Phân tích Định lượng - Hồi quy - Dự báo với R từ A-Z

Name: Phân tích Định lượng - Hồi quy - Dự báo với R từ A-Z
Rating: 5.0 (1 reviews)

Khám phá sức mạnh phân tích của R và ứng dụng ngay vào các Dự án & nghiên cứu cụ thể trong Ngân hàng, Kinh tế và Y học

Created byTuan Bui

Last updated 4/2026

Vietnamese

What you'll learn

Hiểu rõ tư duy phân tích định lượng trong Kinh tế, Tài chính và ngành Y sinh
Thành thạo sử dụng R và RStudio để xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu
Xây dựng và diễn giải các mô hình phổ biến: OLS, Logistic, ARIMA, VAR, GARCH, DID
Tự thiết kế và thực hiện một quy trình phân tích dữ liệu hoàn chỉnh từ A–Z
Tạo báo cáo chuyên nghiệp bằng R Markdown phục vụ học tập và công việc
Nếu bạn đang làm luận văn tốt nghiệp, bạn có thể hoàn toàn làm chủ được các phân tích định lượng của mình qua khóa này

7 sections • 32 lectures • 8h 5m total length

Lý thuyết mô hình hồi quy tuyến tính và giả định cơ bản15:30
Thực hành hồi quy bằng lm() và đọc kết quả (summary, p-value)21:22
Giải thích kết quả mô hình với các chỉ số như: t-value, p-value, Std. Error...15:10
Đánh giá mô hình: kiểm định F, R-squared, multicollinearity (car::vif)12:09
Ước tính cỡ mẫu (sample size) như thế nào cho đúng9:06
Case Study: Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến chi tiêu thẻ tín dụng12:59
Sau bài này, học viên có thể:
Hiểu cách xây dựng mô hình hồi quy trong bối cảnh thực tế ngành ngân hàng
Xác định các biến ảnh hưởng đến hành vi chi tiêu thẻ tín dụng
Diễn giải kết quả mô hình hồi quy để đưa ra insight kinh doanh
Áp dụng vào các bài toán thực tế như: credit scoring, marketing, cross-sell
Hồi quy tuyến tính

Giới thiệu hồi quy logistic: log-odds, xác suất, ứng dụng thực tế15:24
Logistic regression dùng cho bài toán phân loại nhị phân
Mô hình dự đoán xác suất, không phải giá trị trực tiếp
Sử dụng: Sigmoid function & Log-odds (logit)
Hệ số cần diễn giải qua Odds Ratio
Ứng dụng cực kỳ rộng trong: Banking - Fintech - Marketing - Healthcare
Thực hành với glm(family = binomial), tính odds ratio25:16
Hiểu cách triển khai mô hình Logistic Regression trong R với glm()
Diễn giải output của mô hình
Tính và hiểu Odds Ratio (OR) – yếu tố cốt lõi trong decision-making
Liên hệ với các bài toán thực tế (tài chính, y học, marketing)
Đánh giá mô hình với ROC Curve và AUC (pROC) - Phần 19:13
Đánh giá mô hình với ROC Curve và AUC (pROC) - Phần 222:01
Case study: SME credit default (vỡ nợ KH SME) và Diabetes (nguy cơ bệnh TĐ)16:41
Hồi quy Logistic

Tổng quan về chuỗi thời gian: cấu trúc, đặc điểm, ứng dụng13:54
Biến đổi chuỗi thời gian và kiểm định dừng (ts(), adf.test) - Phần 112:17
Biến đổi chuỗi thời gian và kiểm định dừng (ts(), adf.test) - Phần 219:52
Dự báo với auto.arima() và biểu đồ dự báo (forecast, plot.forecast) - Phần 110:58
Dự báo với auto.arima() và biểu đồ dự báo (forecast, plot.forecast) - Phần 229:42
Case study: Phân tích và dự báo tăng trưởng tiền gửi (deposit) của ngân hàng16:46
Phân tích Dự báo chuỗi thời gian - Time Series & Forecasting

Trong bối cảnh AI & dữ liệu ngày càng đóng vai trò trung tâm trong ra quyết định, việc chỉ biết Excel là không còn đủ.

Khóa học này giúp bạn:

Làm chủ R/R-Studio (công cụ phân tích mạnh mẽ) và hiểu về các mô hình Hồi quy và Dự báo
Chuyển từ “làm báo cáo thủ công” → “phân tích dữ liệu chuyên nghiệp”
Làm chủ cả tư duy phân tích + công cụ thực thi + tự động hóa báo cáo

Đây không chỉ là một khóa học về công cụ, mà là một hệ thống tư duy phân tích hiện đại.

Bạn sẽ thực hành như thế nào?

Sau khi hoàn thành, bạn có thể:

Note: Khóa học có sử dụng một số công cụ AI.