HỒI QUY BỘI, LOGISTIC VÀ CHỌN MÔ HÌNH

Hồi quy là công cụ phân tích quan trọng trong các dự án cải tiến, nhưng kết quả chỉ có ý nghĩa khi mô hình được xây dựng, kiểm tra và diễn giải đúng cách. Khóa học tập trung vào ba năng lực chính: xây dựng mô hình hồi quy bội, phân tích hồi quy logistic nhị phân và lựa chọn mô hình phù hợp. Người học tìm hiểu cách diễn giải hệ số khi nhiều biến cùng tham gia, kiểm tra phần dư, nhận diện đa cộng tuyến và đánh giá ảnh hưởng của các điểm dữ liệu bất thường. Với hồi quy logistic, nội dung tập trung vào tỷ số chênh và khả năng phân loại của mô hình. Các tiêu chí như hệ số xác định hiệu chỉnh, tiêu chí thông tin Akaike và kiểm chứng trên dữ liệu chưa dùng để xây dựng mô hình được giới thiệu trong quá trình lựa chọn mô hình. Thông qua các ví dụ và bài tập với bộ dữ liệu giả định, người học thực hành xây dựng, chẩn đoán và đánh giá kết quả bằng phần mềm thống kê. Khóa học phù hợp với người làm cải tiến chất lượng, người dẫn dự án và những ai muốn nâng cao khả năng phân tích dữ liệu. Trọng tâm là hiểu ý nghĩa, giả định và giới hạn của mô hình để đưa ra nhận định có căn cứ, đồng thời kết hợp kết quả thống kê với kiến thức thực tế tại hiện trường.