Đề cương chi tiết môn thống kê và ra quyết định hiệu quả

1 ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦN THỐNG KÊ VÀ RA QUYẾT ĐỊNH HIỆU QUẢ STATISTICS AND EFFECTIVE DECISION MAKING Mà SỐ: CSBB4 Thông tin giảng viên a Giảng viên biên soạn Họ 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 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 chất lượng số liệu thống kê Các đề tài khoa học cấp nghiên cứu (chủ nhiệm đề tài): - Nghiên cứu áp dụng khung đánh giá chất lượng số liệu (DQAF) Quỹ Tiền tệ quốc tế IMF vào đánh giá chất lượng số liệu tiêu GDP Việt Nam (2013-2014), - Biên soạn tài liệu hướng dẫn thực Khung theo dõi đánh giá thực Chiến lược phát triển Thống kê Việt Nam giai đoạn 2011-2020 tầm nhìn đến năm 2030 (2012-2013), - Nghiên cứu thử nghiệm phương pháp tính tiêu dư thừa lao động lĩnh vực nông nghiệp Việt Nam (2011), - Các giải pháp nâng cao lực công tác thống kê lao động – thương binh xã hội cấp (Bộ, tỉnh, huyện, xã) (2009) b Dự kiến giảng viên tham gia giảng dạy Họ tên: Nguyễn Hoàng Quy Chức danh khoa học, học vị: Tiến sỹ kinh tế Nơi làm việc: Học viện Hành Địa liên hệ: Khoa Quản lý Nhà nước kinh tế Điện thoại, email: 0903463669, nghoangquy@yahoo.com Các hướng nghiên cứu chính: QLNN kinh tế; Kinh tế học; Chính sách kinh tế; Hội nhập kinh tế quốc tế… Thông tin chung học phần, môn, chuyên đề, kỹ - Tên học phần: + Tiếng Việt: Thống kê định hiệu + Tiếng Anh: Statistics and effective decision making - Mã học phần: CSBB4 - Số tín (hoặc tiết, chương trình không đào tạo theo tín chỉ): 30 tiết - Yêu cầu học phần (bắt buộc hay tự chọn): bắt buộc - Các học phần tiên (có không, phải ghi rõ): Đã học xong kiến thức chung - Các yêu cầu khác học phần: phải có tài liệu học tập, biết sử dụng chương trình Microsoft Excel - Giờ tín (hoặc tiết chương trình không đào tạo theo tín chỉ) hoạt động: + Giảng lý thuyết: 20 tiết + Thảo luận: + Bài tập: 10 tiết + Các hoạt động khác: - Địa đơn vị phụ trách học phần: Khoa sau đại học, Học viện hành Mục tiêu học phần - Kiến thức: Trang bị kiến thức thống kê mô tả, thống kê suy luận, lý thuyết định thống kê kỹ thuật thực hành định hiệu cập nhật từ giáo trình, tài liệu nghiên cứu giảng dạy phiên trường phái nghiên cứu thống kê quản lý Mỹ - Kỹ năng: Học phần xây dựng nhằm đáp ứng mục tiêu đào tạo theo hướng thực hành, xây dựng lực vận dụng kiến thức vào thực tiễn, đưa giải pháp chủ động, sáng tạo; nâng cao hiệu thực công tác chuyên môn theo vị trí việc làm; có khả tư vấn, hướng dẫn, truyền đạt hiệu kiến thức, kỹ chuyên ngành đào tạo - Thái độ: Giúp người học hình thành củng cố ý thức làm việc, tinh thần tôn trọng pháp luật, coi trọng nguyên tắc quản lý hành công, đồng thời, góp phần xây dựng rèn luyện đạo đức nghề nghiệp phù hợp với vị trí công tác người có trình độ học vấn thạc sĩ Tóm tắt nội dung học phần Học phần gồm chương: - Chương 1: Mô tả liệu – phân bố - Chương 2: Mô tả liệu – mối quan hệ - Chương 3: Xác xuất – nghiên cứu ngẫu nhiên - Chương 4: Giới thiệu suy luận thống kê - Chương 5: Suy luận thống kê cho hồi quy - Chương 6: Lý thuyết định thống kê Nội dung chi tiết học phần Chương 1: Mô tả liệu – phân bố Giới thiệu: Thống kê gì? Dữ liệu, Các biến, Phân bố 1.1 Biểu diễn phân bố đồ thị 1.2 Mô tả phân bố đại lượng 1.3 Các đường cong mật độ phân bố chuẩn Thực hành Chương 2: Mô tả liệu – mối quan hệ Giới thiệu: Khảo sát mối quan hệ 2.1 Đồ thị phân tán 2.2 Hệ số tương quan 2.3 Hồi qui 2.4 Phân tích liệu bảng hai chiều Thực hành Chương 3: Xác xuất – nghiên cứu ngẫu nhiên (chương tự đọc) 3.1 Ngẫu nhiên 3.2 Các mô hình xác suất 3.3 Các biến ngẫu nhiên 3.4 Trung bình phương sai biến ngẫu nhiên 3.5 Các quy tắc tổng quát xác suất Chương 4: Giới thiệu 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 suy luận thống kê định Thực hành Chương 5: Suy luận thống kê cho hồi quy 5.1 Hồi qui tuyến tính đơn 5.2 Chi tiết hồi qui tuyến tính đơn Thực hành Chương 6: Lý thuyết định thống kê Giới thiệu 6.1 Cây định 6.2 Các yếu tố định 6.3 Quyết định Minimax Bayes 6.4 Gợi ý hàm thỏa dụng 6.5 Ra định hiệu Thực hành 6 Tài liệu học tập - Tài liệu bắt buộc đọc: Phạm Đăng Quyết, Bài giảng Thống kê 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 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 5 Các câu hỏi - Câu hỏi trước lên lớp (câu hỏi chuẩn bị bài): + Chương 1: Thống kê gì? + Chương 2: Tương quan hồi qui thống kê gì? + Chương 4: Khoảng tin cậy kiểm định thống kê gì? + Chương 5: Khoảng tin cậy khoảng dự đoán hồi qui nào? + Chương 6: Quy tắc định nào? Ra định hiệu cách nào? - Câu hỏi thảo luận: Thống kê mô tả, thống kê suy luận lý thuyết định 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 hồi qui, khoảng tin cậy, kiểm định thống kê, hàm tổn thất, hàm rủi ro, định Minimax, định Bayes gì? Hình thức thời gian tổ chức dạy – học - Thời gian thuyết trình – nghe giảng lớp: 18 tiết - Thời gian thảo luận: tiết - Thời gian làm tập: 10 tiết - Thời gian viết thu hoạch, luận văn, luận án: Các điều kiện để thực học phần - Đối với Học viện: Có định hướng, đạo Giám đốc Học viện Hành khoa chuyên môn Học viện, tạo điều kiện, môi trường học tập trang thiết bị máy móc để chương trình triển khai, tổ chức thực đồng - Đối với đơn vị chịu trách nhiệm giảng dạy: Đổi 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 nâng cao phù hợp với đổi chương trình đào tạo, phương thức quy trình đào tạo theo tiêu chí: bản, hệ thống, nâng cao, liên thông, đại cập nhật 6 - Đối với học viên: Đổi phương pháp học tập, chủ động việc chuẩn bị nội dung liên quan đến học phần, học lý thuyết đôi với thực hành 10 Phương pháp, hình thức kiểm tra – đánh giá kết học tập - Điểm chuyên cần: 10% - Kiểm tra – đánh giá kỳ: 15% - Bài tập: 15% - Thi cuối kỳ: 60% - Các hình thức khác có: 11 Dung lượng đề cương chi tiết CHƯƠNG MÔ TẢ DỮ LIỆU – CÁC PHÂN BỐ Tiết 1: Biểu diễn phân bố đồ thị Giới thiệu thống kê môn khoa học nghiên cứu liệu; khái niệm liệu, biến định tính biến định lượng, phân bố biến Phân tích liệu có tính khám phá cách sử dụng đồ thị tổng quát dạng số để mô tả biến tệp liệu Mô tả phân bố biến định tính đồ thị hình cột đồ thị hình tròn; vẽ đồ thị tần suất Khảo sát phân bố theo hình dạng, trung tâm, phân tán độ lệch Các giá trị ngoại lai phân bố Biểu đồ thời gian biến theo thời gian; xu hướng thay đổi theo thời gian Tiết 2: Mô tả phân bố đại lượng Giới thiệu đại lượng đo lường phân bố bao gồm đại lượng hướng tâm đại lượng phân tán biến thiên phân bố Trung bình trung vị mô tả trung tâm phân bố Năm số tổng quát bao gồm trung vị, tứ phân vị quan sát nhỏ lớn mô tả tổng quát nhanh phân bố Số trung vị mô tả trung tâm tứ phân vị quan sát cực trị thể phân tán Đồ thị hình hộp dựa số tổng quát để so sánh số phân bố khác 7 Phương sai s2 độ lệch chuẩn s đại lượng đo lường phân tán xung quanh số trung bình phân bố Đo lường vững phân bố Tiết 3: Các đường cong mật độ phân bố chuẩn Hình dạng tổng quát phân bố mô tả cách cô đọng đường cong mật độ Số trung bình, số trung vị tứ phân vị định vị cách gần đường cong mật độ Độ lệch chuẩn định vị mắt thường hầu hết đường cong mật độ Số trung bình μ độ lệch chuẩn σ xác định phân bố Chuẩn N(μ, σ) Chuẩn hóa quan sát x Mọi phân bố Chuẩn thỏa mãn qui tắc 68-9599,7 Phân bố Chuẩn tắc N(0, 1): Nếu X có phân bố Chuẩn N(μ, σ), biến chuẩn hóa Z = (X – μ) / σ có phân bố Chuẩn tắc N(0, 1) Đồ thị phân vị Chuẩn mô tả phân bố liệu, hình dạng đồ thị mà chệch cách đáng kể so với đường thẳng liệu phân bố Chuẩn Tiết & 5: Thực hành Sử dụng tệp liệu tập, dùng Excel lập bảng phân bố theo biến; vẽ đồ thị hình cột đồ thị hình tròn phân bố; tính số tổng quát vẽ đồ thị hình hộp phân bố; vẽ đồ thị tần suất; tính trung bình, trung vị, mod, độ lệch chuẩn phân bố CHƯƠNG MÔ TẢ DỮ LIỆU – CÁC MỐI QUAN HỆ Tiết : Đồ thị phân tán Nghiên cứu mối quan hệ biến, biến giải thích biến phụ thuộc Đồ thị phân tán thể mối quan hệ hai biến định lượng Tìm kiếm dạng tổng quát thể hình dạng, hướng, cường độ mối quan hệ, tìm kiếm quan sát ngoại lai độ lệch khác so với hình dạng 8 Mối quan hệ biến giải thích định tính biến phụ thuộc định lượng, lập đồ thị so sánh phân bố biến phụ thuộc cho thuộc tính biến giải thích Tiết : Hệ số tương quan Hồi qui Hệ số tương quan r đo lường hướng cường độ quan hệ tuyến tính (đường thẳng) hai biến định lượng x y Đường hồi qui mô tả cách thức biến phụ thuộc y thay đổi biến giải thích x thay đổi Đường hồi qui bình phương nhỏ đường thẳng yˆ = b0 + b1 x giảm tối thiểu tổng bình phương khoảng cách giá trị quan sát y đến đường thẳng theo phương thẳng đứng Đường hồi qui bình phương nhỏ y lên x đường thẳng với hệ số góc b1 = rsy/sx, hệ số chắn b0 = y − b1 x Hệ số tương quan hồi qui có liên hệ gần gũi với Tiết : Phân tích liệu bảng chiều Một bảng hai chiều số lượng quan sát thực xếp liệu hai biến định tính Các bảng hai chiều thường dùng để tổng hợp lượng lớn liệu cách gộp quan sát vào phân tổ Phân bố kết hợp biến hàng biến cột Phân bố biên hai biến Phân bố có điều kiện biến hàng giá trị cụ thể biến cột Nghịch lý Simpson đảo chiều so sánh liệu tổng hợp Đó ví dụ ảnh hưởng tiềm biến ẩn mối quan hệ quan sát Tiết & 10: Thực hành Sử dụng tệp liệu tập, dùng Excel vẽ đồ thị phân tán biến giải thích biến phụ thuộc; xem hướng cường độ; tính hệ số tương quan; xác định hồi qui hai biến; lập bảng hai chiều; mô tả mối quan hệ bảng hai chiều CHƯƠNG GIỚI THIỆU VỀ SUY LUẬN THỐNG KÊ Tiết 11: Ước lượng với khoảng tin cậy Khoảng tin cậy ước lượng tham số trước với biểu thị mức độ xác ước lượng mức độ tin tưởng độ xác kết Bất kỳ khoảng tin cậy có hai phần: khoảng biến thiên tính toán từ liệu độ tin cậy Khoảng biến thiên thường có dạng ước lượng ± sai số biên Độ tin cậy nói xác suất mà phương pháp cung cấp câu trả lời xác Sai số biên khoảng tin cậy m = z * σ n Khoảng tin cậy x ± m  z *σ  Cỡ mẫu n =    m  z* trị số tới hạn độ tin cậy mong muốn Tiết 12: Kiểm định mức ý nghĩa Một phép kiểm định mức ý nghĩa có ý định đánh giá chứng liệu cung cấp để chống lại giả thuyết vô hiệu H ủng hộ giả thuyết đảo Ha Thông thường H0 tuyên bố “không có ảnh hưởng” “không có khác nhau”, Ha nói có ảnh hưởng khác nhau, theo hướng cụ thể (giả thuyết đảo phía) hai hướng (giả thuyết đảo hai phía) Phép kiểm định dựa vào thống kê kiểm định Trị số P xác suất, tính toán có giả sử H0 đúng, mà thống kê kiểm định nhận giá trị giá trị quan sát Việc tính toán trị số P đòi hỏi hiểu biết phân bố mẫu thống kê kiểm định H0 Nếu trị số P nhỏ trị số cụ thể α, liệu có ý nghĩa thống kê mức ý nghĩa α Các phép kiểm định mức ý nghĩa giả thuyết H 0: µ = µ0 trung bình tổng thể dựa vào thống kê z: z= x − µo σ/ n 10 Các trị số P tính toán từ phân bố Chuẩn (Bảng A) Các phép kiểm định với trị số α cố định trước lại sử dụng bảng giá trị giới hạn phân bố t (Bảng D) Tiết 13: Sức mạnh kiểm định suy luận thống kê định Sức mạnh phép kiểm định mức ý nghĩa đo khả kiểm định để phát giả thuyết đảo Sức mạnh kiểm định đối lại giả thuyết đảo cụ thể tính toán xác suất mà phép kiểm định bác bỏ H giả thuyết đảo Phép tính đòi hỏi hiểu biết phân bố mẫu thống kê kiểm định giả thuyết đảo Một cách tiếp cận khác phép kiểm định mức ý nghĩa coi H Ha hai tuyên bố có tình trạng mà phải định lựa chọn chúng Quan điểm lý thuyết định coi suy luận thống kê nói chung giống việc cung cấp qui tắc để đưa định có diện tính không chắn Trong trường hợp kiểm định H0 đối lại với Ha, phân tích định lựa chọn qui tắc định sở xác suất hai loại sai lầm Sai lầm loại I xảy H0 bị bác bỏ thực tế Sai lầm loại II xảy H0 chấp nhận thực tế Ha Trong phép kiểm định với mức ý nghĩa cố định, mức ý nghĩa α xác suất Sai lầm loại I, sức mạnh kiểm định đối lại với giả thuyết đảo trừ xác suất Sai lầm loại II giả thuyết đảo Tiết 14: Thực hành Sử dụng tệp liệu tập, dùng Excel tính khoảng tin cậy trung bình tổng thể; kiểm định giả thuyết H0: µ = µ0 Tính sức mạnh kiểm định với quy mô mẫu biết trước Tiết 15: Kiểm tra kỳ CHƯƠNG SUY LUẬN THỐNG KÊ CHO HỒI QUI Tiết 16 & 17: Hồi qui tuyến tính đơn Mô hình thống kê hồi qui tuyến tính đơn: y i = β + β1 xi + ∈i 11 Tham số σ ước lượng công thức s = ∑e i n−2 Phần dư ei = yi − yˆ i ∗ Khoảng tin cậy mức C β1 là: b1 ± t SEb với t* giá trị đường cong mật độ t(n - 2) có diện tích C nằm -t* t* b Kiểm định giả thuyết H0: β1 = dựa vào thống kê t, t = SE b phân bố t(n - 2) Giá trị trung bình biến phụ thuộc ước lượng cho tổng thể ∗ tương ứng với giá trị x* biến giải thích là: µˆ y = b0 + b1 x Khoảng tin cậy mức C giá trị trung bình biến phụ thuộc là: µˆ y ± t ∗ SE µˆ với t* giá trị đường cong mật độ t(n-2) có diện tích C nằm -t* t* Giá trị ước lượng biến phụ thuộc y cho quan sát tổng thể tương ứng với giá trị x* biến giải thích x yˆ = b0 + b1 x ∗ ∗ Khoảng dự đoán mức C biến phụ thuộc ước lượng yˆ ± t SE yˆ với t* giá trị đường cong mật độ t(n - 2) có diện tích C nằm -t* t* Tiết 18 & 19: Chi tiết hồi qui tuyến tính đơn Bảng ANOVA hồi qui tuyến tính đưa bậc tự do, tổng bình phương, bình phương trung bình cho mô hình, sai số tổng nguồn biến động Thống kê F ANOVA tỷ số MSM/MSE Với giả thuyết H0: β1 = 0, thống kê có phân bố F(1, n-2) sử dụng để kiểm định H đối lập với giả thuyết đảo hai phía Bình phương hệ số tương quan mẫu: Các sai số chuẩn b0 b1: 12 Sai số chuẩn cho khoảng tin cậy biến phụ thuộc trung bình ước lượng tổng thể tương ứng với giá trị biến giải thích x* : Sai số chuẩn cho khoảng dự đoán dành quan sát từ tổng thể tương ứng với giá trị biến giải thích x* : Hệ số tương quan mẫu ước lượng hệ số tương quan tổng thể ρ Kiểm định H0: ρ = dựa vào thống kê t Tiết 20: Thực hành Thực hành 5: Sử dụng tệp liệu tập, dùng Excel vẽ đồ thị phân tán biến giải thích biến phụ thuộc; xác định hồi qui hai biến đó; phân tích bảng ANOVA xác định khoảng dự đoán biến phụ thuộc CHƯƠNG LÝ THUYẾT QUYẾT ĐỊNH THỐNG KÊ Tiết 21: Cây định Giới thiệu: lý thuyết định liên quan tới trình định giới thiệu (năm 1942) nhà toán học Hungary Abraham Wald, nỗ lực lý thuyết định thực để kết hợp thông tin mẫu với kiến thức hệ định 13 Cây định sử dụng để xây dựng kế hoạch nhằm đạt mục tiêu mong muốn Các định dùng để hỗ trợ trình định Một định có ba loại nút: nút định, nút kiện có nút kết thúc Để xây dựng định, phải liệt kê chuỗi giải pháp thay định kiện xảy ảnh hưởng tới hệ định Phân tích định, thực hai loại phép tính Đối với nút kiện có tính toán khoản tương ứng chắn liên quan đến kiện xuất phát từ nút Tại nút định, giải pháp thay với giá trị kỳ vọng tốt tiêu chí định lựa chọn Kết quan trọng phân tích định lựa chọn giải pháp thay tốt bước trình định Tiết 22: Các yếu tố định Trạng thái tự nhiên: Đại lượng chưa biết θ có ảnh hưởng đến trình định Ký hiệu Θ sử dụng để biểu thị tập hợp tất trạng thái tự nhiên có gọi không gian tham số Không gian hành động: tiến trình tất giá trị có định/ hành động/ quy tắc/ ước lượng Các định thường gọi hành động Hành động/ định cụ thể biểu thị a, tập hợp tất hành động quan sát biểu thị A Hàm định d thống kê có giá trị A Phân lớp tất hàm định ánh xạ Rn A không gian định d ghi nhận D Họ thực nghiệm: Thông thường thực nghiệm thực để có thêm thông tin θ ∈ Θ Một thực nghiệm đơn ký hiệu e, tập hợp tất thực nghiệm ký hiệu E Hệ việc chọn hành động trạng thái tự nhiên đa chiều ghi mặt toán học c(a, θ) ∈ C 14 Không gian mẫu : Một kết thực nghiệm tiềm e ký hiệu x ∈ ∈ E X Tập hợp tất kết có không gian mẫu thực cụ thể X ký hiệu x X tập hợp ℜ n Hàm tổn thất L(θ, a) hàm không âm θ×A, đo lường bị tổn thất/thiện hại cách chọn hành động d θ sử dụng Hàm tổn thất L(θ, a) xác định giá phải trả chọn hành động a giá trị thực tham số θ Hàm rủi ro: Trung bình hàm tổn thất gọi hàm rủi ro R(θ, d) viết Một hàm rủi ro R(θ, d) mô tả hiệu suất quy tắc d cho giá trị tham số θ ∈ Θ Quy tắc định: Nếu người định quan sát kết X = x sau chọn hành động phù hợp δ(x) ∈ A, kết sử dụng liệu để giảm tối thiểu tổn thất L(δ (x), θ) Tiết 23: Quyết định Minimax Bayes Nguyên tắc minimax để lựa chọn d* ∈ D cho cho tất d ∈ D Nếu quy tắc d* tồn tại, gọi quy tắc định Minimax Rủi ro Bayes hàm định d định nghĩa Trong kỳ vọng thực với đối θ Nguyên tắc định Bayes hàm định d* giảm tối thiểu rủi ro Bayes Đó d* thỏa mãn 15 Ở inf R(π , d ) = max(lowerR (π , d )) d d Tiết 24: Gợi ý hàm thỏa dụng Hàm thỏa dụng: Thỏa dụng/tiện ích thưởng phạt đo lường hài lòng cá nhân liên kết với thưởng phạt Việc định lượng sở thích người định mô tả hàm thỏa dụng u(e, x, a, θ) gán cho hành vi cụ thể e, kết x quan sát, chọn hành động cụ thể a, với θ tương ứng Việc đánh giá hàm thỏa dụng u có tính đến chi phí thực nghiệm hệ quả hành động cụ thể mà tiền và/ hình thức khác Một thuật ngữ quan trọng lý thuyết thỏa dụng khoản tương ứng chắn (CE) Con số thể định giá chủ quan tình trạng rủi ro số tiền định hay bảo đảm số tiền tương ứng với kết không chắn tình trạng Nói cách khác, thỏa dụng khoản tương ứng chắn thỏa dụng kỳ vọng kết tình trạng rủi ro Phân tích định theo rủi ro yêu cầu phải làm việc với giá trị ước lượng thưởng phạt xác suất trạng thái tự nhiên Sai lầm ước lượng có tác động đến lựa chọn giải pháp thay tốt nhất, sau cùng, tác động đến kết định Phân tích độ nhạy: Phân tích độ nhạy kiểm tra mức độ mà định phụ thuộc vào (là nhạy cảm với) giả thiết hay ước lượng thưởng phạt xác suất Nếu phân tích cho định định tối ưu loạt giá trị, người định tiến hành với độ tin cậy tương đối Ngược lại, phân tích cho thấy chấp nhận thấp sai số ước lượng, nỗ lực bổ sung để chốt lại giá trị cần thiết Phân tích độ nhạy cho phép khám phá điều khác có cho thay đổi suy nghĩ định Biểu thị định mạnh mẽ khu vực không chắn vấn đề đặc biệt Tiết 25: Thực hành 16 Phân tích định với xác suất nút kiện với thưởng phạt điểm kết thúc để có sách tối ưu Vấn đề phân tích định có thưởng phạt, xác định giải pháp thay theo tiêu chí thưởng phạt Maximin, giải pháp thay theo tiêu chí khả tối đa, giải pháp thay theo quy tắc định Bayes, phân tích độ nhạy đồ thị có liên quan đến xác suất tiền định Tiết 26: Ra định hiệu Tập trung giới thiệu kỹ thuật cần thiết cho việc định hiệu theo ngữ cảnh thống kê (cố gắng tốt để làm việc với liệu số) Phát triển mô hình hợp lý với phương pháp phân tích định tính: Dự đoán liệu Chương đề cập tới dự đoán Chương đề cập tới khoảng tin cậy khoảng dự đoán Những định lựa chọn phương pháp thảo luận dựa vào độ tin cậy liệu có sẵn, giả thiết lâu dài liên quan đến xu hướng liệu lịch sử quan sát nhu cầu cho độ phức tạp thích hợp thực tế mô hình để phản ánh nhu cầu người định, song cần đảm bảo mô hình đủ đơn giản để không phát sinh khoản chi phí thêm việc thực chúng Phát triển mô hình hợp lý với phương pháp phân tích định lượng: Xác suất Phần 6.1 đến 6.4 Chương giới thiệu phân tích định lượng thống mô hình định với thông tin xác suất cho trước 1) Phát triển mô hình – Điều liên quan đến việc xác định liệu chủ yếu mà dựa vào áp dụng phương pháp phát triển sách hiểu biết, chúng cho phép đưa định tốt tương lai (thường phán xét chống lại số tiêu chí kết ưu tiên nêu) Xem xét chi phí lợi nhuận hình thành việc lựa chọn phù hợp liệu cho việc sử dụng mô hình toán học định 17 2) Chuẩn bị liệu – Điều liên quan đến việc tạo liệu dạng phù hợp dựa mô hình phát triển, liệu không dạng đơn vị yêu cầu, để khai thác Do cần trình thông qua loạt phép biến đổi, để áp dụng phương pháp định cho liệu Điều khai thác với dự đoán số liệu 3) Giải pháp mô hình – đưa chất mô hình, quan trọng với nhà quản lý, nhà lập mô hình, để nhận biết giới hạn học mô hình, nên giải pháp tạo thông qua việc áp dụng chúng cho liệu, có ràng buộc giả thiết giới hạn tính hiệu hợp lý giải pháp Tiết 27 & 28: Thực hành (tiếp) Sử dụng phương trình hồi quy phù hợp, xác định mô hình xác xu hướng, hoàn thiện mô hình tốt Vẽ định, xác định giá trị kỳ vọng nút trạng thái tự nhiên, phương pháp tiếp cận giá trị kỳ vọng, định tối ưu sử dụng cách tiếp cận giá trị kỳ vọng, giá trị kỳ vọng thông tin hoàn hảo Tiết 29 – 30: Ôn tập Thủ trưởng Cơ quan chủ trì (Ký ghi rõ họ tên) Hội đồng Khoa học - Đào tạo quan chủ trì (Ký ghi rõ họ tên) Người biên soạn (Ký ghi rõ họ tên) Phạm Đăng Quyết [...]... giữa biến giải thích và biến phụ thuộc; xác định hồi qui giữa hai biến đó; phân tích bảng ANOVA và xác định khoảng dự đoán của biến phụ thuộc CHƯƠNG 6 LÝ THUYẾT QUYẾT ĐỊNH THỐNG KÊ Tiết 21: Cây quyết định Giới thiệu: lý thuyết quyết định liên quan tới quá trình ra quyết định và được giới thiệu đầu tiên (năm 1942) bởi nhà toán học Hungary Abraham Wald, nỗ lực trong lý thuyết quyết định được thực hiện... về những hệ quả quyết định của chúng ta 13 Cây quyết định được sử dụng để xây dựng một kế hoạch nhằm đạt được mục tiêu mong muốn Các cây quyết định được dùng để hỗ trợ quá trình ra quyết định Một cây quyết định có ba loại nút: nút quyết định, các nút sự kiện có thể có và các nút kết thúc Để xây dựng một cây quyết định, chúng ta phải liệt kê chuỗi các giải pháp thay thế của quyết định và các sự kiện... tắc quyết định Bayes, phân tích độ nhạy bằng đồ thị có liên quan đến xác suất tiền định Tiết 26: Ra quyết định hiệu quả Tập trung giới thiệu về những kỹ thuật cần thiết cho việc ra quyết định hiệu quả theo ngữ cảnh của thống kê (cố gắng tốt hơn để làm việc với những dữ liệu và con số) Phát triển mô hình hợp lý với phương pháp phân tích định tính: Dự đoán dữ liệu Chương 2 đã đề cập tới dự đoán và Chương... chúng ta thay đổi suy nghĩ của mình về quyết định Biểu thị quyết định của chúng ta mạnh mẽ như thế nào và chỉ ra các khu vực không chắc chắn là một vấn đề đặc biệt Tiết 25: Thực hành 6 16 Phân tích cây quyết định với xác suất ở các nút sự kiện và với thưởng phạt tại các điểm kết thúc để có được những chính sách tối ưu Vấn đề phân tích quyết định có thưởng phạt, xác định giải pháp thay thế theo tiêu chí... xảy ra và có thể ảnh hưởng tới hệ quả của các quyết định Phân tích một cây quyết định, thực hiện hai loại phép tính Đối với các nút sự kiện có thể có tính toán các khoản tương ứng chắc chắn liên quan đến các sự kiện xuất phát từ các nút này Tại những nút quyết định, giải pháp thay thế với giá trị kỳ vọng tốt nhất của tiêu chí quyết định được lựa chọn Kết quả quan trọng nhất của phân tích cây quyết định. .. của quá trình quyết định Tiết 22: Các yếu tố của quyết định Trạng thái tự nhiên: Đại lượng chưa biết θ có ảnh hưởng đến quá trình ra quyết định Ký hiệu Θ được sử dụng để biểu thị tập hợp của tất cả các trạng thái tự nhiên có thể có và được gọi là không gian tham số Không gian hành động: tiến trình của tất cả các giá trị có thể có của quyết định/ hành động/ quy tắc/ ước lượng Các quyết định thường được... liệu để giảm tối thiểu tổn thất L(δ (x), θ) Tiết 23: Quyết định Minimax và Bayes Nguyên tắc minimax để lựa chọn d* ∈ D sao cho cho tất cả các d ∈ D Nếu một quy tắc như vậy d* tồn tại, được gọi là quy tắc quyết định Minimax Rủi ro Bayes của hàm quyết định d được định nghĩa là Trong đó kỳ vọng được thực hiện với đối θ Nguyên tắc quyết định Bayes là một hàm quyết định d* giảm tối thiểu rủi ro Bayes Đó là... L(θ, a) xác định cái giá phải trả khi chọn hành động a và giá trị thực sự của tham số θ Hàm rủi ro: Trung bình của hàm tổn thất được gọi là hàm rủi ro R(θ, d) và được viết là Một hàm rủi ro R(θ, d) mô tả hiệu suất của quy tắc d cho mỗi giá trị của tham số θ ∈ Θ Quy tắc quyết định: Nếu một người ra quyết định quan sát một kết quả X = x và sau đó chọn một hành động phù hợp δ(x) ∈ A, thì kết quả là sử dụng... t(n - 2) có diện tích C nằm giữa -t* và t* Tiết 18 & 19: Chi tiết hơn về hồi qui tuyến tính đơn Bảng ANOVA của hồi qui tuyến tính đưa ra các bậc tự do, tổng các bình phương, bình phương trung bình cho mô hình, sai số và các tổng nguồn biến động Thống kê F của ANOVA là tỷ số MSM/MSE Với giả thuyết H0: β1 = 0, thống kê này có phân bố F(1, n-2) và được sử dụng để kiểm định H 0 đối lập với giả thuyết đảo... động/ quyết định cụ thể sẽ được biểu thị bằng a, tập hợp của tất cả các hành động có thể được quan sát được biểu thị bằng A Hàm quyết định d là một thống kê có giá trị trong A Phân lớp của tất cả các hàm quyết định ánh xạ Rn trong A là không gian quyết định d được ghi nhận bởi D Họ thực nghiệm: Thông thường thực nghiệm được thực hiện để có thêm thông tin về mỗi θ ∈ Θ Một thực nghiệm đơn được ký hiệu ... 4: Giới thiệu suy luận thống kê - Chương 5: Suy luận thống kê cho hồi quy - Chương 6: Lý thuyết định thống kê Nội dung chi tiết học phần Chương 1: Mô tả liệu – phân bố Giới thiệu: Thống kê gì?... 5.2 Chi tiết hồi qui tuyến tính đơn Thực hành Chương 6: Lý thuyết định thống kê Giới thiệu 6.1 Cây định 6.2 Các yếu tố định 6.3 Quyết định Minimax Bayes 6.4 Gợi ý hàm thỏa dụng 6.5 Ra định hiệu. .. xác định khoảng dự đoán biến phụ thuộc CHƯƠNG LÝ THUYẾT QUYẾT ĐỊNH THỐNG KÊ Tiết 21: Cây định Giới thiệu: lý thuyết định liên quan tới trình định giới thiệu (năm 1942) nhà toán học Hungary Abraham