- Thời gian: 8h30 ngày 22 tháng 09 năm 2021

- Hình thức: Online 

- Người báo cáo: TS. Bùi Việt Hương

- Tên báo cáo: MỘT SỐ MÔ HÌNH HỒI QUY

- Tóm tắt báo cáo:

       Hồi quy từ lâu đã là một phần không thể thiếu trong phân tích dữ liệu -  Data analysis liên quan đến việc tìm hiểu và phân tích mối quan hệ giữa các đối tượng nghiên cứu thể hiện qua biến mục tiêu (y) và các biến độc lập (biến giải thích - x). Các bài toán hồi quy có nhiều ứng dụng trong thực tế như: dự báo về chỉ số lạm phát, dự báo tốc độ tăng trưởng GDP, dự báo nhu cầu thị trường của một doanh nghiệp để chuẩn bị kế hoạch sản suất kinh doanh hay bài toán đánh giá rủi ro tín dụng trong ngành ngân hàng, ... Vì các đối tượng nghiên cứu thường đa dạng và khác nhau về bản chất khiến cho các loại biến hay dữ liệu sẽ khác nhau dẫn đến các mô hình hồi quy khác nhau.
       Trong báo cáo này, chúng tôi trình bày về  mô hình hồi quy tuyến tính (linear regression) và hồi quy logictis (logictis regression) cùng với ví dụ thực tế với công cụ Python.