Bài giảng 30: Giới thiệu mô hình hồi qui tuyến tính (linear regression model), phần 1 | biến độc lập và biến phụ thuộc là gì | Kiến thức hữu ích về chủ đề khoa học mới cập nhật

Có phải bạn đang muốn tìm hiểu sản phẩm về biến độc lập và biến phụ thuộc là gì có phải không? Hình như bạn đang muốn tìm chủ đề Bài giảng 30: Giới thiệu mô hình hồi qui tuyến tính (linear regression model), phần 1 phải không? Nếu đúng như vậy thì mời bạn xem nó ngay tại đây.

NỘI DUNG BÀI VIẾT

Bài giảng 30: Giới thiệu mô hình hồi qui tuyến tính (linear regression model), phần 1 | Kho kiến thức khoa học cập nhật mới nhất tại đây.

[button color=”primary” size=”medium” link=”#” icon=”” target=”false” nofollow=”false”]XEM VIDEO BÊN DƯỚI[/button]

Ngoài xem những video chia sẻ kiến thức khoa học này bạn có thể xem thêm nhiều nội dung có ích khác do Chúng tôi cung cấp tại đây nha.

See also  ❌ Hướng dẫn tải, cài đặt và sử dụng phần mềm XMind (tạo bản đồ tư duy) bản mới nhất ❌ Tin Học Lớp 5 | phan mem endnote | Kiến thức hữu ích về chủ đề khoa học mới cập nhật

Thông tin liên quan đến chuyên mục biến độc lập và biến phụ thuộc là gì.

Bài giảng 30 giới thiệu mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản, các giả thiết, ước lượng tham số và các ví dụ sử dụng R.

Hình ảnh liên quan đếnchủ đề Bài giảng 30: Giới thiệu mô hình hồi qui tuyến tính (linear regression model), phần 1.

Bài giảng 30: Giới thiệu mô hình hồi qui tuyến tính (linear regression model), phần 1
Bài giảng 30: Giới thiệu mô hình hồi qui tuyến tính (linear regression model), phần 1

>> Ngoài xem nội dung này bạn có thể xem thêm nhiều Kiến thức hay nhất về khoa học khác tại đây: https://vietnamnhanvan.org/khoa-hoc/.

See also  Dau Tieng Vietnam to Home July 1967 - Surfing With Cancer My 2nd Vietnam with Will Lucas | cancer in vietnam | Kiến thức hữu ích về chủ đề khoa học mới cập nhật

Nội dung có liên quan đến từ khoá biến độc lập và biến phụ thuộc là gì.

#Bài #giảng #Giới #thiệu #mô #hình #hồi #qui #tuyến #tính #linear #regression #model #phần.

linear regression,hồi qui tuyến tính.

Bài giảng 30: Giới thiệu mô hình hồi qui tuyến tính (linear regression model), phần 1.

biến độc lập và biến phụ thuộc là gì.

Rất mong những Chia sẻ về chủ đề biến độc lập và biến phụ thuộc là gì này sẽ hữu ích cho bạn. Chúng tôi chân thành .

38 thoughts on “Bài giảng 30: Giới thiệu mô hình hồi qui tuyến tính (linear regression model), phần 1 | biến độc lập và biến phụ thuộc là gì | Kiến thức hữu ích về chủ đề khoa học mới cập nhật”

  1. Tình cờ hiện lên bài giảng của Thầy. 4 năm trước cũng nhờ những bài giảng của thầy mà em đã hiểu thêm rất nhiều về mô hình hồi quy tuyến tính để hoàn thành xuất sắc khóa luận tốt nghiệp của mình. Em chúc thầy thật nhiều sức khỏe, vui vẻ, hạnh phúc.

    Reply
  2. Dạ, em rất cảm ơn các bài giảng của Thầy ạ.
    Thầy cho em hỏi câu hỏi rất cơ bản với ạ. 
    Vì điều kiện của hồi quy tuyến tính là giá trị Y phải độc lập với nhau nên trước khi phân tích hồi quy tuyến tính mình phải phân tích sự độc lập (hay còn gọi là phân tích sự khác biệt) bằng các phép kiểm như T-Test, Anova, Z-test hay Chi square test phải không ạ? Em thấy có rất nhiều nghiên cứu (hoặc giáo trình) làm bước này trước khi phân tích hồi quy tuyến tính nhưng lại không giải thích vì sao cần làm bước này ạ.
    Em ơn Thầy rất nhiều ạ.

    Reply
  3. Mấy người bán vé số phát tờ rơi ở các trụ dừng đèn đỏ vn nên biết phương pháp này để tiếp cận nhiều người nhất khi di chuyển qua đám đông. Bài giảng rất đầy đủ và dễ hiểu

    Reply
  4. Xin cảm ơn thầy, bài giảng của thầy rất dễ hiểu!

    Em biết đến thầy từ quyển sách "Con đường khoa học của tôi", từ năm 2013, lúc còn là sinh viên năm nhất, đến nay đã 6 năm rồi, thời gian qua em luôn theo dõi các bài viết và sách của thầy.

    Hiện tại em đang học kì đầu tiên, bậc thạc sĩ, ở Đài Loan. Em học về mô hình địa chất nước dưới đất, trong phần xử lý số liệu có dùng đến các phương pháp thông kê. Thống kê là một môn học không phải thế mạnh của em, may sao em tìm được bài giảng của thầy! Một lần nữa xin cảm ơn thầy vì đã truyền tải những kiến thức hữu ích cho sinh viên tụi em!

    Em rất mong có một ngày em được gặp thầy để nói lời cảm ơn trực tiếp!

    Reply
  5. Cám ơn Thầy. Em đang học Data Science tại Úc. Những bài giảng của Thầy cung cấp cho em kiến thức chuyên sâu hơn về các model em đang dùng vì ở trường họ chỉ dạy cách dùng (do ngành em thiên về software) chứ không đi vào cụ thể bản chất toán học phía sau.

    Reply
  6. Xin chào thầy.
    Hồi quy tuyến tính có thể dùng trường hợp mà kích thước công đoạn A input vào công đoạn B.
    Áp dụng để điều chỉnh kích thước công đoạn A khi biết kích thước biến đổi của công đoạn B không ạ

    Reply
  7. hay quá, có ví dụ cái dễ hiểu hơn rất nhiều so với lúc học chay trong bộ môn xác xuất & thống kế thời đại học 😀

    Reply
  8. Xin Thày cho biết sai số dành cho ε trong phương trình hồi qui tuyến tính Y=b0+b1.x1+b2.x2+b3.x3 khoảng bao nhiêu % thì chấp nhận được ạ? Xin cảm ơn thày.

    Reply
  9. hay qá thầy ơi… thày ơi cho e hỏi chút là làm thế nào để xđ mô.hình xđ được giao dịch lừa đảo trong ngân hàng ạ.

    Reply
  10. Chào thầy! Thầy cho em hỏi:
    Bằng cách nào để đánh giá độ chính xác của phương trình hồi quy vừa tìm được?
    Em cảm ơn thầy.

    Reply
  11. Xin cam on bai giang cua thay.
    Xin hoi thay co bai giang ve Passing bablok regression va Bland Altman plot khong a? E dang muon lam nghien cuu so sanh 2 phuong phap xet nghiem nen can tim hieu ve no. Cam on thay rat nhieu

    Reply
  12. Chào thầy, 
    Thầy cho em hỏi, khi dùng mô mình hồi quy thì các biến quan sát x phải độc lập với nhau. Trong R có packges nào kiểm định chuyện này không thầy. Em rất cảm ơn thầy

    Reply
  13. Cảm ơn Thầy đã dành thời gian và tâm huyết chia sẽ các bài giảng cho chúng em. Thưa Thầy,  cho em được hỏi trường hơp khi dùng lệnh "summary(reg)" mà Intercept có giá trị P-value cao hơn 0.05 thì mình phải diễn giải kết quả phân tích như thế nào ạ? Em cảm ơn Thầy rất nhiều và chúc Thầy luôn sức khõe.
    Coefficients:
                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
    (Intercept)   1.0242     0.7783   1.316   0.2296   
    nc           11.0868     2.4132   4.594   0.0025 **

    Reply

Leave a Comment