Phân tích thống kê hiệu quả điều trị vô sinh tại Bệnh viện Phụ sản Trung ương

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN - - - - - - - - - - - - - - - - - - NGUYỄN THỊ THUẦN PHÂN TÍCH THỐNG KÊ HIỆU QUẢ ĐIỀU TRỊ VÔ SINH TẠI BỆNH VIÊN PHỤ SẢN TRUNG ƯƠNG LUẬN VĂN THẠC SỸ TOÁN HỌC Chuyên ngành: LÍ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ TOÁN Mã số: 60460106 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS. HỒ ĐĂNG PHÚC HÀ NỘI - 2014 Mục lục Lời nói đầu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 Chương 1. Phương pháp hồi qui logistic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.1 Hàm logit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.2 Mô hình hồi qui logistic nhị phân . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.2.1 Ước lượng các tham số trong mô hình . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.2.2 Ước lượng sai số chuẩn của các hệ số hồi qui . . . . . . . . . . . 13 1.2.3 Kiểm tra sự phù hợp của mô hình . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.2.4 Ý nghĩa các hệ số trong mô hình hồi qui logistic nhị phân . . . 16 1.2.5 Kiểm tra ảnh hưởng tương tác của các biến độc lập lên biến phụ thuộc . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 1.3 Mô hình hồi qui logistic bội . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 1.3.1 Định nghĩa mô hình hồi qui logistic bội . . . . . . . . . . . . . . 24 1.3.2 Ước lượng các tham số trong mô hình hồi qui logistic bội . . . 26 Chương 2. Mô tả số liệu và phần mềm sử dụng trong phân tích . . . . . . . . . . . 29 2.1 Nguồn gốc số liệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 2.2 Mô tả số liệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 2.2.1 Các biến độc lập . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 2.2.2 Các biến phụ thuộc . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 2.3 Phần mềm phân tích SPSS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 Chương 3. Phân tích kết quả điều trị vô sinh tại bệnh viện phụ sản trung ương . 45 1 3.1 Ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến "hình thành noãn" . . . . . . 45 3.2 Ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến "nhóm số noãn" . . . . . . . . 47 3.3 Ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến "hình thành thai" . . . . . . . 51 3.4 Ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến "sảy1" . . . . . . . . . . . . . 54 3.5 Ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến "lưu" . . . . . . . . . . . . . . 56 3.6 Ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến "sinh1" . . . . . . . . . . . . 58 Chương 4. Bàn luận . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 4.1 Bàn luận về yếu tố ảnh hưởng đến kết quả hình thành noãn . . . . . . 61 4.2 Bàn luận về yếu tố ảnh hưởng đến kết quả có thai . . . . . . . . . . . . 61 4.3 Bàn luận về yếu tố ảnh hưởng đến kết quả sảy thai sau thu tinh trong ống nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 4.4 Bàn luận về yếu tố ảnh hưởng đến kết quả sinh con sau thu tinh trong ống nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 4.5 Kết luận chung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 Tài liệu tham khảo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 2 Lời cảm ơn Trước tiên, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới PGS.TS. HỒ ĐĂNG PHÚC, người thầy đã tận tình hướng dẫn để tôi có thể hoàn thành luận văn này. Đồng thời tôi cũng xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới toàn thể các thầy cô giáo trong khoa Toán - Cơ - Tin học, Đại học Khoa học Tự Nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội, và các thầy cô giảng dạy cao học ngành Toán học đã dạy bảo tôi tận tình trong suốt quá trình học tập tại Trường. Tôi cũng xin được gửi lời cảm ơn chân thành tới các bạn lớp cao học khóa 2012 - 2014 cùng những người thân trong gia đình tôi, những người đã luôn bên cạnh cổ vũ, động viên, giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập và hoàn thành luận văn. Đặc biệt, tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới Ban giám đốc, tập thể các y bác sĩ của Trung tâm hỗ trợ sinh sản - Bệnh viện Phụ Sản Trung ương đã nhiệt tình cung cấp những dữ liệu chính xác quý báu giúp tôi thực hiện luận văn này. Tuy đã có nhiều cố gắng trong quá trình thực hiện, song chắc chắn luận văn của tôi không thể tránh khỏi những thiếu sót. Tôi rất mong nhận được những ý kiến đóng góp quý báu của các thầy cô, các nhà nghiên cứu Xác suất Thống kê, các độc giả quan tâm để luận văn của tôi được hoàn thiện hơn. Tôi xin chân thành cảm ơn! Tác giả NGUYỄN THỊ THUẦN 3 Lời nói đầu Vô sinh là vấn đề lớn về mặt xã hội, là một bệnh lý phức tạp, do nhiều nguyên nhân. Theo báo cáo của Tổ chức Y tế Thế giới, có khoảng 8-12 % các cặp vợ chồng bị vô sinh, còn theo thống kê của Bộ Y tế Việt Nam có khoảng 12-13 % các cặp vợ chồng bị vô sinh. Trong đó, vô sinh nữ chiếm khoảng 40 %, vô sinh nam chiếm 23 %, do cả hai vợ chồng chiếm 17 % và có khoảng 10 % là không rõ nguyên nhân. Thụ tinh trong ống nghiệm (TTTON) là một phương pháp điều trị vô sinh tích cực được phát triển nhanh chóng trong những năm gần đây. Từ sau sự ra đời của Louis Brown - đứa trẻ TTTON đầu tiên - kĩ thuật này phát triển nhanh chóng ở nhiều nước và không ngừng được hoàn thiện. Đơn vị đầu tiên ở Việt Nam áp dụng thành công kĩ thuật TTTON là Bệnh viện Phụ Sản Từ Dũ (Thành phố Hồ Chí Minh) vào năm 1998. Tháng 10 năm 2000 Bệnh viện Phụ Sản Trung ương chính thức áp dụng kĩ thuật TTTON và đến 26/6/2001 cháu bé đầu tiên ra đời. Hiện nay ở nước ta có 10 cơ sở thực hiện kĩ thuật này và có khoảng 7.000 em bé TTTON ra đời. Phương pháp TTTON đã mạng lại hi vọng cho nhiều cặp vợ chồng không có khả năng sinh con tự nhiên. Vì vậy nghiên cứu dự đoán những yếu tố ảnh hưởng đến kết quả TTTON để từ đó làm tăng hiệu quả điều trị vô sinh là việc làm cần thiết. Sử dụng phương pháp thống kê để phân tích làm rõ những yếu tố ảnh hưởng đến kết quả TTTON từ đó làm tăng hiệu quả điều trị vô sinh là mục tiêu của luận văn: Phân tích thống kê hiệu quả điều trị vô sinh tại Bệnh viện Phụ Sản Trung ương. Nội dung luận văn gồm có bốn chương: Chương I trình bày về phương pháp phân tích hồi qui logistic, cơ sở lý thuyết của luận văn này. Chương II dành để mô tả những số liệu về thông tin của các bệnh nhân điều trị vô 4 MỤC LỤC sinh tại Trung tâm hỗ trợ sinh sản - Bệnh viện Phụ Sản Trung ương từ tháng 1/2009 đến tháng 12/2009 và giới thiệu về phần mềm SPSS - phần mềm phân tích được sử dụng chủ yếu trong luận văn này. Chương III là phần áp dụng phương pháp phân tích hồi qui logistic để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả thụ tinh trong ống nghiệm tại Trung tâm hỗ trợ sinh sản - Bệnh viện Phụ Sản Trung ương từ tháng 1/2009 đến tháng 12/2009. Chương IV bàn luận về các kết quả thu được trong chương III. Từ đó tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả thụ tinh trong ống nghiệm, làm cơ sở để nâng cao hiệu quả điều trị vô sinh tại Bệnh viện Phụ Sản Trung ương nói riêng cũng như các bệnh viện điều trị vô sinh trên cả nước nói chung. 5 NGUYỄN THỊ THUẦN Chương 1 Phương pháp hồi qui logistic Phương pháp phân tích hồi qui là một phương pháp phân tích thống kê nghiên cứu mối quan hệ phụ thuộc giữa biến phụ thuộc (hay còn gọi là biến đáp ứng, biến được giải thích) với tập hợp các biến độc lập (các biến dùng để dự báo, biến giải thích). Ngoài ra nó còn được sử dụng để đánh giá hiệu quả tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc. Có nhiều loại mô hình hồi qui như: • Mô hình hồi qui tuyến tính; • Mô hình hồi qui logistic; • Mô hình hồi qui Poisson; v.v Trong khuôn khổ luận văn này chúng ta nghiên cứu về mô hình hồi qui logistic. Mô hình hồi qui logistic được sử dụng khi biến phụ thuộc Y nhận các giá trị có tính chất phân loại. Ví dụ: sống hay chết, bị bệnh hay không bị bệnh, thành công hay thất bại, Biến độc lập X có thể là biến định tính hoặc biến định lượng. Phân loại mô hình hồi qui logistic: Có 2 loại mô hình hồi qui logistic là mô hình hồi qui logistic nhị phân và mô hình hồi qui logistic bội. a. Mô hình hồi qui logistic nhị phân: Được sử dụng khi biến phụ thuộc chỉ nhận hai giá trị phân loại. Để thuận tiện hai giá trị phân loại này thường được mã hóa thành hai số 0 và 1. Thông thường những trường hợp thành công được mã hóa bằng số 1 và những trường hợp thất bại được mã hóa bằng số 0. Ví dụ 1.0.1. Trong điều trị vô sinh, biến phụ thuộc Y biểu thị tình trạng bệnh nhân có thai sau thụ tinh trong ống nghiệm hay không. Ta mã hóa Y bởi các giá trị 6 CHƯƠNG 1. PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI LOGISTIC y = 1 nếu sau điều trị bệnh nhân có thai; y = 0 nếu sau điều trị bệnh nhân không có thai. b. Mô hình hồi qui logistic bội: Được sử dụng khi biến phụ thuộc nhận từ 3 giá trị phân loại trở lên. Ví dụ 1.0.2. Trong điều trị vô sinh biến phụ thuộc Y biểu thị số lượng noãn chọc hút được sau điều trị . Mã hóa Y bởi các giá trị: y = 1 nếu chọc hút được từ 1 đến 5 noãn y = 3 nếu chọc hút được từ 6 đến 10 noãn y = 2 nếu chọc hút được từ 11 noãn trở lên Có nhiều mô hình toán học khác cũng có thể được sử dụng để dự đoán biến phân loại Y nhưng đến nay mô hình hồi qui logistic là mô hình phổ biến nhất. Vì sao vậy? Để giải thích về sự phổ biến của mô hình này chúng ta bắt đầu từ hàm logit. 1.1 Hàm logit a. Hàm logit là hàm số có dạng: F (z) = e z 1 + e z = 1 1 + e −z với z ∈ R Nhận xét: Khi z → +∞ thì F (z) → 1. Khi z → −∞ thì F (z) → 0 . Từ đó ta thấy với mọi giá trị của đối số z thì hàm logit F(z) luôn nhận giá trị từ 0 đến 1. Do đó mô hình logistic luôn đảm bảo ước lượng xác suất nhận được là một số chỉ nhận giá trị giữa 0 và 1. Vì vậy khi sử dụng mô hình logistic ta không bao giờ nhận được ước lượng nguy cơ lớn hơn 1 hoặc nhỏ hơn 0. Điều này không phải luôn đúng với các mô hình khác. Điều đó giải thích tại sao mô hình logistic là lựa chọn hàng đầu để ước lượng xác suất. b. Về đồ thị của hàm logit: Nhìn vào đồ thị của hàm logit F (z) ta thấy, tại z = −∞ hàm F(z) nhận giá trị bằng 0. Khi z bắt đầu tăng dần giá trị của hàm F (z) tăng dần nhưng vẫn gần điểm 0 trong một khoảng tương đối dài. Sau đó F (z) tăng đáng kể hướng tới 1. Cuối cùng dừng lại ở 1 khi z → +∞. Kết quả là ta có một bức tranh hình chữ S. 7 NGUYỄN THỊ THUẦN CHƯƠNG 1. PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI LOGISTIC Hình 1.1: Đồ thị của hàm logit Trong hàm logit, đối số z nhận giá trị tùy ý trên R. Điều đó gợi ý cho các nhà nghiên cứu xem xét z là tổ hợp tuyến tính của các biến độc lập. Khi đó F (z) tượng trưng cho ảnh hưởng của tổ hợp tuyến tính của các biến độc lập lên xác suất xuất hiện một giá trị của biến phụ thuộc. Đồng thời giá trị của hàm logit chỉ giới hạn trong đoạn [0; 1] ứng với miền giá trị của xác suất. 1.2 Mô hình hồi qui logistic nhị phân Giả sử X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , , X k là k biến độc lập dùng để dự báo. Kí hiệu vecto X = (X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X k ) T . Các biến X i có thể là biến định tính hoặc biến định lượng. Biến phụ thuộc cần dự báo Y là biến nhị phân chỉ nhận một trong hai giá trị được mã hóa thành hai số 0 hoặc 1. Định nghĩa 1.2.1. Một mô hình gọi là mô hình logistic nhị phân nếu biểu thức xác suất có dạng : P (Y = 1 | X 1 , , X k ) = 1 1 + e −(α+ k  i=1 β i X i ) trong đó các tham số α, β i là các tham số chưa biết. Chúng ta không thể tính toán được một cách chính xác các tham số α, β i mà chỉ có thể dựa vào dữ liệu thu được từ X s và Y để ước lượng các tham số đó mà thôi. Ước lượng của các tham số được kí hiệu là α,  β i . 8 NGUYỄN THỊ THUẦN CHƯƠNG 1. PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI LOGISTIC 1.2.1 Ước lượng các tham số trong mô hình Có nhiều phương pháp để ước lượng tham số trong mô hình hồi qui logistic, ở đây chúng ta trình bày phương pháp ước lượng hợp lý cực đại - phương pháp ước lượng sao cho hàm hợp lý đạt giá trị lớn nhất. Giả sử có n quan sát độc lập {(y i , x i )} i∈{1,2, ,n} ∈ ({0, 1} × R k+1 ) n với y i là giá trị của biến phụ thuộc Y và x i = (x i1 , x i2 , , x ik ) T là giá trị của các biến độc lập tại quan sát thứ i. Hàm hợp lý là hàm của các tham số chưa biết trong mô hình kí hiệu là L(θ) với θ = (α, β 1, , β 2 , β 3 , , β k ) T và được xác định bởi công thức: L(θ) =P (Y 1 = y 1 , Y 2 = y 2 , , Y n = y n ) Hàm hợp lý L(θ) đạt giá trị cực đại khi và chỉ khi lnL(θ) đạt giá trị cực đại. Các ước lượng hợp lý cực đại của các tham số α, β j được tìm bằng cách giải hệ phương trình đạo hàm riêng    ∂lnL(θ) ∂α = 0 ∂lnL(θ) ∂β j = 0 với j = 1, k Theo định nghĩa 1.2.1 , tại quan sát thứ i xác suất có điều kiện để biến phụ thuộc Y nhận giá trị bằng 1, theo các giá trị của biến độc lập X j là P (Y i = 1 | X 1 = x i1 , , X k = x ik ) = 1 1 + e −(α+ k  j=1 β j x ij ) = e α+ k  j=1 β j x ij 1 + e α+ k  j=1 β j x ij Như vậy xác suất có điều kiện để tại quan sát thứ i biến phụ thuộc Y nhận giá trị bằng 0 theo các giá trị của biến độc lập X j là 9 NGUYỄN THỊ THUẦN [...]... Thi, Hoàn Kiếm, Hà Nội Bệnh viện phụ sản trung ương cùng với bệnh viện Từ Dũ là hai bệnh viện đầu ngành chuyên ngành Phụ Sản và Sơ sinh của cả nước Bệnh viện có quy mô 700 giường bệnh nội trú; 07 phòng chức năng; 14 khoa lâm sàng; 09 khoa cận lâm sàng; 07 trung tâm Bệnh viện Phụ - Sản Trung ương hiện nay không chỉ là cơ sở đầu ngành của chuyên ngành phụ sản, sinh đẻ kế hoạch và sơ sinh mà còn là cơ sở... toàn tương tự như trong mục 1.2.1 28 NGUYỄN THỊ THUẦN Chương 2 Mô tả số liệu và phần mềm sử dụng trong phân tích 2.1 Nguồn gốc số liệu Dữ liệu phân tích trong luận văn là thông tin về các bệnh nhân bị vô sinh thực hiện kĩ thuật thụ tinh trong ống nghiệm tại Trung tâm hỗ trợ sinh sản Bệnh viện Phụ Sản Trung ương từ tháng 1/2009 đến tháng 12/2009 Bệnh viện Phụ Sản Trung ương (trước đây còn gọi là bệnh. .. gian vô sinh" : Số năm bệnh nhân bị vô sinh Bảng 2.1: Thời gian vô sinh Trung bình Trung vị Độ lệch chuẩn Phương sai Min Max 5.82 5.00 4.192 17.596 1 39 - Số năm bệnh nhân bị vô sinh nhỏ nhất là 1 năm, nhiều nhất là 39 năm Thời gian bệnh nhân bị vô sinh trung bình là 5,82 năm 30 NGUYỄN THỊ THUẦN CHƯƠNG 2 MÔ TẢ SỐ LIỆU VÀ PHẦN MỀM SỬ DỤNG TRONG PHÂN TÍCH b."tuổi": Tuổi của người mẹ khi thực hiện điều trị. .. cho bệnh viện Phụ - Sản Trung ương ngày nay Ngày 08/11/1960, Bộ Y tế lại có QĐ 708/BYT sửa đổi, tổ chức lại bệnh viện “C” theo hướng chuyên khoa phụ sản Trước sự phát triển mạnh mẽ của khoa học kỹ thuật và nhu cầu khám, chữa bệnh của nhân dân, ngày 14/5/1966 Thủ tướng Chính phủ Phạm Văn Đồng đã ký Quyết định số 88/CP đổi tên bệnh viện “C” thành Viện Bảo vệ Bà mẹ và Trẻ sơ sinh Lần đầu tiên tại Việt... Lần đầu tiên tại Việt Nam có một Viện chuyên ngành nghiên cứu tình trạng sinh lý, bệnh lý của phụ nữ, của các bà mẹ và trẻ sơ sinh, hướng tới mục tiêu “Bảo vệ tốt sức khoẻ phụ nữ, các bà mẹ và trẻ sơ sinh, góp phần vào việc giải phóng phụ nữ, phát triển sản xuất, bảo vệ thế hệ tương lai của Tổ quốc” Đến năm 2003, nhu cầu được chăm sóc sức khỏe sinh sản, khám bệnh, chữa bệnh của nhân dân ngày một lớn,... giá trị phân loại bất kỳ: Kí hiệu ORi,j là tỷ số chênh giữa giá trị phân loại thứ i và giá trị phân loại thứ j (i, j = 1, k − 1) ORi,j = oddsi eα+βi = α+βj = eβi −βj oddsj e Ý nghĩa của hệ số βi với i = 1, k − 1: So sánh sự khác biệt về mức độ ảnh hưởng giữa nhóm nhận giá trị phân loại thứ i so với nhóm đối chứng (nhóm nhận giá trị phân loại thứ k) tác động lên xác suất biến phụ thuộc nhận giá trị. .. thương Võ Tánh Hoà bình lập lại, nhà thương được tu sửa lại làm nơi khám, chữa bệnh cho 29 CHƯƠNG 2 MÔ TẢ SỐ LIỆU VÀ PHẦN MỀM SỬ DỤNG TRONG PHÂN TÍCH cán bộ, công nhân viên chức các cơ quan trung ương Ngày 19/7/1955, bác sĩ Hoàng Tích Trí, Bộ trưởng Bộ Y tế ký Nghị định 615-ZYO/NĐ/3A quy định tổ chức các cơ quan kế cận và trực thuộc Bộ, chính thức thành lập bệnh viện “C” đặt nền móng đầu tiên cho bệnh. .. với mô hình này chúng ta phải chọn một trong số các giá trị phận loại của biến độc lập làm giá trị đối chứng (thông thường các phần mềm tự động chọn giá trị đối chứng là giá trị phân loại thứ k) Sau đó lập k − 1 biến nhị phân giả X1 , X2 , , Xk−1 để phân biệt giữa các giá trị phân loại khác nhau của biến độc lập Khi đó phương trình 1.2.11 tương ương với : P (Y = 1 | X1 , X2 , , Xk−1 ) = 1 1 + e−(α+β1... giữa nhóm nhận giá trị phân loại thứ i so với nhóm đối chứng tác động lên xác suất biến phụ thuộc nhận giá trị bằng 1 - Nếu βi > 0 ⇔ eβi > 1 thì ta kết luận nhóm nhận giá trị phân loại thứ i làm tăng xác suất biến phụ thuộc nhận giá trị bằng 1 so với nhóm đối chứng - Nếu βi < 0 ⇔ eβi < 1 thì ta kết luận nhóm nhận giá trị phân loại thứ i làm giảm xác suất biến phụ thuộc nhận giá trị bằng 1 so với nhóm... chuyển đổi cả về tính chất, quy mô của Viện Ngày 18/6/2003 Bộ trưởng Bộ Y tế đã ký Quyết định 2212/QĐ-BYT đổi tên Viện Bảo vệ Bà mẹ và Trẻ sơ sinh thành bệnh viện Phụ - Sản Trung ương trực thuộc Bộ Y tế, tiếp tục thực hiện những chức năng, nhiệm vụ trước đây của Viện Bảo vệ Bà mẹ và Trẻ sơ sinh với những đòi hỏi cao hơn đảm bảo hoàn thành nhiệm vụ khám, chữa bệnh trong tình hình mới 2.2 Mô tả số liệu . tiêu của luận văn: Phân tích thống kê hiệu quả điều trị vô sinh tại Bệnh viện Phụ Sản Trung ương. Nội dung luận văn gồm có bốn chương: Chương I trình bày về phương pháp phân tích hồi qui logistic,. ảnh hưởng đến kết quả thụ tinh trong ống nghiệm, làm cơ sở để nâng cao hiệu quả điều trị vô sinh tại Bệnh viện Phụ Sản Trung ương nói riêng cũng như các bệnh viện điều trị vô sinh trên cả nước. - - - NGUYỄN THỊ THUẦN PHÂN TÍCH THỐNG KÊ HIỆU QUẢ ĐIỀU TRỊ VÔ SINH TẠI BỆNH VIÊN PHỤ SẢN TRUNG ƯƠNG LUẬN VĂN THẠC SỸ TOÁN HỌC Chuyên ngành: LÍ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ TOÁN Mã số: 60460106 NGƯỜI