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 (simple linear regression model), giả định, cách ước tính tham số, và ví dụ bằng R.

Nguồn: https://collectif-du-chambon.org/

Xem thêm bài viết khác: https://collectif-du-chambon.org/category/giao-duc

Related Post

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

  1. 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!

  2. 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.

  3. Bài giảng của thầy cực kì dễ hiểu nhưng thầy cho em hỏi thêm về p<0.0001, p được tính như thế nào ạ? (t value thì em hiểu ạ). Cảm ơn thầy.

  4. 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

  5. Em cảm ơn thầy nhiều nhiều nhiều ạ. Em học được rất nhiều từ những bài giảng vô cùng chi tiết cụ thể của thầy ạ.

  6. 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 😀

  7. Những bài giảng của thầy thật hữu ích. Cách giảng cũng dễ hiểu hơn so với học trong trường.

  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.

  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.

  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.

  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

  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

  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 **

  14. Thầy ơi? hiện tại thì em học nhưng mà em giải tay chứ không giải trên phần mềm R, mà em tự học nên rất cần thầy hướng dẫn, mà thầy cứ giải trên R nên em chịu không nắm bắt tiếp được ạ.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *