BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN XÁC SUẤT THỐNG KÊ

ĐẠI HỌC QUỐC GIA ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP HỒ CHÍ MINH  BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN XÁC SUẤT THỐNG KÊ ĐỀ TÀI LỚP L15 - NHÓM 14 - HK 221 NGÀY NỘP 12/12/2022 Giảng viên hướng dẫn: Nguyễn Thị Mộng Ngọc Sinh viên thực Mã số sinh viên Khoa Lê Nguyễn Nhật Trung 2115115 KT Hóa học Nguyễn Đặng Quang Huy 2113501 Cơ khí Trương Thuận Hưng 2113619 KH & KT Máy tính Đinh Hồng Quốc 1712847 Cơ khí Dương Minh Long 2113927 KT Giao thơng Thành phố Hồ Chí Minh – 2022 MỤC LỤC PHÂN CÔNG CÔNG VIỆC CỦA CÁC THÀNH VIÊN I HÌNH ẢNH I BẢNG BIỂU I CHƯƠNG I: HOẠT ĐỘNG 1.1 ĐỀ BÀI 1.2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.2.1 Lý thuyết ANOVA 1.2.2 Phân tích phương sai yếu tố 1.2.3 Phân tích phương sai hai yếu tố 1.3 THỰC HIỆN 1.3.1 Đọc liệu (Import data) 1.3.2 Làm liệu (Data cleaning) .1 1.3.3 Làm rõ liệu (Data visualization) 1.3.4 t.test: Dùng kiểm định phù hợp cho hai biến pre.weight weight6weeks: 1.3.5 ANOVA nhân tố: Chế độ ăn kiêng Diet hiệu việc giảm cân? 1.3.6 ANOVA hai nhân tố: Chế độ ăn kiêng Diet giới tính gender ảnh hưởng đến việc giảm cân? .1 CHƯƠNG II: HOẠT ĐỘNG 2.1 ĐỀ BÀI 2.2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.2.1 Mô hình hồi quy Logistic .1 2.2.2 Các thông tin liệu .1 i 2.3 THỰC HIỆN 2.3.1 Đọc liệu 2.3.2 Làm liệu 2.3.3 Làm rõ liệu 2.3.4 Xây dựng mơ hình hồi quy Logistic 2.3.5 Thực dự báo TÀI LIỆU THAM KHẢO ii PHÂN CÔNG CÔNG VIỆC CỦA CÁC THÀNH VIÊN STT Mã số SV Họ tên 2115115 Lê Nguyễn Nhật Trung 2113501 Nguyễn Đặng Quang Nhiệm vụ phân % Điểm Điểm công BTL BTL Chương 2: 2.2 100% Chương 2: 2.3 Huy 100% 2113619 Trương Thuận Hưng Chương 1: 1.3 100% 1712847 Đinh Hồng Quốc Chương 1: 1.2 100% 2113927 Dương Minh Long Tổng hợp, kiểm tra 100% chỉnh sửa Họ tên nhóm trưởng: Lê Nguyễn Nhật Trung Số ĐT: Email: Nhận xét GV: GIẢNG VIÊN NHÓM TRƯỞNG (Ký ghi rõ họ, tên) (Ký ghi rõ họ, tên) iii Nguyễn Thị Mộng Ngọc Lê Nguyễn Nhật Trung HÌNH ẢNH Hình 1: Đồ thị Histogram biến weightLoss 19 Hình 2: Đồ thị Boxplot biến weightLoss theo giới tính Hình 3: Đồ thị Boxplot biến weightLoss theo chế độ ăn kiêng Hình 4: Kết thực kiểm giả định phân phối chuẩn cho cân nặng giảm chế độ ăn kiêng đồ thị Hình 5: Kết thực kiểm giả định phân phối chuẩn cho cân nặng giảm chế độ ăn kiêng phương pháp kiểm định Hình 6: Kết thực kiểm giả định phân phối chuẩn cho cân nặng giảm chế độ ăn kiêng đồ thị Hình 7: Kết thực kiểm giả định phân phối chuẩn cho cân nặng giảm chế độ ăn kiêng phương pháp kiểm định Hình 8: Kết thực kiểm giả định phân phối chuẩn cho cân nặng giảm chế độ ăn kiêng đồ thị Hình 9: Kết thực kiểm giả định phân phối chuẩn cho cân nặng giảm chế độ ăn kiêng phương pháp kiểm định Hình 10: Code R kết thực kiểm giả định tính đồng phương sai Hình 11: Code R kết thực ANOVA nhân tố Hình 12: Code R kết thực so sánh bội sau ANOVA nhân tố Hình 13: Đồ thị để đánh giá tương tác Hình 14: Biểu đồ histogram thể phân phối biến gravity, pH, osmo Hình 15: Biểu đồ histogram thể phân phối biến cond, urea, calc Hình 16: Biểu đồ histogram trọng lượng riêng, tỉ trọng Hình 17: Biểu đồ histogram pH Hình 18: Biểu đồ histogram nồng độ osmo Hình 19: Biểu đồ histogram độ dẫn điện iv Hình 20: Biểu đồ histogram nồng độ urea Hình 21: Biểu đồ histogram nồng độ canxi v BẢNG BIỂU Bảng 1: Bảng số liệu tổng quát thực phân tích phương sai Bảng 2: Bảng kết tổng quát ANOVA phân tích Excel hay SPSS phương sai yếu tố .6 Bảng 3: Bảng số liệu tổng quát thực phân tích phương sai 10 Bảng 4: Bảng kết tổng quát ANOVA phân tích Excel hay SPSS phương sai hai yếu tố 12 Bảng 5: Bảng số liệu tổng quát thực phân tích phương sai 13 vi CHƯƠNG I HOẠT ĐỘNG 1.1 Đề Tập tin Diet.csv (cung cấp Đại học Sheffield, Anh) chứa thông tin thử nghiệm hiệu chế độ ăn kiêng việc giảm cân nặng người trưởng thành Một người tham gia áp dụng ba chế độ ăn kiêng khác vòng tuần lễ Cân nặng người tham gia ghi nhận trước sau kết thúc thử nghiệm để đánh giá hiệu chế độ ăn kiêng Các biến liệu:  Person: số thứ tự người tham gia thử nghiệm  gender: giới tính người tham gia (1 = nam, = nữ)  Age: tuổi (năm)  Height: chiều cao (cm)  pre.weight: cân nặng trước áp dụng chế độ ăn kiêng (kg)  Diet: chế độ ăn kiêng (3 chế độ khác nhau)  weight6weeks: cân nặng sau tuần ăn kiêng Các bước thực hiện: Đọc liệu (Import data): "Diet.csv" Làm liệu (Data cleaning): NA (dữ liệu khuyết) Làm rõ liệu: (Data visualization) (a) Chuyển đổi biến (nếu cần thiết) (b) Thống kê mô tả: dùng thống kê mẫu dùng đồ thị t.test: Dùng kiểm định phù hợp cho hai biến pre.weight weight6weeks ANOVA nhân tố: Chế độ ăn kiêng Diet hiệu việc Chương I: Hoạt động 1 giảm cân ANOVA nhân tố: ANOVA hai nhân tố: Chế dộ ăn kiêng Diet giới tính gender ảnh hưởng đến việc giảm cân weightloss? 1.3 Thực 1.3.1 Đọc liệu (Import data) Dùng lệnh read.csv để đọc tệp tin “Diet.csv” Diet