Bài tập lớn xác suất thống kê

40 501 0
Bài tập lớn xác suất thống kê

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH | ĐẠI HỌC BÁCH KHOA | | | | | | BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN | MÔN: XÁC SUẤT THỐNG | CHỦ ĐỀ 7_L06 10 | ● Trong hộp thoại Descriptive Statistics, ấn định chi tiết : + Phạm vi đầu vào (Input Range) : $A$1:$B$13 + Cách xếp (Group by) : Theo cột (Columns) + Nhãn liệu (Labels in first column) + Phạm vi đầu (Output Range) : $A$4 + Tóm tắt kết (Summary statistics) + Mức tin cậy (Confident Level for Mean) + Kết : 26 | : 95% ■ Tính độ xác khoảng ước lượng : ● Tính độ xác : + Chọn ô C18 nhập =C6*TINV(0,05;5) + Chọn ô F18 nhập =F6*TINV(0,05;5) ● Tính độ xác : + Chọn ô C19 nhập =C5-C18 Tiếp tục chọn ô C20 nhập =C5+C18 + Chọn ô F19 nhập =F5-C18 Tiếp tục chọn ô F20 nhập =F5+F18 ● Kết : 27 | 2.71 KẾT LUẬN ■ Doanh số trung bình trước chiến dịch quảng cáo : 583, 4511 < a1 < 636,5489 ■ Doanh số trung bình sau chiến dịch quảng cáo : 596,1567 < a2 < 663,8433 YÊU CẦU Với mức ý nghĩa 5% cho ý kiến chiến dịch quảng cáo có thành công hay không ? 2.22 DẠNG BÀI Đây dạng so sánh giá trị trung bình liệu tương ứng cặp 2.32 PHƯƠNG PHÁP GIẢI Trong trường hợp hai mẫu nhỏ ( N < 30 ) , phụ thuộc không giả định phương sai hai mẫu nhau, ta áp dụng trắc nghiệm t để so sánh giá trị trung bình hai mẫu liệu tương ứng cặp ■ Giả thuyết : H1 : µ1 > µ ●Trắc nghiệm bên phải : H : µ1 = µ2 ●Trắc nghiệm bên trái : 28 | H : µ1 = µ H1 : µ1 < µ 29 | ●Trắc nghiệm hai bên : H : µ1 = µ H1 : µ1 ≠ µ2 ■ Giá trị thống : N D= t= ∑ Di i =1 N ∑( D − D) N , SD = i =1 i ( N − 1) D S D / N có phân phối Student với bậc tự γ = N − ■ Biện luận : Nếu t < tα hay tα /2 ( γ = N − 1) ⇒ Chấp nhận giả thuyết H 2.42 PHƯƠNG PHÁP GIẢI ■ Sử dụng chương trình ''t-Test: Paired Two Sample for Means'' ■ Chương trình t-Test: Paired Two Sample for Means tính : ● Giá trị t (t Stat) ● Giá trị tα (t Critical one-tail) tα /2 (t Critical two-tail) 2.52 BẢNG SỐ LIỆU VÀ CÔNG THỨC TÍNH ■ Bảng số liệu nhập vào : ■ Mở chương trình Descriptive Statistics : ● Vào thẻ Data Chọn lệnh Data Analysis ● Trong hộp thoại Data Analysis chọn chương trình t-Test: Paired Two Sample for Means ● Trong hộp thoại t-Test: Paired Two Sample for Means, ấn định chi tiết : + Phạm vi liệu (Variable Range) : $A$1:$G$1 + Phạm vi liệu (Variable Range) : $A$2:$G$2 + Nhãn liệu (Labels) + Ngưỡng tin cậy (Alpha) : 0,05 + Phạm vi đầu (Output Range) : $A$3 ● Kết : t = 2,7386; tα = 2,0150; tα /2 = 2,5706 2.62 KẾT LUẬN H : µ1 = µ2 ⇔ ''Doanh số trung bình không tăng sau chiến dịch quảng cáo.'' H1 : µ1 < µ2 ⇔ ''Doanh số trung bình tăng sau chiến dịch quảng cáo.'' t > tα t > tα /2 ⇒ Bác bỏ giả thuyết H Vậy CHIẾN DỊCH QUẢNG CÁO ĐÃ THÀNH CÔNG BÀI 3: 3.1 ĐỀ BÀI Một nghiên cứu tiến hành Mỹ để xác định mối quan hệ chiều cao người cỡ giày họ Nhà nghiên cứu thu số liệu sau : X 66 63 67 71 62 64 66 63 67 71 62 64 Y 10 11 12 X chiều cao (đơn vị inches), Y cỡ giày Tính tỷ số tương quan hệ số xác định Y X Với mức ý nghĩa α = 5%, có kết luận mối tương quan X Y (Có phi tuyến không ? Có tuyến tính không ?) Tìm đường hồi quy Y X YÊU CẦU Tính tỷ số tương quan hệ số xác định Y Với mức ý nghĩa α = 5%, có kết luận mối tương quan X Y 3.21 DẠNG BÀI Đây dạng dạng phân tích tương quan (correlation) phân tích hồi quy (regrestion) 3.31 PHƯƠNG PHÁP GIẢI ■ Hệ số tương quan hai biến ngẫu nhiên X Y ước tính biểu thức : ∑( X n r = ρˆ = S XY S XX SYY i =1 ∑( n i =1 i )( − X Yi − Y Xi − X ) ) ∑( Y −Y ) n i =1 i ■ Đối với phương trình hồi quy tuyến tính Y = β + β1 X + ε , ý nghĩa thống hệ số hồi quy đánh giá trắc nghiệm t ● Giả thuyết : H : β1 = ⇔ ''Có tương quan tuyến tính.'' H1 : β1 ≠ ⇔ ''Có tương quan phi tuyến.'' ● Giá trị thống : t= r n−2 1− r2 c = tα (n − 2) : Phân vị mức phân phối Student với bậc tự df = n − ● Biện luận : Nếu t > c ⇒ Bác bỏ giả thuyết H ngược lại 3.41 CÔNG CỤ GIẢI Sử dụng chương trình Correlation Microsoft Excel 3.51 BẢNG SỐ LIỆU VÀ CÔNG THỨC TÍNH ■ Bảng số liệu nhập vào : ■ Mở chương trình Correlation : ● Vào thẻ Data Chọn lệnh Data Analysis ● Trong hộp thoại Data Analysis chọn chương trình Correlation ● Trong hộp thoại Correlation, ấn định chi tiết : + Phạm vi đầu vào (Input Range) : $A$1:$B$13 + Cách xếp (Group by) : Theo hàng (Rows) + Nhãn liệu (Labels in first column) + Phạm vi đầu (Output Range) : $D$2 ● Kết : r = 0,533143 ■ Tính giá trị thống t c : ● Chọn ô E6 nhập =E4*SQRT(COUNT(A2:A13)-2)/SQRT(1-(E4)^2) ● Chọn ô E7 nhập =TINV(0.05;COUNT(A2:A13)-2) ● Kết : t = 1,9929;c = 2, 2281 3.61 KẾT LUẬN t < c ⇒ Chưa đủ sở bác bỏ giả thuyết H Vậy X VÀ Y CÓ TƯƠNG QUAN PHI TUYẾN YÊU CẦU 2: Phân tích tương quan phi tuyến tính 3.61: CÔNG CỤ GIẢI: Sử dụng chương trình Avona: Single- Factor: 3.62: BẢNG SỐ LIỆU VÀ CÔNG THỨC TÍNH:  Bảng số liệu nhập vào:  Mở chương trình Anova: Single- Factor:  Vào thẻ Data Chọn thẻ Data Analysis:  Trong hộp thoại Data Analysis chọn Anova: Single- Factor: - Phạm vi đầu vào ( Input Range): $E$42:$J$44 - Cách xếp ( Grouped by): Columns - Nhãn liệu ( Labels in first row) - Phạm vi đầu ( Output Range): $E$46  Kết quả: BÀI 4: 4.1 ĐỀ BÀI Hãy phân tích vai trò ngành nghề (chính, phụ) hoạt động kinh tế hộ gia đình vùng nông thôn sở bảng số liệu thu nhập hộ tương ứng với ngành nghề nói sau (mức ý nghĩa 5%): Nghề phụ Nghề Trồng lúa (1) Trồng ăn (2) Chăn nuôi (3) Dịch vụ (4) (1) 3.5 5.6 4.1 7.2 (2) 7.4 4.1 2.5 3.2 (3) 8.0 6.1 1.8 2.2 (4) 3.5 9.6 2.1 1.5 4.2 DẠNG BÀI Phân tích phương sai hai yếu tố không lặp 4.3 GIẢ THUYẾT H0: Các giá trị trung bình 4.4 PHƯƠNG PHÁP GIẢI  Phân tích nhằm đánh giá ảnh hưởng nhân tố A B giá trị quan sát X ij Giả sử nhân tố A có n mức a1, a2,…an (nhân tố hàng) B có m mức a1, a2,…am (nhân tố cột)  Mẫu điều tra: B A a1 a2 : an  b1 b2 … bm x11 x21 : xn1 x21 x22 : xn2 … … : … x1m x2m : xnm Giả thuyết H0: - Trung bình nhân tố cột - Trung bình nhân tố hàng băng - Không có tương tác nhân tố cột hàng  Giá trị thống kê: FA =  SSA SSE FB = SSB SSE Biện luận: - Nếu FA > Fn −1;( n −1)( m−1);1−α bác bỏ yếu tố A (hàng) - Nếu FB > Fm−1;( n −1)( m−1);1−α bác bỏ yếu tố B (cột) 4.5 BẢNG SỐ LIỆU VÀ CÔNG THỨC TÍNH:  Bảng liệu nhập vào :  Mở chương trình Descriptive Statistics :  Vào thẻ Data Chọn lệnh Data Analysis:  Trong hộp thoại Data Analysis chọn chương trình Replication Anova: Two-Factor Without  Trong hộp thoại Anova: Two- Factor Without Replication, ấn định chi tiết: + Phạm vi đầu vào ( Input Range): $A$1:$E$5 + Phạm vi đầu ( Output Range): $A$10  Kết quả:  Kết luận: - FA < F0.05 ⇒ Chấp nhận giả thiết H0 nhân tố A - FB < F0.05 ⇒ Chấp nhận giả thiết H0 nhân tố B ... Descriptive Statistics tính : ● Giá trị trung bình mẫu (Mean) : X ● Sai số chuẩn giá trị trung bình (Standard Error of the Mean – SEM) : ( ) SEM = SD X = S X = ε= ■ Khi độ xác : S N S tα = S X tα N với

Ngày đăng: 22/04/2017, 22:15

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan