BÀI 1:Phần A:(ví du 3.4 trang 161sgk)Hiệu xuất phần trăm (%) của một phản ứng hóa học được nghiên cứu theo 3 yếu tố:pH(A),nhiệt độ (B) và chất xúc tác (C)được trình bày trong bảng sau:A1C19C214C316C412A2C212C315C412C110A3C313C414C111C214A4C410C111C213C313Hãy đánh giá về ảnh hưởng của các yếu tố trên hiệu xuất phản ứng?Bài làm:Nhập dử liệu vào bảng tính Thiết lập các biểu thức và tính các giá trị thống kê1.Tính các giá trị Ti…. T.j… T..k và T•Các giá trị Ti…Chọn ô B7 và chọn biểu thức=SUM(B2:E2)Chọn ô C7 và nhập biểu thức=SUM(B3:E3)•Chọn ô D7 và nhập biểu thức=SUM(B4:E4)Chọn ô E7 và nhập biểu thức=SUM(B4:E4)•Các giá trị T.j.Chọn ô B8 và nhập biểu thức=SUM(B2:B5)Dùng con trỏ kéo ký tự điền từ ô B8 đến ô E8•Các giá trị T..kChọn ô B9 và nhập biểu thức=SUM(B2,C5,D4,E3)Chọn ô C9 và nhập biểu thức=SUM(B3,C2,D5,E4)Chọn ô D9 và nhập biểu thức=SUM(B4,C3,D2,E5)Chọn ô E9 và nhập biểu thức=SUM(B5,C4,D3,E2)•Giá trị T…Chọn ô B10 và nhập biểu thức=SUM(B2:B5)2.tính các giá trị G•Cá gía trị GChọn ô G7 và nhập biểu thức=SUMSQ(B7:E7)Dung con trỏ kéo ký hiệu tự điền từ G7 đến ô G9Chọn ô G10 và nhập biểu thức=POWER(B10,2)Chọn ô G11 và nhập biểu thức=SUMSQ(B2:E5)3.tính các giá trị SSR.SSC.SSF.SST và SSE•Các giá trị SSR.SSC.SSFChọn ô I7 và nhập biểu thức=G7439601POWER(4,2)Dung con trỏ kéo ký tự điền từ ô I7 đến ô I9•Giá trị SSTChọn ô I11 và nhập biểu thức=G11G10POWER(4,2)•Giá trị SSEChọn ô I10 và nhập biểu thức=I11SUM(I7:I9)4.tính các giá trị MSR.MSC.MSF và MSE•Giá trị SSTChọn ô K7 và nhập biểu thức=I7(41)Dung con trỏ kéo ký tự điền từ ô K7 đến ô K9•Giá trị MSEChọn ô K10 và nhập biểu thức=I((41)(42))
Trang 3Dùng con trỏ kéo ký tự điền từ ô M7 đến M9.
KẾT QUẢ VÀ BIỆN LUẬN:
Trang 4Thời gian (phút)
X1
Nhiệt độ ( 0 C) X2
Hiệu xuất (%) Y
Bước 1:nhập dử liệu vào bản tính
Dử liệu nhất thiết phải được nhập theo cột
Bước 2:áp dụng Regression
Nhấn lần lượt đơn lệnh tools và lệnh data Analysis
Chọn chương trình Regression trong hộp thoại data Analysis rồi nhấp OK
Trang 5Trong hộp thoại Regression ,làn lượt ấn các chi tiết:
Phạm vi của biến số Y (input Y range)
Phạm vi của biến số X (input X range)
Nhãn dử liệu(Labels)
Mức tin cậy(Confidence level)
Tọa độ đầu ra(Output range)
Đường hồi quy(line Fit Plots),…
Trang 6Các giá trị đầu ra cho bảng sau:
Trang 7Phương trình hồi quy: X1 =f(X 1 )
Vậy cả hai hệ số 2.73(B0) và 0.04(B1) của phương trình hồi quy
X1=2.73+0.04X1 đều không có ý nghĩa thống kê.nói cách khác phương trình hồi quy này không thich hợp
Phương trình hồi quy: X2 =f(X 2 )
Y X2 =2.73+0.04X 2 (R 2 =0.76,S=0.99)
Trang 8Vậy cả hai hệ số -11.14(B0) và 0.13(B1) của phương trình hồi quy
X2=2.73+0.04X2 đều có ý nghĩa thống kê.Nói cách khác phương trình hồi quy này thích hợp
Kết luận: yếu tố nhiệt độ có liên quan tuyến tính với hiệu xuất của phản ứng tổng
hợp.
Phương trình hồi quy: X1,X2=f(X1,X2)
X1,X2=-12.70+0.04X1+0.13X2 (R2=0.97; S=0.33)
Trang 9Vậy cả hai hệ số -12.70(B0),0.04(B1)và 0.13(B1)của phương trình hồi quy
=-12.80+0.04X1+0.13X2 đều có ý nghĩa thống kê Nói cách khác,phương trinh hồi quy này thích hợp
Kết luận: hiệu xuất của phản ứng tổng hợp có liên quan tuyến tính với cả hai
yếu tố là thời gian và nhiệt độ.
Trang 10Sự tuyến tính của phương trình X1,X2=-12.70+0.04X1+0.13X2 có thể được
trình bày trong biểu đồ phân tán(scatterplots):
BIỂU ĐỒ:
Kết luận: hiệu xuất của phản ứng tổng hợp có liên quan tuyến tính với cả hai
yếu tố là thời gian và nhiệt độ.
Nếu muốn dự đoán hiệu xuất bằng phương trình hồi quy
Y=-12.70+0.04X1+0.13X2,chỉ cần chọn một ô,ví dụ như
E20,sau đó nhập hàm=E17+E18*50+E19*115 và được kết quả như sau:
Ghi chú: E17 tọa độ của B0 ,E18 tọa độ của B1,E19 tọa độ của B2,50 là giá trị của
X1(thời gian) và 115 là giá trị của X2 (nhiệt độ)
Trang 11BÀI 2: có 4 báo cáo viên A,B,C,D nói về cùng một chủ đề.sau đây là
thời gian(tính bằng phút)mà mỗi báo báo cáo viên đó sử dụng trong 5 buổi báo ở các địa điểm khác nhau:
A: 25 29 30 42 35 B: 35 20 20 17 30 C: 30 27 18 19 26 D: 28 32 33 35 24
Hãy thiết lập bảng ANOVA cho các số liệu trên.Gỉa thiết H0là gì?giả thiết H0
có bị bác bỏ mứ ý nghĩa 5% hay không
từ bảng ANOVA thu được FR,FC
nếu FR<Fα=> chấp nhận H0 ( báo cáo viên)
nếu FR>Fα=>bác bỏ H0(địa điểm)
II Quy trình giải thuật :
Khởi động Ms- EXCEL
Nhập dử liệu vào bảng:
Trang 12Áp dụng “anova:two-factor without replication”
Nhấn lần lượt lệnh tools và lệnh data analysis
Từ hộp thoại data analysis ta chọn” two-factor without replication” rồi nhấp nút
OK
Trong hộp thoại anova:two-factor without replication, lần lượt ấn định các chi
tiết:
Phạm vi đầu vào(input range)
Nhãn dử liệu (labels in fisrt row/column)
Ngưởng tin cậy (alpha)
Phạm vi đầu ra(output range)
Trang 13Sau khi nhấn OK ta thu được kết quả được thể hiện qua bảng anova sau:
Kết quả và biện luận
Trang 14FR=1.8925< F0.05=3.490295 => chấp nhận giả thiết H0(báo cáo viên)
FC=0.242419<F0.05=3.259167=> chấp nhận giả thiết H0(địa điểm)
Vậy cả báo cáo viên và địa điểm đều ảnh hưởng đến thời gian nói
BÀI 3: một cửa hàng lớn có bán ba loại giầy A,B,C.theo dõi số khách
hàng mua các loại giầy này trong 5 ngày,người quả lý thu được bảng số liệu sau:
28 21 20 18 23
35 42 32 25 27
33 38 31 42 29
Với mức ý nghĩa α=1% hãy so sánh lượng tiêu thụ trung bình của ba loại giầy nói trên.
Giải:
Đây là bài toán phân tích phương sai một yếu tố, mức tiêu thụ ảnh
hưởng bởi loại giầy
Giả thiết H0: H0= µ1= µ2= µ3 là lượng tiêu thụ trung bình là bằng nhau
thu được bảng Anova ta thu được F
nếu F<Fα=>chấp nhận giả thiết H0
ngược lại thì bác bỏ giả thiết H0
II.quy trình giải thuật:
Khởi động Ms- EXCEL
Nhập dử liệu vào bảng tính
Lo i gi y ạ ầ
Trang 15Áp dụng “anova single factor”
Nhấn lần lượt đơn lệnh Tools và lệnh Data Analysis.
Chọn trương trình Anova:single factor trong hộp thoại Data Analysis rồi nhấn nút
OK
Trong hộp thoại Anova: single factor lần lượt ấn định
Phạm vi đầu vào(input range)
Cách xắp xếp theo hang hay cột(group by)
Nhấn dử liệu(labels in fisrt row/column)
Phạm vi đầu ra(output range)
Trang 16Sau khi nhấn OK xuất hiện bảng Anova:
Trang 17Từ giá trị trong bảng Anova:
F=7.58641> F α=6.926608=> bác bỏ H0
=>lượng tiêu thụ của 3 loại giầy trên là khác nhau
Lượng tiêu thụ trung bình của loại giầy A là 22
Lượng tiêu thụ trung bình của loại giầy B là 32.2
Lượng thụ trung bình của loại giầy C là 34.6
=>lượng tiêu thụ trung bình:
Loại C>Loại B>loại A
BÀI 4: lượng sửa vắt được bởi 16 con bò cái khi cho nghe các loại nhạc
khác nhau(nhạc nhẹ,nhạc rốc,nhạc cổ điển,không có nhạc)được thống kê trong bảng sau đây:
=>thu được bảng Anova ta thu được F
nếu F<Fα=>chấp nhận giả thiết H0
ngược lại thì bác bỏ giả thiết H0
II.quy trình giải thuật:
Khởi động Ms- EXCEL
Nhập dử liệu vào bảng:
Trang 18Áp dụng “anova single factor”:
Nhấn lần lượt đơn lệnh Tools và lệnh Data Analysis.
Chọn trương trình Anova:single factor trong hộp thoại Data Analysis rồi nhấn nút
OK
Trong hộp thoại Anova: single factor lần lượt ấn định
Phạm vi đầu vào(input range)
Cách xắp xếp theo hang hay cột(group by)
Nhấn dử liệu(labels in fisrt row/column)
Trang 19Sau khi nhấn OK xuất hiện bảng Anova:
Kết luận:
Từ giá trị trong bảng Anova:
F=1.35468>Fα=3.490295=> bác bỏ H0(loại nhạc)
Trang 20=>lượng sữa trung bình của mỗi nhóm trên là khác nhau
=>vậy âm nhạc có ảnh hưởng đến lượng sửa của các con bò