2BUS1440 – Đề cương thống kê ứng dụng trong kinh doanh

      Cung cấp cho sinh viên những kiến thức cơ bản về xử lý số liệu thống kê ứng dụng trong lĩnh vực kinh doanh và quản lý. Nội dung môn học kết hợp lý thuyết và thực hành dựa trên công cụ xử lý số liệu là phần mềm Microsoft Excel dễ tiếp cận và ứng dụng trong thực tế. Các kỹ thuật chọn mẫu điều tra, tóm tắt và trình bày dữ liệu trong mẫu điều tra, sử dụng kết quả điều tra từ mẫu để kiểm định giả thiết và, ước lượng các thông số của tổng thể là những kiến thức cần thiết giúp sinh viên áp dụng nghiên cứu định lượng trong các môn học cơ sở và chuyên ngành.

3

45 tiết

1. Giáo trình: Thống kê ứng dụng trong kinh doanh – Nguyễn Minh Tuấn – NXB ĐHQGTPHCM 2006

2. Bài tập Thống Kê Ứng Dụng – Nguyễn Minh Tuấn – NXB ĐHQGTPHCM

• 30% bài tập dự án

• 30% kiểm tra giữa kỳ

• 40% kiểm tra cuối kỳ

1.

Các ứng dụng trong kinh doanh và kinh tế.

2.

Dữ liệu.

3.

Nguồn dữ liệu.

4.

Thống kê mô tả.

5.

Thống kê suy diễn.

6.

Phân tích thống kê bằng Excel.

Trình bày các khái niệm cơ sở về dữ liệu và thống kê.

Các khái niệm về dữ liệu, nguồn dữ liệu. Phân biệt thống kê mô tả và thống kê suy diễn và các trường hợp ứng dụng của chúng.

1. Tóm tắt dữ liệu định tính

2. Tóm tắt dữ liệu định lượng

3. Phân tích dữ liệu khám phá: sơ đồ nhánh và lá

4. Bảng chéo và biểu đồ phân tán

Trình bày các kỹ thuật tóm tắt dữ liệu cơ bản của dữ liệu định tính và định lượng.

Sinh viên biết được các kỹ thuật tóm tắt dữ liệu từ một mẫu điều tra bằng các bảng biểu và biểu đồ.

1. Các đo lường vị trí

2. Các đo lường sự phân tán

3. Các đo lường vị trí tương đối và phát hiện các điểm ngoại lệ

4. Phân tích dữ liệu khám phá

5. Các đo lường mối liên hệ giữa 2 biến

6. Trung bình có trọng số và xử lý dữ liệu được phân nhóm

Trình bày các kỹ thuật tóm tắt dữ liệu định lượng và dữ liệu khám phá. Đây là phần rất cần thiết khi xử lý và phân tích số liệu thống kê.

Các kỹ thuật xác định khuynh hướng trung tâm, độ phân tán, tóm tắt dữ liệu khám phá, đo lường mối quan hệ giữa 2 biến, tính giá trị trung bình có trọng số và xử lý dữ liệu phân nhóm.

1. Thử nghiệm, qui tắc đếm, và gán các xác suất

2. Biến cố và xác suất

3. Một số quan hệ cơ bản của xác suất

4. Xác suất điều kiện

5. Định lý Bayes

Giới thiệu và nhắc lại các khái niệm cơ bản của xác suất khi nghiên cứu các hiện tượng kinh tế và trong môi trường kinh doanh.

Hiểu rõ các khái niệm: biến cố, xác suất, các qui tắc xác suất cơ bản và định lý Bayes.

1. Biến ngẫu nhiên

2. Phân phối xác suất rời rạc

3. Giá trị kỳ vọng và phương sai

4. Phân phối xác suất nhị thức

5. Phân phối xác suất Poisson

Trình bày các phân phối xác suất rời rạc thông dụng.

Sinh viên nằm vững các phân phối xác suất rời rạc và các trường hợp ứng dụng chúng.

1. Phân phối xác suất đồng nhất

2. Phân phối chuẩn

3. Phân phối xác suất theo hàm mũ

Trình bày các phân phối xác suất liên tục thông dụng.

Sinh viên nằm vững các phân phối xác suất liên tục và các trường hợp ứng dụng chúng.

1. Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản

2. Ước lượng điểm

3. Giới thiệu phân phối mẫu

4. Phân phối mẫu của giá trị trung bình

5. Phân phối mẫu của tỷ lệ

6. Một số phương pháp chọn mẫu khác

Giới thiệu phân phối mẫu và một số kỹ thuật chọn mẫu, giúp sinh viên có kiến thức nền tảng khi nghiên cứu phần ước lượng tham số và kiểm định giả thiết ở các phần sau.

Phân biệt các cách chọn mẫu và hiểu rõ quan hệ giữa phân phối mẫu và phân phối tổng thể. Đặc biệt là định lý giới hạn trung tâm.

1. Ước lượng khoảng của một giá trị trung bình tổng thể

2. Ước lượng khoảng của một giá trị trung bình tổng thể: trường hợp mẫu nhỏ

3. Xác định cở mẫu

4. Ước lượng khoảng của một tỷ lệ tổng thể

Trình bày các kỹ thuật sử dụng dữ liệu từ mẫu điều tra ước lượng tham số tổng thể là giá trị trung bình và tỷ lệ. Xác định qui mô mẫu cần thiết trong một cuộc điều tra chọn mẫu.

Các kỹ thuật ước lượng và trường hợp ứng dụng. Xác định qui mô mẫu điều tra.

1. Phát biểu giả thiết không và giả thiết đối

2. Sai lầm loại I và loại II

3. Kiểm định 1 đuôi về giá trị trung bình tổng thể: trường hợp mẫu lớn

4. Kiểm định 2 đuôi về giá trị trung bình tổng thể: trường hợp mẫu lớn

5. Kiểm định về giá trị trung bình tổng thể: trường hợp mẫu nhỏ

6. Kiểm định về tỷ lệ tổng thể

7. Kiểm định giả thiết và ra quyết định

8. Xác định cỡ mẫu đối với kiểm định giả thiết về trung bình tổng thể

Trình bày những kiến thức rất cơ bản về kiểm định giả thiết trong nghiên cứu thống kê, các trường hợp kiểm định

Biết phát biểu các giả thiết thống kê trong trường hợp cụ thể, chọn lựa các thủ tục kiểm định thích hợp. Nắm vững các loại sai lầm trong kiểm định giả thiết và xác định cỡ mẫu đối với kiểm định giả thiết về trung bình tổng thể

1. Mô hình hồi quy tuyến tính đơn

2. Phương pháp bình phương tối thiểu

3. Hệ số xác định

4. Kiểm định mức ý nghĩa

5. Sử dụng công cụ hồi quy của Excel

6. Sử dụng phương trình hồi quy ước lượng để ước lượng và dự báo

Xây dựng mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc y liên quan như thế nào với một biến độc lập.

Biết thiết lập được phương trình hồi quy ước lượng giữa biến phụ thuộc vào biến độc lập. Sử dụng thành thạo Excel để xây dựng mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.

1. Mô hình hồi quy bội

2. Hệ số xác định hồi quy bội

3. Kiểm định mức ý nghĩa: Kiểm định F, kiểm định t, đa cộng tuyến

4. Sử dụng công cụ hồi quy của Excel

5. Sử dụng phương trình hồi quy ước lượng để ước lượng và dự báo

Xây dựng mối quan hệ giữa biến phụ thuộc y liên quan như thế nào với nhiều biến độc lập.

Biết thiết lập được phương trình hồi quy ước lượng giữa biến phụ thuộc vào các biến độc lập. Sử dụng thành thạo Excel để xây dựng mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc vào các biến độc lập. Nắm vững các vấn đề đa cộng tuyến để chọn lựa các biến độc lập trong mô hình.