Bài giảng phân tích và xử lý số liệu môi trường chương 1 ts nguyễn thị thủy

KHOA MƠI TRƯỜNG – TÀI NGUN VÀ BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU PHÂN TÍCH VÀ XỬ LÝ SỐ LIỆU MƠI TRƯỜNG GVHD: TS Nguyễn Thị Thủy Nội dung môn học Chương 1: Những vấn đề xác xuất thống kê Chương 2: Các phương pháp xử lý số liệu Chương 3: Ứng dụng tin học xử lý số liệu Tài liệu tham khảo Giáo trình giảng dạy • [1] Chế Đình Lý, Phương pháp xử lý số liệu thống kê môi trường, NXB ĐHQG TP.HCM, 2014 • [2] Nguyễn Xuân Cự Bài giảng Phương pháp thống kê khoa học nông nghiệp môi trường Đại học Khoa học Tự nhiên Tài liệu khác • [1] Nguyễn Ngọc Kiểng, Thống kê học nghiên cứu khoa học, NXB Giáo dục, 1996 • [2] Nguyễn Cảnh, Quy hoạch thực nghiệm, NXB Đại học Quốc gia, 2004 • [3] Nguyễn Doãn Ý, Xử lý số liệu kỹ thuật, NXB KHKT, 2009 • [4] Nguyễn Văn Dự, Quy hoạch thực nghiệm kỹ thuật, NXB KHKT, 2011 • [5] Douglas C Montgomery, Design and analysic of experiment, John Wiley & Sons, Inc 2009 HÌNH THỨC TÍNH ĐIỂM • Điểm q trình: 30% • Điểm phát biểu xây dựng • Làm tập • Chuyên cần • Điểm thi: 70% • Hình thức thi: trắc nghiệm đề đóng Chia nhóm tập KHOA MƠI TRƯỜNG – TÀI NGUN VÀ BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU PHÂN TÍCH VÀ XỬ LÝ SỐ LIỆU MÔI TRƯỜNG CHƯƠNG 1: NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ XÁC XUẤT THỐNG KÊ GVHD: TS Nguyễn Thị Thủy 1.1 Các khái niệm thống kê xử lý số liệu 1.1.1 Trung bình 1.1.2 Độ lệch chuẩn 1.1.3 Phương sai 1.1.4 Sai số Trung bình Trung bình cộng: • Cộng giá trị trường hợp chia cho tổng trường hợp • Trường hợp dị biệt làm trung bình tính đại diện • Tổng độ lệch giá trị với trung bình ln • Tổng độ lệch bình phương có giá trị nhỏ • Đại diện cho tập hợp lớn số liệu • Nêu lên đặc điểm chung tượng • Dùng để so sánh tượng khơng có qui mơ • Trung bình cộng số học n X X i 1 n i • Trung bình có trọng số: Là trường hợp đặc biệt trung bình số học gía trị biến xuất nhiều lần k X X i 1 k f i 1 f i i i • Có hình dạng đối xứng hình chng giống với phân phối chuẩn phần phân phối Student "nặng" phân phối chuẩn, nghĩa có nhiều giá trị phân bố xa giá trị trung bình phân phối chuẩn • Phân phối chuẩn mơ tả tồn tổng thể, phân phối Student mô tả mẫu lấy từ tổng thể đầy đủ, với cỡ mẫu khác ta có phân phối Student cho mẫu khác • Khi cỡ mẫu lớn phân phối Student giống với phân phối chuẩn Ứng dụng: • Được dùng thống kê suy luận phương sai tổng thể thổng thể giả thiết có phân phối chuẩn, đặc biệt cỡ mẫu nhỏ • Dùng kiểm định giả thiết trung bình phương sai tổng thể chưa biết, • Giá trị phân vị t (n) xác suất P (T t (n) ) cho bảng Student Phân phối Fisher 1.2.6 Khoảng tin cậy 1.2.7 Mức ý nghĩa Khoảng tin cậy Khoảng tin cậy dãy giá trị mà tham số tổng thể 𝜇, 𝑝, 𝜎 cần ước lượng khoảng Ước lượng khoảng tin cậy đưa khoảng giá trị Tìm giá trị gần tham số tổng thể Khoảng tin cậy tương ứng với xác suất định Xác suất để tham số tổng thể chung rơi vào khoảng tin cậy Độ tin cậy: Là xác suất để tham số tổng thể chung rơi vào khoảng tin cậy (1-)% = độ tin cậy Vd: 90%, 95%, 99%  : Là xác suất để tham số tổng thể chung không rơi vào khoảng tin cậy 𝟏−𝛂 𝛂 𝟎 𝒁𝜶 • Ước lượng khoảng tin cậy trung bình tổng thể • Đã biết , mẫu ngẫu nhiên có phân phối chuẩn (n30) • Chưa biết  x−μ x−μ với Z = σ n với t = S n Trong đó, Za/2 hệ số tin cậy, với a khoảng tin cậy, σ độ lệch chuẩn n kích thước mẫu Ví dụ: hàm lượng dung dịch KMnO4 xác định sau lần chuẩn độ: 3,080; 3,094; 3,107; 3,056; 3,112; 3,174; 3,198 (g/l) • • • • Tính XTB Phương sai Độ lệch chuẩn Khoảng tin cậy ứng với p 95% Mức ý nghĩa  • Sự chấp nhận hay bác bỏ giả thiết thống kê phải gắn với xác suất tin cậy xác định gắn liền với xác suất ngờ vực định (trong kiểm định thống kê gọi mức ý nghĩa) • Mức ý nghĩa ký hiệu  tùy thuộc vào sử dụng xác suất hai phía (two tail) hay phía (one tail)