hình với kỹ thuật Bootstrap
• Kiểm tra các điểm bất thường và cải thiện mô hình
• Có cần kiểm tra tương quan trước khi chạy hồi quy
• Khuyết tật và kiểm tra khuyết tật trong mô hình hồi quy tuyến tính
• Làm đẹp một số đồ thị khi trình bày kết quả hồi quy tuyến tính
• Viết kết quả phân tích hồi quy tuyến tính