Thông tin chung về học phần, môn, chuyên đề, kỹ năng - Tên học phần: + Tiếng Việt: Thống kê và ra quyết định hiệu quả + Tiếng Anh: Statistics and effective decision making - Mã học phần:
Trang 1ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦN THỐNG KÊ VÀ RA QUYẾT ĐỊNH HIỆU QUẢ STATISTICS AND EFFECTIVE DECISION MAKING
MÃ SỐ: CSBB4
1 Thông tin về giảng viên
a Giảng viên biên soạn
Họ và tên: Phạm Đăng Quyết
Chức danh khoa học, học vị: Tiến sỹ kinh tế, chuyên ngành Thống kê Nơi làm việc: Viện Khoa học Thống kê, Tổng cục Thống kê
Địa chỉ liên hệ: 42 Tô Hiệu, Hà Đông, Hà Nội
Điện thoại, email: (04) 38 350 705, phamdangquyet@gmail.com
Các hướng nghiên cứu chính: Phương pháp luận thống kê và chất lượng
số liệu thống kê Các đề tài khoa học cấp bộ đã và đang nghiên cứu (chủ nhiệm
đề tài):
- Nghiên cứu áp dụng khung đánh giá chất lượng số liệu (DQAF) của Quỹ Tiền tệ quốc tế IMF vào đánh giá chất lượng số liệu chỉ tiêu GDP ở Việt Nam (2013-2014),
- Biên soạn bộ tài liệu hướng dẫn thực hiện Khung theo dõi và đánh giá thực hiện Chiến lược phát triển Thống kê Việt Nam giai đoạn 2011-2020 và tầm nhìn đến năm 2030 (2012-2013),
- Nghiên cứu và thử nghiệm phương pháp tính chỉ tiêu dư thừa lao động trong lĩnh vực nông nghiệp ở Việt Nam (2011),
- Các giải pháp nâng cao năng lực công tác thống kê lao động – thương binh và xã hội ở các cấp (Bộ, tỉnh, huyện, xã) (2009)
b Dự kiến giảng viên tham gia giảng dạy
Họ và tên: Nguyễn Hoàng Quy
Chức danh khoa học, học vị: Tiến sỹ kinh tế
Nơi làm việc: Học viện Hành chính
Địa chỉ liên hệ: Khoa Quản lý Nhà nước về kinh tế
Điện thoại, email: 0903463669, nghoangquy@yahoo.com
Trang 2Các hướng nghiên cứu chính: QLNN về kinh tế; Kinh tế học; Chính sách kinh tế; Hội nhập kinh tế quốc tế…
2 Thông tin chung về học phần, môn, chuyên đề, kỹ năng
- Tên học phần:
+ Tiếng Việt: Thống kê và ra quyết định hiệu quả
+ Tiếng Anh: Statistics and effective decision making
- Mã học phần: CSBB4
- Số tín chỉ (hoặc tiết, đối với các chương trình không đào tạo theo tín chỉ): 30 tiết
- Yêu cầu của học phần (bắt buộc hay tự chọn): bắt buộc
- Các học phần tiên quyết (có hoặc không, phải ghi rõ): Đã học xong kiến thức chung
- Các yêu cầu khác đối với học phần: phải có tài liệu học tập, biết sử dụng
chương trình Microsoft Excel.
- Giờ tín chỉ (hoặc tiết đối với các chương trình không đào tạo theo tín chỉ) đối với các hoạt động:
+ Giảng lý thuyết: 20 tiết + Thảo luận:
+ Bài tập: 10 tiết + Các hoạt động khác:
- Địa chỉ đơn vị phụ trách học phần: Khoa sau đại học, Học viện hành chính
3 Mục tiêu học phần
- Kiến thức: Trang bị các kiến thức về thống kê mô tả, thống kê suy luận,
lý thuyết quyết định thống kê và kỹ thuật thực hành ra quyết định hiệu quả được cập nhật từ các giáo trình, tài liệu nghiên cứu và giảng dạy phiên bản mới của các trường phái nghiên cứu thống kê và quản lý tại Mỹ
- Kỹ năng: Học phần được xây dựng nhằm đáp ứng mục tiêu đào tạo theo hướng thực hành, xây dựng năng lực vận dụng kiến thức vào thực tiễn, đưa ra những giải pháp chủ động, sáng tạo; nâng cao hiệu quả thực hiện công tác
Trang 3chuyên môn theo vị trí việc làm; có khả năng tư vấn, hướng dẫn, truyền đạt hiệu quả các kiến thức, kỹ năng của chuyên ngành đào tạo
- Thái độ: Giúp người học hình thành và củng cố ý thức làm việc, tinh thần tôn trọng pháp luật, coi trọng các nguyên tắc quản lý hành chính công, đồng thời, góp phần xây dựng và rèn luyện đạo đức nghề nghiệp phù hợp với vị trí công tác của một người có trình độ học vấn thạc sĩ
4 Tóm tắt nội dung học phần
Học phần gồm 6 chương:
- Chương 1: Mô tả dữ liệu – các phân bố
- Chương 2: Mô tả dữ liệu – các mối quan hệ
- Chương 3: Xác xuất – nghiên cứu ngẫu nhiên
- Chương 4: Giới thiệu về suy luận thống kê
- Chương 5: Suy luận thống kê cho hồi quy
- Chương 6: Lý thuyết quyết định thống kê
5 Nội dung chi tiết học phần
Chương 1: Mô tả dữ liệu – các phân bố
Giới thiệu: Thống kê là gì? Dữ liệu, Các biến, Phân bố 1.1 Biểu diễn các phân bố bằng đồ thị
1.2 Mô tả phân bố bằng các đại lượng 1.3 Các đường cong mật độ và phân bố chuẩn Thực hành 1
Chương 2: Mô tả dữ liệu – các mối quan hệ
Giới thiệu: Khảo sát các mối quan hệ 2.1 Đồ thị phân tán
2.2 Hệ số tương quan 2.3 Hồi qui
2.4 Phân tích dữ liệu đối với các bảng hai chiều Thực hành 2
Chương 3: Xác xuất – nghiên cứu ngẫu nhiên (chương này tự đọc)
3.1 Ngẫu nhiên 3.2 Các mô hình xác suất
Trang 43.3 Các biến ngẫu nhiên 3.4 Trung bình và phương sai của biến ngẫu nhiên 3.5 Các quy tắc tổng quát về xác suất
Chương 4: Giới thiệu về suy luận thống kê
4.1 Ước lượng với khoảng tin cậy 4.2 Kiểm định mức ý nghĩa
4.3 Sức mạnh kiểm định và suy luận thống kê như là một quyết định
Thực hành 4
Chương 5: Suy luận thống kê cho hồi quy
5.1 Hồi qui tuyến tính đơn 5.2 Chi tiết hơn về hồi qui tuyến tính đơn Thực hành 5
Chương 6: Lý thuyết quyết định thống kê
Giới thiệu 6.1 Cây quyết định 6.2 Các yếu tố của quyết định 6.3 Quyết định Minimax và Bayes 6.4 Gợi ý hàm thỏa dụng
6.5 Ra quyết định hiệu quả Thực hành 6
6 Tài liệu học tập
- Tài liệu bắt buộc đọc: Phạm Đăng Quyết, Bài giảng Thống kê và ra quyết định hiệu quả, Giáo trình dành cho khóa cao học Quản lý công, HVHC; Nguyễn Ngọc Anh, Nguyễn Đình Chúc, Đoàn Quang Hưng, Phân tích thống kê
sử dụng Excel, DEPOCEN
- Tài liệu tham khảo: Moore McCabe Craig (2010), Thực hành thống kê, phiên bản 6, Nhà XB Thống kê, Hà Nội; James O Berger (1985), Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis, Second Edition, Springer-Verlag, New York; Ian Pownall (2012), Effective Management Decision Making: An Introduction, Ian Pownal & Ventus Publishing ApS.
Trang 57 Các câu hỏi
- Câu hỏi trước khi lên lớp (câu hỏi chuẩn bị bài):
+ Chương 1: Thống kê là gì?
+ Chương 2: Tương quan và hồi qui thống kê là gì?
+ Chương 4: Khoảng tin cậy và kiểm định thống kê là gì?
+ Chương 5: Khoảng tin cậy và khoảng dự đoán của hồi qui là như thế nào?
+ Chương 6: Quy tắc quyết định là thế nào? Ra quyết định hiệu quả bằng cách nào?
- Câu hỏi thảo luận: Thống kê mô tả, thống kê suy luận và lý thuyết quyết định là gì?
- Câu hỏi ôn tập: Phân bố, đồ thị tần suất, đồ thị phân tán, đại lượng hướng tâm, đại lượng biến thiên, tương quan và hồi qui, khoảng tin cậy, kiểm định thống kê, hàm tổn thất, hàm rủi ro, quyết định Minimax, quyết định Bayes
là gì?
8 Hình thức và thời gian tổ chức dạy – học
- Thời gian thuyết trình – nghe giảng trên lớp: 18 tiết
- Thời gian thảo luận: 2 tiết
- Thời gian làm bài tập: 10 tiết
- Thời gian viết thu hoạch, luận văn, luận án:
9 Các điều kiện để thực hiện học phần
- Đối với Học viện: Có sự định hướng, chỉ đạo của Giám đốc Học viện Hành chính đối với các khoa chuyên môn của Học viện, tạo điều kiện, môi trường học tập và trang thiết bị máy móc để chương trình được triển khai, tổ chức thực hiện đồng bộ
- Đối với đơn vị chịu trách nhiệm giảng dạy: Đổi mới nội dung học phần, bảo đảm xây dựng nội dung đào tạo tiên tiến, gắn lý thuyết với thực hành
- Đối với giảng viên: Năng lực giảng viên được nâng cao và phù hợp với
sự đổi mới chương trình đào tạo, phương thức và quy trình đào tạo theo các tiêu chí: cơ bản, hệ thống, nâng cao, liên thông, hiện đại và cập nhật
Trang 6- Đối với học viên: Đổi mới phương pháp học tập, chủ động trong việc chuẩn bị các nội dung liên quan đến mỗi học phần, học lý thuyết đi đôi với thực hành
10 Phương pháp, hình thức kiểm tra – đánh giá kết quả học tập
- Điểm chuyên cần: 10%
- Kiểm tra – đánh giá giữa kỳ: 15%
- Bài tập: 15%
- Thi cuối kỳ: 60%
- Các hình thức khác nếu có:
11 Dung lượng đề cương chi tiết
CHƯƠNG 1 MÔ TẢ DỮ LIỆU – CÁC PHÂN BỐ
Tiết 1: Biểu diễn các phân bố bằng đồ thị
Giới thiệu thống kê như là một môn khoa học nghiên cứu về dữ liệu; các khái niệm về dữ liệu, biến định tính và biến định lượng, phân bố của một biến Phân tích dữ liệu có tính khám phá bằng cách sử dụng các đồ thị và các tổng quát dạng số để mô tả các biến trong một tệp dữ liệu
Mô tả phân bố của các biến định tính bằng đồ thị hình cột và đồ thị hình tròn; vẽ đồ thị tần suất
Khảo sát một phân bố theo hình dạng, trung tâm, phân tán và độ lệch Các giá trị ngoại lai của phân bố
Biểu đồ thời gian của một biến theo thời gian; xu hướng hoặc những thay đổi theo thời gian
Tiết 2: Mô tả phân bố bằng các đại lượng
Giới thiệu các đại lượng đo lường của một phân bố bao gồm đại lượng hướng tâm và đại lượng phân tán hoặc biến thiên của phân bố
Trung bình và trung vị mô tả trung tâm của một phân bố
Năm số tổng quát bao gồm trung vị, các tứ phân vị và các quan sát nhỏ nhất và lớn nhất mô tả tổng quát nhanh về một phân bố Số trung vị mô tả trung tâm và các tứ phân vị và các quan sát cực trị thể hiện phân tán
Đồ thị hình hộp dựa trên 5 số tổng quát để so sánh một số phân bố khác nhau
Trang 7Phương sai s 2 và độ lệch chuẩn s là các đại lượng đo lường về phân tán
xung quanh số trung bình của phân bố
Đo lường vững của một phân bố
Tiết 3: Các đường cong mật độ và phân bố chuẩn
Hình dạng tổng quát của một phân bố được mô tả một cách cô đọng bằng một đường cong mật độ
Số trung bình, số trung vị và các tứ phân vị có thể được định vị một cách gần đúng trên một đường cong mật độ Độ lệch chuẩn không thể định vị được bằng mắt thường trong hầu hết các đường cong mật độ
Số trung bình μ và độ lệch chuẩn σ xác định phân bố Chuẩn N(μ, σ) Chuẩn hóa một quan sát x Mọi phân bố Chuẩn thỏa mãn qui tắc
68-95-99,7
Phân bố Chuẩn tắc N(0, 1): Nếu X có phân bố Chuẩn N(μ, σ), thì biến được chuẩn hóa Z = (X – μ) / σ có phân bố Chuẩn tắc N(0, 1)
Đồ thị phân vị Chuẩn mô tả một phân bố của dữ liệu, nếu hình dạng về đồ thị mà đi chệch một cách đáng kể so với đường thẳng chỉ ra rằng dữ liệu không
có phân bố Chuẩn
Tiết 4 & 5: Thực hành 1
Sử dụng tệp dữ liệu trong bài tập, dùng Excel lập bảng phân bố theo các biến; vẽ đồ thị hình cột và đồ thị hình tròn của phân bố; tính 5 số tổng quát và vẽ
đồ thị hình hộp của phân bố; vẽ đồ thị tần suất; tính trung bình, trung vị, mod,
độ lệch chuẩn của phân bố
CHƯƠNG 2 MÔ TẢ DỮ LIỆU – CÁC MỐI QUAN HỆ
Tiết 6 : Đồ thị phân tán
Nghiên cứu các mối quan hệ giữa các biến, biến giải thích và biến phụ thuộc
Đồ thị phân tán thể hiện mối quan hệ giữa hai biến định lượng
Tìm kiếm dạng tổng quát thể hiện hình dạng, hướng, và cường độ của mối quan hệ, tìm kiếm các quan sát ngoại lai hoặc các độ lệch khác so với hình dạng
Trang 8Mối quan hệ giữa một biến giải thích định tính và một biến phụ thuộc định lượng, lập đồ thị so sánh các phân bố của biến phụ thuộc cho từng thuộc tính của biến giải thích
Tiết 7 : Hệ số tương quan và Hồi qui
Hệ số tương quan r đo lường hướng và cường độ của quan hệ tuyến tính (đường thẳng) giữa hai biến định lượng x và y
Đường hồi qui mô tả cách thức một biến phụ thuộc y thay đổi như thế nào khi một biến giải thích x thay đổi.
Đường hồi qui bình phương nhỏ nhất là một đường thẳng yˆ b0 b1x
giảm tối thiểu tổng các bình phương của các khoảng cách của các giá trị quan
sát y đến đường thẳng theo phương thẳng đứng
Đường hồi qui bình phương nhỏ nhất của y lên x là đường thẳng với hệ số góc b 1 = rs y /s x, hệ số chắn b0 y b1x
Hệ số tương quan và hồi qui có liên hệ gần gũi với nhau
Tiết 8 : Phân tích dữ liệu đối với bảng 2 chiều
Một bảng hai chiều về số lượng các quan sát thực hiện sắp xếp dữ liệu của hai biến định tính Các bảng hai chiều thường được dùng để tổng hợp một lượng lớn các dữ liệu bằng cách gộp các quan sát vào các phân tổ
Phân bố kết hợp của biến hàng và biến cột Phân bố biên của hai biến Phân bố có điều kiện của biến hàng đối với một giá trị cụ thể của biến cột
Nghịch lý Simpson là sự đảo chiều của một so sánh bằng dữ liệu tổng hợp Đó là một ví dụ về ảnh hưởng tiềm năng của các biến ẩn trong một mối quan hệ quan sát được
Tiết 9 & 10: Thực hành 2
Sử dụng các tệp dữ liệu trong bài tập, dùng Excel vẽ đồ thị phân tán giữa biến giải thích và biến phụ thuộc; xem hướng và cường độ; tính hệ số tương quan; xác định hồi qui giữa hai biến; lập bảng hai chiều; mô tả mối quan hệ trong bảng hai chiều này
CHƯƠNG 4 GIỚI THIỆU VỀ SUY LUẬN THỐNG KÊ
Tiết 11: Ước lượng với khoảng tin cậy
Trang 9Khoảng tin cậy là ước lượng một tham số không biết trước với một biểu thị về mức độ của sự chính xác của ước lượng và về mức độ tin tưởng về độ chính xác của kết quả Bất kỳ khoảng tin cậy nào đều có hai phần: một khoảng biến thiên được tính toán từ dữ liệu và một độ tin cậy
Khoảng biến thiên thường có dạng ước lượng ± sai số biên
Độ tin cậy nói về xác suất mà phương pháp cung cấp câu trả lời chính xác
Sai số biên của một khoảng tin cậy mz* n
Khoảng tin cậy là x ± m
Cỡ mẫu * 2
m
z
trong đó z* là trị số tới hạn đối với một độ tin cậy mong muốn.
Tiết 12: Kiểm định mức ý nghĩa
Một phép kiểm định mức ý nghĩa có ý định đánh giá bằng chứng do dữ liệu cung cấp để chống lại một giả thuyết vô hiệu H0 và ủng hộ một giả thuyết đảo Ha
Thông thường H0 là một tuyên bố rằng “không có ảnh hưởng” hoặc
“không có sự khác nhau”, và Ha nói rằng có một ảnh hưởng hoặc một sự khác nhau, theo một hướng cụ thể (giả thuyết đảo một phía) hoặc cả hai hướng (giả thuyết đảo hai phía)
Phép kiểm định được dựa vào một thống kê kiểm định Trị số P là xác
suất, được tính toán có giả sử rằng H0 đúng, mà một thống kê kiểm định sẽ nhận một giá trị ít nhất cũng bằng như giá trị quan sát được Việc tính toán các trị số
P đòi hỏi sự hiểu biết về phân bố mẫu của thống kê kiểm định khi H0 đúng
Nếu trị số P bằng hoặc nhỏ hơn một trị số cụ thể α, dữ liệu có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa α.
Các phép kiểm định mức ý nghĩa đối với giả thuyết H0: µ = µ 0 về trung bình không biết được của một tổng thể được dựa vào thống kê z:
z x n o
/
Trang 10Các trị số P được tính toán từ phân bố Chuẩn (Bảng A) Các phép kiểm định với trị số α cố định trước lại sử dụng bảng của các giá trị giới hạn của phân
bố t (Bảng D).
Tiết 13: Sức mạnh kiểm định và suy luận thống kê như là một quyết định
Sức mạnh của một phép kiểm định mức ý nghĩa đo khả năng của kiểm định để phát hiện một giả thuyết đảo Sức mạnh kiểm định đối lại một giả thuyết đảo cụ thể được tính toán như là xác suất mà phép kiểm định sẽ bác bỏ H0 khi giả thuyết đảo này đúng Phép tính này đòi hỏi sự hiểu biết về phân bố mẫu của thống kê kiểm định dưới giả thuyết đảo
Một cách tiếp cận khác đối với phép kiểm định mức ý nghĩa coi H0 và Ha
như hai tuyên bố có cùng tình trạng mà chúng ta phải quyết định lựa chọn giữa chúng Quan điểm của lý thuyết quyết định coi suy luận thống kê nói chung giống như việc cung cấp các qui tắc để đưa ra quyết định trong khi có sự hiện diện của tính không chắc chắn
Trong trường hợp kiểm định H0 đối lại với Ha, phân tích quyết định lựa chọn một qui tắc về quyết định trên cơ sở các xác suất của hai loại sai lầm Sai lầm loại I xảy ra nếu H0 bị bác bỏ khi trong thực tế nó đúng Sai lầm loại II xảy
ra nếu H0 được chấp nhận khi trong thực tế Ha đúng
Trong một phép kiểm định với mức ý nghĩa cố định, mức ý nghĩa α là xác
suất của Sai lầm loại I, và sức mạnh kiểm định đối lại với giả thuyết đảo bằng 1 trừ đi xác suất của Sai lầm loại II đối với giả thuyết đảo đó
Tiết 14: Thực hành 4
Sử dụng tệp dữ liệu trong bài tập, dùng Excel tính khoảng tin cậy của trung bình tổng thể; kiểm định giả thuyết H0: µ = µ 0
Tính sức mạnh của kiểm định với quy mô mẫu biết trước
Tiết 15: Kiểm tra giữa kỳ
CHƯƠNG 5 SUY LUẬN THỐNG KÊ CHO HỒI QUI
Tiết 16 & 17: Hồi qui tuyến tính đơn
Mô hình thống kê của hồi qui tuyến tính đơn: y i 0 1x i i