, Student at Nha trang culture art and tourism college
Published on
1. Giải toán XSTK bằng EXCEL (ĐaTaDa – ĐHNL 10/10/2009) 1 XỬ LÝ THỐNG KÊ BẰNG EXCEL Các hàm thống kê có thể chia thành 3 nhóm nhỏ sau: Nhóm hàm về Thống Kê, nhóm hàm về Phân Phối Xác Suất, và nhóm hàm về Tương Quan và Hồi Quy TuyếnTính NHÓM HÀM VỀ THỐNG KÊ AVEDEV (number1, number2, …) Tính trung bình độ lệch tuyệt đối các điểm dữ liệu theo trung bình của chúng. Thường dùng làm thước đo về sự biến đổi của tập số liệu AVERAGE (number1, number2, …) Tính trung bình cộng AVERAGEA (number1, number2, …) Tính trung bình cộng của các giá trị, bao gồm cả những giá trị logic AVERAGEIF (range, criteria1) Tính trung bình cộng của các giá trị trong một mảng theo một điều kiện AVERAGEIFS (range, criteria1, criteria2, …) Tính trung bình cộng của các giá trị trong một mảng theo nhiều điều kiện COUNT (value1, value2, …) Đếm số ô trong danh sách. COUNTA (value1, value2, …) Đếm số ô có chứa giá trị (không rỗng) trong danh sách. COUNTBLANK (range) Đếm các ô rỗng trong một vùng. COUNTIF (range, criteria) Đếm số ô thỏa một điều kiện cho trước bên trong một dãy COUNTIFS (range1, criteria1, range2,criteria2,…) Đếm số ô thỏa nhiều điều kiện cho trước. DEVSQ (number1, number2, …) Tính bình phương độ lệch các điểm dữ liệu từ trung bình mẫu của chúng, rồi cộng các bình phương đó lại. FREQUENCY (data_array, bins_array) Tính xem có bao nhiêu giá trị thường xuyên xuất hiện bên trong một dãy giá trị, rồi trả về một mảng đứng các số. Luôn sử dụng hàm này ở dạng công thức mảng GEOMEAN (number1, number2, …) Trả về trung bình nhân của một dãy các số dương. Thường dùng để tính mức tăng trưởng trung bình, trong đó lãi kép có các lãi biến đổi được cho trước… HARMEAN (number1, number2, …) Trả về trung bình điều hòa (nghịch đảo của trung bình cộng) của các số KURT (number1, number2, …) Tính độ nhọn của tập số liệu, biểu thị mức nhọn hay mức phẳng tương đối của một phân bố so với phân bố chuẩn LARGE (array, k) Trả về giá trị lớn nhất thứ k trong một tập số liệu. MAX (number1, number2, …) Trả về giá trị lớn nhất của một tập giá trị.
2. Giải toán XSTK bằng EXCEL (ĐaTaDa – ĐHNL 10/10/2009) 2 MAXA (number1, number2, …) Trả về giá trị lớn nhất của một tập giá trị, bao gồm cả các giá trị logic và text MEDIAN (number1, number2, …) Tính trung bình vị của các số. MIN (number1, number2, …) Trả về giá trị nhỏ nhất của một tập giá trị. MINA (number1, number2, …) Trả về giá trị nhỏ nhất của một tập giá trị, bao gồm cả các giá trị logic và text. MODE (number1, number2, …) Trả về giá trị xuất hiện nhiều nhất trong một mảng giá trị. PERCENTILE (array, k) Tìm phân vị thứ k của các giá trị trong một mảng dữ liệu. PERCENTRANK (array, x, significance) Trả về thứ hạng (vị trí tương đối) của một trị trong một mảng dữ liệu, là số phần trăm của mảng dữ liệu đó PERMUT (number, number_chosen) Trả về hoán vị của các đối tượng. QUARTILE (array, quart) Tính điểm tứ phân vị của tập dữ liệu. Thường được dùng trong khảo sát dữ liệu để chia các tập hợp thành nhiều nhóm… RANK (number, ref, order) Tính thứ hạng của một số trong danh sách các số. SKEW (number1, number2, …) Trả về độ lệch của phân phối, mô tả độ không đối xứng của phân phối quanh trị trung bình của nó. SMALL (array, k) : Trả về giá trị nhỏ nhất thứ k trong một tập số. STDEV (number1, number2, …) Ước lượng độ lệch chuẩn trên cơ sở mẫu. STDEVA (value1, value2, …) Ước lượng độ lệch chuẩn trên cơ sở mẫu, bao gồm cả những giá trị logic. STDEVP (number1, number2, …) Tính độ lệch chuẩn theo toàn thể tập hợp. STDEVPA (value1, value2, …) Tính độ lệch chuẩn theo toàn thể tập hợp, kể cả chữ và các giá trị logic. VAR (number1, number2, …) Trả về phương sai dựa trên mẫu. VARA (value1, value2, …) Trả về phương sai dựa trên mẫu, bao gồm cả các trị logic và text. VARP (number1, number2, …) Trả về phương sai dựa trên toàn thể tập hợp. VARPA (value1, value2, …) Trả về phương sai dựa trên toàn thể tập hợp, bao gồm cả các trị logic và text. TRIMMEAN (array, percent) Tính trung bình phần trong của một tập dữ liệu, bằng cách loại tỷ lệ phần trăm của các điểm dữ liệu ở đầu và ở cuối tập dữ liệu.
3. Giải toán XSTK bằng EXCEL (ĐaTaDa – ĐHNL 10/10/2009) 3 NHÓM HÀM VỀ PHÂN PHỐI XÁC SUẤT BETADIST (x, alpha, beta, A, B) Trả về giá trị của hàm tính mật độ phân phối xác suất tích lũy beta. BETAINV (probability, alpha, beta, A, B) Trả về nghịch đảo của hàm tính mật độ phân phối xác suất tích lũy beta BINOMDIST (number_s, trials, probability_s, cumulative) Trả về xác suất của những lần thử thành công của phân phối nhị phân. CHIDIST (x, degrees_freedom) Trả về xác xuất một phía của phân phối chi-squared. CHIINV (probability, degrees_freedom) Trả về nghịch đảo của xác xuất một phía của phân phối chi-squared. CHITEST (actual_range, expected_range) Trả về giá trị của xác xuất từ phân phối chi-squared và số bậc tự do tương ứng. CONFIDENCE (alpha, standard_dev, size) Tính khoảng tin cậy cho một kỳ vọng lý thuyết CRITBINOM (trials, probability_s, alpha) Trả về giá trị nhỏ nhất sao cho phân phối nhị thức tích lũy lớn hơn hay bằng giá trị tiêu chuẩn. Thường dùng để bảo đảm các ứng dụng đạt chất lượng… EXPONDIST (x, lambda, cumulative) : Tính phân phối mũ. Thường dùng để mô phỏng thời gian giữa các biến cố… FDIST (x, degrees_freedom1, degrees_freedom2) Tính phân phối xác suất F. Thường dùng để tìm xem hai tập số liệu có nhiều mức độ khác nhau hay không… FINV (probability, degrees_freedom1, degrees_freedom2) Tính nghịch đảo của phân phối xác suất F. Thường dùng để so sánh độ biến thiên trong hai tập số liệu. FTEST (array1, array2) : Trả về kết quả của một phép thử F. Thường dùng để xác định xem hai mẫu có các phương sai khác nhau hay không… FISHER (x) Trả về phép biến đổi Fisher tại x. Thường dùng để kiểm tra giả thuyết dựa trên hệ số tương quan… FISHERINV (y) Tính nghịch đảo phép biến đổi Fisher. Thường dùng để phân tích mối tương quan giữa các mảng số liệu… GAMMADIST (x, alpha, beta, cumulative) Trả về phân phối tích lũy gamma. Có thể dùng để nghiên cứu có phân bố lệch. GAMMAINV (probability, alpha, beta) Trả về nghịch đảo của phân phối tích lũy gamma. GAMMLN (x) Tính logarit tự nhiên của hàm gamma. HYPGEOMDIST (number1, number2, …) Trả về phân phối siêu bội (xác suất của một số lần thành công nào đó…)
4. Giải toán XSTK bằng EXCEL (ĐaTaDa – ĐHNL 10/10/2009) 4 LOGINV (probability, mean, standard_dev) Tính nghịch đảo của hàm phân phối tích lũy lognormal của x (LOGNORMDIST) LOGNORMDIST (x, mean, standard_dev) Trả về phân phối tích lũy lognormal của x, trong đó logarit tự nhiên của x thường được phân phối với các tham số mean và standard_dev. NEGBINOMDIST (number_f, number_s, probability_s) Trả về phân phối nhị thức âm (trả về xác suất mà sẽ có number_f lần thất bại trước khi có number_s lần thành công, khi xác suất không đổi của một lần thành công là probability_s) NORMDIST (x, mean, standard_dev, cumulative) Trả về phân phối chuẩn (normal distribution). Thường được sử dụng trong việc thống kê, gồm cả việc kiểm tra giả thuyết. NORMINV (probability, mean, standard_dev) Tính nghịch đảo phân phối tích lũy chuẩn. NORMSDIST (z) Trả về hàm phân phối tích lũy chuẩn tắc (standard normal cumulative distribution function), là phân phối có trị trung bình cộng là zero (0) và độ lệch chuẩn là 1. NORMSINV (probability) Tính nghịch đảo của hàm phân phối tích lũy chuẩn tắc. POISSON (x, mean, cumulative) Trả về phân phối poisson. Thường dùng để ước tính số lượng biến cố sẽ xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định. PROB (x_range, prob_range, lower_limit, upper_limit) Tính xác suất của các trị trong dãy nằm giữa hai giới hạn. STANDARDIZE (x, mean, standard_dev) Trả về trị chuẩn hóa từ phân phối biểu thị bởi mean và standard_dev. TDIST (x, degrees_freedom, tails) Trả về xác suất của phân phối Student (phân phối t), trong đó x là giá trị tính từ t và được dùng để tính xác suất. TINV (probability, degrees_freedom) Trả về giá trị t của phân phối Student. TTEST (array1, array2, tails, type) Tính xác xuất kết hợp với phép thử Student. WEIBULL (x, alpha, beta, cumulative) Trả về phân phối Weibull. Thường sử dụng trong phân tích độ tin cậy, như tính tuổi thọ trung bình của một thiết bị. ZTEST (array, x, sigma) Trả về xác suất một phía của phép thử z.
5. Giải toán XSTK bằng EXCEL (ĐaTaDa – ĐHNL 10/10/2009) 5 NHÓM HÀM VỀ TƯƠNG QUAN VÀ HỒI QUY TUYẾN TÍNH CORREL (array1, array2) Tính hệ số tương quan giữa hai mảng để xác định mối quan hệ của hai đặc tính. COVAR (array1, array2) Tính tích số các độ lệch của mỗi cặp điểm dữ liệu, rồi tính trung bình các tích số đó. FORECAST (x, known_y’s, known_x’s) Tính toán hay dự đoán một giá trị tương lai bằng cách sử dụng các giá trị hiện có, bằng phương pháp hồi quy tuyến tính. GROWTH (known_y’s, known_x’s, new_x’s, const) Tính toán sự tăng trưởng dự kiến theo hàm mũ, bằng cách sử dụng các dữ kiện hiện có. INTERCEPT (known_y’s, known_x’s) Tìm điểm giao nhau của một đường thẳng với trục y bằng cách sử dụng các trị x và y cho trước LINEST (known_y’s, known_x’s, const, stats) Tính thống kê cho một đường bằng cách dùng phương pháp bình phương tối thiểu (least squares) để tính đường thẳng thích hợp nhất với dữ liệu, rồi trả về mảng mô tả đường thẳng đó. Luôn dùng hàm này ở dạng công thức mảng. LOGEST (known_y’s, known_x’s, const, stats) Dùng trong phân tích hồi quy. Hàm sẽ tính đường cong hàm mũ phù hợp với dữ liệu được cung cấp, rồi trả về mảng gía trị mô tả đường cong đó. Luôn dùng hàm này ở dạng công thức mảng. PEARSON (array1, array2) Tính hệ số tương quan momen tích pearson (r), một chỉ mục không thứ nguyên, trong khoảng từ -1 đến 1, phản ánh sự mở rộng quan hệ tuyến tính giữa hai tập số liệu. RSQ (known_y’s, known_x’s) Tính bình phương hệ số tương quan momen tích Pearson (r), thông qua các điểm dữ liệu trong known_y’s và known_x’s. SLOPE (known_y’s, known_x’s) Tính hệ số góc của đường hồi quy tuyến tính thông qua các điềm dữ liệu. STEYX (known_y’s, known_x’s) Trả về sai số chuẩn của trị dự đoán y đối với mỗi trị x trong hồi quy. TREND (known_y’s, known_x’s, new_x’s, const) Trả về các trị theo xu thế tuyến tính
7. Giải toán XSTK bằng EXCEL (ĐaTaDa – ĐHNL 10/10/2009) 7 Ví dụ : Lập bảng và vẽ biểu đồ dữ liệu sau: 12 13 11 13 15 12 11 10 14 13 12 15 § Lập bảng phân phối tần số: o Nhập cột giá trị khác nhau vào C3:C8 o Đánh dấu khối cột tần số ở D3:D8 , nhấn F2 nhập công thức = frequency(A2: A13 , C3:C8) và ấn CTRL+SHIFT +ENTER § Lập bảng phân phối tần suất:nhập vào G2 công thức =D3/$D$9 ,copy các ô còn lại. § Vẽ biểu đồ o Chọn menu: Insert/ Chart…/ Line/ Next o Nhập vào Data Range : $G$3:$G$8 và chọn mục Column o Chọn Tab Series , nhập địa chỉ cột giá trị: $F$3:$F$8 vào Category (X) axis labels o Chọn Next , Finish
8. Giải toán XSTK bằng EXCEL (ĐaTaDa – ĐHNL 10/10/2009) 8 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 10 11 12 13 14 15 Series1 2) Đặc trung mẫu Ví dụ: Tính đặc trưng mẫu của dữ liệu sau: 12 13 11 13 15 12 11 10 14 13 12 15 · Nhập dữ liệu trong cột A1:A12 · Chọn menu Tools/Data Analysis…/Descriptive Statistics · Nhập các mục: § Input Range: địa chỉ tuyệt đối chứa dữ liệu $A$1:$A$12 § Output Range: địa chỉ xuất kết quả § Confidence Level for Mean (Độ tin cậy cho trung bình)
9. Giải toán XSTK bằng EXCEL (ĐaTaDa – ĐHNL 10/10/2009) 9 · Kết quả bao gồm: Kỳ vọng (trung bình), phương sai, trung vị, mode, độ lệch chuẩn, độ nhọn, độ nghiêng (hệ số bất đối xứng so với phân phối chuẩn), khoảng biến thiên, max, min, sum, số mẫu (count), khoảng tin cậy của trung bình ở mức 95% . Column1 Tính theo các hàm Mean x = 12.58333 Giá trị trung bình AVERAGE(A1:A12) Standard Error n Sx = 0.451569 Sai số mẫu Median 12.5 Trung vị MEDIAN(A1:A12) Mode 12 Mode MODE(A1:A12) Standard Deviation sx= 1.564279 Độ lệch chuẩn STDEV(A1:A12) Sample Variance 2.44697 Phương sai mẫu VAR(A1:A12) Kurtosis -0.61768 Độ nhọn của đỉnh KURT(A1:A12) Skewness 0.157146 Độ nghiêng SKEW(A1:A12) Range 5 Khoảng biến thiên MAX()-MIN() Minimum 10 Tối thiểu MIN(A1:A12) Maximum 15 Tối đa MAX(A1:A12) Sum 151 Tổng SUM(A1:A12) Count n= 12 Số lượng mẫu COUNT(A1:A12) Confidence Level(95.0%) n Sx ta = 0.993896 Độ chính xác CONFIDENCE(0,05;Sx;n) Chú ý : Khi mẫu lớn (n ³ 30) ta thay n Sx ta bằng n Sx za trong ñoù: Za = NORMSINV(1- a/2)
10. Giải toán XSTK bằng EXCEL (ĐaTaDa – ĐHNL 10/10/2009) 10 II. ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ Để ước lượng trung bình đám đông a ta thực hiện các bước sau: § Nhập dữ liệu mẫu và xử lý mẫu bằng thống kê mô tả (Descriptive Statistics) § Tính khoảng ước lượng trung bình a theo: n S n S xx txzx aa ±± ; Ví dụ: Khảo sát sức bền chịu lực của mộ loại ống công nghiệp người ta đo 9 ống và thu được các số liệu sau: 4500 6500 5000 5200 4800 4900 5125 6200 5375 Ví dụ: Tiến hành xem trong một tháng trung bình một sinh viên tiêu hết bao nhiêu tiền gọi điện thoại. Khảo sát ngẫu nhiên 59 sinh viên thu được kết quả: 14 18 22 30 36 28 42 79 36 52 15 47 95 16 27 111 37 63 127 23 31 70 27 11 30 147 72 37 25 7 33 29 35 41 48 15 29 73 26 15 26 31 57 40 18 85 28 32 22 36 60 41 35 26 20 58 33 23 35 Hãy ước lượng khoảng tin cậy của số tiền gọi điện thoại trung bình hàng tháng của một sinh viên với độ tin cậy 95%. Đs 33.96481 48.23858
20. Giải toán XSTK bằng EXCEL (ĐaTaDa – ĐHNL 10/10/2009) 20 Ví dụ: Hàm lượng Alcaloid (mg) trong một loại dược liệu được thu hái từ 3 vùng khác nhau được số liệu sau: Vùng 1 : 7,5 6,8 7,1 7,5 6,8 6,6 7,8 Vùng 2 : 5,8 5,6 6,1 6,0 5,7 Vùng 3 : 6,1 6,3 6,5 6,4 6,5 6,3 Hỏi hàm lượng Alcaloid có khác nhau theo vùng hay không? Dùng Excel 1. Nhập dữ liệu theo cột 2. Chọn mục : Anova: Single Factor 3. Chọn các mục như hình:
25. Giải toán XSTK bằng EXCEL (ĐaTaDa – ĐHNL 10/10/2009) 25 3) Để khảo sát ảnh hưởng của 4 loại thuốc trừ sâu (1, 2, 3 và 4) và ba loại giống (B1, B2 và B3) đến sản lượng của cam, các nhà nghiên cứu tiến hành một thí nghiệm loại giai thừa. Trong thí nghiệm này, mỗi giống cam có 4 cây cam được chọn một cách ngẫu nhiên, và 4 loại thuốc trừ sâu áp dụng (cũng ngẫu nhiên) cho mỗi cây cam. Kết quả nghiên cứu (sản lượng cam) cho từng giống và thuốc trừ sâu như sau: Thuốc trừ sâu Giống Cam 1 2 3 4 B1 29 50 43 53 B2 41 58 42 73 B3 66 85 63 85 Hãy cho biết thuốc trừ sâu, giống cam có ảnh h ưởng đến sản lượng cam không? a = 0,05 4) 4 chuyên gia tài chính được yêu cầu dự đoán về tốc độ tăng trưởng (%) trong năm tới của 5 công ty trong ngành nhựa. Dự đoán được ghi nhận như sau: Chuyên gia Công ty A B C D 1 8 12 8,5 13 2 14 10 9 11 3 11 9 12 10 4 9 13 10 13 5 12 10 10 10 Hãy lập bảng ANOVA. Có thể nói rằng dự đoán tốc độ tăng trưởng trung bình là như nhau cho cả 5 công ty nhựa được không? 3. Phân tích phương sai 2 nhân tố có lặp Tương tự như bài toán phân tích phương sai 2 nhân tố không lặp, chỉ khác mỗi mức ((ai , bj) đều có sự lặp lại r lần thí nghiệm và ta cần khảo sát thêm sự tương tác (interaction term) FAB giữa 2 nhân tố A và B. * Mẫu điều tra: B A b1 b2 ¼ bm a1 x111 x112 : : x11r x121 x122 : : x12r ¼ x1m1 x1m2 : : x1mr a2 x211 x212 : : x21r x221 x222 : : x22r ¼ x2m1 x2m2 : : x2mr : : : : : : : : an xn11 xn12 : : xn1r xn21 xn22 : : xn2r ¼ xnm1 xnm2 : : xnmr
26. Giải toán XSTK bằng EXCEL (ĐaTaDa – ĐHNL 10/10/2009) 26 * Xử lý mẫu: Tính tổng hàng Ti** = å kj ijkx , , tổng cột T*j* = å ki ijkx , B A b1 b2 ¼ bm Ti** a1 x111 x112 : : x11r x121 x122 : : x12r ¼ x1m1 x1m2 : : x1mr T1**= å kj jkx , 1 a2 x211 x212 : : x21r x221 x222 : : x22r ¼ x2m1 x2m2 : : x2mr T2**= å kj jkx , 2 : : : : : : : : an xn11 xn12 : : xn1r xn21 xn22 : : xn2r ¼ xnm1 xnm2 : : xnmr Tn**= å kj njkx , T*j* T*1*= å ki kix , 1 T*2*= å ki kix , 2 T*m*= å ki imkx , T= å kji ijkx ,, Cần tính: å kji ijkx ,, 2 å i iT 2 ** å j jT 2 ** å ji ijT , 2 * Suy ra SST = nmr T xxx kji ijk kji ijk 2 ,, 22 ,, )( -=- åå SSA = mr nmr T mr T xx i i i i 2 2 ** 2 ** )( -=- å å SSB = nr nmr T nr T xx j j j j 2 2 ** 2 ** )( -=- å å SSAB = r nmr T mr T nr T r T xxxx i i j j ji ij ij jiij 2 2 ** 2 ** , 2 * 2 , ***** )( +–=+– ååå å SSE = SST – SSA – SSB – SSAB = r x x ji ij kji ijk å å – , 2 * ,, 2
29. Giải toán XSTK bằng EXCEL (ĐaTaDa – ĐHNL 10/10/2009) 29 Bài tập 1) Một nghiên cứu được thực hiện nhằm xem xét sự liên hệ giữa loại phân bón, giống lúa và năng suất. Năng suất lúa được ghi nhận từ các thực nghiệm sau: Giống lúa Loại phân bón A B C 1 65 68 62 69 71 67 75 75 78 2 74 79 76 72 69 69 70 69 65 3 64 72 65 68 73 75 78 82 80 4 83 82 84 78 78 75 76 77 75 Hãy cho biết sự ảnh hưởng của loại phân bón, giống lúa trên năng suất, a = 0,01 2) Điều tra mức tăng trưởng chiều cao của 1 loại cây trồng theo loại đất trồng và loại phân bón có kết quả: Loại đất Loại phân 1 2 3 A 5,5 5,5 6,0 4,5 4,5 4,0 3,5 4,0 3,0 B 5,6 7,0 7,0 5,0 5,5 5,0 4,0 5,0 4,5 Hỏi có sự khác nhau của mức tăng trưởng chiều cao theo loại đất và loại phân bón ? a=0,05 3) Nghiên cứu sản lượng bông (tạ/ha) theo mật độ trồng A và phân bón B thu được: Phân bón Mật độ trồng b1 b2 b3 b4 a1 16 14 21 16 19 20 23 19 19 21 22 20 20 24 21 17 a2 17 15 17 19 19 18 18 20 21 21 22 23 20 20 22 19 a3 18 18 19 17 20 23 21 21 22 18 21 21 25 22 21 23 Hỏi có sự khác nhau của sản lượng bông theo mật độ trồng, theo phân bón với mức a=0,05
31. Giải toán XSTK bằng EXCEL (ĐaTaDa – ĐHNL 10/10/2009) 31 Vì R12=0,9856 chứng tỏ giữa nhiệt độ (Column 1) và doanh số bán kem (Column 2) có mối quan hệ rất chặt chẽ với nhau và có tương quan thuận. 2) Hồi quy (Regression) a) Hồi quy đơn tuyến tính § Phương trình hồi quy tuyến tính: xaybrabxay x y S S x -==+= ,, § Kiểm định hệ số a,b * Giả thiết H0: Hệ số hồi quy không có ý nghĩa (= 0 ) H1: Hệ số hồi quy có ý nghĩa (¹ 0 ) * Trắc nghiệm t < ta,n-2 : chấp nhận H0 § Kiểm định phương trình hồi quy * Giả thiết H0:”Phương trình hồi quy tuyến tính không thích hợp” H1: “Phương trình hồi quy tuyến tính thích hợp” * Trắc nghiệm F < Fa,1,n-2 : chấp nhận H0 Ví dụ: Số liệu về doanh số bán hàng (Y) và chi phí chào hàng (X) của một số công ty, có kết quả sau: X (triệuđ/năm) 12 10 11 8 15 14 17 16 20 18 Y (tỷ đ/năm) 2 1,8 1,8 1,5 2,2 2,6 3 3 3,5 3 Xác định phương trình hồi quy tuyến tính
38. Giải toán XSTK bằng EXCEL (ĐaTaDa – ĐHNL 10/10/2009) 38 Để ước lượng hàm hồi quy ta dùng hàm mảng Linest như sau: đánh dấu khối vùng ô B19: D23, nhập công thức =LINEST(A2 : A13, B2 : C13, True, True), ấn Ctrl + Shift +Enter, kết quả ta được 12 số: Tiếp theo, cho các bộ giá trị mới x1, x2 trong khối ô B15 : C17, cần dự báo các giá trị y được tính theo (2) trong khối ô D15 :D17. Thao tác tính: đánh dấu khối vùng ô D15:D17, nhập công thức = Trend(a2: a13,b2: c13, b15: c17, True), ấn Ctrl + Shift +Enter 5. Tính hàm hồi quy của y (sản lựơng nông nghiệp) phụ thuộc vào x (lựơng phân bón). Công thức trong ô D2 là = Slope(a2:a6, b2:b6), công thức trong ô E2 là =Intercept(a2:a6, b2:b6), công thức trong ô E5 là =Forecast(d5, a2:a6, b2:b6) để dự báo y với x = 1612. y = mx + b Do đó tất cả các hàm và lệnh đã trình bày với hồi quy tuyến tính bội cũng đúng với hồi quy tuyến tính đơn. Song đối với hồi quy tuyến tính đơn có thêm ba hàm mới. − Hàm Slope(known_y’s, known_x’s) ước lượng giá trị m của phương trình (3). − Hàm Intercept(known_y’s, known_x’s) ước lượng giá trị b của (3). − Hàm Forecast( x, known_y’s, known_x’s ): dự đoán y theo phương trình (3) với giá trị x biết trước.