Ktnl07 07401067 le dinh nguyen bài 1


DIEMANHVAN = 1.691256533 + 0.6099068394*DIEMTOAN



tải về 1.42 Mb.
trang4/16
Chuyển đổi dữ liệu08.07.2016
Kích1.42 Mb.
#1542
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   16


DIEMANHVAN = 1.691256533 + 0.6099068394*DIEMTOAN
Mô hình trên cũng thể hiện mối quan hệ thuận giữa điểm Anh Văn và điểm Toán. Cụ thể là khi điểm môn Toán tăng thêm 1 điểm thì về trung bình điểm môn Anh Văn tăng thêm 0.61 điểm.

Khi điểm môn Toán bằng không thì về trung bình điểm môn Anh Văn là 1.69 điểm.



Nhận xét tổng quát: Do hệ số tương quan của 2 mô hình là rất thấp (R2<0.5) cho thấy mức độ phù hợp của 2 mô hình là rất thấp. Các biến đưa vào mô hình hầu như không có tác động đến biến phụ thuôc, mô hình đưa ra không có ý nghĩa nhiều về mặt thống kê. Hay điểm môn Khoa Học hoặc môn Toán không có ảnh hưởng đến điểm của môn Anh văn.
b. Giải thích ý nghĩa của hệ số tương quan ? Giải thích ý nghĩa của hệ số độ dốc và tung độ gốc của phương trình hồi qui ?
ý nghĩa của hệ số tương quan:

R2 đo lường mối tương quan giữa biến phụ thuộc (điểm Anh Văn) với biến độc lập (điểm Khoa Học, điểm Toán). R2 ở 2 mô hình trên đều rất nhỏ điều đó chứng tỏ điểm của môn Anh Văn không phụ thuộc vào môn khoa học hay môn toán.



Ý nghĩa của hệ số độ dốc và tung độ gốc:

DIEMANHVAN = 3.762656345 + 0.5681141889*DIEMKHOAHOC

+ b1= 3.762656345: khi điểm môn Khoa Học bằng không thì về trung bình điểm môn Anh Văn bằng 3.76

+ b2 = 0.5681141889 : khi điểm môn Khoa Học tăng thêm 1 điểm thì về trung bình điểm môn Anh Văn tăng thêm 0.57 điểm

DIEMANHVAN = 1.691256533 + 0.6099068394*DIEMTOAN

+ b1= 1.691256533: khi điểm môn Khoa Học bằng không thì về trung bình điểm môn Anh Văn bằng 1.69

+ b2 = 0.6099068394: khi điểm môn Khoa Học tăng thêm 1 điểm thì về trung bình điểm môn Anh Văn tăng thêm 0.61 điểm
Bài tập 3:

Ta có tập dữ liệu sau bao gồm 64 quan sát của các quốc gia với các biến số được giải thích bên dưới của bảng số liệu :




obs

CM

FLR

PGNP

TFR

obs

CM

FLR

PGNP

TFR

1

128

37

1870

6.66

33

142

50

8640

7.17

2

204

22

130

6.15

34

104

62

350

6.6

3

202

16

310

7

35

287

31

230

7

4

197

65

570

6.25

36

41

66

1620

3.91

5

96

76

2050

3.81

37

312

11

190

6.7

6

209

26

200

6.44

38

77

88

2090

4.2

7

170

45

670

6.19

39

142

22

900

5.43

8

240

29

300

5.89

40

262

22

230

6.5

9

241

11

120

5.89

41

215

12

140

6.25

10

55

55

290

2.36

42

246

9

330

7.1

11

75

87

1180

3.93

43

191

31

1010

7.1

12

129

55

900

5.99

44

182

19

300

7

13

24

93

1730

3.5

45

37

88

1730

3.46

14

165

31

1150

7.41

46

103

35

780

5.66

15

94

77

1160

4.21

47

67

85

1300

4.82

16

96

80

1270

5

48

143

78

930

5

17

148

30

580

5.27

49

83

85

690

4.74

18

98

69

660

5.21

50

223

33

200

8.49

19

161

43

420

6.5

51

240

19

450

6.5

20

118

47

1080

6.12

52

312

21

280

6.5

21

269

17

290

6.19

53

12

79

4430

1.69

22

189

35

270

5.05

54

52

83

270

3.25

23

126

58

560

6.16

55

79

43

1340

7.17

24

12

81

4240

1.8

56

61

88

670

3.52

25

167

29

240

4.75

57

168

28

410

6.09

26

135

65

430

4.1

58

28

95

4370

2.86

27

107

87

3020

6.66

59

121

41

1310

4.88

28

72

63

1420

7.28

60

115

62

1470

3.89

29

128

49

420

8.12

61

186

45

300

6.9

30

27

63

19830

5.23

62

47

85

3630

4.1

31

152

84

420

5.79

63

178

45

220

6.09

32

224

23

530

6.5

64

142

67

560

7.2

Trong đó: - CM : Tỉ lệ tử vong của trẽ sơ sinh (%)

- FLR : Tỉ lệ biết chử của dân số (%)

- PGNP : GNP bình quân đầu người (Đô la)

- TFR : Tỉ lệ sinh chung của dân số (%)
1. Hãy giải thích mối quan hệ giữa tỉ lệ tử vong của trẻ sơ sinh và các biến khác đã cho, bằng những lập luận mang tính cách kinh tế và lô gic ? - Sau đó vẽ biểu đồ phân tán giữa CM và FLR; CM và PGNP; CM và TFR. Rồi từ đó đối chiếu đồ thị với các giải thích của anh chị lúc ban đầu ( nêu lên sự phù hợp và không phù hợp với lời giải thích ban đầu)

Trả lời:

Mối quan hệ giữa tỉ lệ tử vong của trẻ sơ sinh và các biến khác đã cho:



+ Tỉ lệ biết chữ của dân số (FLR): đây là mối quan hệ tỉ lệ nghịch. Tỉ lệ biết chữ của dân số càng cao thì tỉ lệ tử vong của trẻ sơ sinh càng thấp. Khi dân trí cao thì người dân sẽ tiếp thu được nhiều tri thức hơn trong việc chăm sóc, bảo vệ sức khỏe cho trẻ sơ sinh, dân trí cao thì con người sẽ phá bỏ những phong tục tập quán lạc hậu, những điều lệ cổ hũ gây nguy hiểm đến tính mạng của trẻ sơ sinh, từ đó làm giảm tỉ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh.

+ GNP bình quân đầu người (PGNP): đây cũng là mối quan hệ tỉ lệ nghịch. GNP bình quân đầu người càng cao thì người dân sẽ có điều kiện hơn trong việc chăm sóc, bảo vệ sức khỏe của trẻ sơ sinh. Khi thu nhập của người dân được tăng lên thì người ta sẽ quan tâm hơn đến vấn đề dinh dưỡng cho trẻ sơ sinh, họ sẽ có điều kiện hơn để đi khám chữa bệnh…. từ đó làm giảm tỉ lệ tử vong của trẻ sơ sinh.

+ Tỉ lệ sinh chung của dân số (TFR): đây là mối quan hệ tỉ lệ thuận. Khi tỉ lệ sinh chung càng cao thì số trẻ sơ sinh sinh ra càng nhiều, đây là một vấn đề khó khăn cho công tác chăm sóc và bảo vệ sức khỏe cho trẻ sơ sinh. Từ đó có thể làm tăng tỉ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh.

Qua đồ thị cho thấy tỉ lệ biết chữ của dân số càng cao thì tỉ lệ tử vong của trẻ sơ sinh càng thấp và ngược lại.

Tuy nhiên có chỗ chưa phù hợp với nhận xét ở chỗ: có một số trường hợp, khi ti lệ biết chữ của dân số không phải là cao nhất nhưng tỉ lệ tử vong của trẻ sơ sinh là thấp nhất.

Qua đồ thị cho thấy GNP bình quân đầu người càng cao thì tỉ lệ tử vong càng thấp. Mức độ phân tán của GNP bình quân đầu người thấp còn khá cao, điều này chứng tỏ GNP bình quân đầu người ở đây còn thấp và tỉ lệ tử vong của trẻ sơ sinh ở đây còn cao. Đây hoàn toàn phù hợp với nhận xét ban đầu




Qua đồ thị ta thấy tỉ lệ sinh chung của dân số càng cao thì tỉ lệ tử vong của trẻ sơ sinh càng cao. Tuy nhiên cũng có một số trường hợp, tỉ lệ sinh chung cao nhưng tỉ lệ tử vong của trẻ sơ sinh vẫn thấp, điều này cho thấy: mặc dù tỉ lệ sinh cao nhưng công tác chăm sóc và bảo vệ sức khỏe tốt hạn chế được tỉ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh.

2. Anh chị hãy xây dựng mô hình hồi qui đơn cho CM va PGNP . Nhận xét các thông tin chính từ mô hình nầy như ý nghĩa thống kê của hệ số hồi qui, hệ số xác định R2 .




Dependent Variable: CM







Method: Least Squares







Date: 05/14/10 Time: 21:15







Sample: 1 64










Included observations: 64





































Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  































C

157.4244

9.845583

15.98935

0.0000

PGNP

-0.011364

0.003233

-3.515661

0.0008































R-squared

0.166217

    Mean dependent var

141.5000

Adjusted R-squared

0.152769

    S.D. dependent var

75.97807

S.E. of regression

69.93413

    Akaike info criterion

11.36374

Sum squared resid

303228.5

    Schwarz criterion

11.43120

Log likelihood

-361.6396

    F-statistic

12.35987

Durbin-Watson stat

1.931458

    Prob(F-statistic)

0.000826































Mô hình hồi qui đơn:

tải về 1.42 Mb.

Chia sẻ với bạn bè của bạn:
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   16




Cơ sở dữ liệu được bảo vệ bởi bản quyền ©hocday.com 2024
được sử dụng cho việc quản lý

    Quê hương