BÁO cáo bài tập lớn môn học xác SUẤT THỐNG kê tập tin house price csv chứa thông tin về giá bán ra thị trường (đơn vị đô la) của 21613

• sqft_basement: Di»n t‰ch tƒng hƒm... V‡ bi”u ç boxplot th” hi»n ph¥n phŁi cıa bi‚n price v logprice+1 theo tłng ph¥n lo⁄i cıa bi‚n floors... ç thà thø 4 Residuals vs Leverage cho ph†p

3 Nguy„n D÷ìng Khang 2013430 L07/B Kÿ thu“t X¥y Düng

4 Ngæ Thà Thuý Dung 1912865 L10/A Kÿ thu“t X¥y Düng

Tp Hç Ch‰ Minh, Th¡ng 01/11/2021

Möc löc

1.1 • b i 6

1.2 Cì sð lþ thuy‚t 6

1.3 Thüc hi»n 7

1.3.1 åc dœ li»u (Import data) 7

1.3.2 L m s⁄ch dœ li»u (Data cleaning) 7

1.3.3 L m rª dœ li»u: (Data visualization) 9

1.3.4 X¥y düng mæ h…nh hçi quy tuy‚n t‰nh ” ¡nh gi¡ c¡c nh¥n tŁ câ th” £nh h÷ðng ‚n gi¡ nh ð qu“n King 16

1.3.5 Thüc hi»n dü b¡o cho gi¡ nh qu“n King 20

2 Ho⁄t ºng 2 22 2.1 • b i 22

Danh s¡ch b£ng

8 code R v k‚t qu£ khi t‰nh c¡c bi‚n price, sqft_above, sqft_living, sqft_basement

¢ chuy”n sang d⁄ng log(x+1)

11 code R v k‚t qu£ khi v‡ bi”u ç boxplot th” hi»n ph¥n phŁi cıa bi‚n price theo tłng ph¥n lo⁄i

cıa bi‚n floors

12 code R v k‚t qu£ khi v‡ bi”u ç boxplot th” hi»n ph¥n phŁi cıa bi‚n log(price+1)

theo tłng ph¥n lo⁄i cıa bi‚n floors

13 code R v k‚t qu£ khi v‡ bi”u ç boxplot th” hi»n ph¥n phŁi cıa bi‚n price theo tłng

ph¥n lo⁄i cıa bi‚n floors

14 code R v k‚t qu£ khi v‡ bi”u ç boxplot th” hi»n ph¥n phŁi cıa bi‚n log(price+1)

theo tłng ph¥n lo⁄i cıa bi‚n condition

15 code R v k‚t qu£ khi v‡ bi”u ç boxplot th” hi»n ph¥n phŁi cıa bi‚n price theo tłng

ph¥n lo⁄i cıa bi‚n view

16 code R v k‚t qu£ khi v‡ bi”u ç boxplot th” hi»n ph¥n phŁi cıa bi‚n log(price+1) theo tłng

ph¥n lo⁄i cıa bi‚n view

17 code R v k‚t qu£ khi v‡ bi”u ç ph¥n t¡n th” hi»n ph¥n phŁi cıa bi‚n price theo bi‚n

sqft_above tr÷îc v sau khi chuy”n sang d⁄ng v log(x+1)

18 code R v k‚t qu£ khi v‡ bi”u ç ph¥n t¡n th” hi»n ph¥n phŁi cıa bi‚n price theo bi‚n

sqft_living tr÷îc v sau khi chuy”n sang d⁄ng v log(x+1)

19 code R v k‚t qu£ khi v‡ bi”u ç ph¥n t¡n th” hi»n ph¥n phŁi cıa bi‚n price theo bi‚n

sqft_basement tr÷îc v sau khi chuy”n sang d⁄ng v log(x+1)

20 code R v k‚t qu£ khi x¥y düng mæ h…nh hçi quy tuy‚n t‰nh lm_model_1

21 code R v k‚t qu£ khi v‡ ç thà ph¥n t‰ch th°ng d÷ ” ki”m tra c¡c gi£ ành cıa mæ h…nh

‰nh trong bº dœ li»u:

• price: Gi¡ nh ÷æc b¡n ra

• floors: SŁ tƒng cıa ngæi nh ÷æc ph¥n lo⁄i tł 1 - 3.5

• condition: i•u ki»n ki‚n tróc cıa ngæi nh tł 1 - 5, 1: r§t t» v 5: r§t tŁt

• view: ¡nh gi¡ c£nh quan xung quanh nh theo møc º tł th§p ‚n cao: 0 - 4

• sqft_above: Di»n t‰ch ngæi nh

• sqft_living: Di»n t‰ch khuæn vi¶n nh

• sqft_basement: Di»n t‰ch tƒng hƒm

C¡c b÷îc thüc hi»n:

1 åc dœ li»u (Import data): "house_price.csv"

2 L m s⁄ch dœ li»u (Data cleaning): NA (dœ li»u khuy‚t)

3 L m rª dœ li»u: (Data visualization)

(a) Chuy”n Œi bi‚n (n‚u cƒn thi‚t)

1.3 Thüc hi»n

1.3.1 åc dœ li»u (Import data)

åc dœ li»u "house_price.csv"

H…nh 1: code R v k‚t qu£ khi åc dœ li»u v xem 6 dÆng ƒu ti¶n cıa dœ li»u

1.3.2 L m s⁄ch dœ li»u (Data cleaning)

T⁄o mºt dœ li»u mîi ch¿ bao gçm c¡c bi‚n ch‰nh m ta quan t¥m, l÷u vîi t¶n l new_DF

H…nh 2: code R v k‚t qu£ khi t⁄o mºt dœ li»u mîi ch¿ bao gçm c¡c bi‚n ch‰nh

Ki”m tra dœ li»u khuy‚t trong new_DF

H…nh 3: code R v k‚t qu£ khi ki”m tra dœ li»u khuy‚t trong new_DF

Nh“n x†t: Düa v o k‚t qu£ thu ÷æc khi ki”m tra dœ li»u khuy‚t trong new_DF, ta nh“n th§y câ 20 dœ li»u khuy‚t t⁄i bi‚n price V“y n¶n ta cƒn xß lþ c¡c dœ li»u khuy‚t â

Ph÷ìng ph¡p xß l‰ ÷æc • xu§t l thay th‚ gi¡ trà trung b…nh ð c¡c quan s¡t cÆn l⁄i cıa bi‚n price t⁄i và tr‰ chøa dœ li»u khuy‚t

H…nh 4: code R khi thay th‚ gi¡ trà trung b…nh ð c¡c quan s¡t cÆn l⁄i cıa bi‚n price t⁄i và tr‰ chøa

dœ li»u khuy‚t

Ki”m tra l⁄i xem cÆn dœ li»u khuy‚t hay khæng

H…nh 5: code R v k‚t qu£ khi ki”m tra l⁄i dœ li»u khuy‚t hay khæng

Nh“n x†t: Ta nh“n th§y sau khi xß lþ, khæng cÆn dœ li»u khuy‚t

1.3.3 L m rª dœ li»u: (Data visualization)

T⁄o mºt data mîi t¶n l new_DF2 (gçm c¡c bi‚n nh÷ new_DF ¢ l m s⁄ch dœ li»u) v chuy”n Œi c¡c bi‚nprice, sqft_above, sqft_living, sqft_basement lƒn l÷æt th nh log(price+1), log(sqft_above+1),log(sqft_living+1) v log(sqft_basement+1)

H…nh 6: code R v k‚t qu£ khi chuy”n Œi c¡c bi‚n sang d⁄ng log(x+1)

Gi£i th‰ch lþ do chuy”n sang d⁄ng log(x+1):

+ C£i thi»n sü phò hæp cıa mæ h…nh: gi£ ành khi ta x¥y düng mæ h…nh hçi quy th… c¡c sai sŁhçi quy (phƒn d÷) ph£i câ ph¥n phŁi chu'n, do â trong tr÷íng hæp sai sŁ hçi quy (phƒn d÷) khæng

câ ph¥n phŁi chu'n th… vi»c l§y log cıa cıa mºt bi‚n gióp thay Œi t¿ l» v l m cho bi‚n â câ ph¥n phŁichu'n Ngo i ra, trong tr÷íng hæp phƒn d÷ (ph÷ìng sai thay Œi) do c¡c bi‚n ºc l“p g¥y ra, ta công câth” chuy”n Œi c¡c bi‚n â sang d⁄ng log

+ Di„n gi£i: ¥y l lþ do gióp ta câ th” di„n gi£i mŁi quan h» giœa 2 bi‚n thu“n ti»n hìn N‚u ta l§y logcıa bi‚n phö thuºc Y v bi‚n ºc l“p X, khi â h» sŁ hçi quy s‡ l h» sŁ co gi¢n v di„n gi£i s‡ nh÷ sau: Xt«ng 1% s‡ d¤n ‚n t«ng vi»c ta s‡ ký vång Y t«ng l¶n % (v• m°t trung b…nh cıa Y),

+ ×îc l÷æng mæ h…nh phi tuy‚n: vi»c l§y log cho ph†p ta ÷îc l÷æng c¡c mæ h…nh n y b‹ng hçi quy tuy‚n t‰nh

+ Ngo i ra, vi»c chuy”n sang d⁄ng log(x+1) thay v… log(x) bði do trong bi‚n sqft_basement câ nhi•ugi¡ trà = 0 (do mºt sŁ ngæi nh khæng câ tƒng hƒm) N‚u chuy”n sang d⁄ng log th… s‡ nh“n ÷æc c¡cgi¡ trà infty Do â ta s‡ chuy”n c¡c bi‚n sang log(x+1) thay v… log(x)

T‰nh c¡c gi¡ trà thŁng k¶ mæ t£ (trung b…nh, º l»ch chu'n, min, max, trung và) cho c¡c bi‚n price,sqft_above, sqft_living, sqft_basement Xu§t k‚t qu£ d÷îi d⁄ng b£ng

H…nh 7: code R v k‚t qu£ khi t‰nh c¡c bi‚n price, sqft_above, sqft_living, sqft_basement

T‰nh c¡c gi¡ trà thŁng k¶ mæ t£ (trung b…nh, º l»ch chu'n, min, max, trung và) cho c¡c bi‚n price,sqft_above, sqft_living, sqft_basement ¢ chuy”n sang d⁄ng log(x+1) Xu§t k‚t qu£ d÷îi d⁄ng b£ng

H…nh 8: code R v k‚t qu£ khi t‰nh c¡c bi‚n price, sqft_above, sqft_living, sqft_basement ¢ chuy”n sang d⁄ng log(x+1)

V‡ bi”u ç histogram th” hi»n ph¥n phŁi cıa bi‚n price tr÷îc v sau khi chuy”n sang d⁄ng log(x+1)

H…nh 9: code R v k‚t qu£ khi v‡ bi”u ç histogram th” hi»n ph¥n phŁi cıa bi‚n price

H…nh 10: code R v k‚t qu£ khi v‡ bi”u ç histogram th” hi»n ph¥n phŁi cıa bi‚n log(price+1)

Nh“n x†t: Düa tr¶n bi”u ç histogram cıa bi‚n price, ta nh“n th§y ph¥n phŁi cıa bi‚n price câ xu h÷îngl»ch ph£i, cho th§y phƒn lîn ngæi nh câ gi¡ ti•n gƒn nh÷ nhau, v ch¿ câ sŁ ‰t ngæi nh câ gi¡ tràcao hìn Trong khi vîi bi”u ç cıa bi‚n log(price + 1) câ h…nh d⁄ng ph¥n phŁi chu'n

V‡ bi”u ç boxplot th” hi»n ph¥n phŁi cıa bi‚n price v log(price+1) theo tłng ph¥n lo⁄i cıa bi‚n floors

H…nh 11: code R v k‚t qu£ khi v‡ bi”u ç boxplot th” hi»n ph¥n phŁi cıa bi‚n price theo tłng ph¥n lo⁄icıa bi‚n floors

H…nh 12: code R v k‚t qu£ khi v‡ bi”u ç boxplot th” hi»n ph¥n phŁi cıa bi‚n log(price+1) theo tłng ph¥n lo⁄i cıa bi‚n floors

V‡ bi”u ç boxplot th” hi»n ph¥n phŁi cıa bi‚n price v log(price+1) theo tłng ph¥n lo⁄i cıa bi‚n

condition

H…nh 13: code R v k‚t qu£ khi v‡ bi”u ç boxplot th” hi»n ph¥n phŁi cıa bi‚n price theo tłng ph¥n lo⁄i cıa bi‚n floors

H…nh 14: code R v k‚t qu£ khi v‡ bi”u ç boxplot th” hi»n ph¥n phŁi cıa bi‚n log(price+1) theo tłng ph¥n lo⁄i cıa bi‚n condition

V‡ bi”u ç boxplot th” hi»n ph¥n phŁi cıa bi‚n price v log(price+1) theo tłng ph¥n lo⁄i cıa bi‚n view

H…nh 15: code R v k‚t qu£ khi v‡ bi”u ç boxplot th” hi»n ph¥n phŁi cıa bi‚n price theo tłng ph¥n lo⁄i cıa bi‚n view

H…nh 16: code R v k‚t qu£ khi v‡ bi”u ç boxplot th” hi»n ph¥n phŁi cıa bi‚n log(price+1) theo tłng ph¥n lo⁄i cıa bi‚n view

V‡ bi”u ç ph¥n t¡n th” hi»n ph¥n phŁi cıa bi‚n price theo bi‚n sqft_above tr÷îc v sau khi chuy”n sang d⁄ng v log(x+1)

H…nh 17: code R v

sqft_above tr֔c v

k‚t qu£ khi v‡ bi”uç ph¥n t¡n th” hi»n ph¥n phŁi cıa bi‚n price theo bi‚n sau khi chuy”n sang d⁄ng v log(x+1)

Nh“n x†t: Düa tr¶n ç thà ph¥n t¡n cıa price v sqft_above, ta ch÷a nh“n th§y th§y rª mŁi quan h» tuy‚n t‰nh giœa 2 bi‚n Tuy nhi¶n vîi ç thà ph¥n t¡n cıa log(price + 1) v log(sqft_above +

1) ta nh“n th§y rª hìn v• mŁi quan h» tuy‚n t‰nh giœa 2 bi‚n n y (cö th” l quan h» çng bi‚n)

V‡ bi”u ç ph¥n t¡n th” hi»n ph¥n phŁi cıa bi‚n price theo bi‚n sqft_living tr÷îc v sau khi chuy”n sang d⁄ng v log(x+1)

1) ta nh“n th§y rª hìn v• mŁi quan h» tuy‚n t‰nh giœa 2 bi‚n n y (cö th” l quan h» çng bi‚n)

V‡ bi”u ç ph¥n t¡n th” hi»n ph¥n phŁi cıa bi‚n price theo bi‚n sqft_basement tr÷îc v sau khi chuy”n sang d⁄ng v log(x+1)

H…nh 19: code R v k‚t qu£ khi v‡ bi”u ç ph¥n t¡n th” hi»n ph¥n phŁi cıa bi‚n price theo bi‚nsqft_basement tr÷îc v sau khi chuy”n sang d⁄ng v log(x+1)

Nh“n x†t: Düa tr¶n ç thà ph¥n t¡n cıa price v sqft_basement, ta ch÷a nh“n th§y th§y rª mŁi quan h»tuy‚n t‰nh giœa 2 bi‚n Tuy nhi¶n vîi ç thà ph¥n t¡n cıa log(price + 1) v log(sqft_basement + 1) tanh“n th§y rª hìn v• mŁi quan h» tuy‚n t‰nh giœa 2 bi‚n n y (cö th” l quan h» çng bi‚n)

Tâm l⁄i, düa tr¶n c¡c ç thà tr¶n, ta nh“n th§y vi»c chuy”n Œi c¡c bi‚n sang d⁄ng log(x+1) s‡ hi»u qu£hìn trong vi»c ph¥n t‰ch mŁi quan h» tuy‚n t‰nh giœa c¡c bi‚n ºc l“p vîi bi‚n phö thuºc (gi¡ nh )

C¥u häi °t ra lóc n y l mŁi quan h» giœa c¡c bi‚n vîi gi¡ nh l ng¤u nhi¶n hay thüc sü câ mŁi quan h»tuy‚n t‰nh giœa c¡c bi‚n vîi gi¡ nh Mæ h…nh hçi quy tuy‚n t‰nh s‡ gióp ta ki”m tra i•u

n y thæng qua c¡c kho£ng tin c“y v c¡c ph†p ki”m ành Hìn nœa, nâ cÆn cho ph†p ta ÷îc l÷æng gi¡trà cıa bi‚n phö thuºc (gi¡ nh ) theo c¡c bi‚n ºc l“p (sŁ tƒng, i•u ki»n ngæi nh , di»n t‰ch nh , )

1.3.4 X¥y düng mæ h…nh hçi quy tuy‚n t‰nh ” ¡nh gi¡ c¡c nh¥n tŁ câ th” £nh h÷ðng ‚n gi¡ nh ð

qu“n King

Chóng ta muŁn t…m hi”u câ nhœng nh¥n tŁ n o v t¡c ºng nh÷ th‚ n o ‚n gi¡ nh ð qu“n King.X†t mæ h…nh hçi quy tuy‚n t‰nh bao gçm: Bi‚n phö thuºc: price

Bi‚n ºc l“p: floors, condition, view, sqft_above, sqft_living, sqft_basement

(l÷u þ c¡c bi‚n price, sqft_above, sqft_living, sqft_basement ¢ ÷æc chuy”n sang d⁄ng log(x+1))

Mæ h…nh ÷æc bi”u di„n nh÷ sau:

log(price + 1) = 0 + 1 f loors + 2 condition + 3 view + 4 log(sqf t_above + 1) + 5 log(sqf t_living + 1) + 6 log(sqf t_basement + 1)

Ta thüc hi»n ÷îc l÷æng c¡c h» sŁ i, i = 0; :::; 6 düa tr¶n t»p tin new_DF2:

H…nh 20: code R v k‚t qu£ khi x¥y düng mæ h…nh hçi quy tuy‚n t‰nh lm_model_1

Nh“n x†t: Tł k‚t qu£ ph¥n t‰ch, ta thu ÷æc:

b0 = 7:168351; b1 = 0:102574; b2 = 0:075131; b3 = 0:125203

b4 = 0:544601; b5 = 0:172785; b6 = 0:042919Nh÷ v“y, ÷íng thflng hçi quy ÷îc l÷æng cho bði ph÷ìng tr…nh sau:

log(price + 1) = 7:168351 + 0:102574 f loors + 0:075131 condition + 0:125203 view + 0:544601log(sqf t_above + 1) + 0:172785 log(sqf t_living + 1) + 0:042919 log(sqf t_basement + 1)

Ki”m ành c¡c h» sŁ hçi quy:

Gi£ thuy‚t H0: H» sŁ hçi quy khæng câ þ ngh¾a thŁng k¶ ( i = 0)

Gi£ thuy‚t H1: H» sŁ hçi quy câ þ ngh¾a thŁng k¶ ( i 6= 0)

+ P r(> jtj) cıa c¡c h» sŁ øng vîi c¡c bi‚n •u b† hìn møc þ ngh¾a = 0:05 n¶n ta b¡c bä gi£ thuy‚t H0

Do â h» sŁ øng vîi c¡c bi‚n n y •u câ þ ngh¾a vîi mæ h…nh hçi quy ta x¥y düng

Ph¥n t‰ch sü t¡c ºng cıa c¡c nh¥n tŁ l¶n gi¡ nh :

Nh÷ v“y mæ h…nh hçi quy tuy‚n t‰nh v• £nh h÷ðng cıa c¡c nh¥n tŁ l¶n gi¡ nh ÷æc cho bði:

log(price + 1) = 7:168351 + 0:102574 f loors + 0:075131 condition + 0:125203 view + 0:544601log(sqf t_above + 1) + 0:172785 log(sqf t_living + 1) + 0:042919 log(sqf t_basement + 1)

hay ta câ th” suy ra:

price = e 7:168351 e 0:102574 floors e 0:075131 condition e 0:125203 view (sqf t_above + 1)0:544601(sqf t_living + 1)0:172785: (sqf t_basement + 1)0:042919 1

Tr÷îc h‚t, ta th§y r‹ng p value t÷ìng øng vîi thŁng k¶ F b† hìn 2:2e 16, câ þ ngh¾a r§t cao i•u

n y ch¿ ra r‹ng, ‰t nh§t mºt bi‚n dü b¡o trong mæ h…nh câ þ ngh¾a gi£i th‰ch r§t cao ‚n gi¡ nh

” x†t £nh h÷ðng cö th” cıa tłng bi‚n ºc l“p, ta x†t trång sŁ (h» sŁ i) v p value t÷ìng øng Ta th§yr‹ng p value t÷ìng øng vîi c¡c bi‚n •u b† hìn 2e 16 (ngo i trł bi‚n sqft_living câ

p value = 3:37e 09), i•u n y nâi l¶n r‹ng £nh h÷ðng cıa c¡c bi‚n n y câ þ ngh¾a r§t cao l¶n gi¡ nh price

M°t kh¡c, h» sŁ hçi quy i cıa mºt bi‚n dü b¡o công câ th” ÷æc xem nh÷ £nh h÷ðng trung b…nh l¶nbi‚n phö thuºc price khi t«ng mºt ìn và cıa bi‚n dü b¡o, gi£ sß r‹ng c¡c bi‚n dü b¡o kh¡c

khæng Œi Cö th”, 1 = 0:102574 th… khi sŁ tƒng cıa mºt ngæi nh b¡n ra t«ng 1 tƒng ta câ th”

ký vång log(price + 1) t«ng l¶n 0.102574 v• m°t ìn và cıa log(price + 1) hay price + 1 t«ng l¶n e(0:102574) 1 = 10:8%

so price + 1 ban ƒu (gi£ sß r‹ng c¡c bi‚n dü b¡o kh¡c khæng Œi) Vîi 2= 0:075131 th… khi i•u ki»n ngæi nh t«ng th¶m

Ki”m tra c¡c gi£ ành cıa mæ h…nh

Nh›c l⁄i c¡c gi£ ành cıa mæ h…nh hçi quy: Yi = 0 + 1:X1 + ::: i:Xi + i, i = 1; :::n

+ T‰nh tuy‚n t‰nh cıa dœ li»u: mŁi quan h» giœa bi‚n dü b¡o X v bi‚n phö thuºc Y ÷æc gi£ sß l tuy‚n t‰nh

+ Sai sŁ câ ph¥n phŁi chu'n

+ Ph÷ìng sai cıa c¡c sai sŁ l h‹ng sŁ: i N(0; 2)

+ C¡c sai sŁ 1 ; :::; n th… ºc l“p vîi nhau

Ta thüc hi»n ph¥n t‰ch th°ng d÷ ” ki”m tra c¡c gi£ ành cıa mæ h…nh:

H…nh 21: code R v k‚t qu£ khi v‡ ç thà ph¥n t‰ch th°ng d÷ ” ki”m tra c¡c gi£ ành cıa mæ

h…nh

ç thà thø 1 (Residuals vs Fitted) v‡ c¡c gi¡ trà dü b¡o vîi c¡c gi¡ trà th°ng d÷ (sai sŁ) t÷ìng øng,dòng ” ki”m tra t‰nh tuy‚n t‰nh cıa dœ li»u (gi£ ành 1) v t‰nh çng nh§t cıa c¡c ph÷ìng sai sai sŁ(gi£ ành 3) N‚u nh÷ gi£ ành v• t‰nh tuy‚n t‰nh cıa dœ li»u KH˘NG thäa, ta s‡ quan s¡t th§y r‹ngc¡c i”m th°ng d÷ (residuals) tr¶n ç thà s‡ ph¥n bŁ theo mºt h…nh m¤u (pattern) °c tr÷ng n o â (v‰

dö parabol) N‚u ÷íng m u ä tr¶n ç thà ph¥n t¡n l ÷íng thflng n‹m ngang m khæng ph£i

l ÷íng cong, th… gi£ ành t‰nh tuy‚n t‰nh cıa dœ li»u ÷æc thäa m¢n ” ki”m tra gi£ ành thø 3(ph÷ìng sai çng nh§t) th… c¡c i”m th°ng dü ph£i ph¥n t¡n •u nhau xung quanh ÷íng thflng y = 0

ç thà thø 2 (Normal Q-Q) cho ph†p ki”m tra gi£ ành v• ph¥n phŁi chu'n cıa c¡c sai sŁ N‚u c¡c i”mth°ng d÷ n‹m tr¶n còng 1 ÷íng thflng th… i•u ki»n v• ph¥n phŁi chu'n ÷æc thäa

ç thà thø 3 (Scale - Location) v‡ c«n b“c hai cıa c¡c gi¡ trà th°ng d÷ ÷æc chu'n hâa vîi c¡c gi¡ trà

dü b¡o, ÷æc dòng ” ki”m tra gi£ ành thø 3 (ph÷ìng sai cıa c¡c sai sŁ l h‹ng sŁ) N‚u nh÷ ÷íng m u ätr¶n ç thà l ÷íng thflng n‹m ngang v c¡c i”m th°ng d÷ ph¥n t¡n •u xung quanh ÷íng thflng n y th… gi£ành thø 3 ÷æc thäa N‚u nh÷ ÷íng m u ä câ º dŁc (ho°c cong) ho°c c¡c i”m th°ng d÷ ph¥n t¡n khæng

•u xung quanh ÷íng thflng n y, th… gi£ ành thø 3 bà vi ph⁄m

ç thà thø 4 (Residuals vs Leverage) cho ph†p x¡c ành nhœng i”m câ £nh h÷ðng cao (influen-tialobservations), n‚u chóng câ hi»n di»n trong bº dœ li»u Nhœng i”m câ £nh h÷ðng cao n y câ th”

l c¡c i”m outliers, l nhœng i”m câ th” g¥y nhi•u £nh h÷ðng nh§t khi ph¥n t‰ch dœ li»u N‚u nh÷ taquan s¡t th§y mºt ÷íng thflng m u ä øt n†t (Cook’s distance), v câ mºt sŁ i”m v÷æt qua ÷íng thflngkho£ng c¡ch n y, ngh¾a l c¡c i”m â l c¡c i”m câ £nh h÷ðng cao N‚u nh÷ ta ch¿ quan s¡t th§y ÷íngthflng kho£ng c¡ch Cook ð gâc cıa ç thà v khæng câ i”m n o v÷æt qua nâ, ngh¾a khæng câ i”m n othüc sü câ £nh h÷ðng cao

Nh“n x†t:

+ ç thà Normal Q-Q cho th§y gi£ ành sai sŁ câ ph¥n phŁi chu'n thäa m¢n

+ ç thà thø 1 (Residuals vs Fitted) cho th§y gi£ ành v• t‰nh tuy‚n t‰nh cıa dœ li»u ch÷a thüc sütho£ m¢n

+ ç thà thø 1 v thø 3 (Scale - Location) cho ta th§y r‹ng gi£ ành v• t‰nh çng nh§t cıa ph÷ìng sai t÷ìng Łi tho£ m¢n

+ ç thà thø 4 ch¿ ra câ c¡c quan tr›c thø 18877, 3915 v 13529 câ th” l c¡c i”m câ £nh h÷ðng cao trong bº dœ li»u

1.3.5 Thüc hi»n dü b¡o cho gi¡ nh qu“n King

Düa tr¶n mæ h…nh hçi quy ta x¥y düng, h¢y dü b¡o gi¡ mºt ngæi nh câ:

+ 2 tƒng

+ i•u ki»n ki‚n tróc ngæi nh : 3

+ ¡nh gi¡ quang c£nh ngæi nh : 0

+ Di»n t‰ch ngæi nh : 2170 m2

+ Di»n t‰ch khuæn vi¶n nh 2570 m2

+ Di»n t‰ch tƒng hƒm 400 m2