# data[].attributes.body
a)     Chiều cao trung bình của những người đàn ông độ tuổi 20 – 30 là 168,9 ± 7,98 cm. Độ tin cậy 99%.

b)

-         Kết quả phân tích hồi quy cho thấy, R² = 96.48% thể hiện mối tương quan chặt chẽ giữa chiều cao và chiều dài xương đùi, còn 3.52 % là do yếu tố khác.

-         Giá tri P – value (0,0000) < 0,05 chứng tỏ mô hình này phù hợp khoảng 96.48%.

-         Phương trình đường hồi quy mẫu của Y theo X: Y = 14,63 + 3,19* X

c)      Nhận định của tài liệu y khoa trên là sai vì hệ số tương quan hồi quy là 96,48% chứ không phải 90%.

d)     Nếu giá trị của X giảm bớt 1cm thì giá trị tương ứng của Y giảm.

# data[].attributes.body
Dựa vòa kết quả phân tích cho thấy giá trị P-valua(0,000) < 0,01, thể hiện có mối quan hệ có ý nghĩa thống kê giữa chiều cao và chiều dài xương đùi với độ tin cậy 99%.

Thống kê R2 = 96.48%, cho thấy mối quan hệ tương đối chặt chẽ giữa chiều cao và chiều dài xương đùi, còn lại 3.52% là các yếu tố khác ảnh hưởng đến chiều cao.
Phương trình đường hồi quy mẫu của Y theo X:

Y chieu cao = 14.625 + 3.1875*X chieu dai xuong dui

Nếu giá trị của X giảm bớt 1cm thì giá trị tương ứng của Y giảm.

# data[].attributes.body
chiều cao trung bình của những người đàn ông độ tuổi 20-30 là 168.9 +/- 8.2

Dựa vào kết quả phân tích cho thấy giá trị P-value(0.0000) < 0,01, thể hiện có mối quan hệ có ý nghĩa thống kê giữa chiều cao và chiều dài xương đùi với độ tin cậy 99%.

Thống kê R2 = 96.48%, cho thấy mối quan hệ tương đối chặt chẽ giữa chiều cao và chiều dài xương đùi, còn lại 3.52% là các yếu tố khác ảnh hưởng đến chiều cao không phải chiều dài xương đùi.

Một tài liệu y khoa cho rằng hệ số tương quan của X và Y là 0.9, điều này là sai với độ tin cậy 99%.

Phương trình đường hồi quy mẫu của Y theo X:

Y chieu cao = 14.625 + 3.1875*X chieu dai xuong dui

Nếu giá trị của X giảm bớt 1cm thì giá trị tương ứng của Y giảm.

# data[].attributes.attachment_caption
P- value = 0.0001, mô hình ước lượng được xem là phù hợp. R2 = 65.74%,mức độ tương quan  khá chặt chẽ. Phân tích Durbin-watson = 1.088, phù hợp với giá trị kiểm

# data[].attributes.body
Trần Thị Kim Phượng

# data[].attributes.body
có thể dùng phương trình hồi quy để tính năng suất lúa

# data[].attributes.body
bài 7.7

# data[].attributes.body
Kết quả phân tích tương quan cho thấy
R²= 76,78%
Ta thấy có sự tương quan tương đối giữa lượng phân bón và năng suất lúa khoảng 76,78%, 23,22% còn lại là các yếu tố khác nhưng không phải là lượng phân bón.

P-value (0,0043) < 0,05
Mô hình hồi quy phù hợp, có thể sử dụng mô hình này để dự đoán năng suất lúa.

Phương trình hồi quy: Yi = 203,077 + 1,76923*Xi

# data[].attributes.body
-         R²= 76,78% : Có sự tương quan tương đối giữa lượng phân bón và năng suất lúa khoảng 76,78%, 23,22% còn lại là các yếu tố khác nhưng không phải là lượng phân bón.

-         P-value (0,0043) < 0,05: Mô hình hồi quy phù hợp, có thể sử dụng mô hình này để dự đoán năng suất lúa.

-         Phương trình hồi quy: Yi = 203,077 + 1,76923*Xi

ð Hệ số tương quan không phù hợp với kiểm định giả thiết cho rằng hệ số tương quan của X và Y bằng 0,9 ở mức ý nghĩa α = 5%

# data[].attributes.body
Câu 15

# data[].attributes.body
Câu 14

# data[].attributes.body
R2 =67.78% độ tương quan tương đối
Pvalue 0.0010<0.05 phương trình hồi quy phù hợp
y= 13.93+0.78x
dự đoán tháng 13,14,15
13: 13.93+0.78*13
14: 13.93+0.78*14
15: 13.93+0.78*15