Đang tải... (xem toàn văn)
Trong lĩnh vực Công Nghệ Thông Tin nói riêng, yêu cầu quan trọng nhất của người học đó chính là thực hành. Có thực hành thì người học mới có thể tự mình lĩnh hội và hiểu biết sâu sắc với lý thuyết. Với ngành mạng máy tính, nhu cầu thực hành được đặt lên hàng đầu. Tuy nhiên, trong điều kiện còn thiếu thốn về trang bị như hiện nay, người học đặc biệt là sinh viên ít có điều kiện thực hành. Đặc biệt là với các thiết bị đắt tiền như Router, Switch chuyên dụng
Chương SO SÁNH CÁC THAM SỐ • NỘI DUNG • So sánh hai trung bình mở rộng Phương pháp tham số Phương pháp phi tham số • So sánh hai phương sai mở rộng Cơ sở lý luận So sánh hai phương sai Đánh giá đồng phương sai nhiều tổng thể • Đánh giá tính độc lập dấu hiệu định tính • SO SÁNH HAI TRUNG BÌNH VÀ MỞ RỘNG • PHƯƠNG PHÁP THAM SỐ • Cơ sở lý luận Công thức xác định khoảng khác biệt tối thiểu có ý nghóa phân biệt chúng (Least Significant Difference - LSD) t giá trị tới hạn phân phối Student mức Sd sai số thực nghiệm hai trung bình • Ở độ tin cậy - |X1 −X2 | < LSD • => X1 = X2 ngược lại Để thuận tiện cách diễn đạt người ta lập “giả thuyết” H0 : X1 = X2 ; H1 : X1 X2 => Chấp nhận giả thuyết H0 từ chối giả thuyết H0 Tuy nhiên • Nên thay kiểm định chênh lệch hai trung bình |X1 –X2| so với LSD, người ta chuyển sang kiểm định TTN so với tbảng • KhiTTN < tbảng => giả thuyết H0 chấp nhận • Khi TTN >tbảng giả thuyết H1 chấp nhận • Trong trường hợp dung lượng mẫu lớn biết phương sai hai tổng thể tính UTN So sánh hai trung bình biết phương sai hai tổng thể 12 22 Công thức tính UTN o X1 X2 trung bình hai mẫu mẫu quan sát o 12 22 phương sai hai mẫu quan sát o n1 n2 dung lượng hai mẫu quan sát; Sd lúc tính o Nếu UTN < u/2 chấp nhận giả thuyết H0 độ tin cậy – o Nếu UTN > u/2 chấp nhận giả thuyết H1 độ tin cậy – So sánh hai trung bình chưa biết phương sai biết chúng (12 = 22) Tính phương sai mẫu kiểm tra S12 S22 nhờ phép trắc nghiệm F S1 FTN = -S2 Neáu FTN < Fbảng => hai phương sai vaø ngược lại Khi S12 = S22 , việc so sánh hai trung bình thực theo công thức t tra với độ tự (n1 + n2 – 2) Giải: Tra bảng F với hai độ tự 49 44 ta có F0,05 = 1,63 => Như hai phương sai = 3.38 Tra t với độ tự (50 + 45 – 2) = 93 ta được: t930.05 =1.99 , t930.01 = 2.63 TTN = 3,38 > t930.01 = 2,63 Năng suất F1 tổ hợp S02-13/TM1 cao tổ hợp C92-52/C118A với độ tin cậy 99% SO SÁNH HAI PHƯƠNG SAI VÀ MỞ RỘNG • So sánh hai phương sai • * Nếu FTN < f S12 S22 • * Nếu FTN > f S12 > S22 độ tin cậy - • Đánh giá đồng phương sai nhiều tổng thể Khi dung lượng mẫu rút từ tổng thể khác o Nếu dung lượng mẫu k phương sai mẫu S12 S22, ….Sk2 n1, n2, … nk (i =1, k) o n1 n2 … nk; hi =(ni – 1), h =hi o S2 laø trung bình số học k phương sai Để kiểm định đồng phương sai ta có • B < 2(k-1)0.05 => phương sai đồng • B 2(k-1)0.05 => phương sai không đồng Kết luận: phương sai xem đồng nhất, tức giống chủng Khi dung lượng mẫu rút từ tổng thể • G < g(n-1,k) => phương sai mẫu đồng • G g(n-1,k) => ác phương sai không đồng Giải • Với = 0,05; số bậc tự 19 – = 18; số lượng mẫu => giá trị tới hạn tra ga(n-1,k) = g0.05(18,5) = 0,3645 • G < g0.05(18,5) cho thấy phương sai đồng nhất, phương sai tổng thể ước lượng ĐÁNH GIÁ TÍNH ĐỘC LẬP CỦA CÁC DẤU HIỆU ĐỊNH TÍNH Người ta sử dụng trắc nghiệm CHI bình phương (2) để xác định mối quan hệ hai dấu hiệu định tính Để kiểm tra giả thiết này, từ tổng thể có dung lượng mẫu n, lập bảng trình bày đặc trưng A, B tần số tương ứng • n dung lượng mẫu • nij là tần số ứng với mức độ Ai (i =1, i) vaø Bj ( j =1, j) • ni là tần số ứng với mức độ dấu hiệu A • nj là tần số ứng với mức độ dấu hiệu B • Tính độc lập hai dấu hiệu A B kiểm tra theo trắc nghiệm CHI bình phương (2) • Nếu TN2 < 2 với (i – 1)(j – 1) chấp nhận H0 độ tin cậy - • Nếu TN2 2 độ tự chấp nhận H1 độ tin cậy – • Ví dụ: Kết điều tra mức độ lông mức độ kháng rầy xanh ghi Bảng 3.5 Vậy, tính có lông có quan hệ với mức độ kháng rầy không? • Ở đây: i = 4; j = 3; n = 50; ni = 3, 10, 18 vaø 19; nj = 18, 16 16 • Thay giá trị vào công thức ta được: • => Như vậy, tính có lông có quan hệ chặt chẽ với mức độ kháng rầy với độ tin cậy 99%