PHẦN 1: MỞ ĐẦU 1.1 Đặt vấn đề Toán học là ngành nghiên cứu trừu tượng về những chủ đề như: lượng (các con số), cấu trúc, không gian và sự thay đổi. Các nhà toán học tìm kiếm các mô thức và sử dụng chúng để tạo ra những giả thuyết mới. Họ lý giải tính đúng đắn hay sai lầm của các giả thuyết bằng các chứng minh toán học. Con người đã ứng dụng toán học trong đời sống từ xa xưa. Việc tìm lời giải cho những bài toán có thể mất hàng năm, hay thậm chí hàng thế kỷ. Toán giúp con người phát triển khả năng suy luận và tư duy phản biện, giải thích hiện tượng, sự vật, sự việc dựa trên suy luận logic và bằng chứng khoa học thay vì cảm tính hay cảm xúc cá nhân. Toán học được sử dụng trên khắp thế giới như một công cụ thiết yếu trong nhiều lĩnh vực, bao gồm khoa học,kỹ thuật, y học, và tài chính. Toán học ứng dụng, một nhánh toán học liên quan đến việc ứng dụng kiến thức toán học vào những lĩnh vực khác, thúc đẩy và sử dụng những phát minh toán học mới, từ đó đã dẫn đến việc phát triển nên những ngành toán hoàn toàn mới, chẳng hạn như thống kê và lý thuyết. Riêng đối với xác suất thống kê. Trong cuộc sống hằng ngày xung quanh chúng ta, luôn xuất hiện rất nhiều các biến cố ngẫu nhiên. Đó là những biến cố có thể xảy đến mà ta không thể dự đoán chắc chắn được là nó có xảy ra hay không. Trong khoa học cũng vậy, các nhà khoa học cũng sẽ gặp phải những biến cố ngẫu nhiên mà họ không thể đoán biết chắc chắn được là liệu nó có xảy ra không, hay nó xảy ra như thế nào. Thống kê gắn liền với việc tập hợp dữ liệu, phân tích, giải thích và thảo luận về một vấn đề, còn xác suất dùng để đo, tính toán mức độ chắc chắn khả năng xảy ra một xự kiện, tìm ra được quy luật tác động vào sự kiện đó và giúp định hướng. Xác suất và thống kê áp dụng vào trong khoa học thực nghiệm sẽ giúp chúng ta tổng hợp, phân tích, giải thích số liệu cụ thể, nhờ vào đó tính toán, ước lượng và dự báo được kết quả có thể xảy ra trong thực nghiệm, từ đó rút ra được các yếu tố nào có tác động tốt nhất cho thực nghiệm và giúp cho thực nghiệm đạt được chất lượng tốt nhất. Thống kê là một phần toán học của khoa học gắn liền với tập hợp dữ liệu, phân tích, giải thích hoặc thảo luận về một vấn đề nào đó, và trình bày dữ liệu, hay là một nhánh của toán học. Có thể xem thống kê là một khoa học riêng biệt chứ không phải là một nhánh của toán học. -Thống kê là hệ thống các phương pháp thu nhận, xử lý và phân tích số lượng (định lượng) các hiện tượng số lớn nhắm phát hiện ra bản chất và tính quy luật vốn có của chúng trong các điều kiện thời gian và không gian cụ thể. -Thống kê có vai trò rất quan trọng trong quá trình nghiên cứu, để cung cấp các con số có ý nghĩa phân tích giúp các nhà phân tích thống kê thu được kết quả chính xác. Bạn có thể tạo bảng chứa số lượng, ngày tháng và biểu đồ trình bày thông tin quan trọng theo cách ngắn gọn mà mọi người có thể hiểu được.-Trong quá trình sản xuất giá, độ ẩm ảnh hưởng rất lớn đến năng suất của giá; do đó quy trình tưới để cung cấp đủ độ ẩm cho giá phát triển luôn được quan tâm. Bài tiểu luận này sẽ áp dụng thống kê bằng excel để xử lí các số liệu thu thập được từ thí nghiệm thay đổi số lần tưới trong quá trình sản xuất giá. Mục tiêu của đề tài là sự tác động của số lần tưới nước trong ngày đối với năng xuất của giá, góp phần tìm ra phương pháp tưới phù hợp để việc sản xuất giá đạt năng suất cao. Xác suất thống kê là môn học có lịch sử phát triển đã lâu đời. Lý thuyết xác suất thống kê là bộ môn nghiên cứu các hiện tượng ngẫu nhiên trong cuộc sống. Sự ra đời của lý thuyết xác suất thống kê bắt đầu từ những bức thư từ hai nhà toán học vĩ đại người Pháp là Pascal và Femat xung quanh cách giải đáp một vấn đề phát sinh trong những trò chơi cờ bạc mà được một nhà quý tộc đưa ra cho Pascal. Thống kê là nghiên cứu của tập hợp nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm phân tích, giải thích, trình bày và tổ chức dữ liệu. Khi áp dụng thống kê trong khoa học, công nghiệp hoặc các vấn đề xã hội, thông lệ là bắt đầu với tổng thể thống kê hoặc một quá trình mô hình thống kê sẽ được nghiên cứu. Nó đề cập tới tất cả các khía cạnh của dữ liệu bao gồm việc lặp kế hoạch , thu thập dữ liệu mẫu cho các cuộc khảo sát và thí nghiệm. Để khảo sát được một vấn đề trong thực tế chúng ta cần tìm hiểu một cách chính xác và cụ thể. Chính vì thế em đã chọn làm khảo sát thực hành làm Giá để hiểu sâu hơn và nắm rõ được vấn đề này. Trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta không thẻ thiếu đi các bài toán thống kê thực tế. Ngày nay lí thuyết được áp dụng trong rất nhiều lĩnh vực như trong y học, Công nghệ, kinh tế, sinh học và với sự phát triển không ngừng của khoa học kĩ thuật thì đã khiến môn xác suất thống kê dần được phổ biến trong các trường cao đẳng, đại học và vì nhu cầu ngày một càng cao đặc biệt đối với các sinh viên ngành không chuyên về toán. Nên giáo trình xác suất thống kê ngày một được cải tiến lên để phù hợp với nhu cầu ấy. Để có thể tự ứng dụng thống kê vào cuộc sống hằng ngày, em đã áp dụng đối tượng nghiên cứu bằng cách tiến hành làm thí nghiệm sản xuất giá đậu, với đề tài “Làm thí nghiệm sản xuất giá đậu xanh với 5 nghiệm thức ở 5 mức tưới khác nhau , thu thập và xử lí số liệu bằng phần mềm LibreOffice Cale ”. 1.2 Mục đích, yêu cầu của đề tài 1.2.1 Mục đích đề tài Đánh giá sự tăng khối lượng của giá đậu qua các ngày tưới. Xác định mức tưới phù hợp để có khối lượng của giá đậu xanh cao nhất. Sử dụng lược đồ phân tích Anova và LSD bằng phần mềm Libreoffice. Tìm ra nghiệm thức tối ưu bằng sinh khối. 1.2.2 Yêu cầu Phải thực hiện đúng số lượng nghiệm thức (Đậu xanh chia thành 5 nghiệm thức, mỗi nghiệm thức lặp lại 3 lần với khối lượng hạt ban đầu là 26 gram/nghiệm thức Đúng phương pháp (các nghiệm thức được bọc trong khăn mỏng giữ ẩm và đựng vào hộp kín. Các nghiệm thức được sử lí ngâm hạt ban đầu như nhau về thời gian và cân lần đầu tiên ngay khi ủ. Những lần cân tiếp theo vào buối sáng trước khi ngâm lần thứ nhất. Cho đến khi đạt kết quả thu hoạch (sau 5 đến 7 ngày). Kết quả thực hiện phải đúng thực tế, đáp ứng yêu cầu số liệu chính xác các chỉ tiêu cân đo, ghi chép và thống kê số liệu Phần 2 Nội Dung 2.1 Nội dung nghiên cứu 2.1.1 Tổng quan vấn đề nghiên cứu Hai phương pháp thống kê chính được sử dụng trong phân tích dữ liệu: thống kê mô tả, đây là phương pháp tóm tắt dữ liệu từ một mẫu sử dụng các chỉ số như là giá trị trung bình hoặc độ lệch chuẩn, và thống kê suy luận, rút ra kết luận từ dữ liệu biến thiên ngẫu nhiên (ví dụ: các sai số quan sát, mẫu của tổng thể). Thống kê mô tả được sử dụng thường xuyên nhất với hai thuộc tính phân phối (mẫu hoặc tổng thể): chiều hướng trung tâm (hoặc vị trí) tìm cách để mô tả giá trị trung bình hoặc giá trị đặc trưng của phân phối, trong khi phân tán (hoặc thay đổi) mức độ đặc trưng mà các thuộc tính của phân phối đi trệch so với nghiên cứu. Suy luận về thống kê toán học được thực hiện trong khuôn khổ của lý thuyết xác suất, trong đó đề cập tới việc phân tích các hiện tượng ngẫu nhiên. Để thực hiện một suy luận khi chưa biết số lượng, hoặc nhiều ước lượng được đánh giá bằng cách sử dụng mẫu. Thủ tục thống kê tiêu chuẩn liên quan đến sự phát triển của một giả thuyết vô nghĩa ban đầu là không có mối quan hệ nào giữa hai đại lượng. Loại bỏ hoặc bác bỏ giả thuyết này là một nhiệm vụ quan trọng trong việc giải thích những quan điểm mới của khoa học thống kê, đưa ra một ý nghĩa chính xác trong đó một giả thuyết được chứng minh là sai. Những gì thống kê gọi là một giả thuyết khác chỉ đơn giản là một giả thuyết trái với giả thuyết vô nghĩa. Phân tích từ một giả thuyết hai hình thức cơ bản của lỗi này được ghi nhận: sai số loại I (giả thuyết vô nghĩa sai bị bác bỏ cho một tính chất xác thực không đúng) và sai số loại II (giả thuyết không được bác bỏ và sự khác biệt thật sự giữa các tổng thể được bỏ qua cho một phủ định sai). Một việc quan trọng là tập hợp các giá trị của các ước lượng dẫn đến bác bỏ giả thuyết vô nghĩa. Do đó sai số của xác suất loại I là xác suất các ước lượng thuộc các miền quan trọng cho rằng giả thuyết đúng (có ý nghĩa thống kê) và sai số của xác suất loại II là xác suất mà các ước lượng không phụ thuộc các lớp quan trọng được đưa ra rằng giả thuyết thay thế là đúng. Các chính sách thống kê của một bài đánh giá xác suất đúng khi bác bỏ giả thuyết vô nghĩa khi giả thuyết là sai. Nhiều vấn đề đã được liên kết với khôn khổ: từ việc có được một cỡ mẫu đủ để xác định một giả thuyết vô nghĩa thích hợp. Quy trình đo lường để tạo ra các dữ liệu thống kê cũng có thể bị lỗi. Phần nhiều trong số các lỗi này được chia làm hai loại: ngẫu nhiên (noise – dữ liệu vô nghĩa) hoặc có hệ thống (bias – độ chệch), nhưng các loại sai lệch khác (ví dụ, sai lệch khi người phân tích báo cáo sai các đơn vị đo lường) cũng rất quan trọng. Sự xuất hiện của dữ liệu bị thiếu hoặc sự kiểm duyệt có thể dẫn đến các ước tính bị chệch và những kỹ thuật cụ thể đã được phát triển để giải quyết những vấn đề này. Khi ứng dụng thống kê cho một vấn đề khoa học, ngành công nghiệp, hoặc một vấn đề xã hội...rất cần thiết để bắt đầu với việc thống kê tổng thể hoặc tiến trình nghiên cứu. Nghiên cứu về tổng thể có thể có nhiều chủ đề như “tất cả những người đang sống trong một nước” hay “mỗi nguyên tử tạo nên tinh thể”. Các nhà thống kê tổng hợp dữ liệu về toàn bộ tổng thể (hoạt động điều tra mẫu tổng thể). Điều này có thể được thống kê bởi Viện thống kê chính phủ. Thống kê mô tả có thể được sử dụng để tổng hợp các số liệu tổng thể. Mô tả bằng các con số bao gồm để lệch trung bình và độ lệch chuẩn cho các dữ liệu liên tục (như thu nhập), trong khi tần số và tỷ lệ phần trăm hiệu quả hơn khi mô tả các loại dữ liệu. Ứng dụng thống kê, lý thuyết thống kê và toán thống kê: “Thống kê ứng dụng” bao gồm thống kê mô tả và các ứng dụng của thống kê suy luận (bằng chứng cần thiết). Lý thuyết thống kê liên quan tới những lập luận logic cơ bản giải thích của phương pháp tiếp cận kết luận thống kê, cũng bao gồm toán thống kê. Toán thống kê không chỉ bao gồm các thao tác của phân phối xác suất cần thiết cho kết quả phát sinh liên quan đến các phương pháp tính toán và suy luận, nhưng còn khía cạnh khác nhau của các số liệu thống kê tính toán và thiết kế các thử nghiệm. Học qua máy và khai thác dữ liệu: Có hai ứng dụng cho học qua máy móc và Khai thác dữ liệu: quản lý dữ liệu và phân tích dữ liệu. Các công cụ thống kê cần thiết cho việc phân tích dữ liệu. Thống kê trong xã hội học: Thống kê được áp dụng cho một loạt các môn học, bao gồm cả khoa học tự nhiên và xã hội, chính trị và kinh doanh. Thống kê tư vấn có thể giúp các tổ chức và công ty không có chuyên môn trả lời những thắc mắc. 2.2 :Bố trí thí nghiệm:
Trang 1BỘ GIÁO DỤC PHÁT TRIỂN VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP PHÂN HIỆU ĐỒNG NAI
TIỂU LUẬN HỌC PHẦN XÁC SUẤT THỐNG KÊ
Tên đề tài:
LÀM THÍ NGHIỆM SẢN XUẤT GIÁ ĐẬU XANH VỚI 5 MỨC TƯỚI KHÁC
NHAU, VIẾT BÁO CÁO BẰNG PHẦN MỀM LIBRALRY OFFICE CALC
Ngành: QUẢN LÍ ĐẤT ĐAI
Họ và tên: TRẦN THỊ KIỀU TRANG Lớp: K68A4_QLĐĐ_LT_CQ
KHOA: LÂM HỌC
Đồng Nai – Năm 2024
Trang 2MỤC LỤC 1.2 PHẦN 1 MỞ ĐẦU
1.1 Dặt vấn đề 4
1.2 Mục đích và yêu cầu của đè tài 4
1.2.1 Mục đích của đề tài 4
1.4 Yêu cầu của đề tài 4
PHẦN 2 NỘI DUNG 4
2.1 Nội dung nghiên cứu 5
2.1.1 Tổng quan vấn đề nghiên cứu… 5
2.2 Bố trí thí nghiệm,Thu thập số liệu 6
2.2.1 Trình bày quy trình bố trí thí nghiệm 6
2.2.2 Thu thập số liệu… 6
2.2.3 Kết quả nghiên cứu 15
PHẦN 3 KẾT LUẬN 16
PHẦN 4 TÀI LIỆU THAM KHẢO 16
Trang 3-DANH MỤC BẢNG
Bảng 2.1 Bố trí thí nghiệm 8
Bảng 2.2 Số liệu ngày thứ nhất… 9
Bảng 2.3 Số liệu ngày thứ hai… 10
Bảng 2.4 số liệu ngày thứ ba 11
Bảng 2.5Số liệu ngày thứ tư… 12
Bảng 2.6 Số liệu ngày thứ năm 13
Bảng 2.7 Sử dụng phần mềm librabry để tính ra kết quả 14
Trang 4PHẦN 1: MỞ ĐẦU
1.1 Đặt vấn đề
Toán học là ngành nghiên cứu trừu tượng về những chủ đề như: lượng (các con số), cấu trúc, không gian và sự thay đổi Các nhà toán học tìm kiếm các mô thức và
sử dụng chúng để tạo ra những giả thuyết mới Họ lý giải tính đúng đắn hay sai lầm của các giả thuyết bằng các chứng minh toán học Con người đã ứng dụng toán học trong đời sống từ xa xưa Việc tìm lời giải cho những bài toán có thể mất hàng năm, hay thậm chí hàng thế kỷ Toán giúp con người phát triển khả năng suy luận
và tư duy phản biện, giải thích hiện tượng, sự vật, sự việc dựa trên suy luận logic
và bằng chứng khoa học thay vì cảm tính hay cảm xúc cá nhân Toán học được sử dụng trên khắp thế giới như một công cụ thiết yếu trong nhiều lĩnh vực, bao gồm khoa học,kỹ thuật, y học, và tài chính Toán học ứng dụng, một nhánh toán học liên quan đến việc ứng dụng kiến thức toán học vào những lĩnh vực khác, thúc đẩy
và sử dụng những phát minh toán học mới, từ đó đã dẫn đến việc phát triển nên những ngành toán hoàn toàn mới, chẳng hạn như thống kê và lý thuyết
Riêng đối với xác suất thống kê Trong cuộc sống hằng ngày xung quanh chúng
ta, luôn xuất hiện rất nhiều các biến cố ngẫu nhiên Đó là những biến cố có thể xảy đến mà ta không thể dự đoán chắc chắn được là nó có xảy ra hay không Trong khoa học cũng vậy, các nhà khoa học cũng sẽ gặp phải những biến cố ngẫu nhiên
mà họ không thể đoán biết chắc chắn được là liệu nó có xảy ra không, hay nó xảy
ra như thế nào Thống kê gắn liền với việc tập hợp dữ liệu, phân tích, giải thích và thảo luận về một vấn đề, còn xác suất dùng để đo, tính toán mức độ chắc chắn khả năng xảy ra một xự kiện, tìm ra được quy luật tác động vào sự kiện đó và giúp định hướng Xác suất và thống kê áp dụng vào trong khoa học thực nghiệm sẽ giúp chúng ta tổng hợp, phân tích, giải thích số liệu cụ thể, nhờ vào đó tính toán, ước lượng và dự báo được kết quả có thể xảy ra trong thực nghiệm, từ đó rút ra được các yếu tố nào có tác động tốt nhất cho thực nghiệm và giúp cho thực nghiệm đạt được chất lượng tốt nhất
Thống kê là một phần toán học của khoa học gắn liền với tập hợp dữ liệu, phân tích, giải thích hoặc thảo luận về một vấn đề nào đó, và trình bày dữ liệu, hay là một nhánh của toán học Có thể xem thống kê là một khoa học riêng biệt chứ không phải là một nhánh của toán học
-Thống kê là hệ thống các phương pháp thu nhận, xử lý và phân tích số lượng (định lượng) các hiện tượng số lớn nhắm phát hiện ra bản chất và tính quy luật vốn
có của chúng trong các điều kiện thời gian và không gian cụ thể
-Thống kê có vai trò rất quan trọng trong quá trình nghiên cứu, để cung cấp các con số có ý nghĩa phân tích giúp các nhà phân tích thống kê thu được kết quả chính xác Bạn có thể tạo bảng chứa số lượng, ngày tháng và biểu đồ trình bày thông tin quan trọng theo cách ngắn gọn mà mọi người có thể hiểu được.-Trong quá trình sản xuất giá, độ ẩm ảnh hưởng rất lớn đến năng suất của giá; do đó quy trình tưới để cung cấp đủ độ ẩm cho giá phát triển luôn được quan tâm Bài tiểu luận này sẽ áp dụng thống kê bằng excel để xử lí các số liệu thu thập được từ thí nghiệm thay đổi số lần tưới trong quá trình sản xuất giá Mục tiêu của đề tài là sự
Trang 5tác động của số lần tưới nước trong ngày đối với năng xuất của giá, góp phần tìm
ra phương pháp tưới phù hợp để việc sản xuất giá đạt năng suất cao
Xác suất thống kê là môn học có lịch sử phát triển đã lâu đời Lý thuyết xác suất thống kê là bộ môn nghiên cứu các hiện tượng ngẫu nhiên trong cuộc sống Sự ra đời của lý thuyết xác suất thống kê bắt đầu từ những bức thư từ hai nhà toán học vĩ đại người Pháp là Pascal và Femat xung quanh cách giải đáp một vấn đề phát sinh trong những trò chơi cờ bạc mà được một nhà quý tộc đưa ra cho Pascal
Thống kê là nghiên cứu của tập hợp nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm phân tích, giải thích, trình bày và tổ chức dữ liệu Khi áp dụng thống kê trong khoa học, công nghiệp hoặc các vấn đề xã hội, thông lệ là bắt đầu với tổng thể thống kê hoặc một quá trình mô hình thống kê sẽ được nghiên cứu Nó đề cập tới tất cả các khía cạnh của dữ liệu bao gồm việc lặp kế hoạch , thu thập dữ liệu mẫu cho các cuộc khảo sát và thí nghiệm
Để khảo sát được một vấn đề trong thực tế chúng ta cần tìm hiểu một cách chính xác và cụ thể Chính vì thế em đã chọn làm khảo sát thực hành làm Giá để hiểu sâu hơn và nắm rõ được vấn đề này Trong cuộc sống hàng ngày của chúng
ta không thẻ thiếu đi các bài toán thống kê thực tế
Ngày nay lí thuyết được áp dụng trong rất nhiều lĩnh vực như trong y học,
Công nghệ, kinh tế, sinh học và với sự phát triển không ngừng của khoa học kĩ thuật thì đã khiến môn xác suất thống kê dần được phổ biến trong các trường cao đẳng, đại học và vì nhu cầu ngày một càng cao đặc biệt đối với các sinh viên ngành không chuyên về toán Nên giáo trình xác suất thống kê ngày một được cải tiến lên để phù hợp với nhu cầu ấy
Để có thể tự ứng dụng thống kê vào cuộc sống hằng ngày, em đã áp dụng đối tượng nghiên cứu bằng cách tiến hành làm thí nghiệm sản xuất giá đậu, với đề tài
“Làm thí nghiệm sản xuất giá đậu xanh với 5 nghiệm thức ở 5 mức tưới khác
nhau , thu thập và xử lí số liệu bằng phần mềm LibreOffice Cale ”.
1.2Mục đích, yêu cầu của đề tài
1.2.1 Mục đích đề tài
Đánh giá sự tăng khối lượng của giá đậu qua các ngày tưới
Xác định mức tưới phù hợp để có khối lượng của giá đậu xanh cao nhất
Sử dụng lược đồ phân tích Anova và LSD bằng phần mềm Libreoffice Tìm ra nghiệm thức tối ưu bằng sinh khối
1.2.2 Yêu cầu
Phải thực hiện đúng số lượng nghiệm thức (Đậu xanh chia thành 5 nghiệm thức, mỗi nghiệm thức lặp lại 3 lần với khối lượng hạt ban đầu là 26 gram/nghiệm thức
Đúng phương pháp (các nghiệm thức được bọc trong khăn mỏng giữ ẩm và đựng vào hộp kín Các nghiệm thức được sử lí ngâm hạt ban đầu như nhau về thời gian
và cân lần đầu tiên ngay khi ủ Những lần cân tiếp theo vào buối sáng trước khi ngâm lần thứ nhất Cho đến khi đạt kết quả thu hoạch (sau 5 đến 7 ngày)
Kết quả thực hiện phải đúng thực tế, đáp ứng yêu cầu số liệu chính xác các chỉ tiêu cân đo, ghi chép và thống kê số liệu
Trang 6Phần 2 Nội Dung
2.1 Nội dung nghiên cứu
2.1.1 Tổng quan vấn đề nghiên cứu
Hai phương pháp thống kê chính được sử dụng trong phân tích dữ liệu: thống
kê mô tả, đây là phương pháp tóm tắt dữ liệu từ một mẫu sử dụng các chỉ số như là giá trị trung bình hoặc độ lệch chuẩn, và thống kê suy luận, rút ra kết luận từ dữ liệu biến thiên ngẫu nhiên (ví dụ: các sai số quan sát, mẫu của tổng thể) Thống kê
mô tả được sử dụng thường xuyên nhất với hai thuộc tính phân phối (mẫu hoặc tổng thể): chiều hướng trung tâm (hoặc vị trí) tìm cách để mô tả giá trị trung bình hoặc giá trị đặc trưng của phân phối, trong khi phân tán (hoặc thay đổi) mức độ đặc trưng mà các thuộc tính của phân phối đi trệch so với nghiên cứu Suy luận về thống kê toán học được thực hiện trong khuôn khổ của lý thuyết xác suất, trong đó
đề cập tới việc phân tích các hiện tượng ngẫu nhiên Để thực hiện một suy luận khi chưa biết số lượng, hoặc nhiều ước lượng được đánh giá bằng cách sử dụng mẫu Thủ tục thống kê tiêu chuẩn liên quan đến sự phát triển của một giả thuyết vô nghĩa ban đầu là không có mối quan hệ nào giữa hai đại lượng Loại bỏ hoặc bác
bỏ giả thuyết này là một nhiệm vụ quan trọng trong việc giải thích những quan điểm mới của khoa học thống kê, đưa ra một ý nghĩa chính xác trong đó một giả thuyết được chứng minh là sai Những gì thống kê gọi là một giả thuyết khác chỉ đơn giản là một giả thuyết trái với giả thuyết vô nghĩa Phân tích từ một giả thuyết hai hình thức cơ bản của lỗi này được ghi nhận: sai số loại I (giả thuyết vô nghĩa sai bị bác bỏ cho một tính chất xác thực không đúng) và sai số loại II (giả thuyết không được bác bỏ và sự khác biệt thật sự giữa các tổng thể được bỏ qua cho một phủ định sai)
Một việc quan trọng là tập hợp các giá trị của các ước lượng dẫn đến bác bỏ giả thuyết vô nghĩa Do đó sai số của xác suất loại I là xác suất các ước lượng thuộc các miền quan trọng cho rằng giả thuyết đúng (có ý nghĩa thống kê) và sai số của xác suất loại II là xác suất mà các ước lượng không phụ thuộc các lớp quan trọng được đưa ra rằng giả thuyết thay thế là đúng Các chính sách thống kê của một bài đánh giá xác suất đúng khi bác bỏ giả thuyết vô nghĩa khi giả thuyết là sai Nhiều vấn đề đã được liên kết với khôn khổ: từ việc có được một cỡ mẫu đủ để xác định một giả thuyết vô nghĩa thích hợp Quy trình đo lường để tạo ra các dữ liệu thống
kê cũng có thể bị lỗi Phần nhiều trong số các lỗi này được chia làm hai loại: ngẫu nhiên (noise – dữ liệu vô nghĩa) hoặc có hệ thống (bias – độ chệch), nhưng các loại sai lệch khác (ví dụ, sai lệch khi người phân tích báo cáo sai các đơn vị đo lường) cũng rất quan trọng Sự xuất hiện của dữ liệu bị thiếu hoặc sự kiểm duyệt có thể dẫn đến các ước tính bị chệch và những kỹ thuật cụ thể đã được phát triển để giải quyết những vấn đề này
Khi ứng dụng thống kê cho một vấn đề khoa học, ngành công nghiệp, hoặc một vấn đề xã hội rất cần thiết để bắt đầu với việc thống kê tổng thể hoặc tiến trình nghiên cứu Nghiên cứu về tổng thể có thể có nhiều chủ đề như “tất cả những người đang sống trong một nước” hay “mỗi nguyên tử tạo nên tinh thể”
Trang 7Các nhà thống kê tổng hợp dữ liệu về toàn bộ tổng thể (hoạt động điều tra mẫu tổng thể) Điều này có thể được thống kê bởi Viện thống kê chính phủ Thống kê
mô tả có thể được sử dụng để tổng hợp các số liệu tổng thể Mô tả bằng các con số bao gồm để lệch trung bình và độ lệch chuẩn cho các dữ liệu liên tục (như thu nhập), trong khi tần số và tỷ lệ phần trăm hiệu quả hơn khi mô tả các loại dữ liệu Ứng dụng thống kê, lý thuyết thống kê và toán thống kê: “Thống kê ứng dụng” bao gồm thống kê mô tả và các ứng dụng của thống kê suy luận (bằng chứng cần thiết)
Lý thuyết thống kê liên quan tới những lập luận logic cơ bản giải thích của phương pháp tiếp cận kết luận thống kê, cũng bao gồm toán thống kê Toán thống kê không chỉ bao gồm các thao tác của phân phối xác suất cần thiết cho kết quả phát sinh liên quan đến các phương pháp tính toán và suy luận, nhưng còn khía cạnh khác nhau của các số liệu thống kê tính toán và thiết kế các thử nghiệm
Học qua máy và khai thác dữ liệu: Có hai ứng dụng cho học qua máy móc và
Khai thác dữ liệu: quản lý dữ liệu và phân tích dữ liệu Các công cụ thống kê cần thiết cho việc phân tích dữ liệu
Thống kê trong xã hội học: Thống kê được áp dụng cho một loạt các môn học, bao gồm cả khoa học tự nhiên và xã hội, chính trị và kinh doanh Thống kê tư vấn
có thể giúp các tổ chức và công ty không có chuyên môn trả lời những thắc mắc
Trang 82.2:Bố trí thí nghiệm:
2.2.1 Trình bày quy trình bố trí thí nghiệm
*Nguyên Liệu
+ 390 Đậu xanh( Không bị mốc không bị mọt đảm bảo nảy mầm tốt)
+ Ly nhựa và có lỗ thoát nước bên dưới( trọng lượng ly 7.2 gram)
+ Cân tiểu ly có trọng
lượng 0.1 gram- 3kg Nước
sạch( nước ấm) có nhiệt
độ là 55°C Khăn ướt giữ
độ ẩm trong suốt quá trình
ủ giá Thời gian và địa
điểm thí nghiệm
+ Thời gian từ ngày 1-6-2024 đến ngày 6-6-2024
+ Địa điểm tiến hành thí nghiệm: Tại trọ gần phân hiệu trường đại học lâm nghiệp tỉnh đồng nai
*Cách làm
Bước 1: Tiến hành chia đỗ xanh đều thành 15 phần, mỗi phần 26 gram, để vào
trong các ly nhựa dùng để ủ
Bước 2: Tiến hành ngâm đậu (mỗi lần
ngâm trong 9 phút)
TN 1.1, TN 1.2, TN 1.3: ngâm nước 1 lần
/ ngày
TN 2.1, TN 2.2, TN 2.3: ngâm nước 2 lần / ngày
TN 3.1, TN 3.2, TN 3.3: ngâm nước 3 lần / ngày
TN 4.1,TN 4.2, TN 4.3: ngâm nước 4 lần/ngày
TN 5.1, TN 5.2, TN 5.3: ngâm nước 5 lần/ngày
Bước 3 : Tiến hành cân đậu vào mỗi buổi sáng trước khi ngâm đậu Thí nghiệm
diễn ra trong 5 ngày
* Phương pháp thu thập số liệu
Đối với kết quả thí nghiệm: Cả 05 nghiệm thức (15 mẫu) đều được theo dõi
2.2.2 Thu thập số liệu:
Số liệu thu thập từ việc cân trọng lượng từ 15 mẫu thực nghiệm được trình bày tại các bảng: 2.1, 2.2,
2.3,2.4 2.5
Sử dụng phép phân tích phương sai một nhân tố
Mục tiêu của phân tích phương sai là so sánh trung bình của nhiều nhóm (tổng thể) dựa trên các số trung bình của các mẫu quan sát từ các nhóm này và thông Qua kiểm định giả thuyết để kết luận về sự bằng nhau của
các số trung bình này Phân tích phương sai một nhân tố là
phân tích ảnh hưởng của một yếu tố Nguyên nhân – dạng
biến định tính (cụ thể ở bài này là ảnh hưởng của việc tưới
Nước) đến một yếu tố kết quả - dạng biến định lượng đang nghiên cứu (cụ thể ở bài này là sự phát triển, tang khối của giá đậu)
Trang 9Tổng bình phương độ lệch, biểu thị sự chênh lệch của cá thể với trung bình mẫu toàn thể
Tổng bình phương độ lệch giữa các mức, biểu thị sự chênh lệch do các cá thể và nhân tố gây ra
Tổng bình phương độ lệch trong từng mức, biểu thị sự chênh lệch do các cá 5 thể gây ra (nhân tố ngẫu nhiên)
Ta luôn có: QT = Qf + Qr
Trang 10Bố trí thí nghiệm đã thực hiện :
Ngày 1:
Nghiêm thức/
Lần lặp
Nghiêm
thức/Lần lặp
Ngày 2
Trang 11Ngày 3
Nghiêm thức/
Lần lặp
Trang 12Ngày 4
Nghiêm thức/
Lần lặp
Trang 13Ngày 5
Nghiêm
thức/Lần lặp
Trang 14Tính các phương sai và F:
● Nếu F lớn nghĩa là sf2 lớn hơn đáng kể so với sr2 do đó Qf lớn hơn đáng kể
So với Qr từ hệ thức (*) suy ra sự khác biệt giữa các mức của nhân tố A có ảnh hưởng đến kết quả
● Nếu F nhỏ nghĩa là sf2 nhỏ hơn đáng kể so với sr2 do đó Qf nhỏ hơn đáng kể
so với Qr từ hệ thức (*) suy ra sự khác biệt giữa các mức của nhân tố A không ảnh hưởng đến kết quả
Bảng 2.6: Bố trí thí nghiệm
- Vì F<F critical cho thấy không có sự khác biệt đáng kể năng suất giá đậu giữa các mức tưới khác nhau về thống kê giữa các nghiệm thức, có nghĩa là việc ngâm nước ảnh hưởng đến sự tăng trọng lượng của giá đậu với mức ý nghĩa là 5%
Kết quả: Fnt=1.62<F0.05(4;10)=3,47 cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa về mặt thống kê giữa trung bình các nghiệm thức
Hơn nữa P_value = 0.243>0.05 nên kết quả trên không cho thấy có sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê
Tuy nhiên để biết xem giữa hai nghiệm thức phân biệt với nhau có
sự khác biệt không thì ta vẫn phải phân tích sâu bằng LSD như trên
Kết luận thí nghiệm
Số thứ tự Nghiệm thức Thời gian ngâm Trung bình
khối lượng