# Họ tên: BÙI HÀ UYỂN NHI
# Lớp: 24NH & Mã số sinh viên: 2454020034
# Bài thực hành cuối kì
# Nhập liệu
unhiii=file.choose()
dataunhiii=read.csv(unhiii,header=TRUE)
save(dataunhiii,file="dataunhiii.rda")
attach(dataunhiii)
is.data.frame(dataunhiii)
## [1] TRUE
### CÂU B: MÃ HÓA CÁC CHỈ SỐ
## PHÂN VÙNG VNINDEX
VNIndexMH=VNIndex
VNIndexMH=replace(VNIndexMH,VNIndex<=1700,1)
VNIndexMH=replace(VNIndexMH,VNIndex>1700,2)
VNIndexMH
## [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 1 1 1 1
## [38] 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 1 1 1
## [75] 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 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 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1
## [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 1 1
## [223] 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 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [260] 2
VNIndexcode=data.frame(VNIndex,VNIndexMH)
VNIndexcode
## VNIndex VNIndexMH
## 1 1681.30 1
## 2 1696.29 1
## 3 1666.97 1
## 4 1624.53 1
## 5 1637.32 1
## 6 1643.26 1
## 7 1657.75 1
## 8 1667.26 1
## 9 1684.90 1
## 10 1680.90 1
## 11 1670.97 1
## 12 1665.18 1
## 13 1658.62 1
## 14 1634.45 1
## 15 1635.26 1
## 16 1657.46 1
## 17 1666.09 1
## 18 1660.70 1
## 19 1666.48 1
## 20 1661.70 1
## 21 1665.05 1
## 22 1652.71 1
## 23 1645.82 1
## 24 1695.50 1
## 25 1685.30 1
## 26 1697.83 1
## 27 1716.47 2
## 28 1747.55 2
## 29 1765.12 2
## 30 1761.06 2
## 31 1757.95 2
## 32 1766.85 2
## 33 1731.19 2
## 34 1636.43 1
## 35 1663.43 1
## 36 1678.50 1
## 37 1687.06 1
## 38 1683.18 1
## 39 1652.54 1
## 40 1680.50 1
## 41 1685.83 1
## 42 1669.57 1
## 43 1639.65 1
## 44 1617.00 1
## 45 1651.98 1
## 46 1654.89 1
## 47 1642.64 1
## 48 1599.10 1
## 49 1580.54 1
## 50 1593.61 1
## 51 1631.86 1
## 52 1631.44 1
## 53 1635.46 1
## 54 1654.42 1
## 55 1659.92 1
## 56 1649.00 1
## 57 1655.99 1
## 58 1654.93 1
## 59 1667.98 1
## 60 1660.36 1
## 61 1680.36 1
## 62 1684.32 1
## 63 1690.99 1
## 64 1701.67 2
## 65 1717.06 2
## 66 1731.77 2
## 67 1737.24 2
## 68 1741.32 2
## 69 1753.74 2
## 70 1747.17 2
## 71 1718.98 2
## 72 1698.90 1
## 73 1646.89 1
## 74 1646.01 1
## 75 1679.18 1
## 76 1673.66 1
## 77 1676.98 1
## 78 1704.31 2
## 79 1751.03 2
## 80 1772.15 2
## 81 1782.82 2
## 82 1742.85 2
## 83 1729.80 2
## 84 1754.84 2
## 85 1766.90 2
## 86 1784.49 2
## 87 1788.40 2
## 88 1816.27 2
## 89 1861.58 2
## 90 1855.56 2
## 91 1867.90 2
## 92 1877.33 2
## 93 1902.93 2
## 94 1894.44 2
## 95 1864.80 2
## 96 1879.13 2
## 97 1896.59 2
## 98 1893.78 2
## 99 1885.44 2
## 100 1882.73 2
## 101 1870.79 2
## 102 1843.72 2
## 103 1830.50 2
## 104 1802.91 2
## 105 1814.98 2
## 106 1829.04 2
## 107 1806.50 2
## 108 1813.40 2
## 109 1791.43 2
## 110 1782.56 2
## 111 1755.49 2
## 112 1754.82 2
## 113 1754.03 2
## 114 1796.85 2
## 115 1814.09 2
## 116 1824.09 2
## 117 1860.14 2
## 118 1867.62 2
## 119 1860.91 2
## 120 1879.64 2
## 121 1880.33 2
## 122 1846.10 2
## 123 1813.14 2
## 124 1818.27 2
## 125 1808.51 2
## 126 1767.84 2
## 127 1652.79 1
## 128 1676.73 1
## 129 1728.34 2
## 130 1709.61 2
## 131 1696.24 1
## 132 1693.21 1
## 133 1710.29 2
## 134 1713.83 2
## 135 1699.13 1
## 136 1647.81 1
## 137 1591.17 1
## 138 1614.77 1
## 139 1658.19 1
## 140 1644.63 1
## 141 1672.80 1
## 142 1662.54 1
## 143 1674.49 1
## 144 1702.93 2
## 145 1694.82 1
## 146 1684.04 1
## 147 1674.99 1
## 148 1677.54 1
## 149 1756.55 2
## 150 1736.68 2
## 151 1750.00 2
## 152 1758.96 2
## 153 1775.65 2
## 154 1800.65 2
## 155 1819.83 2
## 156 1817.17 2
## 157 1837.11 2
## 158 1833.48 2
## 159 1857.30 2
## 160 1870.36 2
## 161 1853.29 2
## 162 1875.84 2
## 163 1854.10 2
## 164 1854.06 2
## 165 1874.85 2
## 166 1891.20 2
## 167 1909.01 2
## 168 1915.37 2
## 169 1895.50 2
## 170 1901.10 2
## 171 1898.37 2
## 172 1925.46 2
## 173 1921.60 2
## 174 1927.94 2
## 175 1912.93 2
## 176 1913.23 2
## 177 1896.89 2
## 178 1877.13 2
## 179 1886.03 2
## 180 1884.18 2
## 181 1874.43 2
## 182 1863.67 2
## 183 1863.49 2
## 184 1844.54 2
## 185 1826.47 2
## 186 1819.01 2
## 187 1831.55 2
## 188 1838.90 2
## 189 1790.53 2
## 190 1793.05 2
## 191 1803.71 2
## 192 1798.61 2
## 193 1791.65 2
## 194 1799.31 2
## 195 1807.94 2
## 196 1806.20 2
## 197 1830.47 2
## 198 1824.53 2
## 199 1857.91 2
## 200 1869.04 2
## 201 1878.02 2
## 202 1863.07 2
## 203 1871.91 2
## 204 1854.97 2
## 205 1860.01 2
## 206 1867.21 2
## 207 1866.35 2
## 208 1862.08 2
## 209 1843.50 2
## 210 1848.25 2
## 211 1853.70 2
## 212 1840.70 2
## 213 1828.34 2
## 214 1800.54 2
## 215 1806.63 2
## 216 1782.12 2
## 217 1804.24 2
## 218 1787.45 2
## 219 1743.51 2
## 220 1730.56 2
## 221 1668.53 1
## 222 1699.38 1
## 223 1686.11 1
## 224 1669.01 1
## 225 1680.62 1
## 226 1704.68 2
## 227 1744.66 2
## 228 1735.78 2
## 229 1762.84 2
## 230 1777.23 2
## 231 1776.46 2
## 232 1764.78 2
## 233 1768.06 2
## 234 1776.77 2
## 235 1773.41 2
## 236 1793.18 2
## 237 1765.63 2
## 238 1729.08 2
## 239 1727.46 2
## 240 1732.02 2
## 241 1726.69 2
## 242 1734.24 2
## 243 1768.12 2
## 244 1788.78 2
## 245 1791.41 2
## 246 1821.32 2
## 247 1831.56 2
## 248 1832.12 2
## 249 1827.72 2
## 250 1853.08 2
## 251 1821.64 2
## 252 1830.44 2
## 253 1827.12 2
## 254 1829.23 2
## 255 1795.21 2
## 256 1788.23 2
## 257 1811.15 2
## 258 1810.11 2
## 259 1822.77 2
## 260 1815.66 2
## MÃ HÓA VNINDEX
VNIndex1=VNIndexMH
VNIndex1=replace(VNIndex1,VNIndexMH==1,"Nhỏ hơn hoặc bằng 1700")
VNIndex1=replace(VNIndex1,VNIndexMH==2,"Lớn hơn 1700")
VNIndex1MH=data.frame(VNIndexMH,VNIndex1)
VNIndex1MH
## VNIndexMH VNIndex1
## 1 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 2 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 3 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 4 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 5 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 6 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 7 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 8 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 9 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 10 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 11 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 12 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 13 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 14 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 15 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 16 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 17 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 18 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 19 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 20 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 21 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 22 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 23 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 24 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 25 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 26 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 27 2 Lớn hơn 1700
## 28 2 Lớn hơn 1700
## 29 2 Lớn hơn 1700
## 30 2 Lớn hơn 1700
## 31 2 Lớn hơn 1700
## 32 2 Lớn hơn 1700
## 33 2 Lớn hơn 1700
## 34 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 35 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 36 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 37 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 38 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 39 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 40 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 41 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 42 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 43 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 44 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 45 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 46 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 47 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 48 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 49 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 50 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 51 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 52 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 53 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 54 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 55 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 56 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 57 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 58 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 59 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 60 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 61 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 62 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 63 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 64 2 Lớn hơn 1700
## 65 2 Lớn hơn 1700
## 66 2 Lớn hơn 1700
## 67 2 Lớn hơn 1700
## 68 2 Lớn hơn 1700
## 69 2 Lớn hơn 1700
## 70 2 Lớn hơn 1700
## 71 2 Lớn hơn 1700
## 72 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 73 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 74 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 75 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 76 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 77 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 78 2 Lớn hơn 1700
## 79 2 Lớn hơn 1700
## 80 2 Lớn hơn 1700
## 81 2 Lớn hơn 1700
## 82 2 Lớn hơn 1700
## 83 2 Lớn hơn 1700
## 84 2 Lớn hơn 1700
## 85 2 Lớn hơn 1700
## 86 2 Lớn hơn 1700
## 87 2 Lớn hơn 1700
## 88 2 Lớn hơn 1700
## 89 2 Lớn hơn 1700
## 90 2 Lớn hơn 1700
## 91 2 Lớn hơn 1700
## 92 2 Lớn hơn 1700
## 93 2 Lớn hơn 1700
## 94 2 Lớn hơn 1700
## 95 2 Lớn hơn 1700
## 96 2 Lớn hơn 1700
## 97 2 Lớn hơn 1700
## 98 2 Lớn hơn 1700
## 99 2 Lớn hơn 1700
## 100 2 Lớn hơn 1700
## 101 2 Lớn hơn 1700
## 102 2 Lớn hơn 1700
## 103 2 Lớn hơn 1700
## 104 2 Lớn hơn 1700
## 105 2 Lớn hơn 1700
## 106 2 Lớn hơn 1700
## 107 2 Lớn hơn 1700
## 108 2 Lớn hơn 1700
## 109 2 Lớn hơn 1700
## 110 2 Lớn hơn 1700
## 111 2 Lớn hơn 1700
## 112 2 Lớn hơn 1700
## 113 2 Lớn hơn 1700
## 114 2 Lớn hơn 1700
## 115 2 Lớn hơn 1700
## 116 2 Lớn hơn 1700
## 117 2 Lớn hơn 1700
## 118 2 Lớn hơn 1700
## 119 2 Lớn hơn 1700
## 120 2 Lớn hơn 1700
## 121 2 Lớn hơn 1700
## 122 2 Lớn hơn 1700
## 123 2 Lớn hơn 1700
## 124 2 Lớn hơn 1700
## 125 2 Lớn hơn 1700
## 126 2 Lớn hơn 1700
## 127 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 128 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 129 2 Lớn hơn 1700
## 130 2 Lớn hơn 1700
## 131 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 132 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 133 2 Lớn hơn 1700
## 134 2 Lớn hơn 1700
## 135 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 136 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 137 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 138 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 139 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 140 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 141 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 142 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 143 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 144 2 Lớn hơn 1700
## 145 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 146 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 147 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 148 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 149 2 Lớn hơn 1700
## 150 2 Lớn hơn 1700
## 151 2 Lớn hơn 1700
## 152 2 Lớn hơn 1700
## 153 2 Lớn hơn 1700
## 154 2 Lớn hơn 1700
## 155 2 Lớn hơn 1700
## 156 2 Lớn hơn 1700
## 157 2 Lớn hơn 1700
## 158 2 Lớn hơn 1700
## 159 2 Lớn hơn 1700
## 160 2 Lớn hơn 1700
## 161 2 Lớn hơn 1700
## 162 2 Lớn hơn 1700
## 163 2 Lớn hơn 1700
## 164 2 Lớn hơn 1700
## 165 2 Lớn hơn 1700
## 166 2 Lớn hơn 1700
## 167 2 Lớn hơn 1700
## 168 2 Lớn hơn 1700
## 169 2 Lớn hơn 1700
## 170 2 Lớn hơn 1700
## 171 2 Lớn hơn 1700
## 172 2 Lớn hơn 1700
## 173 2 Lớn hơn 1700
## 174 2 Lớn hơn 1700
## 175 2 Lớn hơn 1700
## 176 2 Lớn hơn 1700
## 177 2 Lớn hơn 1700
## 178 2 Lớn hơn 1700
## 179 2 Lớn hơn 1700
## 180 2 Lớn hơn 1700
## 181 2 Lớn hơn 1700
## 182 2 Lớn hơn 1700
## 183 2 Lớn hơn 1700
## 184 2 Lớn hơn 1700
## 185 2 Lớn hơn 1700
## 186 2 Lớn hơn 1700
## 187 2 Lớn hơn 1700
## 188 2 Lớn hơn 1700
## 189 2 Lớn hơn 1700
## 190 2 Lớn hơn 1700
## 191 2 Lớn hơn 1700
## 192 2 Lớn hơn 1700
## 193 2 Lớn hơn 1700
## 194 2 Lớn hơn 1700
## 195 2 Lớn hơn 1700
## 196 2 Lớn hơn 1700
## 197 2 Lớn hơn 1700
## 198 2 Lớn hơn 1700
## 199 2 Lớn hơn 1700
## 200 2 Lớn hơn 1700
## 201 2 Lớn hơn 1700
## 202 2 Lớn hơn 1700
## 203 2 Lớn hơn 1700
## 204 2 Lớn hơn 1700
## 205 2 Lớn hơn 1700
## 206 2 Lớn hơn 1700
## 207 2 Lớn hơn 1700
## 208 2 Lớn hơn 1700
## 209 2 Lớn hơn 1700
## 210 2 Lớn hơn 1700
## 211 2 Lớn hơn 1700
## 212 2 Lớn hơn 1700
## 213 2 Lớn hơn 1700
## 214 2 Lớn hơn 1700
## 215 2 Lớn hơn 1700
## 216 2 Lớn hơn 1700
## 217 2 Lớn hơn 1700
## 218 2 Lớn hơn 1700
## 219 2 Lớn hơn 1700
## 220 2 Lớn hơn 1700
## 221 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 222 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 223 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 224 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 225 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 226 2 Lớn hơn 1700
## 227 2 Lớn hơn 1700
## 228 2 Lớn hơn 1700
## 229 2 Lớn hơn 1700
## 230 2 Lớn hơn 1700
## 231 2 Lớn hơn 1700
## 232 2 Lớn hơn 1700
## 233 2 Lớn hơn 1700
## 234 2 Lớn hơn 1700
## 235 2 Lớn hơn 1700
## 236 2 Lớn hơn 1700
## 237 2 Lớn hơn 1700
## 238 2 Lớn hơn 1700
## 239 2 Lớn hơn 1700
## 240 2 Lớn hơn 1700
## 241 2 Lớn hơn 1700
## 242 2 Lớn hơn 1700
## 243 2 Lớn hơn 1700
## 244 2 Lớn hơn 1700
## 245 2 Lớn hơn 1700
## 246 2 Lớn hơn 1700
## 247 2 Lớn hơn 1700
## 248 2 Lớn hơn 1700
## 249 2 Lớn hơn 1700
## 250 2 Lớn hơn 1700
## 251 2 Lớn hơn 1700
## 252 2 Lớn hơn 1700
## 253 2 Lớn hơn 1700
## 254 2 Lớn hơn 1700
## 255 2 Lớn hơn 1700
## 256 2 Lớn hơn 1700
## 257 2 Lớn hơn 1700
## 258 2 Lớn hơn 1700
## 259 2 Lớn hơn 1700
## 260 2 Lớn hơn 1700
## PHÂN VÙNG VN30
VN30MH=VN30
VN30MH=replace(VN30MH,VN30<=1800,1)
VN30MH=replace(VN30MH,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 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 2 1 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
VN30code=data.frame(VN30,VN30MH)
VN30code
## VN30 VN30MH
## 1 1859.59 2
## 2 1883.59 2
## 3 1845.48 2
## 4 1807.22 2
## 5 1825.17 2
## 6 1828.63 2
## 7 1855.08 2
## 8 1865.45 2
## 9 1876.75 2
## 10 1875.39 2
## 11 1868.85 2
## 12 1861.74 2
## 13 1859.53 2
## 14 1819.60 2
## 15 1821.45 2
## 16 1853.48 2
## 17 1858.67 2
## 18 1852.65 2
## 19 1862.23 2
## 20 1863.13 2
## 21 1870.63 2
## 22 1859.80 2
## 23 1859.51 2
## 24 1918.97 2
## 25 1909.65 2
## 26 1922.95 2
## 27 1940.89 2
## 28 1980.57 2
## 29 2012.28 2
## 30 2013.69 2
## 31 2009.64 2
## 32 2022.27 2
## 33 1977.14 2
## 34 1870.86 2
## 35 1915.90 2
## 36 1930.88 2
## 37 1945.78 2
## 38 1944.60 2
## 39 1900.76 2
## 40 1949.28 2
## 41 1949.76 2
## 42 1925.18 2
## 43 1885.36 2
## 44 1857.64 2
## 45 1897.71 2
## 46 1886.47 2
## 47 1869.60 2
## 48 1824.71 2
## 49 1804.18 2
## 50 1821.60 2
## 51 1872.27 2
## 52 1864.23 2
## 53 1871.54 2
## 54 1893.54 2
## 55 1898.07 2
## 56 1886.20 2
## 57 1897.46 2
## 58 1899.89 2
## 59 1916.36 2
## 60 1909.60 2
## 61 1923.55 2
## 62 1921.18 2
## 63 1923.92 2
## 64 1933.56 2
## 65 1950.12 2
## 66 1971.99 2
## 67 1979.53 2
## 68 1975.50 2
## 69 1983.82 2
## 70 1973.02 2
## 71 1946.98 2
## 72 1924.29 2
## 73 1867.03 2
## 74 1869.84 2
## 75 1909.87 2
## 76 1897.95 2
## 77 1903.47 2
## 78 1933.28 2
## 79 1985.28 2
## 80 2012.87 2
## 81 2023.13 2
## 82 1976.21 2
## 83 1965.97 2
## 84 1990.66 2
## 85 2009.70 2
## 86 2030.63 2
## 87 2028.68 2
## 88 2055.96 2
## 89 2096.76 2
## 90 2074.03 2
## 91 2066.21 2
## 92 2080.24 2
## 93 2089.21 2
## 94 2067.10 2
## 95 2047.48 2
## 96 2080.35 2
## 97 2094.24 2
## 98 2085.61 2
## 99 2080.38 2
## 100 2082.35 2
## 101 2077.76 2
## 102 2032.28 2
## 103 2019.88 2
## 104 1997.13 2
## 105 2018.98 2
## 106 2029.81 2
## 107 2004.31 2
## 108 1997.69 2
## 109 1988.19 2
## 110 1969.27 2
## 111 1943.60 2
## 112 1947.75 2
## 113 1951.58 2
## 114 2000.90 2
## 115 2016.47 2
## 116 2018.64 2
## 117 2039.80 2
## 118 2050.85 2
## 119 2049.64 2
## 120 2069.82 2
## 121 2061.75 2
## 122 2010.75 2
## 123 1959.35 2
## 124 1956.53 2
## 125 1942.76 2
## 126 1904.19 2
## 127 1780.71 1
## 128 1836.96 2
## 129 1889.94 2
## 130 1859.80 2
## 131 1853.60 2
## 132 1852.99 2
## 133 1873.65 2
## 134 1868.84 2
## 135 1854.19 2
## 136 1797.99 1
## 137 1741.05 1
## 138 1770.16 1
## 139 1814.73 2
## 140 1791.25 1
## 141 1821.53 2
## 142 1811.92 2
## 143 1829.59 2
## 144 1861.84 2
## 145 1852.99 2
## 146 1837.43 2
## 147 1836.25 2
## 148 1840.96 2
## 149 1931.01 2
## 150 1915.01 2
## 151 1928.23 2
## 152 1925.66 2
## 153 1946.55 2
## 154 1961.60 2
## 155 1979.19 2
## 156 1988.11 2
## 157 2009.04 2
## 158 2007.08 2
## 159 2025.41 2
## 160 2024.74 2
## 161 2011.42 2
## 162 2041.40 2
## 163 2022.75 2
## 164 2014.62 2
## 165 2032.30 2
## 166 2053.41 2
## 167 2079.10 2
## 168 2074.06 2
## 169 2040.51 2
## 170 2053.97 2
## 171 2043.51 2
## 172 2068.62 2
## 173 2050.58 2
## 174 2046.37 2
## 175 2027.45 2
## 176 2028.94 2
## 177 2027.51 2
## 178 2010.93 2
## 179 2021.72 2
## 180 2027.90 2
## 181 2022.46 2
## 182 1999.82 2
## 183 1997.06 2
## 184 1989.71 2
## 185 1972.99 2
## 186 1974.60 2
## 187 1982.29 2
## 188 1986.28 2
## 189 1936.81 2
## 190 1951.92 2
## 191 1960.97 2
## 192 1947.28 2
## 193 1944.36 2
## 194 1962.48 2
## 195 1960.19 2
## 196 1957.17 2
## 197 1967.22 2
## 198 1963.57 2
## 199 1980.13 2
## 200 1995.12 2
## 201 2010.15 2
## 202 2004.62 2
## 203 2008.57 2
## 204 2004.29 2
## 205 1995.71 2
## 206 2013.35 2
## 207 2009.04 2
## 208 2002.56 2
## 209 1991.11 2
## 210 1995.91 2
## 211 1998.44 2
## 212 1987.11 2
## 213 1970.82 2
## 214 1939.84 2
## 215 1946.06 2
## 216 1916.05 2
## 217 1941.65 2
## 218 1931.65 2
## 219 1887.32 2
## 220 1881.32 2
## 221 1826.90 2
## 222 1845.32 2
## 223 1829.36 2
## 224 1806.50 2
## 225 1824.35 2
## 226 1849.12 2
## 227 1886.27 2
## 228 1872.07 2
## 229 1917.69 2
## 230 1927.35 2
## 231 1916.88 2
## 232 1902.79 2
## 233 1911.09 2
## 234 1925.18 2
## 235 1922.53 2
## 236 1936.46 2
## 237 1909.23 2
## 238 1876.81 2
## 239 1877.68 2
## 240 1876.14 2
## 241 1875.73 2
## 242 1887.06 2
## 243 1927.79 2
## 244 1942.00 2
## 245 1936.15 2
## 246 1970.01 2
## 247 1979.23 2
## 248 1982.96 2
## 249 1961.57 2
## 250 1984.89 2
## 251 1963.01 2
## 252 1968.52 2
## 253 1967.64 2
## 254 1976.82 2
## 255 1936.69 2
## 256 1928.57 2
## 257 1951.14 2
## 258 1954.29 2
## 259 1975.01 2
## 260 1964.17 2
## MÃ HÓA VN30
VN301=VN30MH
VN301=replace(VN301,VN30MH==1,"Nhỏ hơn hoặc bằng 1800")
VN301=replace(VN301,VN30MH==2,"Lớn hơn 1800")
VN301MH=data.frame(VN30MH,VN301)
VN301MH
## VN30MH VN301
## 1 2 Lớn hơn 1800
## 2 2 Lớn hơn 1800
## 3 2 Lớn hơn 1800
## 4 2 Lớn hơn 1800
## 5 2 Lớn hơn 1800
## 6 2 Lớn hơn 1800
## 7 2 Lớn hơn 1800
## 8 2 Lớn hơn 1800
## 9 2 Lớn hơn 1800
## 10 2 Lớn hơn 1800
## 11 2 Lớn hơn 1800
## 12 2 Lớn hơn 1800
## 13 2 Lớn hơn 1800
## 14 2 Lớn hơn 1800
## 15 2 Lớn hơn 1800
## 16 2 Lớn hơn 1800
## 17 2 Lớn hơn 1800
## 18 2 Lớn hơn 1800
## 19 2 Lớn hơn 1800
## 20 2 Lớn hơn 1800
## 21 2 Lớn hơn 1800
## 22 2 Lớn hơn 1800
## 23 2 Lớn hơn 1800
## 24 2 Lớn hơn 1800
## 25 2 Lớn hơn 1800
## 26 2 Lớn hơn 1800
## 27 2 Lớn hơn 1800
## 28 2 Lớn hơn 1800
## 29 2 Lớn hơn 1800
## 30 2 Lớn hơn 1800
## 31 2 Lớn hơn 1800
## 32 2 Lớn hơn 1800
## 33 2 Lớn hơn 1800
## 34 2 Lớn hơn 1800
## 35 2 Lớn hơn 1800
## 36 2 Lớn hơn 1800
## 37 2 Lớn hơn 1800
## 38 2 Lớn hơn 1800
## 39 2 Lớn hơn 1800
## 40 2 Lớn hơn 1800
## 41 2 Lớn hơn 1800
## 42 2 Lớn hơn 1800
## 43 2 Lớn hơn 1800
## 44 2 Lớn hơn 1800
## 45 2 Lớn hơn 1800
## 46 2 Lớn hơn 1800
## 47 2 Lớn hơn 1800
## 48 2 Lớn hơn 1800
## 49 2 Lớn hơn 1800
## 50 2 Lớn hơn 1800
## 51 2 Lớn hơn 1800
## 52 2 Lớn hơn 1800
## 53 2 Lớn hơn 1800
## 54 2 Lớn hơn 1800
## 55 2 Lớn hơn 1800
## 56 2 Lớn hơn 1800
## 57 2 Lớn hơn 1800
## 58 2 Lớn hơn 1800
## 59 2 Lớn hơn 1800
## 60 2 Lớn hơn 1800
## 61 2 Lớn hơn 1800
## 62 2 Lớn hơn 1800
## 63 2 Lớn hơn 1800
## 64 2 Lớn hơn 1800
## 65 2 Lớn hơn 1800
## 66 2 Lớn hơn 1800
## 67 2 Lớn hơn 1800
## 68 2 Lớn hơn 1800
## 69 2 Lớn hơn 1800
## 70 2 Lớn hơn 1800
## 71 2 Lớn hơn 1800
## 72 2 Lớn hơn 1800
## 73 2 Lớn hơn 1800
## 74 2 Lớn hơn 1800
## 75 2 Lớn hơn 1800
## 76 2 Lớn hơn 1800
## 77 2 Lớn hơn 1800
## 78 2 Lớn hơn 1800
## 79 2 Lớn hơn 1800
## 80 2 Lớn hơn 1800
## 81 2 Lớn hơn 1800
## 82 2 Lớn hơn 1800
## 83 2 Lớn hơn 1800
## 84 2 Lớn hơn 1800
## 85 2 Lớn hơn 1800
## 86 2 Lớn hơn 1800
## 87 2 Lớn hơn 1800
## 88 2 Lớn hơn 1800
## 89 2 Lớn hơn 1800
## 90 2 Lớn hơn 1800
## 91 2 Lớn hơn 1800
## 92 2 Lớn hơn 1800
## 93 2 Lớn hơn 1800
## 94 2 Lớn hơn 1800
## 95 2 Lớn hơn 1800
## 96 2 Lớn hơn 1800
## 97 2 Lớn hơn 1800
## 98 2 Lớn hơn 1800
## 99 2 Lớn hơn 1800
## 100 2 Lớn hơn 1800
## 101 2 Lớn hơn 1800
## 102 2 Lớn hơn 1800
## 103 2 Lớn hơn 1800
## 104 2 Lớn hơn 1800
## 105 2 Lớn hơn 1800
## 106 2 Lớn hơn 1800
## 107 2 Lớn hơn 1800
## 108 2 Lớn hơn 1800
## 109 2 Lớn hơn 1800
## 110 2 Lớn hơn 1800
## 111 2 Lớn hơn 1800
## 112 2 Lớn hơn 1800
## 113 2 Lớn hơn 1800
## 114 2 Lớn hơn 1800
## 115 2 Lớn hơn 1800
## 116 2 Lớn hơn 1800
## 117 2 Lớn hơn 1800
## 118 2 Lớn hơn 1800
## 119 2 Lớn hơn 1800
## 120 2 Lớn hơn 1800
## 121 2 Lớn hơn 1800
## 122 2 Lớn hơn 1800
## 123 2 Lớn hơn 1800
## 124 2 Lớn hơn 1800
## 125 2 Lớn hơn 1800
## 126 2 Lớn hơn 1800
## 127 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1800
## 128 2 Lớn hơn 1800
## 129 2 Lớn hơn 1800
## 130 2 Lớn hơn 1800
## 131 2 Lớn hơn 1800
## 132 2 Lớn hơn 1800
## 133 2 Lớn hơn 1800
## 134 2 Lớn hơn 1800
## 135 2 Lớn hơn 1800
## 136 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1800
## 137 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1800
## 138 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1800
## 139 2 Lớn hơn 1800
## 140 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 1800
## 141 2 Lớn hơn 1800
## 142 2 Lớn hơn 1800
## 143 2 Lớn hơn 1800
## 144 2 Lớn hơn 1800
## 145 2 Lớn hơn 1800
## 146 2 Lớn hơn 1800
## 147 2 Lớn hơn 1800
## 148 2 Lớn hơn 1800
## 149 2 Lớn hơn 1800
## 150 2 Lớn hơn 1800
## 151 2 Lớn hơn 1800
## 152 2 Lớn hơn 1800
## 153 2 Lớn hơn 1800
## 154 2 Lớn hơn 1800
## 155 2 Lớn hơn 1800
## 156 2 Lớn hơn 1800
## 157 2 Lớn hơn 1800
## 158 2 Lớn hơn 1800
## 159 2 Lớn hơn 1800
## 160 2 Lớn hơn 1800
## 161 2 Lớn hơn 1800
## 162 2 Lớn hơn 1800
## 163 2 Lớn hơn 1800
## 164 2 Lớn hơn 1800
## 165 2 Lớn hơn 1800
## 166 2 Lớn hơn 1800
## 167 2 Lớn hơn 1800
## 168 2 Lớn hơn 1800
## 169 2 Lớn hơn 1800
## 170 2 Lớn hơn 1800
## 171 2 Lớn hơn 1800
## 172 2 Lớn hơn 1800
## 173 2 Lớn hơn 1800
## 174 2 Lớn hơn 1800
## 175 2 Lớn hơn 1800
## 176 2 Lớn hơn 1800
## 177 2 Lớn hơn 1800
## 178 2 Lớn hơn 1800
## 179 2 Lớn hơn 1800
## 180 2 Lớn hơn 1800
## 181 2 Lớn hơn 1800
## 182 2 Lớn hơn 1800
## 183 2 Lớn hơn 1800
## 184 2 Lớn hơn 1800
## 185 2 Lớn hơn 1800
## 186 2 Lớn hơn 1800
## 187 2 Lớn hơn 1800
## 188 2 Lớn hơn 1800
## 189 2 Lớn hơn 1800
## 190 2 Lớn hơn 1800
## 191 2 Lớn hơn 1800
## 192 2 Lớn hơn 1800
## 193 2 Lớn hơn 1800
## 194 2 Lớn hơn 1800
## 195 2 Lớn hơn 1800
## 196 2 Lớn hơn 1800
## 197 2 Lớn hơn 1800
## 198 2 Lớn hơn 1800
## 199 2 Lớn hơn 1800
## 200 2 Lớn hơn 1800
## 201 2 Lớn hơn 1800
## 202 2 Lớn hơn 1800
## 203 2 Lớn hơn 1800
## 204 2 Lớn hơn 1800
## 205 2 Lớn hơn 1800
## 206 2 Lớn hơn 1800
## 207 2 Lớn hơn 1800
## 208 2 Lớn hơn 1800
## 209 2 Lớn hơn 1800
## 210 2 Lớn hơn 1800
## 211 2 Lớn hơn 1800
## 212 2 Lớn hơn 1800
## 213 2 Lớn hơn 1800
## 214 2 Lớn hơn 1800
## 215 2 Lớn hơn 1800
## 216 2 Lớn hơn 1800
## 217 2 Lớn hơn 1800
## 218 2 Lớn hơn 1800
## 219 2 Lớn hơn 1800
## 220 2 Lớn hơn 1800
## 221 2 Lớn hơn 1800
## 222 2 Lớn hơn 1800
## 223 2 Lớn hơn 1800
## 224 2 Lớn hơn 1800
## 225 2 Lớn hơn 1800
## 226 2 Lớn hơn 1800
## 227 2 Lớn hơn 1800
## 228 2 Lớn hơn 1800
## 229 2 Lớn hơn 1800
## 230 2 Lớn hơn 1800
## 231 2 Lớn hơn 1800
## 232 2 Lớn hơn 1800
## 233 2 Lớn hơn 1800
## 234 2 Lớn hơn 1800
## 235 2 Lớn hơn 1800
## 236 2 Lớn hơn 1800
## 237 2 Lớn hơn 1800
## 238 2 Lớn hơn 1800
## 239 2 Lớn hơn 1800
## 240 2 Lớn hơn 1800
## 241 2 Lớn hơn 1800
## 242 2 Lớn hơn 1800
## 243 2 Lớn hơn 1800
## 244 2 Lớn hơn 1800
## 245 2 Lớn hơn 1800
## 246 2 Lớn hơn 1800
## 247 2 Lớn hơn 1800
## 248 2 Lớn hơn 1800
## 249 2 Lớn hơn 1800
## 250 2 Lớn hơn 1800
## 251 2 Lớn hơn 1800
## 252 2 Lớn hơn 1800
## 253 2 Lớn hơn 1800
## 254 2 Lớn hơn 1800
## 255 2 Lớn hơn 1800
## 256 2 Lớn hơn 1800
## 257 2 Lớn hơn 1800
## 258 2 Lớn hơn 1800
## 259 2 Lớn hơn 1800
## 260 2 Lớn hơn 1800
## PHÂN VÙNG HNX
HNXMH=HNX
HNXMH=replace(HNXMH,HNX<=270,1)
HNXMH=replace(HNXMH,HNX>270,2)
HNXMH
## [1] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1
## [38] 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 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 1 1 1 1
## [112] 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 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 1 1 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 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 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [260] 2
HNXcode=data.frame(HNX,HNXMH)
HNXcode
## HNX HNXMH
## 1 282.70 2
## 2 283.99 2
## 3 280.67 2
## 4 271.57 2
## 5 274.82 2
## 6 274.60 2
## 7 274.18 2
## 8 276.51 2
## 9 280.69 2
## 10 278.98 2
## 11 277.63 2
## 12 276.92 2
## 13 276.24 2
## 14 274.23 2
## 15 273.01 2
## 16 277.28 2
## 17 277.65 2
## 18 276.06 2
## 19 275.15 2
## 20 273.16 2
## 21 273.22 2
## 22 269.55 1
## 23 265.75 1
## 24 274.69 2
## 25 272.87 2
## 26 273.34 2
## 27 274.94 2
## 28 273.62 2
## 29 275.35 2
## 30 275.33 2
## 31 276.12 2
## 32 277.08 2
## 33 276.11 2
## 34 263.02 1
## 35 264.65 1
## 36 268.69 1
## 37 266.78 1
## 38 267.28 1
## 39 265.36 1
## 40 266.78 1
## 41 268.04 1
## 42 266.96 1
## 43 265.85 1
## 44 259.18 1
## 45 265.91 1
## 46 266.70 1
## 47 266.15 1
## 48 260.11 1
## 49 258.18 1
## 50 261.08 1
## 51 264.79 1
## 52 266.29 1
## 53 267.61 1
## 54 268.69 1
## 55 267.36 1
## 56 265.03 1
## 57 264.23 1
## 58 263.13 1
## 59 261.22 1
## 60 257.30 1
## 61 261.91 1
## 62 261.43 1
## 63 259.91 1
## 64 257.91 1
## 65 258.87 1
## 66 259.67 1
## 67 262.31 1
## 68 260.65 1
## 69 258.68 1
## 70 257.14 1
## 71 256.48 1
## 72 255.87 1
## 73 250.09 1
## 74 249.37 1
## 75 255.08 1
## 76 253.12 1
## 77 253.23 1
## 78 253.97 1
## 79 257.23 1
## 80 255.47 1
## 81 252.60 1
## 82 250.98 1
## 83 250.53 1
## 84 251.22 1
## 85 250.50 1
## 86 248.77 1
## 87 246.74 1
## 88 246.52 1
## 89 249.40 1
## 90 249.10 1
## 91 247.10 1
## 92 251.88 1
## 93 252.85 1
## 94 253.32 1
## 95 253.16 1
## 96 252.28 1
## 97 254.95 1
## 98 253.11 1
## 99 252.66 1
## 100 258.43 1
## 101 252.96 1
## 102 247.30 1
## 103 252.84 1
## 104 252.47 1
## 105 252.72 1
## 106 256.13 1
## 107 260.39 1
## 108 265.18 1
## 109 265.95 1
## 110 263.04 1
## 111 256.28 1
## 112 256.01 1
## 113 253.77 1
## 114 255.86 1
## 115 256.48 1
## 116 257.06 1
## 117 261.83 1
## 118 262.72 1
## 119 263.23 1
## 120 262.33 1
## 121 262.82 1
## 122 259.00 1
## 123 260.01 1
## 124 257.85 1
## 125 257.59 1
## 126 253.64 1
## 127 235.36 1
## 128 240.07 1
## 129 247.02 1
## 130 247.85 1
## 131 245.84 1
## 132 245.74 1
## 133 246.86 1
## 134 247.78 1
## 135 245.73 1
## 136 243.46 1
## 137 237.54 1
## 138 243.81 1
## 139 249.67 1
## 140 248.21 1
## 141 252.36 1
## 142 250.59 1
## 143 250.98 1
## 144 251.46 1
## 145 250.36 1
## 146 248.68 1
## 147 245.03 1
## 148 246.70 1
## 149 253.32 1
## 150 250.98 1
## 151 251.91 1
## 152 251.66 1
## 153 252.41 1
## 154 252.72 1
## 155 256.49 1
## 156 260.00 1
## 157 257.33 1
## 158 253.27 1
## 159 255.36 1
## 160 253.23 1
## 161 251.95 1
## 162 249.44 1
## 163 250.66 1
## 164 250.04 1
## 165 247.42 1
## 166 248.46 1
## 167 247.76 1
## 168 246.49 1
## 169 248.06 1
## 170 253.28 1
## 171 254.62 1
## 172 255.07 1
## 173 257.42 1
## 174 259.25 1
## 175 259.50 1
## 176 261.33 1
## 177 264.37 1
## 178 267.51 1
## 179 271.80 2
## 180 278.15 2
## 181 282.23 2
## 182 285.56 2
## 183 294.94 2
## 184 305.18 2
## 185 314.79 2
## 186 317.48 2
## 187 304.86 2
## 188 293.79 2
## 189 298.36 2
## 190 305.74 2
## 191 301.15 2
## 192 300.09 2
## 193 302.49 2
## 194 310.91 2
## 195 319.62 2
## 196 330.20 2
## 197 336.16 2
## 198 324.83 2
## 199 321.06 2
## 200 326.38 2
## 201 318.24 2
## 202 319.44 2
## 203 317.83 2
## 204 317.99 2
## 205 313.16 2
## 206 313.16 2
## 207 306.73 2
## 208 307.57 2
## 209 296.51 2
## 210 293.74 2
## 211 300.39 2
## 212 306.67 2
## 213 303.76 2
## 214 291.90 2
## 215 297.34 2
## 216 291.07 2
## 217 288.32 2
## 218 291.70 2
## 219 284.41 2
## 220 280.74 2
## 221 275.49 2
## 222 281.07 2
## 223 272.99 2
## 224 269.35 1
## 225 269.45 1
## 226 271.68 2
## 227 275.05 2
## 228 271.25 2
## 229 279.28 2
## 230 286.41 2
## 231 293.59 2
## 232 292.64 2
## 233 293.44 2
## 234 287.68 2
## 235 290.91 2
## 236 288.45 2
## 237 283.34 2
## 238 279.99 2
## 239 278.64 2
## 240 282.32 2
## 241 279.98 2
## 242 278.55 2
## 243 284.07 2
## 244 283.19 2
## 245 282.65 2
## 246 281.96 2
## 247 282.64 2
## 248 284.77 2
## 249 282.24 2
## 250 282.53 2
## 251 280.60 2
## 252 281.11 2
## 253 279.48 2
## 254 278.37 2
## 255 272.68 2
## 256 271.94 2
## 257 274.13 2
## 258 273.22 2
## 259 273.90 2
## 260 275.29 2
## MÃ HÓA HNX
HNX1=HNXMH
HNX1=replace(HNX1,HNXMH==1,"Nhỏ hơn hoặc bằng 270")
HNX1=replace(HNX1,HNXMH==2,"Lớn hơn 270")
HNX1MH=data.frame(HNXMH,HNX1)
HNX1MH
## HNXMH HNX1
## 1 2 Lớn hơn 270
## 2 2 Lớn hơn 270
## 3 2 Lớn hơn 270
## 4 2 Lớn hơn 270
## 5 2 Lớn hơn 270
## 6 2 Lớn hơn 270
## 7 2 Lớn hơn 270
## 8 2 Lớn hơn 270
## 9 2 Lớn hơn 270
## 10 2 Lớn hơn 270
## 11 2 Lớn hơn 270
## 12 2 Lớn hơn 270
## 13 2 Lớn hơn 270
## 14 2 Lớn hơn 270
## 15 2 Lớn hơn 270
## 16 2 Lớn hơn 270
## 17 2 Lớn hơn 270
## 18 2 Lớn hơn 270
## 19 2 Lớn hơn 270
## 20 2 Lớn hơn 270
## 21 2 Lớn hơn 270
## 22 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 23 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 24 2 Lớn hơn 270
## 25 2 Lớn hơn 270
## 26 2 Lớn hơn 270
## 27 2 Lớn hơn 270
## 28 2 Lớn hơn 270
## 29 2 Lớn hơn 270
## 30 2 Lớn hơn 270
## 31 2 Lớn hơn 270
## 32 2 Lớn hơn 270
## 33 2 Lớn hơn 270
## 34 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 35 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 36 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 37 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 38 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 39 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 40 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 41 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 42 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 43 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 44 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 45 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 46 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 47 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 48 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 49 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 50 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 51 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 52 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 53 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 54 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 55 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 56 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 57 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 58 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 59 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 60 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 61 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 62 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 63 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 64 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 65 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 66 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 67 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 68 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 69 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 70 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 71 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 72 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 73 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 74 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 75 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 76 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 77 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 78 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 79 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 80 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 81 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 82 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 83 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 84 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 85 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 86 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 87 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 88 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 89 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 90 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 91 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 92 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 93 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 94 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 95 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 96 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 97 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 98 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 99 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 100 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 101 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 102 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 103 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 104 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 105 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 106 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 107 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 108 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 109 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 110 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 111 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 112 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 113 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 114 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 115 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 116 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 117 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 118 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 119 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 120 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 121 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 122 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 123 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 124 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 125 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 126 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 127 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 128 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 129 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 130 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 131 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 132 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 133 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 134 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 135 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 136 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 137 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 138 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 139 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 140 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 141 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 142 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 143 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 144 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 145 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 146 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 147 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 148 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 149 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 150 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 151 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 152 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 153 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 154 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 155 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 156 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 157 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 158 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 159 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 160 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 161 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 162 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 163 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 164 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 165 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 166 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 167 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 168 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 169 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 170 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 171 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 172 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 173 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 174 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 175 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 176 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 177 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 178 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 179 2 Lớn hơn 270
## 180 2 Lớn hơn 270
## 181 2 Lớn hơn 270
## 182 2 Lớn hơn 270
## 183 2 Lớn hơn 270
## 184 2 Lớn hơn 270
## 185 2 Lớn hơn 270
## 186 2 Lớn hơn 270
## 187 2 Lớn hơn 270
## 188 2 Lớn hơn 270
## 189 2 Lớn hơn 270
## 190 2 Lớn hơn 270
## 191 2 Lớn hơn 270
## 192 2 Lớn hơn 270
## 193 2 Lớn hơn 270
## 194 2 Lớn hơn 270
## 195 2 Lớn hơn 270
## 196 2 Lớn hơn 270
## 197 2 Lớn hơn 270
## 198 2 Lớn hơn 270
## 199 2 Lớn hơn 270
## 200 2 Lớn hơn 270
## 201 2 Lớn hơn 270
## 202 2 Lớn hơn 270
## 203 2 Lớn hơn 270
## 204 2 Lớn hơn 270
## 205 2 Lớn hơn 270
## 206 2 Lớn hơn 270
## 207 2 Lớn hơn 270
## 208 2 Lớn hơn 270
## 209 2 Lớn hơn 270
## 210 2 Lớn hơn 270
## 211 2 Lớn hơn 270
## 212 2 Lớn hơn 270
## 213 2 Lớn hơn 270
## 214 2 Lớn hơn 270
## 215 2 Lớn hơn 270
## 216 2 Lớn hơn 270
## 217 2 Lớn hơn 270
## 218 2 Lớn hơn 270
## 219 2 Lớn hơn 270
## 220 2 Lớn hơn 270
## 221 2 Lớn hơn 270
## 222 2 Lớn hơn 270
## 223 2 Lớn hơn 270
## 224 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 225 1 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 226 2 Lớn hơn 270
## 227 2 Lớn hơn 270
## 228 2 Lớn hơn 270
## 229 2 Lớn hơn 270
## 230 2 Lớn hơn 270
## 231 2 Lớn hơn 270
## 232 2 Lớn hơn 270
## 233 2 Lớn hơn 270
## 234 2 Lớn hơn 270
## 235 2 Lớn hơn 270
## 236 2 Lớn hơn 270
## 237 2 Lớn hơn 270
## 238 2 Lớn hơn 270
## 239 2 Lớn hơn 270
## 240 2 Lớn hơn 270
## 241 2 Lớn hơn 270
## 242 2 Lớn hơn 270
## 243 2 Lớn hơn 270
## 244 2 Lớn hơn 270
## 245 2 Lớn hơn 270
## 246 2 Lớn hơn 270
## 247 2 Lớn hơn 270
## 248 2 Lớn hơn 270
## 249 2 Lớn hơn 270
## 250 2 Lớn hơn 270
## 251 2 Lớn hơn 270
## 252 2 Lớn hơn 270
## 253 2 Lớn hơn 270
## 254 2 Lớn hơn 270
## 255 2 Lớn hơn 270
## 256 2 Lớn hơn 270
## 257 2 Lớn hơn 270
## 258 2 Lớn hơn 270
## 259 2 Lớn hơn 270
## 260 2 Lớn hơn 270
### CÂU C: THỐNG KÊ CÁC CHỈ SỐ
## THỐNG KÊ RATIO SCALE
library(psych)
dulieu1=data.frame(VNIndex,VN30,HNX)
describe(dulieu1)
## vars n mean sd median trimmed mad min max range
## VNIndex 1 260 1763.64 86.00 1767.37 1763.53 117.90 1580.54 1927.94 347.40
## VN30 2 260 1944.46 75.73 1947.13 1945.12 91.34 1741.05 2096.76 355.71
## HNX 3 260 269.71 19.85 265.80 267.26 18.81 235.36 336.16 100.80
## skew kurtosis se
## VNIndex -0.03 -1.19 5.33
## VN30 -0.12 -0.76 4.70
## HNX 1.00 0.57 1.23
# Nhận xét: Cả ba chỉ số đều có n = 260 mẫu
# Đối với chỉ số VNIndex: Giá trị trung bình (mean) là 1763.64 gần tương đương với trung vị (median) là 1767.37 cho thấy phân phối tương đối đối xứng; độ lệch chuẩn (sd) là 86.00 với khoảng biến thiên (range) là 347.40 cho thấy độ phân tán ở mức vừa.
# Đối với chỉ số VN30: Giá trị trung bình (mean) là 1944.46 gần tương đương với trung vị (median) là 1947.13 cho thấy phân phối tương đối đối xứng; độ lệch chuẩn (sd) là 75.73 với khoảng biến thiên (range) là 355.71 cho thấy độ phân tán ở mức cao .
# Đối với chỉ số HNX: Giá trị trung bình (mean) là 269.71 gần tương đương với trung vị (median) là 265.80 cho thấy phân phối gần như đối xứng; độ lệch chuẩn (sd) là 19.85 với khoảng biến thiên (range) là 100.80 cho thấy độ phân tán ở mức thấp.
## library(psych)
library(psych)
dulieu2=data.frame(VNIndexMH,VN30MH,HNXMH)
describe(dulieu2)
## vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis
## VNIndexMH 1 260 1.68 0.47 2 1.72 0 1 2 1 -0.75 -1.44
## VN30MH 2 260 1.98 0.14 2 2.00 0 1 2 1 -6.96 46.64
## HNXMH 3 260 1.43 0.50 1 1.41 0 1 2 1 0.29 -1.92
## se
## VNIndexMH 0.03
## VN30MH 0.01
## HNXMH 0.03
# Nhận xét: Cả ba chỉ số đều có n = 260 mẫu
# Đối với chỉ số VNIndexMH: Giá trị trung bình (mean) là 1.68 và trung vị (median) là 2 cho thấy phân phối tập trung ở 2; độ lệch chuẩn (sd) là 0.47; khoảng biến thiên (range) là 1 (max - min).
# Đối với chỉ số VN30MH: Giá trị trung bình (mean) là 1.98 và trung vị (median) là 2 cho thấy phân phối tập trung ở 2; độ lệch chuẩn (sd) là 0.14; khoảng biến thiên (range) là 1 (max - min)
# Đối với chỉ số HNXMH: Giá trị trung bình (mean) là 1.43 và trung vị (median) là 1 cho thấy phân phối tập trung ở 1; độ lệch chuẩn (sd) là 0.50; khoảng biến thiên (range) là 1 (max - min)
### CÂU D: VẼ CÁC ĐỒ THỊ
## BIỂU ĐỒ CỘT VNIndex
VNIndex.freq<-table(VNIndex1)
VNIndex.freq
## VNIndex1
## Lớn hơn 1700 Nhỏ hơn hoặc bằng 1700
## 176 84
barplot(VNIndex.freq,xlab="Tỷ lệ",ylab="Số lượng",sub="Biểu đồ cột của VNIndex",col=c("lightyellow","lightgreen"))
# Nhận xét: Nhóm "Lớn hơn 1700" có 176 quan sát; Nhóm "Nhỏ hơn hoặc bằng 1700" có 84 quan sát.
## BIỂU ĐỒ CỘT VN30
VN30.freq<-table(VN301)
VN30.freq
## VN301
## Lớn hơn 1800 Nhỏ hơn hoặc bằng 1800
## 255 5
barplot(VN30.freq,xlab="Tỷ lệ",ylab="Số lượng",sub="Biểu đồ cột của VN30",col=c("lightblue","lightyellow"))
# Nhận xét: Nhóm "Lớn hơn 1800" có 255 quan sát; Nhóm "Nhỏ hơn hoặc bằng 1800" có 5 quan sát.
## BIỂU ĐỒ CỘT HNX
HNX.freq<-table(HNX1)
HNX.freq
## HNX1
## Lớn hơn 270 Nhỏ hơn hoặc bằng 270
## 111 149
barplot(HNX.freq,xlab="Tỷ lệ",ylab="Số lượng",sub="Biểu đồ cột của HNX",col=c("lightgreen","lightblue"))
# Nhận xét: Nhóm "Lớn hơn 270" có 111 quan sát; Nhóm "Nhỏ hơn hoặc bằng 270" có 149 quan sát.
## BIỂU ĐỒ TRÒN VNIndex
pie(table(VNIndex1),col=c("green","pink"),sub="Biểu đồ tròn của VNIndex")
# Nhận xét: Nhóm "Lớn hơn 1700" chiếm tỷ trọng lớn hơn nhóm "Nhỏ hơn hoặc bằng 1700".
## BIỂU ĐỒ TRÒN VN30
pie(table(VN301),col=c("pink","khaki"),sub="Biểu đồ tròn của VN30")
# Nhận xét: Nhóm "Lớn hơn 1800" chiếm tỷ trọng lớn hơn nhóm "Nhỏ hơn hoặc bằng 1800".
## BIỂU ĐỒ TRÒN HNX
pie(table(HNX1),col=c("green","khaki"),sub="Biểu đồ tròn của HNX")
# Nhận xét: Nhóm "Nhỏ hơn hoặc bằng 270" chiếm tỷ trọng lớn hơn nhóm "Lớn hơn 270".
## BIỂU ĐỒ ĐƯỜNG VNIndex
plot(STT, VNIndex, type = "o", xlab = "Ngày thứ", ylab="Giá trị chỉ số",pch=10, main="Biểu đồ đường biếN VNIndex")
# Nhận xét: Chỉ số VNIndex dao động trong khoảng từ 1.600 đến trên 1.900 điểm qua 260 ngày, chạm đáy quanh ngày 50 và đạt đỉnh quanh ngày 165.
## BIỂU ĐỒ ĐƯỜNG VN30
plot(STT, VN30, type = "o", xlab = "Ngày thứ", ylab="Giá trị chỉ số",pch=10, main="Biểu đồ đường biến VN30")
# Nhận xét: Chỉ số VN30 dao động từ dưới 1.750 đến trên 2.050 điểm qua 260 ngày, chạm đáy quanh ngày 135 và đạt đỉnh quanh ngày 90.
## BIỂU ĐỒ ĐƯỜNG HNX
plot(STT, HNX, type = "o", xlab = "Ngày thứ", ylab="Giá trị chỉ số",pch=10, main="Biểu đồ đường biến HNX")
# Nhận xét: Chỉ số HNX dao động từ dưới 240 đến trên 320 điểm qua 260 ngày, chạm đáy quanh ngày 125 và đạt đỉnh quanh ngày 205.
### CÂU E:
## PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN
library(psych)
vars=cbind(VNIndex,VN30,HNX)
pairs.panels(vars)
library(Hmisc)
##
## Attaching package: 'Hmisc'
## The following object is masked from 'package:psych':
##
## describe
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## format.pval, units
result=rcorr(as.matrix(vars),type="pearson")
result$r
## VNIndex VN30 HNX
## VNIndex 1.0000000 0.88745730 0.19865893
## VN30 0.8874573 1.00000000 0.03354797
## HNX 0.1986589 0.03354797 1.00000000
result$P
## VNIndex VN30 HNX
## VNIndex NA 0.0000000 0.001281915
## VN30 0.000000000 NA 0.590238913
## HNX 0.001281915 0.5902389 NA
# Nhận xét:
# VNIndex với VN30: Biến VNIndex có biến tương quan dương với VN30 vì hệ số Person > 0; Mối tương quan giữa VNIndex với VN30 có ý nghĩa thống kê vì Sig bé hơn 5%.
# VNIndex với HNX: Biến VNIndex có biến tương quan dương với HNX vì hệ số Person > 0; Mối tương quan giữa VNIndex với HNX có ý nghĩa thống kê vì Sig bé hơn 5%.
# VN30 với HNX: Biến VN30 có biến tương quan dương với HNX vì hệ số Person > 0; Mối tương quan giữa VN30 với HNX có ý nghĩa thống kê vì Sig bé hơn 5%.
### CÂU F:
## MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH
mreg=lm(VNIndex~VN30+HNX)
summary(mreg)
##
## Call:
## lm(formula = VNIndex ~ VN30 + HNX)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -85.814 -28.462 5.496 28.971 78.296
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -381.08442 65.96871 -5.777 2.19e-08 ***
## VN30 1.00137 0.03039 32.948 < 2e-16 ***
## HNX 0.73263 0.11597 6.318 1.16e-09 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 37.02 on 257 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.8161, Adjusted R-squared: 0.8147
## F-statistic: 570.4 on 2 and 257 DF, p-value: < 2.2e-16
# Nhận xét:
# Mô hình hồi quy tuyến tính VNIndex = -381.08442 + 1.00137*VN30 + 0.73263*HNX + ei
# Mô hình có ý nghĩa thống kê với giá trị F-statistic là 570.4 và mức ý nghĩa p-value: < 2.2e-16 (nhỏ hơn 5% / 1%).
# Với R2 = 0.8161 là các biến VN30, HNX giải thích khoảng 81.61% sự biến thiên của VNIndex trong khi R2 hiệu chỉnh đạt 0.8147.
# Xét riêng từng biến:
# + VN30 có tác động cùng chiều đến VNIndex với hệ số hồi quy 1.00137, điều này có nghĩa khi VN30 tăng 1 đơn vị thì VNIndex tăng 1.00137 đơn vị và mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (p < 2e-16 < 0.001).
# + HNX có tác động cùng chiều đến VNIndex với hệ số hồi quy 0.73263, điều này có nghĩa khi HNX tăng 1 đơn vị thì VNIndex tăng 0.73263 đơn vị và mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (p = 1.16e-09 < 0.001).
# Nhìn chung, cả hai biến VN30 và HNX đều có mối quan hệ cùng chiều và có ý nghĩa thống kê với VNIndex trong mô hình nghiên cứu.
### CÂU G:
## KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH
library(car)
## Loading required package: carData
##
## Attaching package: 'car'
## The following object is masked from 'package:psych':
##
## logit
vif(mreg)
## VN30 HNX
## 1.001127 1.001127
require(lmtest)
## Loading required package: 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 = 0.057256, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true autocorrelation is greater than 0
op=par(mfrow=c(2,2))
plot(mreg)
# Nhận xét:
# Kiểm định đa cộng tuyến cho thấy các giá trị VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2 (cụ thể VIF của VN30 và HNX đều xấp xỉ bằng 1.001127) => Mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.
# Kiểm định tự tương quan cho thấy giá trị DW = 0.057256 với p-value < 2.2e-16 không nằm trong khoảng chấp nhận (1,5 < DW < 2,5) => Mô hình có hiện tượng tự tương quan (tự tương quan dương bậc nhất rất rõ rệt).
# Đồ thị bên trái dòng 1, vẽ phần dư ei và giá trị dự báo: Đồ thị này cho thấy đường màu đỏ có xu hướng uốn cong nhẹ hình lòng máng quanh khoảng giá trị dự báo 1700 - 1750 nhưng nhìn chung vẫn bám khá sát đường y = 0, các giá trị phần dư phân tán tương đối đều quanh trục 0 (ngoại trừ một số điểm lệch thấp xuống như 40, 41, 32), cho nên giả định về tính tuyến tính và giá trị trung bình của ei = 0 được thỏa mãn ở mức tương đối tốt.
# Đồ thị bên phải dòng 1 vẽ giá trị phần dư và giá trị lý vọng dựa vào phân phối chuẩn: Kết quả cho thấy đại đa số các điểm phần dư bám rất sát vào đường thẳng chuẩn nét đứt ở khoảng giữa và chỉ hơi chếch nhẹ ở vùng đuôi trái (tại các điểm 40, 41, 32), do đó giả định phần dư tuân theo quy luật phân phối chuẩn được đáp ứng tốt.
# Đồ thị bên trái dòng 2 vẽ căn bậc hai của sai số chuẩn phần dư và các giá trị: Đồ thị này cho thấy đường xu hướng màu đỏ tương đối bằng phẳng quanh mức 1.0 ở nửa đầu dải giá trị dự báo và chỉ hơi dốc nhẹ về phía cuối, độ phân tán của phần dư tại các mức giá trị dự báo nhìn chung khá đồng đều, do đó giả định phương sai sai số không đổi (đồng phương sai) được thỏa mãn ở mức chấp nhận được.
# Đồ thị bên phải dòng 2: Đa số các quan sát đều có độ đòn bẩy nhỏ (dưới 0.02), một số điểm có độ đòn bẩy cao hơn hoặc phần dư lớn được ghi nhận là quan sát 127 (phần dư chuẩn hóa > 2, đòn bẩy khoảng 0.031), 136 và 137 (đòn bẩy cao nhất xấp xỉ 0.04), tuy nhiên tất cả các điểm này đều nằm an toàn bên trong đường giới hạn khoảng cách Cook (Cook's distance), cho thấy không có điểm dị biệt nào gây ảnh hưởng nguy hại làm sai lệch mô hình.