tin học ứng dụng trong kinh doanh - hồi quy, dự báo và tìm kiếm mục tiêu

7.1 DỰ BÁO KINH TẾ7.1.1 Ý nghĩa của dự báo kinh tế  Dự báo là phán đoán những sự kiện sẽ xảy ra trong tương lai trên cơ sở phân tích khoa học các dữ liệu của quá khứ và hiện tại nhờ mộ

TIN HỌC ỨNG DỤNG

TRONG KINH DOANH

GV: Nguyễn Phương Tâm

Chương 7: Hồi quy, dự báo và tìm kiếm mục tiêu

7.1 Dự báo kinh tế

7.2 Hồi quy tuyến tính

7.3 Hồi quy mũ

7.4 Tìm kiếm mục tiêu

7.1 DỰ BÁO KINH TẾ

7.1.1 Ý nghĩa của dự báo kinh tế

 Dự báo là phán đoán những sự kiện sẽ xảy ra trong tương lai trên cơ sở phân tích khoa học các dữ liệu

của quá khứ và hiện tại nhờ một số mô hình toán học

 Dự báo kinh tế là việc đưa ra các dự báo những sự

kiện kinh tế sẽ xảy ra trong tương lai dựa trên cơ sở phân tích khoa học các số liệu kinh tế của quá khứ và hiện tại

7.1 DỰ BÁO KINH TẾ

7.1.2 Phương pháp dự báo hồi quy tương quan

Mô hình hồi quy tuyến tính:

7.1 DỰ BÁO KINH TẾ

7.1.2 Phương pháp dự báo hồi quy tương quan

Mô hình hồi quy phi tính:

là các dạng mô hình hồi quy phi tuyến nói lên

mức phụ thuộc của một biến phụ thuộc với một hay nhiều biến độc lập mà phương trình của mô hình hồi quy có dạng phi tính đối với các hệ số Chẳng hạn như hồi quy mũ, hàm sản xuất Cobb Douglas, hồi quy Parabol, hồi quy Hyperbol…

7.1 DỰ BÁO KINH TẾ

7.1.3 Phân tích tương quan

Phụ thuộc hàm: (mối liên hệ hàm số): Hai biến ngẫu nhiên X và Y được gọi là phụ thuộc hàm số nếu tồn tại f sao cho Y=f(X) tức là khi đại lượng X biến đổi thì theo một quy tắc nào đó có thể xác định được giá trị tương ứng đại lượng Y Đây là sự phụ thuộc hoàn toàn chặt

chẽ

7.1 DỰ BÁO KINH TẾ

7.1.3 Phân tích tương quan

Phụ thuộc thống kê (mối liên hệ tương quan): Hai biến ngẫu nhiên X và Y được gọi là phụ thuộc thống kê nếu mỗi giá trị của X ta đều có thể xác định được quy luật phân phối xác suất có điều kiện của Y: F(y/X=x) = P(Y>y/X=x) Đây

là sự phụ thuộc không hoàn toàn chặt chẽ tức là khi một hiện tượng biến đổi thì làm cho hiện tượng liên quan biến đổi nhưng nó không có ảnh hưởng hoàn toàn quyết định đến sự biến đổi này.

7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH7.2.1 Hàm Trend

 Ý nghĩa: Hàm Trend dùng để trả về giá trị dọc theo đường hồi quy (theo phương pháp bình

phương nhỏ nhất)

 Cú pháp:

=TREND(known_y’s, known_x’s, new_x’s, const)

7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH7.2.1 Hàm Trend

 Trong đó:

 known_y’s, known_x’s, new_x’s là các giá trị hoặc vùng địa chỉ chứa giá trị đã biết của x, y tương ứng và giá trị mới của x.

 const là hằng số Ngầm định nếu const = 1

(True) thì hồi quy theo hàm y = ax + b, nếu const = 0 (False) thì hồi quy theo hàm y = ax.

7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH7.2.2 Hàm FORECAST

 Ý nghĩa: Hàm Forecast tính, ước lượng giá trị

tương lai căn cứ vào giá trị hiện tại.

 Cú pháp:

=FORECAST(x, known_y’s, known_x’s)

7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH

7.2.2 Hàm FORECAST

 Trong đó:

 x là giá trị dùng để dự báo.

 known_y’s là các giá trị hoặc vùng địa chỉ của

tập số liệu phụ thuộc quan sát được

 known_x’s là các giá trị hoặc vùng địa chỉ của

tập số liệu độc lập quan sát được.

7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH

 7.2.3 Hàm SLOPE và INTERCEPT

 Ý nghĩa: Hàm SLOPE để tính hệ số góc a và hàm

INTERCEPT để tính hệ số tự do b của hàm hồi quy tuyến tính đơn y=ax+b Thay các hệ số a, b này vào hàm số với giá trị đã biết của x hoặc y ta sẽ tìm ra giá trị còn lại cần dự báo

 Cú pháp:

7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH

 7.2.3 Hàm SLOPE và INTERCEPT

 Trong đó:

 known_y’s là các giá trị hoặc vùng địa chỉ của

tập số liệu phụ thuộc quan sát được

 known_x’s là các giá trị hoặc vùng địa chỉ của

tập số liệu độc lập quan sát được.

7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH7.2.4 Hàm CORREL

 Ý nghĩa: Hàm Correl trả về hệ số tương quan của

mảng array1 và array2 Sử dụng hệ số tương quan

để xác định mối quan hệ giữa hai thuộc tính

 Cú pháp:

= CORREL(array1,array2)

 Trong đó:

7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH7.2.5 Hàm COVAR

 Hàm Covar tính tích số các độ lệch của mỗi cặp

điểm dữ liệu, rồi tính trung bình các tích số đó.

 Cú pháp:

= COVAR(array1,array2)

7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH7.2.6 Hàm LINEST

 Ta có thể sử dụng hàm LINEST cho phương pháp

dự báo mô hình hồi quy tuyến tính đơn y = ax + b

và mô hình hồi quy tuyến tính bội y = a1x1 + a2x2 +…+ anxn + b

 Cú pháp:

=LINEST(known_y’s, known_x’s, const, stats)

7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH7.2.6 Hàm LINEST

 Trong đó:

 known_y’s, known_x’s, là các giá trị hoặc vùng địa

chỉ chứa giá trị đã biết của x và y tương ứng

 const là hằng số Ngầm định nếu const = 1

(True) thì tính toán hệ số tự do b, nếu const = 0 (False) bỏ qua b (b = 0)

 stats là các tham số thống kê

7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH

7.2.7 Sử dụng chức năng Regression để tính hồi quy và

dự báo

 Ta có thể sử dụng trình cài thêm Regression trong

bộ phân tích dữ liệu Data Analysis

 Quy trình lập bảng hồi quy tuyến tính trong Excel:

 Nhập số liệu vào bảng tính đồng thời theo từng

cột hoặc đồng thời theo từng dòng

 Chọn Tools\ Data Analysis\ Regression, OK,

7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH7.2.7 Sử dụng chức năng Regression để tính hồi quy và

dự báo

7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH

7.2.7 Sử dụng chức năng Regression để tính hồi quy và

dự báo

Trong đó:

 Phần Input (dữ liệu đầu vào):

 Input Y Range: nhập khối ô chứa giá trị quan sát

của biến Y

 Input X Range: nhập khối ô chứa giá trị quan sát

7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH

7.2.7 Sử dụng chức năng Regression để tính hồi quy và

dự báo

 Label: nếu tick vào mục này, trong khối chọn có

nhãn (tiêu đề)

 Confidence Level: độ tin cậy để tìm khoảng tin

cậy của các hệ số hồi quy

7.2 HỒI QUY TUYẾN TÍNH

7.2.7 Sử dụng chức năng Regression để tính hồi quy và

dự báo

 Output options (tùy chọn đầu ra):

 Output Range: Nhập khối ô chứa dữ liệu ra

(thông thường nhập địa chỉ ô góc trên bên trái của khối ô này)

 New Worksheet Ply: Xuất dữ liệu ra một sheet

mới

 Cú pháp:

= LOGEST( known_y's, known_x's, const, stats ).

n

x n

x x

m m

m b

2 1



7.4 TÌM KiẾM MỤC TIÊU VỚI GOAL SEEK

 Goal seek là một phần nằm trong tập hợp các công cụ thường được gọi là What-if analysis (What-if

analysis là một tiến trình thay đổi giá trị trong một ô thông qua việc xem xét sự thay đổi của các ô liên

quan dựa trên kết quả tính toán của các ô này) Khi

biết kết quả mong muốn của một công thức nhưng giá trị đầu vào của công thức quyết định kết quả này,

chúng ta có thể sử dụng Goal Seek để thực hiện

7.4 TÌM KiẾM MỤC TIÊU VỚI GOAL SEEK

7.4.1 Bài toán tìm mục tiêu

7.4.2 Bài toán tìm điểm giao giữa đường cung và cầu