Mục tiêu chính của chương 2 Thống kê cơ bản thuộc bài giảng Kinh tế lượng trình bày về các nội dung lần lượt như sau: phân phối xác suất, công cụ thống kê, phân phối chuẩn, phân phối chuẩn tắc...cùng tìm hiểu bài giảng để hiểu sâu hơn về thống kê cơ bản.
Vấn đề 2. Thống kê cơ bản Phân phối xác suất Dữ liệu liên tục Phân phối chuẩn (X, Z) Phân phối hàm mũ -Chú ý: Phân phối của mẫu Z, t, F và Phân phối Khi bình phương (Tests) Dữ liệu rời rạc* Phân phối nhị thức Phân phối Poisson Phân phối Hình họcvà Nhị thức Công cụ thống kê Thông tin đầy đủ về Phân phối của một bộ dữ liệu có thể thành lập và tham khảo hình dạng của Phân phối. Thường người ta sử dụng Phân phối chuẩn là phân phối phổ biến, thường gặp nhất. Phân phối chuẩn, có thể giúp ta trả lời nhiều câu hỏi. This image cannot currently be displayed. Sử dụng hai tham số (trung bình & độ lệch chuẩn) Chú ý: Giả sử ta biết giá trị của 2 tham số trung bình và độ lệch chuẩn. Như thế ta sẽ biết về tổng thể (Không phải của mẫu). Phân phối chuẩn Hình 1. Đường cong chuẩn f(x) = chiều cao đường cong x = biến trung bình của x = a m Một phân phối chuẩn có thể được mô tả một cách đầy đủ bởi hai giá trị: trung bình m và độ lệch chuẩn sigma (hoặc phương sai của nó là sigma 2 .) Biến phân phối chuẩn có nhiều đặc điểm làm cơ sở cho các tính toán và suy diễn . A. Đặc điểm 1. đối xứng quanh đường thẳng có x = m 2. diện tích nằm bên phải của trung bình bằng khoảng 1/2 diện tích chung, diện tích nằm bên trái của trung bình bằng khoảng 1/2 diện tích chung (nhìn slide tiếp) 3. giá trị khác µ (mean) & sigma 2 (variance) xác định đường cong khác; µ trung tâm của đường cung & sigma 2 xác định độ phân tán f(x) x đối xưng qua đường thẳng đứng với x = m a f(x) x diện tích bên phải là bằng 1/2 của tổng diện tích; diện tích bên phải là bằng 1/2 của tổng diện tích µ 1/2 của tổng diện tích 1/2 của tổng diện tích 4. khoảng 68% trường hợp sẽ nằm trong vùng phân bố chuẩn có khoảng trung bình và một độ lệch chuẩn 5. khoảng 95% trường hợp sẽ nằm trong vùng phân bố chuẩn có khoảng trung bình và hai độ lệch chuẩn 6. khoảng 99.7% trường hợp sẽ nằm trong vùng phân bố chuẩn có khoảng trung bình và ba độ lệch chuẩn CHÚ Ý: độ lệch chuẩn ký hiệu bởi “s” hoặc s [...]... sampling Phân phối of the sample thống kê is NORMAL” (Central Limit Theorem) Phân phối chuẩn tắc 1 biến ngẫu nhiên có phân phối chuẩn tắc là một biến chuẩn với: trung bình = 0 và độ lệch chuẩn (sigma) = 1 xem Hình trên slide tiếp biến này thường được ký hiệu là Z Thường một biến chuẩn được ký hiệu là X Việc biến đổi thành Z có thể trả lời được nhiều câu hỏi trong kinh tế và quản trị f(z) Chú ý “Z”... phân phối’ nằm trong vùng trung bình cộng với 3 độ lệch chuẩn Diện tích nằm giữa đường cong và trục hoành f(x) x µ - 3s µ - 2s µ-s µ 68% 95% 99.7% µ+s µ + 2s µ + 3s Example (see note page) Cho X là đại lượng ngẫu nhiên biểu thị kết quả đạt được qua kỳ thi quốc gia MBA Giả sử X tuân theo quy luật phân bố chuẩn với trung bình là 600 và độ lệch chuẩn (sigma) là 65 Vậy xác xuất để X nằm trong khoảng 2 sigma . trong khoảng 405 và 795. 95% 99.7% 600 600 -2( 65) 600 + 2( 65) 600 -3(65) 600 + 3(65) f(x) x 7 304 70 795 405 Diện tích nằm giữa đường cong và trục hoành 95% 99.7% 600 600 -2( 65) 600 + 2( 65) 600 -3(65) 600 +. 2( 65) 600 -3(65) 600 + 3(65) f(x) x 7 304 70 795 405 % nhỏ hơn 600 Diện tích nằm giữa đường cong và trục hoành 95% 99.7% 600 600 -2( 65) 600 + 2( 65) 600 -3(65) 600 + 3(65) f(x) x 7 304 70 795 405 % nhoí hån 7 30 Diện. là 600 và độ lệch chuẩn (sigma) là 65. Vậy xác xuất để X nằm trong khoảng 2 sigma = 2( 65) = 1 30 points của 600 is 95%. Nói một cách khác, 95% của kết quả sẽ nằm trong khoảng 4 70 và 7 30. Tương