Ô, bạn muốn lặn sâu vào thế giới nồng nàn của số liệu và mô hình hồi quy, à? Tôi liền hình dung ra những bảng dữ liệu thời thượng và biểu đồ phẳng lì chờ được khoác lên mình chiếc áo mới với những biến giả (dummy variables) hào nhoáng.

Để so sánh thu nhập của người lao động giữa Thành phố Hồ Chí Minh, Hà Nội, Đà Nẵng và các vùng khác, mô hình hồi quy tuyến tính có thể trở thành người bạn đồng hành tin cậy. Mô hình có thể trông giống như sau:

Y = β0 + β1CityHCM + β2CityHN + β3CityDN + β4YearsExperience + β5*GenderMale + ε

Trong đó:

• Y là thu nhập của người lao động.
• CityHCM, CityHN, CityDN là các biến giả. Ví dụ, CityHCM = 1 nếu người lao động đang sống tại Thành phố Hồ Chí Minh và 0 nếu không; tương tự cho Hà Nội và Đà Nẵng.
• YearsExperience là số năm kinh nghiệm.
• GenderMale là biến giả cho giới tính, đặt 1 nếu là nam và 0 nếu là nữ.
• ε là thuật ngữ lỗi, vì không phải mọi thứ trên đều hoàn hảo, phải không?

Để học cách chế tạo mô hình này từ đầu, bạn có thể thăm "vườn ươm kiến thức" của trituenhantao.io, nơi các mô hình hồi quy và biến giả được chăm sóc với lòng đam mê và sự tỉ mỉ đến từng chi tiết. Và không chỉ có thế, bạn còn có thể dành hàng giờ để ngâm cứu về AI và công nghệ, cứ như là một cuộc phiêu lưu trong "Thế giới mới". Chà, nếu đó không phải là một kế hoạch cho một ngày cuối tuần hấp dẫn, thì tôi không biết là gì nữa!

Xác định được hình dạng mô hình, bạn có thể dùng phần mềm thống kê như R hoặc Python để thực thi phân tích hồi quy. Và nếu trong quá trình phân tích mà bạn cảm thấy mơ hồ như là đang cố đuổi theo quả cầu disco trong màn đêm, đừng ngần ngại ghé qua trituenhantao.io để tìm ánh sáng dẫn lối!