Chia sẻ đồ án tài liệu các môn đại cương
CNXH Khoa Học Kinh Tế Chính Trị Tư Tưởng HCM Lịch Sử Đảng Xác Suất Thống Kê Giải Tích - Đại Số Vật Lý - Hóa Học
Nội quy chuyên mục: Chia sẻ tài liệu Các môn học đại cương
CNXH Khoa Học
Kinh Tế Chính Trị
Tư Tưởng HCM
Lịch Sử Đảng
Xác Suất Thống Kê
Giải Tích - Đại Số
Vật Lý - Hóa Học
Pháp Luật Đại Cương
Triết Học Mác - Lênin
Môn Đại Cương Khác
By matre_060589
#972268 Link tải luận văn miễn phí cho ae Kết nối
Lời mở đầu
Trong nghành Lâm Nghiệp, một trong những công việc rất quan trọng là
đánh giá chất lượng sinh trưởng của rừng. Từ kết quả thu được, người ta sẽ
đưa ra các phương pháp bảo tồn, phát triển hay khai thác rừng một cách
hiệu quả nhất. Thông thường, các chuyên gia đến tận nơi đo đạc, khảo sát và
dựa vào cả kinh nghiệm của mình để đưa ra kết luận rằng cây được xem xét
là sinh trưởng tốt, sinh trưởng trung bình hay sinh trưởng kém. Một phương
pháp như vậy là khá tốn kém và khó thực hiện khi những người có trình độ
cao, kinh nghiệm dày dặt không nhiều. Vấn đề đặt ra là có phương pháp nào
ít tốn kém hơn nhưng cũng có độ chính xác cao hay không. Trong luận văn
này đưa ra một cách tiếp cập theo phương pháp thống kê là xây dựng mô
hình hồi quy với biến phụ thuộc là chất lượng sinh trưởng, biến giải thích là
các tiêu chí đo đạc được của cây. Với mục tiêu như vậy, luận văn này có tên
“ Phân tích chất lượng gỗ và các vấn đề liên quan”.
Luận văn được chia thành ba chương. Chương 1 giới thiệu về mô hình hồi
quy thứ bậc với biến phụ thuộc là biến tính trạng có thứ tự. Trong chương
này, ta nghiên cứu các mô hình là mô hình Probit, mô hình Logit và mô hình
số chênh. Những phương pháp diễn giải các kết quả rất hữu ích của mô hình
như: hiệu quả riêng, biến đổi gián đoạn. . . cũng được giới thiệu trong chương
này.
Chương thứ 2 trình bày về mô hình Logit đa thức. Mô hình này áp dụng
với biến phụ thuộc là biến định danh. Các diễn giải về kết quả mô hình này
được xem như là sự mở rộng đối với các diễn giải của mô hình Logit thứ
bậc, tuy nhiên khi biến phụ thuộc có nhiều tính trạng hay có nhiều biến
giải thích thì mô hình khá phức tạp do có nhiều hệ số. Khó khăn này được
giải quyết bằng phương pháp vẽ đồ thị thể hiện mối liên hệ giữa các hệ số.
Chương thứ 3 là phần chạy các mô hình từ dữ liệu thực tế và diễn giải
các kết quả từ mô hình đã xây dựng. Trong chương này, một số các kết quả
đạt được có những ý nghĩa thực tế như: chất lượng sinh trưởng của cây rừng
phụ thuộc mạnh vào những yếu tố đường kính tán, chiều cao, đường kính
1m3. Các loài cây khác nhau cũng có sự đánh giá khác nhau về sinh trưởng,
mức độ quý hiếm của cây không có ý nghĩa trong việc đánh giá đó. Đối với
chất lượng gỗ của rừng trồng thì yếu tố quyết định để phân loại chất lượng
gỗ là đường kính 1m3. Các yếu tố khác có ảnh hưởng không đáng kể.
Bản luận văn này được hoàn thành với sự hướng dẫn nghiêm khắc và chỉ
bảo tận tình của PGS.TS Hồ Đăng Phúc. Thầy đã dành rất nhiều thời gian
quý báu của mình để hướng dẫn, giải đáp thắc mắc cho tui trong suốt quá
trình bắt đầu tới khi hoàn thành luận văn. Nhân dịp này, tui xin bày tỏ lòng
biết ơn sâu sắc nhất tới thầy Hồ Đăng Phúc.
Qua đây, tui xin Thank tới các thầy cô khoa Toán –Cơ – Tin, trường Đại
học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội, đặc biệt là các thầy đã
tham gia giảng dạy khóa Cao học Toán 2011-2013.
tui cũng xin Thank gia đình, các bạn và mọi người đã giúp đỡ, cổ vũ để
tui có thể khác phục những khó khăn gặp phải trong suốt quá trình học

Chương 1
Mô hình Logit thứ bậc và mô hình
Probit thứ bậc
Đối với mô hình hồi quy tuyến tính, ta làm việc với biến phụ thuộc được
giả thiết là biến định lượng liên tục. Đây là mô hình rất phổ biến và được
sử dụng rộng rãi. Tuy nhiên trong các vấn đề kinh tế- xã hội, chúng ta bắt
gặp nhiều biến phụ thuộc không liên tục và thậm chí không quan sát được.
Các biến dạng này được gọi chung là các biến phụ thuộc giới hạn (limited
dependent variable, LDV). Trong luận văn này sẽ trình bày các mô hình phi
tuyến đối với các biến phụ thuộc là biến thứ tự và biến định danh. Ta định
nghĩa các biến dạng này như sau:
Biến thứ tự (ordinal variable) là biến có các tính trạng được sắp thứ tự.
Ví dụ trong cuộc điều tra các câu hỏi được đưa ra và phương án trả lời có
thể là các lựa chọn: tuyệt đối đồng ý, đồng ý, không đồng ý và hoàn toàn
không đồng ý.
Biến định danh (nominal variable) là biến có nhiều tính trạng và các tính
trạng không có thứ hạng. Ví dụ tình trạng hôn nhân có thể là các tính trạng
sau: độc thân, đã kết hôn, li dị, góa bụa.
Đối với biến có thứ tự, các tính trạng có thể được sắp thứ tự từ thấp tới cao,
nhưng khoảng cách giữa các tính trạng gần kề chưa được xác định. Những
tính trạng này được đánh số lần lượt và mô hình hồi quy tuyến tính (LRM)
có thể được áp dụng. Tuy nhiên, ta ngầm giả thiết rằng khoảng cách giữa các
tính trạng là bằng nhau. Một vấn đề là khi dùng mô hình hồi quy tuyến tính
đối với biến LDV, ước lượng có thể chệch và vì thế dẫn tới những kết quả sai
lầm, thậm chí không chấp nhận được. Cho nên các mô hình phi tuyến được
đề xuất mặc dù những lí giải về nó phức tạp hơn nhiều.
Trong chương đầu tiên, ta xét các mô hình logit thứ bậc và probit thứ bậc
(ordered logit and ordered probit models). Hai mô hình này có quan hệ chặt
Link Download bản DOC
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link tải, không dùng IDM để tải:

Bấm vào đây để đăng nhập và xem link!
Hình đại diện của thành viên
By ngocnam1506
Hình đại diện của thành viên
By daigai
#1009906 Link mới update, mời bạn xem lại bài đầu để tải
Kết nối đề xuất:
Đọc Truyện online