# Họ và tên: Huỳnh Thị Nữ
# Lớp: 24NH1
# MSSV: 2454020039
# Bài: Thực hành cuối kỳ
# Nhập liệu
btthnu = file.choose()
databtthnu = read.csv(btthnu,header=TRUE)
databtthnu$VNIndex = as.numeric(gsub(",", "", databtthnu$VNIndex))
databtthnu$VN30 = as.numeric(gsub(",", "", databtthnu$VN30))
databtthnu$HNX = as.numeric(gsub(",", "", databtthnu$HNX))
save(databtthnu, file="databtthnu.rda")
attach(databtthnu)
is.data.frame(databtthnu)
## [1] TRUE
# Câu b: Mã hoá các chỉ số
# Mã hoá biến VNIndex
VNIndexMH = databtthnu$VNIndex
VNIndexMH = replace(VNIndexMH, databtthnu$VNIndex <= 1600, 1)
VNIndexMH = replace(VNIndexMH, databtthnu$VNIndex > 1600, 2)
VNIndexMH
## [1] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [38] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [75] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [112] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [149] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [186] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [223] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [260] 2 2 2 2 2 2 2 2 2
VNIndexcode = data.frame(databtthnu$VNIndex, VNIndexMH)
VNIndexcode
## databtthnu.VNIndex VNIndexMH
## 1 1682.21 2
## 2 1681.30 2
## 3 1696.29 2
## 4 1666.97 2
## 5 1624.53 2
## 6 1637.32 2
## 7 1643.26 2
## 8 1657.75 2
## 9 1667.26 2
## 10 1684.90 2
## 11 1680.90 2
## 12 1670.97 2
## 13 1665.18 2
## 14 1658.62 2
## 15 1634.45 2
## 16 1635.26 2
## 17 1657.46 2
## 18 1666.09 2
## 19 1660.70 2
## 20 1666.48 2
## 21 1661.70 2
## 22 1665.05 2
## 23 1652.71 2
## 24 1645.82 2
## 25 1695.50 2
## 26 1685.30 2
## 27 1697.83 2
## 28 1716.47 2
## 29 1747.55 2
## 30 1765.12 2
## 31 1761.06 2
## 32 1757.95 2
## 33 1766.85 2
## 34 1731.19 2
## 35 1636.43 2
## 36 1663.43 2
## 37 1678.50 2
## 38 1687.06 2
## 39 1683.18 2
## 40 1652.54 2
## 41 1680.50 2
## 42 1685.83 2
## 43 1669.57 2
## 44 1639.65 2
## 45 1617.00 2
## 46 1651.98 2
## 47 1654.89 2
## 48 1642.64 2
## 49 1599.10 1
## 50 1580.54 1
## 51 1593.61 1
## 52 1631.86 2
## 53 1631.44 2
## 54 1635.46 2
## 55 1654.42 2
## 56 1659.92 2
## 57 1649.00 2
## 58 1655.99 2
## 59 1654.93 2
## 60 1667.98 2
## 61 1660.36 2
## 62 1680.36 2
## 63 1684.32 2
## 64 1690.99 2
## 65 1701.67 2
## 66 1717.06 2
## 67 1731.77 2
## 68 1737.24 2
## 69 1741.32 2
## 70 1753.74 2
## 71 1747.17 2
## 72 1718.98 2
## 73 1698.90 2
## 74 1646.89 2
## 75 1646.01 2
## 76 1679.18 2
## 77 1673.66 2
## 78 1676.98 2
## 79 1704.31 2
## 80 1751.03 2
## 81 1772.15 2
## 82 1782.82 2
## 83 1742.85 2
## 84 1729.80 2
## 85 1754.84 2
## 86 1766.90 2
## 87 1784.49 2
## 88 1788.40 2
## 89 1816.27 2
## 90 1861.58 2
## 91 1855.56 2
## 92 1867.90 2
## 93 1877.33 2
## 94 1902.93 2
## 95 1894.44 2
## 96 1864.80 2
## 97 1879.13 2
## 98 1896.59 2
## 99 1893.78 2
## 100 1885.44 2
## 101 1882.73 2
## 102 1870.79 2
## 103 1843.72 2
## 104 1830.50 2
## 105 1802.91 2
## 106 1814.98 2
## 107 1829.04 2
## 108 1806.50 2
## 109 1813.40 2
## 110 1791.43 2
## 111 1782.56 2
## 112 1755.49 2
## 113 1754.82 2
## 114 1754.03 2
## 115 1796.85 2
## 116 1814.09 2
## 117 1824.09 2
## 118 1860.14 2
## 119 1867.62 2
## 120 1860.91 2
## 121 1879.64 2
## 122 1880.33 2
## 123 1846.10 2
## 124 1813.14 2
## 125 1818.27 2
## 126 1808.51 2
## 127 1767.84 2
## 128 1652.79 2
## 129 1676.73 2
## 130 1728.34 2
## 131 1709.61 2
## 132 1696.24 2
## 133 1693.21 2
## 134 1710.29 2
## 135 1713.83 2
## 136 1699.13 2
## 137 1647.81 2
## 138 1591.17 1
## 139 1614.77 2
## 140 1658.19 2
## 141 1644.63 2
## 142 1672.80 2
## 143 1662.54 2
## 144 1674.49 2
## 145 1702.93 2
## 146 1694.82 2
## 147 1684.04 2
## 148 1674.99 2
## 149 1677.54 2
## 150 1756.55 2
## 151 1736.68 2
## 152 1750.00 2
## 153 1758.96 2
## 154 1775.65 2
## 155 1800.65 2
## 156 1819.83 2
## 157 1817.17 2
## 158 1837.11 2
## 159 1833.48 2
## 160 1857.30 2
## 161 1870.36 2
## 162 1853.29 2
## 163 1875.84 2
## 164 1854.10 2
## 165 1854.06 2
## 166 1874.85 2
## 167 1891.20 2
## 168 1909.01 2
## 169 1915.37 2
## 170 1895.50 2
## 171 1901.10 2
## 172 1898.37 2
## 173 1925.46 2
## 174 1921.60 2
## 175 1927.94 2
## 176 1912.93 2
## 177 1913.23 2
## 178 1896.89 2
## 179 1877.13 2
## 180 1886.03 2
## 181 1884.18 2
## 182 1874.43 2
## 183 1863.67 2
## 184 1863.49 2
## 185 1844.54 2
## 186 1826.47 2
## 187 1819.01 2
## 188 1831.55 2
## 189 1838.90 2
## 190 1790.53 2
## 191 1793.05 2
## 192 1803.71 2
## 193 1798.61 2
## 194 1791.65 2
## 195 1799.31 2
## 196 1807.94 2
## 197 1806.20 2
## 198 1830.47 2
## 199 1824.53 2
## 200 1857.91 2
## 201 1869.04 2
## 202 1878.02 2
## 203 1863.07 2
## 204 1871.91 2
## 205 1854.97 2
## 206 1860.01 2
## 207 1867.21 2
## 208 1866.35 2
## 209 1862.08 2
## 210 1843.50 2
## 211 1848.25 2
## 212 1853.70 2
## 213 1840.70 2
## 214 1828.34 2
## 215 1800.54 2
## 216 1806.63 2
## 217 1782.12 2
## 218 1804.24 2
## 219 1787.45 2
## 220 1743.51 2
## 221 1730.56 2
## 222 1668.53 2
## 223 1699.38 2
## 224 1686.11 2
## 225 1669.01 2
## 226 1680.62 2
## 227 1704.68 2
## 228 1744.66 2
## 229 1735.78 2
## 230 1762.84 2
## 231 1777.23 2
## 232 1776.46 2
## 233 1764.78 2
## 234 1768.06 2
## 235 1776.77 2
## 236 1773.41 2
## 237 1793.18 2
## 238 1765.63 2
## 239 1729.08 2
## 240 1727.46 2
## 241 1732.02 2
## 242 1726.69 2
## 243 1734.24 2
## 244 1768.12 2
## 245 1788.78 2
## 246 1791.41 2
## 247 1821.32 2
## 248 1831.56 2
## 249 1832.12 2
## 250 1827.72 2
## 251 1853.08 2
## 252 1821.64 2
## 253 1830.44 2
## 254 1827.12 2
## 255 1829.23 2
## 256 1795.21 2
## 257 1788.23 2
## 258 1811.15 2
## 259 1810.11 2
## 260 1822.77 2
## 261 1815.66 2
## 262 1799.67 2
## 263 1816.93 2
## 264 1801.65 2
## 265 1775.09 2
## 266 1785.11 2
## 267 1780.68 2
## 268 1777.73 2
# Mã hoá biến VN30
VN30MH= databtthnu$VN30
VN30MH= replace(VN30MH,databtthnu$VN30<=1800,1)
VN30MH= replace(VN30MH,databtthnu$VN30>1800,2)
VN30MH
## [1] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [38] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [75] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [112] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 2 1 2 2 2 2 2 2 2
## [149] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [186] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [223] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [260] 2 2 2 2 2 2 2 2 2
VN30code = data.frame(databtthnu$VN30, VN30MH)
VN30code
## databtthnu.VN30 VN30MH
## 1 1865.38 2
## 2 1859.59 2
## 3 1883.59 2
## 4 1845.48 2
## 5 1807.22 2
## 6 1825.17 2
## 7 1828.63 2
## 8 1855.08 2
## 9 1865.45 2
## 10 1876.75 2
## 11 1875.39 2
## 12 1868.85 2
## 13 1861.74 2
## 14 1859.53 2
## 15 1819.60 2
## 16 1821.45 2
## 17 1853.48 2
## 18 1858.67 2
## 19 1852.65 2
## 20 1862.23 2
## 21 1863.13 2
## 22 1870.63 2
## 23 1859.80 2
## 24 1859.51 2
## 25 1918.97 2
## 26 1909.65 2
## 27 1922.95 2
## 28 1940.89 2
## 29 1980.57 2
## 30 2012.28 2
## 31 2013.69 2
## 32 2009.64 2
## 33 2022.27 2
## 34 1977.14 2
## 35 1870.86 2
## 36 1915.90 2
## 37 1930.88 2
## 38 1945.78 2
## 39 1944.60 2
## 40 1900.76 2
## 41 1949.28 2
## 42 1949.76 2
## 43 1925.18 2
## 44 1885.36 2
## 45 1857.64 2
## 46 1897.71 2
## 47 1886.47 2
## 48 1869.60 2
## 49 1824.71 2
## 50 1804.18 2
## 51 1821.60 2
## 52 1872.27 2
## 53 1864.23 2
## 54 1871.54 2
## 55 1893.54 2
## 56 1898.07 2
## 57 1886.20 2
## 58 1897.46 2
## 59 1899.89 2
## 60 1916.36 2
## 61 1909.60 2
## 62 1923.55 2
## 63 1921.18 2
## 64 1923.92 2
## 65 1933.56 2
## 66 1950.12 2
## 67 1971.99 2
## 68 1979.53 2
## 69 1975.50 2
## 70 1983.82 2
## 71 1973.02 2
## 72 1946.98 2
## 73 1924.29 2
## 74 1867.03 2
## 75 1869.84 2
## 76 1909.87 2
## 77 1897.95 2
## 78 1903.47 2
## 79 1933.28 2
## 80 1985.28 2
## 81 2012.87 2
## 82 2023.13 2
## 83 1976.21 2
## 84 1965.97 2
## 85 1990.66 2
## 86 2009.70 2
## 87 2030.63 2
## 88 2028.68 2
## 89 2055.96 2
## 90 2096.76 2
## 91 2074.03 2
## 92 2066.21 2
## 93 2080.24 2
## 94 2089.21 2
## 95 2067.10 2
## 96 2047.48 2
## 97 2080.35 2
## 98 2094.24 2
## 99 2085.61 2
## 100 2080.38 2
## 101 2082.35 2
## 102 2077.76 2
## 103 2032.28 2
## 104 2019.88 2
## 105 1997.13 2
## 106 2018.98 2
## 107 2029.81 2
## 108 2004.31 2
## 109 1997.69 2
## 110 1988.19 2
## 111 1969.27 2
## 112 1943.60 2
## 113 1947.75 2
## 114 1951.58 2
## 115 2000.90 2
## 116 2016.47 2
## 117 2018.64 2
## 118 2039.80 2
## 119 2050.85 2
## 120 2049.64 2
## 121 2069.82 2
## 122 2061.75 2
## 123 2010.75 2
## 124 1959.35 2
## 125 1956.53 2
## 126 1942.76 2
## 127 1904.19 2
## 128 1780.71 1
## 129 1836.96 2
## 130 1889.94 2
## 131 1859.80 2
## 132 1853.60 2
## 133 1852.99 2
## 134 1873.65 2
## 135 1868.84 2
## 136 1854.19 2
## 137 1797.99 1
## 138 1741.05 1
## 139 1770.16 1
## 140 1814.73 2
## 141 1791.25 1
## 142 1821.53 2
## 143 1811.92 2
## 144 1829.59 2
## 145 1861.84 2
## 146 1852.99 2
## 147 1837.43 2
## 148 1836.25 2
## 149 1840.96 2
## 150 1931.01 2
## 151 1915.01 2
## 152 1928.23 2
## 153 1925.66 2
## 154 1946.55 2
## 155 1961.60 2
## 156 1979.19 2
## 157 1988.11 2
## 158 2009.04 2
## 159 2007.08 2
## 160 2025.41 2
## 161 2024.74 2
## 162 2011.42 2
## 163 2041.40 2
## 164 2022.75 2
## 165 2014.62 2
## 166 2032.30 2
## 167 2053.41 2
## 168 2079.10 2
## 169 2074.06 2
## 170 2040.51 2
## 171 2053.97 2
## 172 2043.51 2
## 173 2068.62 2
## 174 2050.58 2
## 175 2046.37 2
## 176 2027.45 2
## 177 2028.94 2
## 178 2027.51 2
## 179 2010.93 2
## 180 2021.72 2
## 181 2027.90 2
## 182 2022.46 2
## 183 1999.82 2
## 184 1997.06 2
## 185 1989.71 2
## 186 1972.99 2
## 187 1974.60 2
## 188 1982.29 2
## 189 1986.28 2
## 190 1936.81 2
## 191 1951.92 2
## 192 1960.97 2
## 193 1947.28 2
## 194 1944.36 2
## 195 1962.48 2
## 196 1960.19 2
## 197 1957.17 2
## 198 1967.22 2
## 199 1963.57 2
## 200 1980.13 2
## 201 1995.12 2
## 202 2010.15 2
## 203 2004.62 2
## 204 2008.57 2
## 205 2004.29 2
## 206 1995.71 2
## 207 2013.35 2
## 208 2009.04 2
## 209 2002.56 2
## 210 1991.11 2
## 211 1995.91 2
## 212 1998.44 2
## 213 1987.11 2
## 214 1970.82 2
## 215 1939.84 2
## 216 1946.06 2
## 217 1916.05 2
## 218 1941.65 2
## 219 1931.65 2
## 220 1887.32 2
## 221 1881.32 2
## 222 1826.90 2
## 223 1845.32 2
## 224 1829.36 2
## 225 1806.50 2
## 226 1824.35 2
## 227 1849.12 2
## 228 1886.27 2
## 229 1872.07 2
## 230 1917.69 2
## 231 1927.35 2
## 232 1916.88 2
## 233 1902.79 2
## 234 1911.09 2
## 235 1925.18 2
## 236 1922.53 2
## 237 1936.46 2
## 238 1909.23 2
## 239 1876.81 2
## 240 1877.68 2
## 241 1876.14 2
## 242 1875.73 2
## 243 1887.06 2
## 244 1927.79 2
## 245 1942.00 2
## 246 1936.15 2
## 247 1970.01 2
## 248 1979.23 2
## 249 1982.96 2
## 250 1961.57 2
## 251 1984.89 2
## 252 1963.01 2
## 253 1968.52 2
## 254 1967.64 2
## 255 1976.82 2
## 256 1936.69 2
## 257 1928.57 2
## 258 1951.14 2
## 259 1954.29 2
## 260 1975.01 2
## 261 1964.17 2
## 262 1953.26 2
## 263 1965.36 2
## 264 1954.91 2
## 265 1932.15 2
## 266 1938.50 2
## 267 1922.42 2
## 268 1914.35 2
# Mã hoá biến HXN
HNXMH= databtthnu$HNX
HNXMH= replace(HNXMH,databtthnu$HNX<=260,1)
HNXMH= replace(HNXMH,databtthnu$HNX>260,2)
HNXMH
## [1] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [38] 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1
## [75] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2
## [112] 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [149] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [186] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [223] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [260] 2 2 2 2 2 2 2 2 2
HNXcode = data.frame(databtthnu$HNX, HNXMH)
HNXcode
## databtthnu.HNX HNXMH
## 1 279.98 2
## 2 282.70 2
## 3 283.99 2
## 4 280.67 2
## 5 271.57 2
## 6 274.82 2
## 7 274.60 2
## 8 274.18 2
## 9 276.51 2
## 10 280.69 2
## 11 278.98 2
## 12 277.63 2
## 13 276.92 2
## 14 276.24 2
## 15 274.23 2
## 16 273.01 2
## 17 277.28 2
## 18 277.65 2
## 19 276.06 2
## 20 275.15 2
## 21 273.16 2
## 22 273.22 2
## 23 269.55 2
## 24 265.75 2
## 25 274.69 2
## 26 272.87 2
## 27 273.34 2
## 28 274.94 2
## 29 273.62 2
## 30 275.35 2
## 31 275.33 2
## 32 276.12 2
## 33 277.08 2
## 34 276.11 2
## 35 263.02 2
## 36 264.65 2
## 37 268.69 2
## 38 266.78 2
## 39 267.28 2
## 40 265.36 2
## 41 266.78 2
## 42 268.04 2
## 43 266.96 2
## 44 265.85 2
## 45 259.18 1
## 46 265.91 2
## 47 266.70 2
## 48 266.15 2
## 49 260.11 2
## 50 258.18 1
## 51 261.08 2
## 52 264.79 2
## 53 266.29 2
## 54 267.61 2
## 55 265.03 2
## 56 268.69 2
## 57 264.23 2
## 58 267.36 2
## 59 263.13 2
## 60 261.22 2
## 61 257.30 1
## 62 261.91 2
## 63 261.43 2
## 64 259.91 1
## 65 257.91 1
## 66 258.87 1
## 67 259.67 1
## 68 262.31 2
## 69 260.65 2
## 70 258.68 1
## 71 257.14 1
## 72 256.48 1
## 73 255.87 1
## 74 250.09 1
## 75 249.37 1
## 76 255.08 1
## 77 253.12 1
## 78 253.23 1
## 79 253.97 1
## 80 257.23 1
## 81 255.47 1
## 82 252.60 1
## 83 250.98 1
## 84 250.53 1
## 85 251.22 1
## 86 250.50 1
## 87 248.77 1
## 88 246.74 1
## 89 246.52 1
## 90 249.40 1
## 91 249.10 1
## 92 247.10 1
## 93 251.88 1
## 94 252.85 1
## 95 253.32 1
## 96 253.16 1
## 97 252.28 1
## 98 254.95 1
## 99 253.11 1
## 100 252.66 1
## 101 258.43 1
## 102 252.96 1
## 103 247.30 1
## 104 252.84 1
## 105 252.47 1
## 106 252.72 1
## 107 256.13 1
## 108 260.39 2
## 109 265.18 2
## 110 265.95 2
## 111 263.04 2
## 112 256.28 1
## 113 256.01 1
## 114 253.77 1
## 115 255.86 1
## 116 256.48 1
## 117 257.06 1
## 118 261.83 2
## 119 262.72 2
## 120 263.23 2
## 121 262.33 2
## 122 262.82 2
## 123 259.00 1
## 124 260.01 2
## 125 257.85 1
## 126 257.59 1
## 127 253.64 1
## 128 235.36 1
## 129 240.07 1
## 130 247.02 1
## 131 247.85 1
## 132 245.84 1
## 133 245.74 1
## 134 246.86 1
## 135 247.78 1
## 136 245.73 1
## 137 243.46 1
## 138 237.54 1
## 139 243.81 1
## 140 249.67 1
## 141 248.21 1
## 142 252.36 1
## 143 250.59 1
## 144 250.98 1
## 145 251.46 1
## 146 250.36 1
## 147 248.68 1
## 148 245.03 1
## 149 246.70 1
## 150 253.32 1
## 151 250.98 1
## 152 251.91 1
## 153 251.66 1
## 154 252.41 1
## 155 252.72 1
## 156 256.49 1
## 157 260.00 1
## 158 257.33 1
## 159 253.27 1
## 160 255.36 1
## 161 253.23 1
## 162 251.95 1
## 163 249.44 1
## 164 250.66 1
## 165 250.04 1
## 166 247.42 1
## 167 248.46 1
## 168 247.76 1
## 169 246.49 1
## 170 248.06 1
## 171 253.28 1
## 172 254.62 1
## 173 255.07 1
## 174 257.42 1
## 175 259.25 1
## 176 259.50 1
## 177 261.33 2
## 178 264.37 2
## 179 267.51 2
## 180 271.80 2
## 181 278.15 2
## 182 282.23 2
## 183 285.56 2
## 184 294.94 2
## 185 305.18 2
## 186 314.79 2
## 187 317.48 2
## 188 304.86 2
## 189 293.79 2
## 190 298.36 2
## 191 305.74 2
## 192 301.15 2
## 193 300.09 2
## 194 302.49 2
## 195 310.91 2
## 196 319.62 2
## 197 330.20 2
## 198 336.16 2
## 199 324.83 2
## 200 321.06 2
## 201 326.38 2
## 202 318.24 2
## 203 319.44 2
## 204 317.83 2
## 205 317.99 2
## 206 313.16 2
## 207 313.16 2
## 208 306.73 2
## 209 307.57 2
## 210 296.51 2
## 211 293.74 2
## 212 300.39 2
## 213 306.67 2
## 214 303.76 2
## 215 291.90 2
## 216 297.34 2
## 217 291.07 2
## 218 288.32 2
## 219 291.70 2
## 220 284.41 2
## 221 280.74 2
## 222 275.49 2
## 223 281.07 2
## 224 272.99 2
## 225 269.35 2
## 226 269.45 2
## 227 271.68 2
## 228 275.05 2
## 229 271.25 2
## 230 279.28 2
## 231 286.41 2
## 232 293.59 2
## 233 292.64 2
## 234 293.44 2
## 235 287.68 2
## 236 290.91 2
## 237 288.45 2
## 238 283.34 2
## 239 279.99 2
## 240 278.64 2
## 241 282.32 2
## 242 279.98 2
## 243 278.55 2
## 244 284.07 2
## 245 283.19 2
## 246 282.65 2
## 247 281.96 2
## 248 282.64 2
## 249 284.77 2
## 250 282.24 2
## 251 282.53 2
## 252 280.60 2
## 253 281.11 2
## 254 279.48 2
## 255 278.37 2
## 256 272.68 2
## 257 271.94 2
## 258 274.13 2
## 259 273.22 2
## 260 273.90 2
## 261 275.29 2
## 262 274.38 2
## 263 276.93 2
## 264 276.45 2
## 265 272.77 2
## 266 272.21 2
## 267 271.31 2
## 268 269.91 2
# Câu C thống kê dưới dạng RATIO SCALE
# Thống kê các biến
library(psych)
abcde=data.frame(VNIndex,VN30,HNX)
describe(abcde)
## vars n mean sd median trimmed mad min max range
## VNIndex 1 268 1764.05 85.00 1770.13 1764.04 112.14 1580.54 1927.94 347.40
## VN30 2 268 1944.06 74.80 1946.76 1944.59 89.56 1741.05 2096.76 355.71
## HNX 3 268 269.85 19.57 266.22 267.52 19.16 235.36 336.16 100.80
## skew kurtosis se
## VNIndex -0.05 -1.16 5.19
## VN30 -0.10 -0.71 4.57
## HNX 0.99 0.64 1.20
## Nhận xét:
# VNIndex giá trị trung bình là 1,764.05, cho thấy dữ liệu phân phối xoay quanh trục khoảng 1,764 điểm
# VN30 giá trị trung bình là 1,944.06, cho thấy dữ liệu phân phối xoay quanh trục khoảng 1,944 điểm
# HNX giá trị trung bình là 269.85, cho thấy dữ liệu phân phối xoay quanh trục khoảng 269.85 điểm
# Biến có độ phân tán lớn nhất là VNIndex với độ lệch chuẩn = 85.00, cho thấy dữ liệu tập trung phân tán rộng nhất.
# Biến có độ phân tán nhỏ nhất là HNX với độ lệch chuẩn = 19.57, cho thấy dữ liệu tập trung phân tán hẹp nhất.
# VNIndex có khoảng biến thiên lớn nhất (1928), cho thấy dữ liệu có biên độ biến động rộng nhất.
# HNX có khoảng biến thiên nhỏ nhất (84), cho thấy dữ liệu có biên độ biến động hẹp nhất
# Thống kê mô tả
summary(VNIndex)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1581 1683 1770 1764 1831 1928
summary(VN30)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 1741 1883 1947 1944 2003 2097
summary(HNX)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 235.4 253.6 266.2 269.8 279.6 336.2
## Nhận xét
# 50% dữ liệu VNIndex tập trung trong khoảng 1777–1854, VN30 trong khoảng 1926–1996 và HNX trong khoảng 280.1–307.0.
# VNIndex có khoảng tứ phân vị lớn nhất (77 = (1854-1777)), cho thấy 50% dữ liệu trung tâm phân tán rộng nhất.
# HNX có khoảng tứ phân vị nhỏ nhất (26.9 = (307.0-280.1)), cho thấy 50% dữ liệu trung tâm tập trung nhất.
# Thống kê dưới dạng Ordinal Scale
table(VNIndexMH)
## VNIndexMH
## 1 2
## 4 264
table(VNIndexMH)/sum(table(VNIndexMH))
## VNIndexMH
## 1 2
## 0.01492537 0.98507463
## Nhận xét:
# Trong tổng thể 268 mẫu quan sát, có 1 quan sát thuộc nhóm 1 (chiếm 0,37%) và 267 quan sát thuộc nhóm 2 (chiếm 99,63%).
table(VN30MH)
## VN30MH
## 1 2
## 5 263
table(VN30MH)/sum(table(VN30MH))
## VN30MH
## 1 2
## 0.01865672 0.98134328
# Nhận xét:
# Trong tổng thể 268 mẫu quan sát; có 211 quan sát thuộc nhóm 1 (chiếm 78.73%), có 57 quan sát thuộc nhóm 2 (chiếm 21.27%).
table(HNXMH)
## HNXMH
## 1 2
## 104 164
table(HNXMH)/sum(table(HNXMH))
## HNXMH
## 1 2
## 0.3880597 0.6119403
# Nhận xét:
# Trong tổng thể 268 mẫu quan sát; có 9 quan sát thuộc nhóm 1 (chiếm 3.36%), có 259 quan sát thuộc nhóm 2 (chiếm 96.64%).
# Câu D
## Vẽ biểu thị cột đối với Ordinal
# VNIndex
VNIndex.freq <- table(VNIndexMH)
VNIndex.freq
## VNIndexMH
## 1 2
## 4 264
barplot(VNIndex.freq, xlab = "Nhóm VNIndex", ylab = "Số lượng", main = "Biểu đồ cột VNIndex", col = c("lightpink","lightblue"))
# VN30
VN30.freq <- table(VN30MH)
VN30.freq
## VN30MH
## 1 2
## 5 263
barplot(VN30.freq, xlab = "Nhóm VN30",ylab = "Số lượng", main = "Biểu đồ cột VN30", col = c("orange", "red"))
#HNX
HNX.freq <- table(HNXMH)
HNX.freq
## HNXMH
## 1 2
## 104 164
barplot(HNX.freq, xlab = "Nhóm HNX",ylab = "Số lượng", main = "Biểu đồ cột HNX", col = c("blue", "yellow"))
## Nhận xét:
# Đồ thị cột chỉ số VNIndex: Cột > 1600 điểm có số ngày lớn nhất (264 ngày), cột <= 1600 điểm có số ngày nhỏ nhất (4 ngày)
# Đồ thị cột chỉ số VN30: Cột > 1800 điểm có số ngày lớn nhất (263 ngày), cột <= 1800 điểm có số ngày nhỏ nhất (5 ngày)
# Đồ thị cột chỉ số HNX: Cột > 260 điểm có số ngày lớn nhất (164 ngày), cột <= 260 điểm có số ngày nhỏ hơn (104 ngày).
# Vẽ biểu thị tròn đối với Ordinal
#VNIndex
pie(table(VNIndexMH),col = c("lightyellow","lightgreen"),sub = "Đồ thị tỷ lệ VNIndex")
#VN30
pie(table(VN30MH),col = c("red","orange"),sub = "Đồ thị tỷ lệ VN30")
#HNX
pie(table(HNXMH),col = c("green", "pink"),sub = "Đồ thị tỷ lệ HNX")
# Đồ thị đường đối với Ratio
#VNIndex
plot(VNIndex,type = "o",xlab = "số phiên",ylab = "VNINdex",pch = 19,main = "số phiên của VNIndex từ ngày 1 đến 268")
#VN30
plot(VN30,type="o",xlab="số phiên",ylab="VN30",pch=19,main="số phiên của VN30 từ ngày 1 đến 268")
#HNX
plot(HNX,type="o",xlab="số phiên",ylab="HNX",pch=19,main="số phiên của HNX từ ngày 1 đến 268")
# Nhận xét:
# VNIndex: Biến động ổn định ở vùng điểm số cao (từ trên 1500 đến gần 2000 điểm), có một nhịp điều chỉnh nhẹ ở giữa giai đoạn trước khi hồi phục trở lại.
# VN30: Có biên độ dao động rõ rệt, tăng mạnh đạt đỉnh ở giai đoạn đầu (vượt 2000 điểm), sụt giảm sâu ở giai đoạn giữa (sát 1800 điểm) rồi hồi phục về cuối.
# HNX: Biến động linh hoạt với nhiều đợt sóng, tăng đạt đỉnh cao nhất ở khoảng phiên thứ 30 (vượt 330 điểm), sau đó giảm dần và đi ngang ổn định.
# câu E phân tích tương quan và đa biến
abcde <- data.frame(VNIndex, VN30, HNX)
abcde
## VNIndex VN30 HNX
## 1 1682.21 1865.38 279.98
## 2 1681.30 1859.59 282.70
## 3 1696.29 1883.59 283.99
## 4 1666.97 1845.48 280.67
## 5 1624.53 1807.22 271.57
## 6 1637.32 1825.17 274.82
## 7 1643.26 1828.63 274.60
## 8 1657.75 1855.08 274.18
## 9 1667.26 1865.45 276.51
## 10 1684.90 1876.75 280.69
## 11 1680.90 1875.39 278.98
## 12 1670.97 1868.85 277.63
## 13 1665.18 1861.74 276.92
## 14 1658.62 1859.53 276.24
## 15 1634.45 1819.60 274.23
## 16 1635.26 1821.45 273.01
## 17 1657.46 1853.48 277.28
## 18 1666.09 1858.67 277.65
## 19 1660.70 1852.65 276.06
## 20 1666.48 1862.23 275.15
## 21 1661.70 1863.13 273.16
## 22 1665.05 1870.63 273.22
## 23 1652.71 1859.80 269.55
## 24 1645.82 1859.51 265.75
## 25 1695.50 1918.97 274.69
## 26 1685.30 1909.65 272.87
## 27 1697.83 1922.95 273.34
## 28 1716.47 1940.89 274.94
## 29 1747.55 1980.57 273.62
## 30 1765.12 2012.28 275.35
## 31 1761.06 2013.69 275.33
## 32 1757.95 2009.64 276.12
## 33 1766.85 2022.27 277.08
## 34 1731.19 1977.14 276.11
## 35 1636.43 1870.86 263.02
## 36 1663.43 1915.90 264.65
## 37 1678.50 1930.88 268.69
## 38 1687.06 1945.78 266.78
## 39 1683.18 1944.60 267.28
## 40 1652.54 1900.76 265.36
## 41 1680.50 1949.28 266.78
## 42 1685.83 1949.76 268.04
## 43 1669.57 1925.18 266.96
## 44 1639.65 1885.36 265.85
## 45 1617.00 1857.64 259.18
## 46 1651.98 1897.71 265.91
## 47 1654.89 1886.47 266.70
## 48 1642.64 1869.60 266.15
## 49 1599.10 1824.71 260.11
## 50 1580.54 1804.18 258.18
## 51 1593.61 1821.60 261.08
## 52 1631.86 1872.27 264.79
## 53 1631.44 1864.23 266.29
## 54 1635.46 1871.54 267.61
## 55 1654.42 1893.54 265.03
## 56 1659.92 1898.07 268.69
## 57 1649.00 1886.20 264.23
## 58 1655.99 1897.46 267.36
## 59 1654.93 1899.89 263.13
## 60 1667.98 1916.36 261.22
## 61 1660.36 1909.60 257.30
## 62 1680.36 1923.55 261.91
## 63 1684.32 1921.18 261.43
## 64 1690.99 1923.92 259.91
## 65 1701.67 1933.56 257.91
## 66 1717.06 1950.12 258.87
## 67 1731.77 1971.99 259.67
## 68 1737.24 1979.53 262.31
## 69 1741.32 1975.50 260.65
## 70 1753.74 1983.82 258.68
## 71 1747.17 1973.02 257.14
## 72 1718.98 1946.98 256.48
## 73 1698.90 1924.29 255.87
## 74 1646.89 1867.03 250.09
## 75 1646.01 1869.84 249.37
## 76 1679.18 1909.87 255.08
## 77 1673.66 1897.95 253.12
## 78 1676.98 1903.47 253.23
## 79 1704.31 1933.28 253.97
## 80 1751.03 1985.28 257.23
## 81 1772.15 2012.87 255.47
## 82 1782.82 2023.13 252.60
## 83 1742.85 1976.21 250.98
## 84 1729.80 1965.97 250.53
## 85 1754.84 1990.66 251.22
## 86 1766.90 2009.70 250.50
## 87 1784.49 2030.63 248.77
## 88 1788.40 2028.68 246.74
## 89 1816.27 2055.96 246.52
## 90 1861.58 2096.76 249.40
## 91 1855.56 2074.03 249.10
## 92 1867.90 2066.21 247.10
## 93 1877.33 2080.24 251.88
## 94 1902.93 2089.21 252.85
## 95 1894.44 2067.10 253.32
## 96 1864.80 2047.48 253.16
## 97 1879.13 2080.35 252.28
## 98 1896.59 2094.24 254.95
## 99 1893.78 2085.61 253.11
## 100 1885.44 2080.38 252.66
## 101 1882.73 2082.35 258.43
## 102 1870.79 2077.76 252.96
## 103 1843.72 2032.28 247.30
## 104 1830.50 2019.88 252.84
## 105 1802.91 1997.13 252.47
## 106 1814.98 2018.98 252.72
## 107 1829.04 2029.81 256.13
## 108 1806.50 2004.31 260.39
## 109 1813.40 1997.69 265.18
## 110 1791.43 1988.19 265.95
## 111 1782.56 1969.27 263.04
## 112 1755.49 1943.60 256.28
## 113 1754.82 1947.75 256.01
## 114 1754.03 1951.58 253.77
## 115 1796.85 2000.90 255.86
## 116 1814.09 2016.47 256.48
## 117 1824.09 2018.64 257.06
## 118 1860.14 2039.80 261.83
## 119 1867.62 2050.85 262.72
## 120 1860.91 2049.64 263.23
## 121 1879.64 2069.82 262.33
## 122 1880.33 2061.75 262.82
## 123 1846.10 2010.75 259.00
## 124 1813.14 1959.35 260.01
## 125 1818.27 1956.53 257.85
## 126 1808.51 1942.76 257.59
## 127 1767.84 1904.19 253.64
## 128 1652.79 1780.71 235.36
## 129 1676.73 1836.96 240.07
## 130 1728.34 1889.94 247.02
## 131 1709.61 1859.80 247.85
## 132 1696.24 1853.60 245.84
## 133 1693.21 1852.99 245.74
## 134 1710.29 1873.65 246.86
## 135 1713.83 1868.84 247.78
## 136 1699.13 1854.19 245.73
## 137 1647.81 1797.99 243.46
## 138 1591.17 1741.05 237.54
## 139 1614.77 1770.16 243.81
## 140 1658.19 1814.73 249.67
## 141 1644.63 1791.25 248.21
## 142 1672.80 1821.53 252.36
## 143 1662.54 1811.92 250.59
## 144 1674.49 1829.59 250.98
## 145 1702.93 1861.84 251.46
## 146 1694.82 1852.99 250.36
## 147 1684.04 1837.43 248.68
## 148 1674.99 1836.25 245.03
## 149 1677.54 1840.96 246.70
## 150 1756.55 1931.01 253.32
## 151 1736.68 1915.01 250.98
## 152 1750.00 1928.23 251.91
## 153 1758.96 1925.66 251.66
## 154 1775.65 1946.55 252.41
## 155 1800.65 1961.60 252.72
## 156 1819.83 1979.19 256.49
## 157 1817.17 1988.11 260.00
## 158 1837.11 2009.04 257.33
## 159 1833.48 2007.08 253.27
## 160 1857.30 2025.41 255.36
## 161 1870.36 2024.74 253.23
## 162 1853.29 2011.42 251.95
## 163 1875.84 2041.40 249.44
## 164 1854.10 2022.75 250.66
## 165 1854.06 2014.62 250.04
## 166 1874.85 2032.30 247.42
## 167 1891.20 2053.41 248.46
## 168 1909.01 2079.10 247.76
## 169 1915.37 2074.06 246.49
## 170 1895.50 2040.51 248.06
## 171 1901.10 2053.97 253.28
## 172 1898.37 2043.51 254.62
## 173 1925.46 2068.62 255.07
## 174 1921.60 2050.58 257.42
## 175 1927.94 2046.37 259.25
## 176 1912.93 2027.45 259.50
## 177 1913.23 2028.94 261.33
## 178 1896.89 2027.51 264.37
## 179 1877.13 2010.93 267.51
## 180 1886.03 2021.72 271.80
## 181 1884.18 2027.90 278.15
## 182 1874.43 2022.46 282.23
## 183 1863.67 1999.82 285.56
## 184 1863.49 1997.06 294.94
## 185 1844.54 1989.71 305.18
## 186 1826.47 1972.99 314.79
## 187 1819.01 1974.60 317.48
## 188 1831.55 1982.29 304.86
## 189 1838.90 1986.28 293.79
## 190 1790.53 1936.81 298.36
## 191 1793.05 1951.92 305.74
## 192 1803.71 1960.97 301.15
## 193 1798.61 1947.28 300.09
## 194 1791.65 1944.36 302.49
## 195 1799.31 1962.48 310.91
## 196 1807.94 1960.19 319.62
## 197 1806.20 1957.17 330.20
## 198 1830.47 1967.22 336.16
## 199 1824.53 1963.57 324.83
## 200 1857.91 1980.13 321.06
## 201 1869.04 1995.12 326.38
## 202 1878.02 2010.15 318.24
## 203 1863.07 2004.62 319.44
## 204 1871.91 2008.57 317.83
## 205 1854.97 2004.29 317.99
## 206 1860.01 1995.71 313.16
## 207 1867.21 2013.35 313.16
## 208 1866.35 2009.04 306.73
## 209 1862.08 2002.56 307.57
## 210 1843.50 1991.11 296.51
## 211 1848.25 1995.91 293.74
## 212 1853.70 1998.44 300.39
## 213 1840.70 1987.11 306.67
## 214 1828.34 1970.82 303.76
## 215 1800.54 1939.84 291.90
## 216 1806.63 1946.06 297.34
## 217 1782.12 1916.05 291.07
## 218 1804.24 1941.65 288.32
## 219 1787.45 1931.65 291.70
## 220 1743.51 1887.32 284.41
## 221 1730.56 1881.32 280.74
## 222 1668.53 1826.90 275.49
## 223 1699.38 1845.32 281.07
## 224 1686.11 1829.36 272.99
## 225 1669.01 1806.50 269.35
## 226 1680.62 1824.35 269.45
## 227 1704.68 1849.12 271.68
## 228 1744.66 1886.27 275.05
## 229 1735.78 1872.07 271.25
## 230 1762.84 1917.69 279.28
## 231 1777.23 1927.35 286.41
## 232 1776.46 1916.88 293.59
## 233 1764.78 1902.79 292.64
## 234 1768.06 1911.09 293.44
## 235 1776.77 1925.18 287.68
## 236 1773.41 1922.53 290.91
## 237 1793.18 1936.46 288.45
## 238 1765.63 1909.23 283.34
## 239 1729.08 1876.81 279.99
## 240 1727.46 1877.68 278.64
## 241 1732.02 1876.14 282.32
## 242 1726.69 1875.73 279.98
## 243 1734.24 1887.06 278.55
## 244 1768.12 1927.79 284.07
## 245 1788.78 1942.00 283.19
## 246 1791.41 1936.15 282.65
## 247 1821.32 1970.01 281.96
## 248 1831.56 1979.23 282.64
## 249 1832.12 1982.96 284.77
## 250 1827.72 1961.57 282.24
## 251 1853.08 1984.89 282.53
## 252 1821.64 1963.01 280.60
## 253 1830.44 1968.52 281.11
## 254 1827.12 1967.64 279.48
## 255 1829.23 1976.82 278.37
## 256 1795.21 1936.69 272.68
## 257 1788.23 1928.57 271.94
## 258 1811.15 1951.14 274.13
## 259 1810.11 1954.29 273.22
## 260 1822.77 1975.01 273.90
## 261 1815.66 1964.17 275.29
## 262 1799.67 1953.26 274.38
## 263 1816.93 1965.36 276.93
## 264 1801.65 1954.91 276.45
## 265 1775.09 1932.15 272.77
## 266 1785.11 1938.50 272.21
## 267 1780.68 1922.42 271.31
## 268 1777.73 1914.35 269.91
cor(VNIndex, VN30)
## [1] 0.8861775
cor(VNIndex, HNX)
## [1] 0.1979544
cor(VN30, HNX)
## [1] 0.03186813
# Kiểm tra
cor.test(VNIndex, VN30)
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: VNIndex and VN30
## t = 31.193, df = 266, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 0.8573971 0.9094325
## sample estimates:
## cor
## 0.8861775
cor.test(VNIndex, HNX)
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: VNIndex and HNX
## t = 3.2937, df = 266, p-value = 0.001123
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 0.08003151 0.31041293
## sample estimates:
## cor
## 0.1979544
cor.test(VN30, HNX)
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: VN30 and HNX
## t = 0.52002, df = 266, p-value = 0.6035
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.08829022 0.15111232
## sample estimates:
## cor
## 0.03186813
# Vẽ đồ thị tương quan
##VNIndex và VN30
plot(VN30~VNIndex,xlab="VNIndex",ylab="VN30",main="Vẽ đồ thị tương quan giữa VNIndex và VN30")
abline(lm(VNIndex~VN30))
#VNIndex và HNX
plot(VNIndex ~ HNX, xlab = "HNX",ylab = "VNIndex",main = "Vẽ đồ thị tương quan giữa VNIndex và HNX")
abline(lm(VNIndex ~ HNX))
#VN30 và HNX
plot(VN30~HNX,xlab="HNX",ylab="VN30",main="Vẽ đồ thị tương quan giữa VN30 và HNX")
abline(lm(VN30~HNX))
## Vẽ biểu đồ đa biến
library(psych)
vars=cbind(VNIndex,VN30,HNX)
pairs.panels(vars)
## Nhận xét:
# VNIndex và VN30 có tương quan thuận yếu (r = 0,2177, Sig. = 0,03925 < 5%), có ý nghĩa thống kê.
# VNIndex và HNX có tương quan thuận rất yếu (r = 0,1046, Sig. = 0,3266 > 5%), không có ý nghĩa thống kê.
# VN30 và HNX có tương quan thuận rất yếu (r = 0,1117, Sig. = 0,2945 > 5%), không có ý nghĩa thống kê.
# Câu F chọn 1 chỉ số tài chính làm biến phụ thuộc còn lại làm biến độc lập
mreg<-lm(VNIndex~VN30+HNX)
summary(mreg)
##
## Call:
## lm(formula = VNIndex ~ VN30 + HNX)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -86.52 -27.10 7.14 28.15 77.67
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -380.71983 65.41821 -5.820 1.70e-08 ***
## VN30 1.00083 0.03011 33.241 < 2e-16 ***
## HNX 0.73782 0.11507 6.412 6.57e-10 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 36.78 on 265 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8141, Adjusted R-squared: 0.8127
## F-statistic: 580.4 on 2 and 265 DF, p-value: < 2.2e-16
## Nhận xét:
#Phương trình hồi quy: VNIndex = 110,8720 + 0,7347*VN30+ 0,8273*HNX + ei
#Kết quả hồi quy cho thấy mô hình nhìn chung chưa có ý nghĩa thống kê tổng thể ở mức 5% với giá trị F-statistic bằng 2,48 và mức ý nghĩa (p = 0,08967 > 0,05). Hệ số R2 = 0,0539; cho thấy các biến VN30 và HNX chỉ giải thích khoảng 5.39% sự biến thiên của VNIndex, trong khi R2 hiệu chỉnh đạt 0,0322.
# Xét riêng từng biến, VN30 có tác động cùng chiều đến VNIndex với hệ số hồi quy 0,7343 điều này có nghĩa khi VN30 tăng 1 đơn vị thì VNIndex tăng 0,7347 đơn vị và mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê ở mức 5% (p=0,0499).
# Trong khi đó, biến HNX có hệ số hồi quy là 0,8273 nhưng không có ý nghĩa thống kê (p = 0,4408 > 0,05), cho thấy chưa đủ bằng chứng để khẳng định HNX có tác động tuyến tính đến VNIndex trong mô hình này khi đã kiểm soát biến VN30.
#Câu G mô hình hồi quy tuyến tính đa biến
library(car)
## Loading required package: carData
##
## Attaching package: 'car'
## The following object is masked from 'package:psych':
##
## logit
vif(mreg)
## VN30 HNX
## 1.001017 1.001017
library(lmtest)
## Loading required package: zoo
##
## Attaching package: 'zoo'
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## as.Date, as.Date.numeric
dwtest(mreg)
##
## Durbin-Watson test
##
## data: mreg
## DW = 0.057082, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true autocorrelation is greater than 0
op<-par(mfrow=c(2,2))
plot(mreg)
## Nhận xét:
# Đồ thị bên trái dòng 1 vẽ phần dư ei và giá trị dự báo của y^; đồ thị này cho thấy các giá trị phần dư tập trung quanh đường y = 0; cho nên giả định về giá trị trung bình của ei = 0 là có thể chấp nhận được.
# Đồ thị bên phải dòng 1 vẽ giá trị phần dư ei và giá trị kỳ vọng dựa vào phân phối chuẩn; kết quả cho thấy các giá trị phần dư tập trung rất gần các giá trị trên đường chuẩn; do đó, phần dư ei tuân thủ theo quy luật phân phối chuẩn.
# Đồ thị bên trái dòng 2 vẽ căn bậc hai của sai số chuẩn phần dư (Standardized residual) và các giá trị dự báo của y^. Đồ thị này cho thấy không có gì khác nhau giữa các số phần dư chuẩn cho các giá trị của y^; do đó, phương sai của phần dư tuân thủ quy luật.
# Tương tự cho đồ thị bên phải dòng 2, đồ thị vẽ phần dư chuẩn hóa so với giá trị đòn bẩy (Leverage); kết quả cho thấy không có điểm ngoại lai nào vượt quá đường biên khoảng cách Cook's distance, do đó mô hình không bị ảnh hưởng bởi các điểm bất thường.