• 04 - 2021 -
    08 04
    Đồ họa mở rộng
    admin

    Biểu đồ thanh theo cụm (Clustered Bar Chart)

    1. Giới thiệu Biểu đồ thanh theo cụm (Clustered Bar Chart) có thể được sử dụng khi bạn có một biến liên tục và hai biến danh nghĩa hoặc thứ tự, và muốn minh họa sự khác biệt trong biến liên tục (thường hoạt động như một biến phụ thuộc) về danh mục của hai biến danh nghĩa hoặc thứ tự (thường hoạt động như các biến độc lập). Ví dụ, một biểu đồ thanh theo cụm có thể thích...

    Xem thêm »
  • 04 - 2021 -
    07 04
    Phân tích hồi quy (mở rộng)
    admin

    Bài 4. Hồi quy Logistic thứ tự (liên quan đến hiệu ứng tương tác)

    1. Khi nào sử dụng? Trong chủ đề trước, chúng tôi đã giới thiệu đến bạn những nội dung cốt lõi của hồi quy logistic thứ tự trong điều khoản các biến độc lập không có hiệu ứng tương tác. Mục đích của chủ đề này là để đánh giá các hiệu ứng tương tác (interaction effects) trong hồi quy thứ tự. Mô hình logit thứ tự và các giả định kiểm tra là vẫn áp dụng như trong mô...

    Xem thêm »
  • 04 - 2021 -
    06 04
    Phân tích hồi quy (mở rộng)
    admin

    Bài 3. Hồi quy Logistic thứ tự (Ordinal Logistic Regression)

    1. Khi nào sử dụng? Hồi quy logistic thứ tự (còn được gọi là mô hình logit thứ tự hoặc mô hìnhOdds theo tỉ lệ) là một mô hình hồi quy cho một biến phụ thuộc thứ tự (ordinal dependent variable). Ví dụ: nếu một câu hỏi trong cuộc khảo sát được trả lời bằng lựa chọn giữa "kém", "khá", "tốt" và "xuất sắc"và mục đích của phân tích là để xem phản ứng đó có thể được dự đoán...

    Xem thêm »
  • 04 - 2021 -
    04 04
    Phân tích hồi quy (mở rộng)
    admin

    Bài 2. Hồi quy Logistic đa thức (Multinomial Logistic Regression)

    1. Khi nào sử dụng? Mô hình hồi quy logistic nhị thức được sử dụng để dự đoán một biến phụ thuộc lưỡng phân (ví dụ, có/ không, đạt/ không đạt) bởi một hoặc nhiều biến độc lập liên tục hoặc phân loại. Phương trình liên hệ có dạng (logarit Odds): Mô hình hồi quy đa thức (còn được gọi là hồi quy logistic đa thức) tương tự như mô hình hồi quy logistic nhị phân nhưng biến phụ thuộc...

    Xem thêm »
  • 04 - 2021 -
    04 04
    So sánh khác biệt các nhóm
    admin

    Bài 1. Phân tích phương sai đa biến một chiều (One-way MANOVA)

    1. MANOVA là gì? MANOVA là viết tắt của Multivariate ANallysis Of Variance. Mục đích chính của ANOVA một chiều (one-way ANOVA) là để kiểm tra xem hai hoặc nhiều nhóm khác nhau có đáng kể về một hoặc nhiều đặc điểm hay không. ANOVA giai thừa (factorial ANOVA) so sánh các trung bình (means) xuyên qua hai hoặc nhiều biến (hiệu ứng của các biến). Một lần nữa, ANOVA một chiều có một biến độc lập chia mẫu thành...

    Xem thêm »
  • 04 - 2021 -
    02 04
    Phân tích hồi quy (mở rộng)
    admin

    Bài 1. Hồi quy Logistic nhị thức (Binomial Logistic Regression)

    1. Khi nào sử dụng? Hồi quy logistic (thường được gọi đơn giản là hồi quy logistic nhị thức) được sử dụng để dự đoán xác suất một quan sát rơi vào một trong các loại của biến phụ thuộc dựa trên một hoặc nhiều biến độc lập có thể liên tục hoặc phân loại. Mặt khác, nếu biến phụ thuộc của bạn là một số đếm, phương pháp thống kê nên được xem xét là hồi quy Poisson. Ngoài...

    Xem thêm »
1 … 7 8 9 10 11 … 18

Thông tin tài khoản Premium

- Tên tài khoản:

- Gói cước:

- Ngày hết hạn:

* Lưu ý: Bạn sẽ không thể đọc các tài liệu trả phí nếu bạn chưa trả phí hoặc gói tài liệu trả phí của bạn đã hết hạn. Vui lòng đăng ký tài khoản Premium tại đây.

Nghiên cứu giáo dục

Bài viết mới

Đọc nhiều nhất

error: Content is protected !!