Giáo trình Thống kê ứng dụng.pdf (Giáo trình Thống kê ứng dụng) | Tải miễn phí
Mục lục bài viết
Giáo trình Thống kê ứng dụng
57
13 MB
6
259
4.9 (
21 lượt)
5713 MB
Nhấn vào bên dưới để tải tài liệu
Đang xem trước 10 trên tổng 57 trang, để tải xuống xem vừa đủ hãy nhấn vào bên trên
Chủ đề tương quan
Tài liệu tương tự
Nội dung
Chương 3. PHÂN TÍCH HỒI QUI VÀ TƯƠNG QUAN TUYẾN TÍNH
3.1 PHÂN TÍCH HỒI QUI (Regression analysis)
3.1.1 Mô hình hồi qui tuyến tính đơn
3.1.2 Kiểm định giả thuyết về mối quan hệ tuyến tính (kiểm định t)
3.1.3 Kiểm định mô hình
3.1.4 Thực hành sử dụng phần mềm Minitab để xác định phương trình
hồi qui
3.1.5 Thực hành sử dụng phần mềm Minitab để xác định phương trình
hồi qui đa biến
3.2 PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN (Correlation analysis)
3.2.1 Hệ số tương quan (correlation coefficient)
3.2.2 Kiểm định giả thuyết về mối tương quan
3.2.3 Hiệp phương sai (covariance)
3.2.4 Thực hành sử dụng phần mềm Minitab để xác định hệ số xác định
và tương quan
BÀI TẬP CỦNG CỐ
38
38
38
39
40
Chương 4. ỨNG DỤNG CÁC KIỂU BỐ TRÍ THÍ NGHIỆM
4.1 XÁC ĐỊNH CÁC THUẬT NGỮ THỐNG KÊ VÀ BỐ TRÍ THÍ NGHIỆM
4.1.1 Một số thuật ngữ thống kê cơ bản
4.1.2 Một số khái niệm về thống kê cơ bản
4.1.3 Nguyên tắc của bố trí thí nghiệm
4.1.4 Các bước cần tuân thủ
4.2 ỨNG DỤNG CÁC KIỂU BỐ TRÍ THÍ NGHIỆM
4.2.1 Thí nghiệm một nhân tố
4.2.2 Thí nghiệm nhiều nhân tố
BÀI TẬP CỦNG CỐ
52
52
52
52
53
54
56
56
73
81
TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC
85
86
ii
41
45
47
47
48
48
49
50
Phân tích mẫu có thể suy ra các đặc tính của tổng thể với một mức độ
tin cậy xác định nào đó.
Biến ngẫu nhiên (random variance)
Là đại lượng bằng số mà giá trị của nó tùy thuộc vào sự lấy mẫu ngẫu
nhiên. Biến ngẫu nhiên gồm 2 loại là biến ngẫu nhiên liên tục và biến ngẫu
nhiên rời rạc.
Biến ngẫu nhiên liên tục là biến ngẫu nhiên mà giá trị của nó có
được từ các số liên tục. Biến liên tục có thể nhận giá trị bất kỳ trong
khoảng số thực.
Biến ngẫu nhiên rời rạc là biến ngẫu nhiên mà giá trị của nó có được
từ số liệu rời rạc, thường nó là những số nguyên dương.
1.1.2 Các số đo mô tả
Là những số được dùng để mô tả số liệu, các thuật ngữ thường được
sử dụng cho các số đo mô tả là tham số (mô tả của tập hợp) và số thống kê
(mô tả của một mẫu).
Đo khoảng cách (range)
Là số đo khoảng cách giữa số lớn nhất và nhỏ nhất của mẫu.
Đại lượng này cho biết thông tin về khoảng cách của số liệu.
Ví dụ 2: Một vùng có nhiệt độ từ -20oC đến 50oC => Range = 50(-20) = 70oC
Trung bình số học của mẫu (mean)
Trung bình là một số mà các giá trị của mẫu có xu hướng quy tụ
1 n
quanh nó, trung bình của mẫu có n phần tử được tính như sau: x = ∑ xi ,
n i =1
trong đó: x là trung bình mẫu; i có giá trị từ 1 đến n; xi là giá trị của mẫu ở
phần tử thứ i.
Trung bình của mẫu được tính theo tần số và tần suất:
k
1 k
=
x =
n
x
∑ i i ∑ xi fi trong đó fi là tần suất của các cá thể có cùng đại
n i 1 =i 1
=
lượng đo.
Số trung vị (median)
Số trung vị là số nằm ở giữa dãy số khi dãy số được sắp xếp từ nhỏ
đến lớn. Số trung vị cho kết quả nhanh về ước lượng trung bình mẫu.
2
Trong đó: t là giá trị của tiêu chuẩn Student cho trong bảng phân phối
Student. Sai số được tính như sau: SE = s / n
Ví dụ 6: Đo chiều dài của heo (45 kg) với số lượng mẫu n = 30, độ tin
cậy 95% thì giá trị t cho trong bảng phân bố là: t (0,05; 30) = 2,045. Nếu giá trị
trung bình 70 cm và phương sai 2,5 cm của mẫu thí nghiệm thì giá trị trung
bình của tổng thể được đánh giá như sau:
µ = x ± 2,045 (SE) = 70 ± 2,045 (2,5/ 30 ) = 70 ± 0,93
= 69,07-70,93
Hay nói cách khác, thí nghiệm cho số trung bình 70 cm, ta đánh giá
được chiều dài thực của heo nằm trong khoảng 69,07 cm đến 70,93 cm với
độ tin cậy 95%.
Chú ý: Khi số lượng mẫu n > 30 thì ta thay t bằng Z (là giá trị xác suất
của phân phối chuẩn cho sẵn trong bảng).
Hệ số biến động (coefficient of variation)
Hệ số biến động dùng để đánh giá sự biến thiên của độ lệch chuẩn so
với số trung bình mẫu, nó giúp ta so sánh sự biến thiên giữa hai mẫu độc lập
với đơn vị đo lường.
Hệ số biến động được tính bằng công thức CV ( % )=
s
×100
x
Ví dụ 7: Có hai máy đóng gói A và B, chưa biết máy nào làm việc ổn
định hơn về trọng lượng tịnh của sản phẩm. Lấy máy A số lượng n1 gói, máy
B là n2 gói và đo trọng lượng. Kết quả máy A x A cho = 21 g với SA = 3,2 g
tương tự cho máy B là 15 g và 3 g.
Nếu nhìn vào độ lệch chuẩn thì ta nói máy A ít ổn định hơn máy B do
máy A có độ lệch chuẩn cao hơn.
Nếu tính hệ số biến động:
CVA = 100 x 3,2/21 = 15,24%; CVB = 100 x 3/15 = 20%
Vậy máy A đóng gói ổn định về trọng lượng hơn máy B.
1.1.3 Ước lượng cỡ mẫu
Để ước lượng các tham số của tập hợp ta dựa vào đặc trưng của mẫu,
mẫu càng nhỏ thì giá trị ước lượng của tập hợp càng bị sai lệch, ngược lại
mẫu càng lớn thì giá trị ước lượng các tham số của tập hợp càng chính xác.
4
Source: https://mix166.vn
Category: Ứng Dụng
