Tiểu luận môn Công nghệ tri thức: LÝ THUYẾT THỐNG KÊ HỌC STATISTICS VÀ BÀI TẬP THỎ NÓI DỐI

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Tel (84-511) 736 949, Website: itf.ud.edu.vn, E-mail: cntt@edu.ud.vn TIỂU LUẬN MÔN HỌC CÔNG NGHỆ TRI THỨC NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH ĐỀ TÀI : LÝ THUYẾT THỐNG KÊ HỌC - STATISTICS VÀ BÀI TẬP THỎ NÓI DỐI Nhóm HV : ĐẶNG VĂN NGHĨA MAI XUÂN PHÚ TRẦN HỮU PHƯỚC Lớp Cao học KHMT Khóa 31 (2015 − 2017) ĐÀ NẴNG, 5/2016 LỜI CẢM ƠN Ngày Công nghệ Thông tin ứng dụng hầu hết lĩnh vực đời sống, từ kinh tế, trị, xã hội, văn hóa đến lĩnh vực nghiên cứu khoa học khác Do vậy, lượng liệu quan, tổ chức, cá nhân thu thập lưu trữ ngày nhiều lên hình thành kho liệu khổng lồ Cùng với phát triển đó, yêu cầu có nghành khoa học để phục vụ việc phân tích, giải thích, trình bày tổ chức liệu khổng lồ cần thiết Vì thống kê học đời Thống kê học môn khoa học xã hội, đời phát triển nhu cầu hoạt động thực tiễn xã hội Trước trở thành môn khoa học độc lập, thống kê học có nguồn gốc lịch sử phát triển lâu Đó q trình tích luỹ kinh nghiệm từ giản đơn đến phức tạp, đúc rút dần thành lý luận khoa học ngày hoàn chỉnh Thống kê học nghiên cứu tập hợp nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm phân tích, giải thích, trình bày tổ chức liệu, ngày phát triển mạnh mẽ hoàn thiện phương pháp luận, thực trở thành cơng cụ để nhận thức xã hội cải tạo xã hội Trong phạm vi tiểu luận này, nhóm xin trình bày nghiên cứu vấn đề Thống kê học Xin chân thành cám ơn Thầy PGS.TS Phan Huy Khánh cung cấp kiến thức, tài liệu để chúng tơi hồn thành báo cáo Kính mong bảo góp ý Thầy để tiểu luận hoàn thiện Đà Nẵng, ngày 12 tháng năm 2016 Nhóm học viên thực Đặng Văn Nghĩa Mai Xuân Phú Trần Hữu Phước MỤC LỤC ĐÀ NẴNG, 5/2016 I LÝ THUYẾT THỐNG KÊ HỌC - STATISTICS I Giới thiệu I.1.Lịch sử thống kê học I.2.Tổng quan .2 I.3.Các phương pháp thống kê .2 II Nội dung .3 I.4.Thu thập liệu .3 II.1.1 Phương pháp chọn mẫu II.1.2 Các nghiên cứu thực nghiệm quan sát I.5.Các kiểu liệu 10 I.6.Thuật ngữ lý thuyết thống kê suy luận 11 II.1.3 Thống kê, ước tính số lượng 11 II.1.4 Giả thuyết vô nghĩa giả thuyết thay 12 II.1.5 Sai số 13 II.1.6 Ước lượng theo khoảng 14 II.1.7 Mức ý nghĩa 16 II.1.8 Các ví dụ 18 I.7.Sử dụng thống kê sai 23 III Ứng Dụng 25 BÀI TẬP 27 IV Đề bài: (Đề 16) Thỏ nói dối 27 V Xây dựng sở luật kiện 27 VI Xây dựng câu hỏi truy vấn 31 I.8.Câu hỏi có/khơng(Yes/No) 31 I.9.Câu hỏi tình (Wh-Questions) 31 I.10.Câu hỏi điền chỗ trống (Fill -in-the-blank/Cloze Questions) .32 VII Code 32 KẾT LUẬN 36 TÀI LIỆU THAM KHẢO 37 [1] Statistics: http://en.wikipedia.org/wiki/Statistics .37 [2] PGS.TS Phan Huy Khánh Áp dụng yếu tố tiền giả định tiếng Việt lôgic vị từ, xây dựng hệ thống đặt câu hỏi tự động 37 [3] PGS.TS Phan Huy Khánh Giáo trình Hệ Chuyên Gia .37 [4] TS Trương Ngọc Châu Giáo trình Khai Phá Dữ Liệu .37 CHƯƠNG LÝ THUYẾT THỐNG KÊ HỌC - STATISTICS I I.1 Giới thiệu Lịch sử thống kê học Phương pháp thống kê tồn kỷ thứ trước công nguyên Một số học giả xác định nguồn gốc số liệu thống kê đến năm 1663, với ấn phẩm tự nhiên quan sát trị Bills John Graunt Ứng dụng thống kê xoay quanh nhu cầu sách quốc gia sở liệu nhân học kinh tế, hình thành ngành nghiên cứu nguồn gốc thống kê Các lĩnh vực đại số liệu thống kê xuất vào cuối kỷ 19 đầu kỷ 20 giai đoạn Giai đoạn đầu tiên, vào thời điểm chuyển giao kỷ, dẫn dắt công việc Sir Francis Galton Karl Pearson, trở thành hệ thống thống kê tốn học sử dụng phân tích, khơng nghiên cứu khoa học, mà sử dụng ngành cơng nghiệp trị Giai đoạn thứ hai năm 1910 1920 khởi xướng William Gosset, đỉnh cao tri thức Sir Ronald Fisher, người viết sách để xác định ngành học trường đại học toàn giới Ngày phương pháp thống kê áp dụng tất lĩnh vực có liên quan đến việc định, kết luận xác từ phận so với liệu đưa định đối mặt với kết luận không chắn dựa phương pháp thống kê Việc sử dụng máy tính đại tính tốn nhanh tính tốn thống kê quy mơ lớn, có phương pháp khơng xác việc tính tay Thống kê tiếp tục lĩnh vực nghiên cứu thiết thực, ví dụ vấn đề dể phân tích liệu lớn Cơng nghệ tri thức Đề tài: Thống kê học - Statistics I.2 Tổng quan Thống kê nghiên cứu tập hợp nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm phân tích, giải thích, trình bày tổ chức liệu Chúng ta áp dụng thống kể để nghiên cứu lĩnh vực khoa học, công nghiệp vấn đề xã hội Thống kê cần thiết để bắt đầu nghiên cứu tiến trình Ví dụ, tổng thể gồm nhiều loại khác “tất người sống đất nước” hay “tập hợp phân tử tinh thể” Nó đề cập tới tất khía cạnh liệu bao gồm việc lập kế hoạch, thu thập liệu mẫu cho khảo sát thí nghiệm Trong trường hợp khơng thể thu thập trình điều tra tổng thể, thống kê thu thập liệu cách phát triển mẫu thí nghiệm mẫu khảo sát cụ thể Mẫu đại diện cần đảm bảo suy luận kết luận tin cậy từ suy tồn tổng thể Một nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến việc lấy kích thước mẫu, thao tác hệ thống sau lấy kích thước mẫu dạng để xác định xem thao tác thay đổi giá trị phép đo Ngược lại, quan sát nghiên cứu không liên quan đến việc thực thí nghiệm .I.3 Các phương pháp thống kê Hai phương pháp thống kê sử dụng phân tích liệu: thống kê mơ tả thống kê suy luận Thống kê mô tả (Descriptive statistics): phương pháp tóm tắt liệu từ mẫu sử dụng số giá trị trung bình độ lệch chuẩn Thống kê mơ tả sử dụng thường xuyên với hai thuộc tính phân phối (mẫu tổng thể): chiều hướng trung tâm (hoặc vị trí) tìm cách để mơ tả giá trị trung bình giá trị đặc trưng phân phối, phân tán (hoặc thay đổi) mức độ đặc trưng mà thuộc tính phân phối trệch so với nghiên cứu Thống kê suy luận (Inferential statistic): rút kết luận từ liệu biến thiên ngẫu nhiên (ví dụ: sai số quan sát, mẫu tổng thể) Suy luận thống kê toán học thực khuôn khổ lý thuyết xác Công nghệ tri thức Đề tài: Thống kê học - Statistics suất, đề cập tới việc phân tích tượng ngẫu nhiên Để thực suy luận chưa biết số lượng, nhiều ước lượng đánh giá cách sử dụng mẫu .II Nội dung I.4 Thu thập liệu II.1.1 Phương pháp chọn mẫu Trong liệu điều tra tổng thể, trường hợp thu thập số liệu, liệu thống kê phân tích phát triển thiết kế thử nghiệm cụ thể mẫu khảo sát Thống kê việc cung cấp cơng cụ để nói trước dự báo việc sử dụng liệu thơng qua mơ hình thống kê Để sử dụng mẫu thơng tin hướng dẫn cho tồn tổng thể, điều quan trọng thực đại diện cho mẫu tổng thể Lấy mẫu đại diện phải đảm bảo suy luận kết luận cách xác từ việc chọn mẫu cho toàn tổng thể Một vấn đề lớn nhằm làm tăng kích cỡ mẫu lựa chọn mẫu đại diện Thống kê cung phương pháp thiết kê thử nghiệm mẫu, thử nghiệm làm giảm bớt vấn đề việc bắt đầu nghiên cứu, tăng khả nhận biết mẫu tin tưởng mẫu thống kê Để xây dựng phương pháp điều tra chọn mẫu cho riêng ngành Thống kê trước tiên ta cần nghiên cứu đặc điểm điều tra thống kê a Đặc điểm điều tra thống kê: Ngành Thống kê thường xuyên tổ chức phối hợp điều tra toàn với điều tra chọn mẫu - Cùng hệ thống tiêu năm điều tra toàn bộ, sang năm số năm sau lại điều tra chọn mẫu - Trong năm số tiêu dùng điều tra toàn bộ, số tiêu khác dùng điều tra chọn mẫu Ký hiệu tiêu điều tra chọn mẫu Xi ( i= 1, 2, 3, k) Và ký hiệu tiêu điều tra toàn Yj (j = 1, 2, 3, h) Công nghệ tri thức Đề tài: Thống kê học - Statistics b Công thức sai số cỡ mẫu Để so sánh mức độ sai số nhiều tiêu ta nên dùng tỷ lệ sai số thay cho mức sai số Quan hệ mức sai số tỷ lệ sai số sau: Với: mức sai số số bình quân mẫu σ phương sai tổng thể, m số bình quân mẫu, s tỷ lệ sai số (tính phần trăm) Và công thức xác định cỡ mẫu cần thiết: Với mức sai số số bình quân mẫu, σ phương sai tổng thể, n số đơn vị mẫu, t hệ số tin cậy Như mức sai số cỡ mẫu cần thiết phụ thuộc vào độ lớn đại lượng đại lượng nhỏ sai số cỡ mẫu nhỏ c Đặc điểm số liệu thống kê Nếu ta tính độ lệch tương đối thân tiêu cần điều tra tiêu trung gian thương tiêu điều tra mẫu với tiêu điều tra tồn ta thấy: Cơng nghệ tri thức Đề tài: Thống kê học - Statistics Lấy số liệu điều tra doanh nghiệp 2001 làm ví dụ: - Các tiêu điều tra mẫu là: tiền lương, giá trị tài sản, giá trị sản xuất, thu người sản xuất - Các tiêu điều tra toàn gồm: Lao động, giá trị TSCĐ, doanh thu Ta tính giá trị đại lượng thân tiêu điều tra tiêu trung gian sau: Bảng Giá trị đại lượng Các tiêu điều tra mẫu Các cách tiếp cận Tiền Lương Bản thân tiêu điều tra mẫu 3,06 Chỉ tiêu trung gian: Chỉ tiêu đt chia lao 0,73 động Chỉ tiêu trung gian: Chỉ tiêu đt chia 2,54 TSCĐ Chỉ tiêu trung gian: Chỉ tiêu đt chia 1,37 Doanh thu Tài sản Giá trị sản Thu xuất người sx 4,37 2,67 4,47 2,10 3,11 0,70 0,69 2,71 2,53 3,07 0,12 1,35 Nhận xét: - Giá trị đại lượng đại lượng tiêu trung gian thân tiêu cần điều tra kỳ giá trị đại lượng tiêu Công nghệ tri thức tỷ lệ nhỏ nhiều giá trị số (Nếu số bất không nhỏ giá trị đại lượng ) Đề tài: Thống kê học - Statistics - Có giá trị đại lượng điều tra toàn nhỏ, vấn đề đặt ta chọn tiêu cho giá trị đại lượng nhỏ Sau lựa chọn tiêu điều tra toàn làm mẫu số cho tiêu điều tra trung gian, công thức ước lượng tiêu điều tra sau d Công thức ước lượng Sau tiến hành điều tra ta thu thập số liệu sau: - Số liệu tiêu điều tra đơn vị mẫu: , , , - Số liệu tiêu điều tra toàn đơn vị mẫu: Tổng tiêu cần điều tra đơn vị mẫu Tổng tiêu điều tra toàn đơn vị mẫu Chỉ tiêu cần điều tra ước lượng cho toàn tổng thể ký hiệu X Tổng thể Tổng tiêu điều tra toàn toàn tổng thể ký hiệu Y Tổng thể, ta có - Giá trị trung bình tỷ lệ đơn vị mẫu (m): e Tỷ lệ sai số điều tra mẫu Công nghệ tri thức Đề tài: Thống kê học - Statistics Bảng Bảng ANOVA Nguồn sai sớ Tởng bình phương SS Bậc tự df ́u tố (Between Group) SSA Sai số (Within Group) SSE = SST - SSA n-k Tởng cộng SST n-1 Bình phương trung bình MS Giá trị thớng kê F k-1 Ví dụ: Hàm lượng Alcaloid (mg) loại dược liệu được thu hái từ vùng khác được số liệu sau: Vùng : 7,5 6,8 7,1 7,5 6,8 Vùng : 5,8 5,6 6,1 6,0 5,7 Vùng : 6,1 6,3 6,5 6,4 6,5 6,6 7,8 6,3 Hỏi hàm lượng Alcaloid có khác theo vùng hay khơng? Giải: Công nghệ tri thức 22 Đề tài: Thống kê học - Statistics  F > Fk-1; n-k; 1-a nên bác bỏ H0 chấp nhận H1 Vậy hàm lượng Alcaloid có sai khác theo vùng .I.7 Sử dụng thống kê sai Sử dụng sai mục đích số liệu thống kê có kết khơng lường được, sai số nghiêm trọng mô tả giải thích sai ý nghĩa chun gia có kinh nghiệm có lỗi vậy, nghiêm trọng chúng dẫn đến đưa định sai Ví dụ sách xã hội, nghề thuốc, độ tin cậy cấu trúc dựa số liệu thống kê Ngay kỹ thuật thống kê áp dụng cách xác, kết khó để giải thích cho người thiếu chuyên môn Ý nghĩa thống kê phương pháp gây thay đổi ngẫu nhiên mẫu, khơng thể đồng ý với đánh giá trực quan mức ý nghĩa Tập hợp kỹ thống kê mà Công nghệ tri thức 23 Đề tài: Thống kê học - Statistics người cần phải thỏa thuận với thông tin sống hàng ngày kỹ lĩnh vực thống kê Có ý kiến cho kiến thức thống kê cho bị lạm dụng bình thường cách tìm hướng để giải thích liệu có ích cho người trình bày Một nghi ngờ tìm hiểu sai số liệu thống kê kết hợp với trích dẫn, “có ba loại lừa dối: dối trá, dối trá thông kê” Lạm dụng số liệu thống kê có kể vơ ý có chủ ý, sách làm đề nói dối nhà thống kê loạt định Trong nỗ lực để làm sáng tỏ việc sử dụng lạm dụng số liệu thống kê, đánh giá kỹ thuật thống kê sử dụng lĩnh vực cụ thể thực (ví dụ: Warne, Lazo, Ramos, and Ritter) Các cách để tránh số liệu thống kê bao gồm sử dụng sở đồ thích hợp ngăn ngừa sai số Sử dụng sai số xảy kết luận sai số lớn u cầu có tính đại diện so với giá trị thật, thường có ý hay vơ ý không nhận thấy sai số mẫu Đồ thị dạng cột cho biểu đồ đơn giản để sử dụng hiểu, biểu đồ vẽ tay chương trình máy tính đơn giản Nhưng hầu hết người khơng nhìn giá trị sai lệch hay sai số, lỗi sai không sửa chữa Nên người thường tin vào kết kết tốt Để làm cho liệu thu thập từ số liệu thống kê tin cậy xác, mẫu chọn phải có tính tổng thể Theo Huff, “độ tin cậy mẫu bị phá hủy giá trị sai lệch, cho phép số mức độ hoài nghi” Để hỗ trợ cho hiểu biết số liệu thống kê, Huff đề xuất loạt câu hỏi hỏi trường hợp: - Ai nói vậy? - Làm để anh/chị biết - Những cịn thiếu - Có thay đổi nội dung - Nó có ý nghĩa khơng Ví dụ 1: NEJM 27/4/06; 354:1796-1806 Công nghệ tri thức 24 Đề tài: Thống kê học - Statistics “Supplementation with vitamin C and E during pregnancy does not reduce the risk of preeclampsia in null iparous women, the risk of intrauterine restriction growth restriction, or the risk of death or other serious outcomes in their infants.” Pre-eclampsia: RR 1.20 (0.82 – 1.75) Kết rõ ràng cho thấy vitamin C E hiệu bổ sung vitamin làm tăng 20% nguy Nhưng KTC95% cho thấy vitamin có lợi (18% giảm nguy cơ) Kết luận “overestated” Growth restriction: RR 0.87 (0.66 – 1.16): Ở đây, vitamin giảm nguy 13%, nên khơng thể nói “does not reduce” kết luận Serious outcomes: RR 0.79 (0.61 – 1.02): Ở đây, vitamin giảm nguy 21%, có ý nghĩa lâm sàng Kết luận viết “does not reduce” khơng xác! Ví dụ 2: JAMA 20/2/06: HRT ung thư vú “A low-fat dietary pattern did not result in a statistically significant reduction in invasive breast cancer risk.” Invasive cancer risk: 0.91 (0.83 – 1.01): viết “lowering fat appears to reduce risk but study not definite” Breast cancer mortality: RR 0.77 (0.48 – 1.22): Kết chứa nhiều bất định .III Ứng Dụng Ứng dụng thống kê, lý thuyết thống kê toán thống kê “Thống kê ứng dụng” bao gồm thống kê mô tả ứng dụng thống kê suy luận Học qua máy khai thác liệu Có hai ứng dụng cho học qua máy móc khai thác liệu: quản lý liệu phân tích liệu Các cơng cụ thống kê cần thiết cho việc phân tích liệu Thống kê xã hội học Thống kê áp dụng cho loạt môn học, bao gồm khoa học tự nhiên xã hội, trị kinh doanh Thống kê tư vấn giúp tổ chức cơng ty khơng có chun mơn trả lời thắc mắc Tính tốn thống kê Sự tăng nhanh ổn định khả tính tốn nửa sau kỷ 20 có tác động đáng kể vào việc thực hành môn khoa học thống kê Mơ hình thống kê lúc đầu gần lớp mơ hình tuyến tính, khả Công nghệ tri thức 25 Đề tài: Thống kê học - Statistics tính tốn, với thuật toán số học phù hợp, gây lãi suất tăng mơ hình phi tuyến (như mạng thần kinh) tạo kiểu mới, chẳng hạn mơ hình tuyến tính tổng qt mơ hình đa cấp Thống kê áp dụng cho tốn học hay nghệ thuật Theo truyền thống, thống kê có liên quan tới suy luận vẽ qua việc sử dụng phương pháp bán tiêu chuẩn “yêu cầu thử nghiệm” hầu hết ngành khoa học Điều thay đổi việc sử dụng số liệu thống kê bối cảnh khơng có kết luận Lĩnh vực chuyên môn Các kỹ thuật thống kê sử dụng loạt nghiên cứu khoa học xã hội, bao gồm: ngành sinh học, tính tốn sinh học, tính tốn xã hội học, hệ thống sinh học, khoa học xã hội nghiên cứu xã hội Một số lĩnh vực sử dụng điều tra thống kê áp dụng rộng rãi họ có chun mơn Những ngành bao gồm: - Khoa học tính tốn bảo hiểm (đánh giá rủi ro ngành công nghiệp bảo hiểm tài chính) - Ứng dụng thơng tin kinh tế - Thiên văn học (đánh giá thống kê liệu thiên văn) - Sinh học - Thống kê kinh doanh - …… Công nghệ tri thức 26 Đề tài: Thống kê học - Statistics CHƯƠNG BÀI TẬP IV Đề bài: (Đề 16) Thỏ nói dối Thỏ Con có tính nghịch ngợm, thường hay gạt người Bạn bè khun hồi khơng chừa Hơm nọ, Thỏ vào rừng tìm hạt dẻ khơng có, định bày trò lừa gạt người cho vui Thỏ giả vờ hớt hãi chạy la lớn: "Bà ơi! Cứu! Cứu cháu! Sói ăn thịt cháu kìa!" Mọi người nghe liền chụp lấy cuốc, cào, chạy vào để vây bắt Sói Nhưng chẳng thấy Sói đâu mà thấy Thỏ cười toe toét, trêu chọc người bị mắc lừa Tin đến tai Sói, tức tối bảo rằng: "Đã tao thịt mày cho chừa thói khốc lác" Vài hơm sau, Sói gặp Thỏ lang thang rừng liền nhào đến tóm gọn Thỏ kêu cứu thảm thiết chẳng đến cứu tưởng Thỏ gạt trước May cho Thỏ lúc đó, có bác Gấu tiệc ngang qua, tống cho Sói đấm để cứu Thỏ Bác Gấu khuyên Thỏ từ đừng gạt người khác mà có ngày hại Thỏ hối hận hứa nghe lời bác Gấu .V Xây dựng sở luật kiện - Thỏ Con có tính nghịch ngợm, thường hay gạt người Sự kiện Thỏ có tính nghịch ngợm: nghịch_ngợm(Thỏ) nhân_vật_chính(Thỏ) Sự kiện Thỏ thường hay gạt người: lừa_gạt(Thỏ,mọi_người) Xây dựng luật: nghịch_ngợm(X)  lừa_gạt(X,Z) - Bạn bè khuyên hoài không chừa Công nghệ tri thức 27 Đề tài: Thống kê học - Statistics Sự kiện bạn bè khuyên bảo Thỏ khuyên(bạn_bè, Thỏ) Sự kiện Thỏ không chừa lừa_gạt(Thỏ, mọi_người) Xây dựng luật: nghịch_ngợm(X) and khuyên(Z,X)  lừa_gạt(X,Z) - Hơm nọ, Thỏ vào rừng tìm hạt dẻ khơng có, định bày trị lừa gạt người cho vui Sự kiện Thỏ vào rừng tìm hạt dẻ vào_rừng_tìm(Thỏ, hạt_dẻ) Sự kiện Thỏ tìm hạt dẻ khơng có Not tìm_thấy(hạt_dẻ) Sự kiện Thỏ bày trị lừa gạt người: lừa_gạt(Thỏ, mọi_người) Xây dựng luật: vào_rừng_tìm(X,Y)  tìm_thấy(Y) tìm_thấy(Y)  not lừa_gạt(X,Z) lừa_gạt(X,Z) bị_tóm(X) tìm_thấy(Y) and not lừa_gạt(X,Z)  not bị_tóm(X) - Thỏ giả vờ hớt hãi chạy la lớn: "Bà ơi! Cứu! Cứu cháu! Sói ăn thịt cháu kìa!" Sự kiện Thỏ giả vờ hớt hãi chạy la lớn giả_vờ(Thỏ) and la_lớn(Thỏ) Sự kiện Thỏ kêu cứu: ăn_thịt(Sói,Thỏ) Xây dựng luật: lừa_gạt(X,Z)  giả_vờ(X) and la_lớn(X) bị_ăn_thịt(X) giả_vờ(X) and ăn_thịt(Y,X) not bị_ăn_thịt(X) - Mọi người nghe liền chụp lấy cuốc, cào, chạy vào để vây bắt Sói Công nghệ tri thức 28 Đề tài: Thống kê học - Statistics Sự kiện người nghe tiếng kêu cứu Thỏ nge_tiếng_kêu_cứu_của(mọi_người,Thỏ) Sự kiện người vây bắt sói vây_bắt(mọi_người,Sói) Xây dựng luật: nghe_tiếng_kêu_cứu_của(Z,X)  vây_bắt(Z,Y) - Nhưng chẳng thấy Sói đâu mà thấy Thỏ cười toe toét, trêu chọc người bị mắc lừa Sự kiện người khơng thấy Sói đâu chẳng_thấy(Sói) Sự kiện Thỏ cười toe toét cười_toe_toét(Thỏ) Xây dựng luật: vây_bắt(Z,Y) and chẳng_thấy(Y) and cười_toe_toét(X)  lừa_gạt(X,Z) - Tin đến tai Sói, tức tối bảo rằng: "Đã tao thịt mày cho chừa thói khốc lác" Sự kiện tin đến tai sói tin_đến_tai(Sói) Sự kiện Sói muốn ăn thịt Thỏ ăn_thịt(Sói, Thỏ) loại_ăn_thịt(Sói) bị_ăn_thịt(Thỏ) Sự kiện cho chừa thói khốc lác khốc_lác(Thỏ) Xây dựng luật: loại_ăn_thịt(Y) and bị_ăn_thịt(X)  ăn_thịt(Y,X) tin_đến_tai(Y) and ăn_thịt(Y,X)  not lừa_gạt(X,Z) Công nghệ tri thức 29 Đề tài: Thống kê học - Statistics - Vài hôm sau, Sói gặp Thỏ lang thang rừng liền nhào đến tóm gọn Sự kiện Sói gặp Thỏ: gặp(Sói,Thỏ) Sự kiện Sói tóm Thỏ: tóm_gọn(Sói,Thỏ) bị_tóm(Thỏ) Xây dựng luật: gặp(Y,X)  bị_tóm(X) - Thỏ kêu cứu thảm thiết chẳng đến cứu tưởng Thỏ gạt trước Sự kiện Thỏ kêu cứu thảm thiết: kêu_cứu(Thỏ) Sự kiện chẳng đến cứu Thỏ: chẳng_ai_đến_cứu (mọi_người, Thỏ) Xây dựng luật: lừa_gạt(X,Z) and kêu_cứu(X)  chẳng_ai_đến_cứu(Z,X) - May cho Thỏ lúc đó, có bác Gấu tiệc ngang qua, tống cho Sói đấm để cứu Thỏ Sự kiện Thỏ bị ăn thịt: tình_huống_bị_ăn_thịt(Thỏ) Sự kiện bác Gấu tiệc ngang qua: xuất_hiện(Gấu) Sự kiện bác Gấu đấm Sói: đấm(Gấu,Sói) Sự kiện bác Gấu cứu Thỏ: cứu(Gấu,Thỏ) Xây dựng luật: tình_huống_bị_ăn_thịt(X) and xuất_hiện(Y) and ăn_thịt(Y,X)  tưởng_sắp_bị_ăn_thịt(X) Công nghệ tri thức 30 Đề tài: Thống kê học - Statistics tưởng_sắp_bị_ăn_thịt(X) and đấm(Y,Z)  cứu(Y,X) - Bác Gấu khuyên Thỏ từ đừng gạt người khác mà có ngày hại Thỏ hối hận hứa nghe lời bác Gấu Sự kiện bác Gấu khuyên Thỏ: khuyên_bảo(Gấu, Thỏ) Sự kiện thỏ hối hận hứa nghe lời bác Gấu hối_hận_ và_nghe_lời(Thỏ) Xây dựng luật: khuyên_răn(Y,X)  hối_hận_ và_nghe_lời(X) VI Xây dựng câu hỏi truy vấn I.8 Câu hỏi có/khơng(Yes/No) - Thỏ nghịch ngợm phải không? - Thỏ thường hay gạt người khơng ? - Bạn bè khun hồi thỏ tiếp tục gạt người không ? - Thỏ khơng tìm thấy hạt dẻ nên bày trị giả vờ bị Sói ăn thịt phải - I.9 khơng ? Thỏ gặp Sói khơng? Thỏ kêu cứu thảm thiết chẳng đến cứu khơng ? Thỏ bị tóm khơng? Thỏ có hối hận hứa nghe lời bác gấu khơng ? Câu hỏi tình (Wh-Questions) - Nhân vật câu chuyện ? Ai có tính nghịch ngợm? Ai hay lừa gạt người ? Ai vào rừng? Vì Thỏ lại lừa gạt người ? Ai khuyên Thỏ từ bỏ tính nghịch ngợm ? Thỏ hay có tính gì? Thỏ vào rừng tìm ? Thỏ đâu để tìm hạt dẻ ? Ai giả vờ bị ăn thịt ? Nghe thỏ kêu cứu người chạy vay bắt ? Cơng nghệ tri thức 31 Đề tài: Thống kê học - Statistics - Cái đến tai Sói ? Vì Thỏ lại kêu cứu? Ai tóm gọn thỏ ? Vì người khơng đến cứu Thỏ ? Thỏ kêu cứu thảm thiết chẳng nghe, may lúc ngang qua, tống cho sói đấm để cứu thỏ? - Bác Gấu làm để cứu Thỏ con? - Vì Thỏ lời ? I.10 Câu hỏi điền chỗ trống (Fill -in-the-blank/Cloze Questions) - Thỏ hay lừa gạt … ? có tính nghịch ngợm .hay lừa gạt người Thỏ vào tìm hạt dẻ giả vờ bị ăn thịt kêu cứu thảm thiết … không đến cứu Thỏ … tống cho Sói đấm để cứu … Bác gấu khuyên bảo … từ đừng gạt người khác mà có ngày hại VII Code thonoidoi:nl, write('************************************************'),nl, write('* Xay dung he thong dat cau hoi tu dong write('* Giang vien: PGS.TS.Phan Huy Khanh write('* Nhom hoc vien: write('* Le Thi Thuan write('* Nguyen Trong An write('* Nnguyen Ngoc Nhan *'),nl, *'),nl, *'),nl, *'),nl, *'),nl, *'),nl, write('************************************************'),nl, Công nghệ tri thức 32 Đề tài: Thống kê học - Statistics nl, nl, nl, write(' De 16 - THO NOI DOI'), nl, write('Hay tra loi cac cau hoi sau:'),nl,nhan_vat_chinh nhan_vat_chinh:-write('Cau 1: Nhan vat chinh cua cau chuyen la ai? (tho, soi, gau)'),nl,write(' Tra loi: '),read(X), nhan_vat_chinh1(X) nhan_vat_chinh1(X):- X==tho,write(' Ban da tra loi dung'),nl, lua_gat(X,Y) nhan_vat_chinh1(X):- X\=@=tho,write(' Ban da tra loi sai'),nl,nhan_vat_chinh nghich_ngom(X):-write('Cau 2: Tho rat nghich ngom phai khong? (dung/sai)'),nl,write(' Tra loi: '),read(I), nghich_ngom1(X,I) nghich_ngom1(X,I):- X==tho,I==dung,write(' Ban da tra loi dung'),nl nghich_ngom1(X,I):- X\=@=tho,I\=@=dung,write(' Ban da tra loi sai'),nghich_ngom(X) lua_gat(X,Y):-nghich_ngom(X),write('Cau 3: Tho hay lua gat ? (soi, gau, moi_nguoi)'),nl,write(' Tra loi: '),read(Y),lua_gat1(X,Y) lua_gat1(X,Y):-X==tho,Y==moi_nguoi,write(' Ban da tra loi dung'),nl, vao_rung_tim(X,J) lua_gat1(X,Y):-Y\=@=moi_nguoi,write(' Ban da tra loi sai'),nl,lua_gat(X,Y) vao_rung_tim(X,J):-write('Cau 4: Tho vao rung tim cai gi? (hat_de, ca_rot, la_cay)'),nl,write(' Tra loi: '),read(J), vao_rung_tim1(X,J) vao_rung_tim1(X,J):- X==tho,J==hat_de,write(' Ban da tra loi dung'),nl,gia_vo(X) Công nghệ tri thức 33 Đề tài: Thống kê học - Statistics vao_rung_tim1(X,J):- X\=@=tho,J\=@=hat_de,write(' Ban da tra loi sai'),vao_rung_tim(X,J) vay_bat(Z,T):write('Cau 6: Nghe Tho keu cuu thi moi nguoi chay vay bat ai? (tho, gau, soi)'),nl,write(' Tra loi: '),read(T),vay_bat1(Z,T) vay_bat1(Z,T):-T==soi, write(' Ban da tra loi dung.'),nl,tom_gon(Z,T) vay_bat1(Z,T):-T\=@=soi, write(' Ban da tra loi sai.'),nl gia_vo(X):-write('Cau 5: Tho khong tim thay hat de nen bay tro gia vo minh bi Soi an thit phai ko? (dung/sai)'),nl,write(' Tra loi: '),read(K), gia_vo1(X,K) gia_vo1(X,K):-X==tho,K==dung,write(' Ban da tra loi dung'),nl,vay_bat(Z,T) gia_vo1(X,K):-X\=@=tho,K\=@=dung,write(' Ban da tra loi sai'),gia_vo(X) tom_gon(Z,T):write('Cau 7: Ai tom gon Tho?'),nl,write(' Tra loi: '),read(Z),tom_gon1(Z,T) tom_gon1(Z,T):-Z==soi, write(' Ban da tra loi dung.'),nl,hoi_han_va_nghe_loi(X) tom_gon1(Z,T):-Z\=@=soi, write(' Ban da tra loi sai.'),nl,hoi_han_va_nghe_loi(X) hoi_han_va_nghe_loi(X):-khuyen_bao(Y,X), write('Cau 10: Tho co hoi han va hua nghe loi Bac Gau khong? (co/khong)'),nl,write(' Tra loi: '),read(H),hoi_han_va_nghe_loi1(X,H) hoi_han_va_nghe_loi1(X,H):-H==co,write(' Ban da tra loi dung'),nl hoi_han_va_nghe_loi1(X,H):-H\==co,write(' Ban da tra loi sai'),nl Công nghệ tri thức 34 Đề tài: Thống kê học - Statistics khuyen_bao(Y,X):-ve_ngang_qua(Y), write('Cau 9: Hay dien vao cho trong cau sau: "Bac Gau khuyen bao tu dung gat nguoi khac ma co hai minh." (tho, khi, soi)'),nl, write(' Tra loi: '),read(I),khuyen_bao1(Y,X) khuyen_bao1(Y,X):- I==X,write(' Ban da tra loi sai'),nl khuyen_bao1(Y,X):- I\=@=X,write(' Ban da tra loi dung'),nl khuyen_bao1(gau,tho) ve_ngang_qua(Y):-write('Cau 8: Tho keu cuu tham thiet nhung chang nghe, may luc o di ngang qua, tong cho Soi mot dam de cuu Tho (gau, voi, ho)'),nl,write(' Tra loi:'), read(Y), ve_ngang_qua1(Y) ve_ngang_qua1(Y):- Y==gau,write(' Ban da tra loi dung'),nl ve_ngang_qua1(Y):- Y\=@=gau,write(' Ban da tra loi sai'),nl */ Công nghệ tri thức 35 Đề tài: Thống kê học - Statistics KẾT LUẬN Về mặt lý thuyết, chúng em nghiên cứu, tìm hiểu Thống kê học, lĩnh vực ứng dụng khoa học, công nghiệp vấn đề xã hội Vì thống kê cần thiết để bắt đầu nghiên cứu tiến trình nên bước thu thập liệu quan trọng Bên cạnh đó, chúng em cịn nghiên cứu lý thuyết biểu diễn tri thức, logic vị từ… Về mặt thực tiễn, chúng em áp dụng lý thuyết biểu diễn tri thức, sử dụng lôgic vị từ xây dựng sở luật kiện (sử dụng biến) để đặt câu hỏi truy vấn cho câu chuyện chọn Mặt khác, chúng em xây dựng chương trình mơ cho tốn Công nghệ tri thức 36