Tran Van Ly * , Le Thi Hai Yen , Nguyen Huyen Trang , Tran Kim Yen , Bui Minh Trung and Lam Quoc Toan

* Corresponding author (tvly@ctu.edu.vn)

Abstract

The article introduces a method of statistical analysis, which is applied appropriately for data having cyclical and “seasonal” characteristics. The data will be modeled in the form of the trend regression model, which is established from the time variable and "season pseudo" variables.  The method is illustrated interestingly on the data collected at the canteen of Can Tho University. We also test this data for the ARIMA model, a model in time series analysis.
Keywords: Regression, time series, trend, fuzzy, correlation, forecast

Tóm tắt

Bài viết giới thiệu một phương pháp phân tích thống kê được áp dụng phù hợp cho các dữ liệu có tính tuần hoàn, “mùa vụ”. Dữ liệu sẽ được mô hình hoá theo dạng mô hình hồi quy xu thế, được thiết lập dựa trên biến thời gian và các biến “giả mùa”. Phương pháp được áp dụng minh họa rất thú vị trên bộ dữ liệu kinh doanh của căn tin Văn phòng Đoàn Trường Đại học Cần Thơ. Chúng tôi cũng thử áp dụng bộ dữ liệu này với mô hình ARIMA, một mô hình rất hay dùng trong phân tích chuỗi thời gian.
Từ khóa: hồi qui, chuỗi thời gian, khuynh hướng, mờ, tương quan, dự báo

Article Details

References

Aczet, A.D., Sounderpandian, J., 2009. Complete Business Statistics (7th ed). New York: McGraw-Hill/Irwin, 523 pages.

Anderson, D.R., Sweeney, D.J., Williams, T.A., 2011. Statistics for Business and Economics (11th ed). Mason, OH: South-Wester, 631 pages.

Cleff, T., 2011. Exploratory Data Analysis in Business and Economics. Springer, 347 pages.

Concetta A.D., David F.R., 2011. Café data, Journal of Statistics Education, 19(1): 123-135.

Groebner, D.F., Shannon, P.W., Fry, P.C., Smith, K.D, 2011. Business Statistics: A Decision-Making Approach (8thed). Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, 467 pages.

Trần Hùng Thao, 2013. Toán tài chính căn bản. NXB Văn hóa thông tin.