BAI TAP MON TIN HỌC QUẢN LÍ(THẦY HẢI)

Nhìn vào bảng Model Summaryb cột Adjusted R Square ta thấy Adjusted R Square = 0.226.Trong các nhân tố ảnh hưởng biến lượng phân thì biến năng suất giải thích được 22,6 % còn lại 77,4

Trang 1

BÀI TẬP MÔN TIN HỌC ỨNG DỤNG TRONG QUẢN LÍ KINH TẾ.

Bài 1 Cho bảng số liệu

Obs thunhap tieudung Obs thunhap tieudung

- Elements/ Show data tables /chỉnh sửa đồ thị/click chuột phải/ properties window / lựa chọn các lệnh tương ứng.

Trang 4

b Vẽ biểu đồ histogram của thu nhập trên đó có vẽ đường cong chuẩn, hãy nhận xét phân bố của biến thu nhập.

Trang 6

c Hãy sử dụng các thủ tục cần thiết phân tích mối quan hệ giữa thu nhập và

** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Hệ số tương quan bội giữa thu nhập và tiêu dùng có r = 0.975 nên nó có tương quan rất chặt và đồng biến.Sig = 0,000< α = 0,05

Tiêu dùng YAxis

Thu nhập XAxis

Y = 0,08 + 0,48 *Y

Trang 8

Bài 2 Cho bảng số liệu doanh thu trong ngày của 2 cửa hàng của công ty như sau:

Cửa

hàng 1

4.5 4.75 4.85 3.85 3.9 4.35 4.7 4.25 5.3 3.9 5.4 5.3 4.5 3.95 4.35 Cửa

hàng 2

3.4 4.25 4.5 4.9 4.6 4.45 3.95 3 4.7 3.7 5.05 3.3 3.43 4.15 5.2 Hãy dùng các thủ tục cần thiết trong SPSS để phân tích và so sánh doanh thu của hai cửa hàng nói trên Cửa hàng nào cho doanh thu cao hơn (giả thiết rằng doanh thu trong ngày có phân bố gần phân bố chuẩn).

Group Statistics

cửa hàng N Mean Std Deviation Std Error Mean

Trang 9

*Bước 1: Kiểm định phương sai 2 mẫu :

H0 : Var1 = var 2

H1 : var1 ≠ var2

Nhìn vào bảng Independent Samples Test ta thấy: Cột Sig=0,216 > α =0,05 nên ta có

cơ sở chấp nhận H0 Phương sai 2 mẫu bằng nhau.

Independent Samples Test

Levene's Test forEquality ofVariances t-test for Equality of Means

Sig tailed)

(2-MeanDifference

Std ErrorDifference

95% ConfidenceInterval of theDifferenceLower UpperDoanh

Trang 10

Bài 3 Cho bảng số liệu lượng tiêu thụ sản phẩm của doanh nghiệp được ghi theo mùa trong nhiều năm Hãy thực hiện xử lý dữ liệu thích hợp, phân tích ảnh hưởng của mùa tới lượng tiêu thụ của sản phẩm.

Trang 11

So sánh giá trị bình quân >= 3 mẫu độc lập

Trang 12

* The mean difference is significant at the 0.05 level.

Cột Mean Difference (I-J) các dòng có dấu * có sự khác biệt đáng kể với mức ý nghĩa thống kê 5% Vì vậy mùa Đông có số lượng tiêu thụ thấp hơn 1 cách đáng kể so với 3 mùa còn lại.

Trang 13

Bài 4: Một xưởng sản xuất ván ép, người ta sản xuất hai loại ván ép, loại 1 có bề dày 10mm, loại 2 có bề dày 20mm Sau đây là dữ liệu do bề dầy của các mẻ ép của hai loại:

van10mm 9.87 9.89 10.03 10.03 9.97 9.86 9.99 10.13 9.99 10.04 van20mm 19.82 19.99 20.05 19.82 20.14 20.37 20.03 19.97 19.92 20.01 van10mm 10.08 10.01 9.93 10.04 9.87 9.87 9.89 10.03 10.03 9.97 van20mm 19.8 20.07 19.81 19.85 20.07 19.82 19.99 20.05 19.82 20.14

Hãy phân tích xem sai số bề dầy có phụ thuộc vào loại ván sản xuất hay không?

Kết quả từ bảng 1.1 cho thấy bề dày cuả loại ván 20mm lớn hơn 1 cách đáng kể so với

bề dày loại ván 10mm(với mức ý nghĩa thống kê 5 %).

Trang 14

Independent Samples Test

Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means

Sig.

tailed )

(2-Mean Differenc e

Std Error Differenc e

95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper

-38 000 -10.00100 03760

10.0771 1

9.92489

-29.10

4 .000 -10.00100 .03760

10.0778 8

9.92412

-Nhìn vào bảng Independent Samples Test cột Sig ta thấy:

Bởi vì cột sig dòng 1 = 0.027 < α = 0.05 nên bề dày 2 loại ván có sự khác biệt đáng kể với sự khác biệt α = 0.05.

Trang 15

5: Tìm hiểu về nhu cầu sử dụng điện thoại, ông Bình đã sử dụng bộ dữ liệu của Singapore giai đoạn 1960-1981 với 2 biến sau:

TEL: Số lượng máy điện thoại trên 1000 người.

GDP: Tổng sản phẩm quốc nội theo đầu người, tại mức giá cơ cấu tính theo đô la Singapore năm 1968.

a Vẽ đồ thị phân tán điểm cho tập dữ liệu trên.

Biểu đồ 5.1 đồ thị phân tán điểm cho TEL và GDP.

Trang 17

b Hãy tính các trị thống kê tổng hợp cho biến GDP và TEL (trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn, đồng phương sai).

Std.

Deviation(độ lệch chuẩn)

Variance (phương sai)

Số lượng điện thoại 22 36 317 116.82 88.483 7829.299

Model Variables Entered Variables Removed Method

a Dependent Variable: Số điện thoại

b. All requested variables entered.

Model Summary

Std Error of the Estimate

a Predictors: (Constant), GDP binh quan

Descriptive Statistics

Trang 18

R = 0,973 nên giữa GDP và Tel có mối quan hệ đồng biến tương quan rất chặt

*Giải thích ý nghĩa của hệ số tương quan: Vì hệ số tương quan bội (Pearson

Cerelation = 0.973) nên giữa GDP và TEL có mối quan hệ rất chặt và đồng biến (với mức ý nghĩa thống kê 1%).

d Xây dựng mô hình hồi quy giữa TEL và GDP.

Trang 19

Dựa vào biểu đồ 5.3 ta thấy đồ thị của biến TEL bị lệch phải.Vì vậy chúng ta phải thực hiện chuyển đổi biến bằng lệnh Transform.

LnTEL = Ln(TEL)

LnGDP= Ln(GDP)

LnTEL= β0+ β1 LnGDP

Trang 21

Variables Entered/Removed

a Dependent Variable: lnTEL

b All requested variables entered.

Model Summary b

Model R R Square Adjusted R Square

Std Error of the Estimate Durbin-Watson

Trang 24

6: Tìm hiểu về năng suất của của loại cây trồng Y khi bón phân bón loại X người ta ghi nhận số liệu gồm 2 dữ liệu đó là lượng phân bón (tạ/ha) và năng suất (tạ/ha) trong thời gian 10 năm từ năm 1965 đến năm 1975 Anh chị hãy ước lượng

mô hình hồi quy năng suất phụ thuộc vào mức phân bón và trả lời các câu hỏi

a Mức phân bón X có ảnh hưởng đến năng suất của cây trồng Y? Viết câu lệnh và kết quả thu được.

b Viết câu lệnh tính và giải thích ý nghĩa của mô hình.

c Với mức bón phân X 20 tạ/ha hãy dự báo năng suất Viết câu lệnh và kết quả thu được.

NĂM LUONGPHAN

(TA/HA)

NANGSUAT (TA/HA)

NĂ M

LUONGPHA N(TA/HA)

NANGSUAT (TA/HA)

Trang 25

và kết quả thu được.

Trang 26

a Viết câu lệnh tính và giải thích ý nghĩa của mô hình.

Variables Entered/Removeda

a Dependent Variable: NANGSUAT (TA/Ha)

Trang 27

Model Summaryb

a Predictors: (Constant), LUONGPHAN(TA/HA)

b Dependent Variable: NANGSUAT (TA/HA)

a Dependent Variable: NANGSUAT (TA/HA)

b Predictors: (Constant), LUONGPHAN(TA/HA)

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

Trang 30

b Với mức bón phân X 20 tạ/ha hãy dự báo năng suất Viết câu lệnh và kết quả thu được.

a Predictors: (Constant), LUONGPHAN(TA/HA)

b Dependent Variable: NANGSUAT (TA/HA)

c Predictors: (Constant), LUONGPHAN(TA/HA)

H0: β0=0

H1: β1≠0

Nhìn vào bảng Coefficientsa ta thấy Sig coeff với α = 0.000 < α = 0,05 vì thế cho nên bác bỏ H0 và mô hình tồn tại.

Nhìn vào bảng Model Summaryb cột Adjusted R Square ta thấy Adjusted R Square

= 0.226.Trong các nhân tố ảnh hưởng biến lượng phân thì biến năng suất giải thích được 22,6 % còn lại 77,4% được giải thích bởi các nhân tố khác mà ta chưa có điều kiện đưa vào mô hình Mô hình tương đối phù hợp

Trang 31

Model

t Sig.

e Với mức bón phân X 20 tạ/ha hãy dự báo năng suất Viết câu lệnh và kết quả thu được.

LnLUONGPHAN = 3.382 + 0.436 * LnNANGUAT

VÌ β = 0.436 > 0 nên đồng biến Giữa lượng phân và năng suất có mối quan hệ đồng biến Mô hình log – log Khi lượng phân tăng 1% , các nhân tố khác không đổi thì năng suất tăng 0.436 % và ngược lại

Bài 7: Để nghiên cứu về mức thu nhập tại tỉnh A trong thời gian 10 năm từ năm

1995 đến năm 2005 Người ta ghi nhận các số liệu gồm mức thu nhập, học vấn, giới tính, tình trạng hôn nhân, kinh nghiệm Anh chị hãy ước lượng mô hình hồi quy mức thu nhập phụ thuộc vào học vấn, giới tính, tình trạng hôn nhân, kinh nghiệm

và trả lời các câu hỏi (Dữ liệu anh/chị tự nhập tùy ý)

Năm giới tính Trình độ tuổi tình trạng hôn nhân Thu nhập kinh nghiệm

Trang 32

a Học vấn, kinh nghiệm có ảnh hưởng đến mức thu nhập không? Viết câu lệnh

và kết quả thu được.

1 tuổi, kinh nghiệm, giới tính, tình trạng

a Dependent Variable: Thu nhập

b Predictors: (Constant), tuổi, kinh nghiệm, giới tính, tình trạng hôn nhân, Trình độ

t Sig.

Collinearity Statistics

Trang 33

giớ

i tín h

Trìn

h độ

tình trạng hôn nhân

kinh nghiệm tuổi

Trang 35

*Kiểm tra khuyết tật của mô hình: Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến.Nhìn vào bảng Coefficientsa cột VIF ta thấy cột VIF <10 nên mô hình hồi quy không có hiện tượng đa

*Kiểm tra hiện tượng tương tự tương quan.

a Predictors: (Constant), tuổi, kinh nghiệm, giới tính, tình trạng hôn nhân, Trình độ

b Dependent Variable: Thu nhập

Nhìn vào bảng Model Summaryb ta thấy 1 < d= 1,456 <3 nên mô hình không có hiện tượng tương tự quan.

*Kiểm tra hiện tượng phương sai của sai số thay đổi:

Vì đồ thị phân bố của phần dư tiệm cận phân phối chuẩn nên mô hình không có hiện tương phương sai số thay đổi.

*Kiểm định sự tồn tại của mô hình : Nhìn vào bảng ANOVAa ta thấy :

Cột Sig ANOVA=0.08 7; Ho:β 1=0,22; β=0,297; β=0.075; β=0512 ; β= -0,197

Trang 36

H0: β1 = β2 = β3 = β4 = 0 H1: có ít nhất βj ≠ 0 Bác bỏ H0, chấp nhận H1 Nên mô hình luôn luôn tồn tại với ý nghĩa thống kê 5%

b Predictors: (Constant), tuổi, kinh nghiệm, giới tính, tình trạng hôn nhân, Trình độ

*Kiểm định sự phù hợp của mô hình

a Predictors: (Constant), tuổi, kinh nghiệm, giới tính, tình trạng hôn nhân, Trình độ

Nhìn vào bảng Model Summaryb ta thấy Adjusted R Square= 0,359 Nên trong các nhân tố ảnh hưởng đến thu nhập thì 4 nhân tố trong mô hình giải thích được 35,9 % còn lại 64,1% được giải thích bởi các nhân tố khác chưa có điều kiện đưa vào mô hình.

Mô hình hồi quy tương đối phù hợp.

*Kiểm định sự tồn tại của các hệ số hồi quy : Căn cứ và đối chiếu với bảng

Trang 37

Căn cứ vào kết quả cột Sig ta thấy không có biến nào ảnh hưởng đáng kể đến thu nhập Nên mô hình luôn tồn tại.

Coefficients a

Model

c Giới tính có ảnh hướng tới mức thu nhập không? Viết câu lệnh và kết quả thu được

Model Summaryb

a Predictors: (Constant), tuổi, kinh nghiệm, giới tính, tình trạng hôn nhân, Trình độ

Ta thấy R2 hiệu chỉnh = 0.359 Vì vậy trong các nhân tố ảnh hưởng đến thu nhập thì 4 nhân tố trong mô hình giải thích được 35,9 % còn lại 64,1 % được giải thích bởi các nhân tố khác chưa có điều kiện đưa vào mô hình Vì vậy mô hình tương đối phù hợp

Trang 38

Collinearity Statistics

Nhìn vào bảng Coefficientsa cột VIF

Ta thấy VIF = 1.086; VIF = 1.214 VIF = 1.176; VIF =1.230; VIF =1.274 <10

Ta có phương trình : Thu nhập = 2,613+ 0,168 * kinh nghiệm.

*Phân tích tác động biên Lin-Lin

Khi kinh nghiêm tăng lên 1 năm , trường hợp các nhân tố khác không đổi thì thu nhập tăng 0,168 triệu đồng và ngược lại.

*Xác định tầm quan trọng của các biến: Nhìn vào cột beta của bảng

Coefficientsa ta có thể xếp hạng như sau:

Trang 39

thu nhập tình trạng hôn nhân

a Dependent Variable: thu nhập

b Predictors: (Constant), tình trạng hôn nhân

Coefficients a

Trang 40

Variance Proportions (Constant) giới tính Trình độ

tình trạng hôn nhân kinh nghiệm tuổi

Trang 41

8: Anh/chị tự đề xuất một yêu cầu nghiên cứu trong thực tế tại đơn vị, cơ quan mình công tác và ứng dụng công cụ SPSS để tính toán, xây dựng mô hình, giải thích ý nghĩa và đề xuất giải pháp.

Variables Entered/Removed a

a Dependent Variable: Điểm trung bình

c All requested variables entered.

Model Summary b

a Predictors: (Constant), Hạnh kiểm, Khối, giới tính, tuổi

b Dependent Variable: Điểm trung bình

b Predictors: (Constant), Hạnh kiểm, Khối, giới tính, tuổi

Coefficients a

Model

Trang 42

Collinearity Diagnostics a

Model Dimension Eigenvalue Condition Index

Variance Proportions (Constant) giới tính tuổi Khối Hạnh kiểm

Trang 44

*Kiểm tra khuyết tật của mô hình: Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến Nhìn vào

bảng Coefficientsa cột VIF ta thấy cột VIF >10 nên mô hình hồi quy có hiện tượng

đa cộng tuyến Biến tuổi có hiện tượng đa cộng tuyến với các biến còn lại nên loại khỏi

mô hình.Vì thế ta phải loại bỏ biến có VIF >0 và lớn nhất Ta chạy lại mô hình

Coefficients a

Model

Ln Output =β0+β1(giới tính)+β2(Khối)+β3(Hạnh kiểm)

Trang 45

VIF < 10 nên mô hình phương trình : Ln Output =β0+β1 (giới tính)++β2 (Khối)+β3 (Hạnh kiểm)

*Chạy lại mô hình:

Variables Entered/Removed a

Model Summary b

a Predictors: (Constant), Hạnh kiểm, Khối, giới tính

b Predictors: (Constant), Hạnh kiểm, Khối, giới tính

Coefficients a

Model

Trang 46

(Constant) giới tính Khối Hạnh kiểm

-Vì đồ thị phân bố của phần dư là phân phối chuẩn nên mô hình không có hiện tương phương sai của sai số chuẩn thay đổi.

*Kiểm định sự tồn tai của mô hình (bảng ATOVA –Cột Sig)

b Predictors: (Constant), Hạnh kiểm, Khối, giới tính

a Predictors: (Constant), Hạnh kiểm, Khối, giới tính

Ta thấy Adjusted R Square= 0.451(trong bảng Model Summaryb) Trong đó các nhân tố ảnh hưởng đến điểm trung bình, các nhân tố trong mô hình giải thích được 45,1% còn lại 54,9% được giải thích bởi các nhân tố khác mà chưa có điều kiện đưa vào mô hình

Mô hình tương đối phù hợp

Trang 47

*KIỂM TRA SỰ TỒN TẠI CỦA CÁC HỆ SỐ HỒI QUY:

Ta nhìn vào Cột Sig của bảng Coefficientsa

Coefficients a

Model

Vì cột Sig coeff = 0,049 < α = 0.05 nên các hệ số hồi quy đều khác 0.

Cả 3 nhân tố giới tính, khối, hạnh kiểm đều có ảnh hưởng đến điểm trung bình của học

sinh.

*VIẾT PHƯƠNG TRÌNH HỒI QUY(Cột β của bảng Coeffcients)

Ln output =4,447 +0,186 (giới tính )+0.052 (tuổi )+ 0,605 (hạnh kiểm)

Nếu điểm trung bình tăng 1% trong khi tất cả các yếu tố khác không thay đổi

*XÁC ĐỊNH TẦM QUAN TRỌNG CÁC BIẾN TRONG MÔ HÌNH

-Việc nghiên cứu các nhân tố tác động đến điểm trung bình của học sinh trung học cơ

sở là rât câp thiết sẽ giúp cho nhà trường phát huy các yếu tố tích cực, quan trọng và hạn chế các yếu tố tiêu cực để góp phần nâng cao điểm trung bình của học sinh từ đó nâng cao chất lượng giáo dục của nhà trường Đề tài nghiên cứu này có mục tiêu xây dựng và kiểm định mô hình biểu thị mối quan hệ giữa các nhân tố ảnh hưởng đến điểm trung bình của học sinh trung học cơ sở để làm cơ sở cho việc xây dựng mô hình dự báo kết quả học tập của học sinh Đê đat mục tiêu nghiên cứu trên, đề tài nghiên đã

sử dụng các mô hình hồi qui đa biến , phân tich nhân tô ́ ảnh hưởng đén điểm

Định dạng
Số trang	72
Dung lượng	876,33 KB