Bài kiểm tra thống kê trong kinh doanh số (52)

BÀI KIỂM TRA HẾT MÔN MÔN: THỐNG KÊ TRONG KINH DOANH Học viên: HOÀNG ĐẠT GIANG Lớp: GaMBA M0311 TRẢ LỜI CÁC CÂU HỎI SAU ĐÂY, GIẢI THÍCH RÕ CÁCH LÀM: Diện tích nằm đường mật độ phân phối chuẩn hóa hai điểm – 1.75 là: Diện tích nằm đường mật độ phân phối chuẩn hoá hai điểm -1.75 xác suất P( -1,75 α/2 tăng lên => Zα/2 giảm nên Khoảng tin cậy hẹp lại Giả sử khoảng tin cậy cho trung bình tổng thể từ 62.84 đến 69.46 Biết σ = 6.50 kích thước mẫu n=100 Hãy tính trung bình mẫu: − σ − σ ; X + Uα / Khoảng tin cậy của kỳ vọng µ [ X − U α / ] n − X − Uα /  Ta có hệ phương trình:  − X + U α /2   6,5 100 6,5 100 = 62,84 n − = > X = 66,15 = 69,46 Giá trị p-value sau dẫn đến việc bác bỏ giả thiết H0 α= 0.05? a 0.150 b 0.100 c 0.051 p-value = 0.025 < α= 0.05 => bác bỏ giả thiết H0 d 0.025 Chỉ có p-value = 0.025 dẫn đến việc bác bỏ giả thiết H0 α = 0.05 HOÀN THÀNH CÁC BÀI TẬP SAU: Bài Một phương pháp bán hàng theo đơn đặt hàng xem xét Để đánh giá tính hiệu xét mặt thời gian người ta vấn ngẫu nhiên 30 khách hàng bán hàng theo phương pháp ghi lại số ngày từ đặt hàng đến giao hàng sau: 9 5 6 10 6 5 Hãy ước lượng số ngày trung bình từ đặt hàng đến giao hàng bán hàng theo phương pháp với độ tin cậy 95% Hãy kết luận hiệu phương pháp bán hàng so với phương pháp cũ Biết phương pháp bán hàng cũ có số ngày trung bình từ đặt hàng đến giao hàng 7,5 ngày Sử dụng phần mềm Megastat ta kết sau: Descriptive statistics #1 count 30 mean 6.13 sample variance 3.29 sample standard deviation 1.81 minimum maximum 10 range confidence interval 95.% lower 5.46 confidence interval 95.% upper 6.81 half-width 0.68 Gọi µ ước lượng trung bình tổng thể chung, ta có: 5.45 ≤ µ ≤ 6.81 Kết luận: Phương pháp bán hàng có hiệu phương pháp bán hang cũ Bài Tại doanh nghiệp người ta xây dựng hai phương án sản xuất loại sản phẩm Để đánh giá xem chi phí trung bình theo hai phương án có khác hay không người ta tiến hành sản xuất thử thu kết sau: (ngàn đồng) Phương án 1: 25 Phương án 2: 20 32 27 35 25 38 35 29 23 26 26 30 28 28 24 30 28 32 26 34 30 38 25 30 28 Chi phí theo hai phương án phân phối theo quy luật chuẩn Với mức ý nghĩa 5% rút kết luận hai phương án trên: Descriptive statistics count mean sample variance sample standard Phương án Phương án 12 14 29.67 28.21 20.61 20.95 deviation minimum maximum range 4.54 24 38 14 4.58 20 38 18 Theo kết phân tích ta có: Phương án : X = 29.67, n1 = 12 , s12 = 20.61 Phương án 2: X = 28.21, n2 = 14 , s12 = 20.95 Gọi µ1 , µ2 chi phí trung bình theo phương pháp Ta đặt giả thiết : H0: µ1=µ2 H1: µ1 ≠ µ2 Áp dụng tiêu chuẩn kiểm định t theo công thức t= x1 − x 2 s s + n1 n2 x1 − x2 = 1 + n1 n2 Trong s2 giá trị chung hai phương sai mẫu s12 s22 S2 = t= (n1 −1) s12 + (n2 −1) s 22 (12 − 1) * 20.61 + (14 − 1) * 20.95 = = 20.79 n1 + n2 − 12 + 14 − 29.67 − 28.21 20.79 20.79 + 12 14 = 0.1839 Với α = 0,05, tra bảng ta có: tα/2;(n1 + n2 – 2) = t0,025;24 = 2.0939 |t| = 0.1839 < tα/2;(n1 + n2 – 2) = 2.0939 Kết luận: Tại mức tin cậy 95% với liệu có chưa đủ sở để kết luận hai phương án bán hàng có hiệu khác Bài 3: Một loại thuốc chữa bệnh chứa bình quân 247 parts per million (ppm) loại hoá chất xác định Nếu mức độ tập trung lớn 247 ppm, loại thuốc gây số phản ứng phụ; mức độ tập trung nhỏ 247 ppm, loại thuốc hiệu Nhà sản xuất muốn kiểm tra xem liệu mức độ tập trung bình quân lô hàng lớn có đạt mức 247 ppm yêu cầu hay không Một mẫu ngẫu nhiên gồm 60 đơn vị kiểm nghiệm người ta thấy trung bình mẫu 250 ppm độ lệch chuẩn mẫu 12 ppm a Hãy kiểm định mức độ tập trung bình quân toàn lô hàng 247 ppm với mức ý nghĩa α = 0.05 Thực điều với α=0.01 Mẫu ngẫu nhiên n = 60 Trung bình mẫu X = 250 Độ lệch chuẩn S =12 Gọi μ mức độ tập trung bình quân bình quân toàn lô hàng Kiểm định cặp giả thiết là: H0 : µ1 = 247 H1 : µ1 ≠ 247 Hypothesis Test: Mean vs Hypothesized Value 247.00 250.00 12.00 1.55 60 59 1.94 0576 246.90 253.10 3.10 hypothesized value mean Tap chung std dev std error n df t p-value (two-tailed) confidence interval 95.% lower confidence interval 95.% upper margin of error - Với α = 0.05: p-value = 0.0576 > α = 0.05 => không bác bỏ giả thiết H => mức độ tập trung bình quân toàn lô hàng 247 ppm - Với α = 0.01: p-value = 0.0576 > α = 0.01 => không bác bỏ giả thiết H => mức độ tập trung bình quân toàn lô hàng 247 ppm b Kết luận bạn nào? Bạn có định lô hàng này? Nếu lô hàng bảo đảm chứa đựng mức độ tập trung bình quân 247 ppm, định bạn vào việc kiểm định giả thiết thống kê? Thông tin từ mẫu đảm bảo chất lượng đạt mức 247ppm (mức độ tập trung lô hàng không lớn không nhỏ 247ppm) Như với mức độ tập trung 247 đảm bảo yêu cầu điều trị bệnh thuốc có hiệu điều trị mong muốn mà không gây phản ứng phụ Do đó, thời gian tới nhà sản xuất nên sản xuất cung cấp sản phẩm cho thị trường Bài 4: Gần đây, nhóm nghiên cứu tập trung vào vấn đề dự đoán thị phần nhà sản xuất cách sử dụng thông tin chất lượng sản phẩm họ Giả sử số liệu sau thị phần có tính theo đơn vị phần trăm (%) (Y) chất lượng sản phẩm theo thang điểm 0-100 xác định quy trình định giá khách quan (X) X: 27, 39, 73, 66, 33, 43, 47, 55, 60, 68, 70, 75, 82 Y: 2, 3, 10, 9, 4, 6, 5, 8, 7, 9, 10, 13, 12 X: 27, 39, 73, 66, 33, 43, 47, 55, 60, 68, 70, 75, 82 Y: 2, 3, 10, 9, 4, 6, 5, 8, 7, 9, 10, 13, 12 a Hãy ước lượng mối quan hệ hồi quy tuyến tính đơn thị phần chất lượng sản phẩm Kết luận ? Dùng phần mềm MegaStat ta có đồ thị: Đồ thị dải điểm 14 12 10 Y y = 0.187 x - 3.057 R2 = 0.922 20 30 40 50 60 70 80 90 X Chất lượng sản phẩm thị phần có mối quan hệ chiều với Đồ thị dải điểm có độ dốc lên Khi chất lượng sản phẩm nâng cao thêm 1% thị phần nhà sản xuất tăng thêm 0,187 b Kiểm định tồn mối liên hệ tương quan tuyến tính X Y Regression Analysis r² r Std Error 0.922 0.960 0.995 n 13 k Dep Var Y ANOVA table Source SS df MS F Regression Residual Total 128.3321 10.8987 139.2308 11 12 128.3321 0.9908 129.53 Regression output coefficient variables s Intercept -3.0566 X 0.1866 std error 0.9710 0.0164 t (df=11) -3.148 11.381 p-value 0093 2.00E-07 p-value 2.00E07 confidence interval 95% 95% lower upper -5.1938 -0.9194 0.1505 0.2227 Đường hồi quy: Y = 0.1866*X – 3.0566 Kiểm định: H0: β1 = H1: β1 ≠ p–value = 2.00E – 07 < α = 0.05 => bác bỏ H => β1 ≠ => Chất lượng sản phẩm thị phần nhà sản xuất phụ thuộc Khoảng tin cậy cho hệ số góc β1 (0.1505; 0.2227): Nếu chất lượng sản phẩm nâng lên đơn vị thị phần hãng sản xuất tăng lên khoảng từ 0.1505 đến 0.2227 c Cho biết hệ số R2 giải thích ý nghĩa Hệ số R2 = 0.922 có ý nghĩa là: Chất lượng sản phẩm định thị phần nhà sản xuất, có 7,8% thay đổi phụ thuộc vào yếu tố khác Tài liệu tham khảo Slide giảng môn Thống kê –TS Nguyễn Mạnh Thế – Chương trình GaMBA Sách tham khảo môn Thống kê – Chương trình GaMBA Giáo trình Nguyên lý Thống kê kinh tế - TS Hà Văn Sơn ... Thống kê –TS Nguyễn Mạnh Thế – Chương trình GaMBA Sách tham khảo môn Thống kê – Chương trình GaMBA Giáo trình Nguyên lý Thống kê kinh tế - TS Hà Văn Sơn ... hệ số R2 giải thích ý nghĩa Hệ số R2 = 0.922 có ý nghĩa là: Chất lượng sản phẩm định thị phần nhà sản xuất, có 7,8% thay đổi phụ thuộc vào yếu tố khác Tài liệu tham khảo Slide giảng môn Thống kê. .. Nếu lô hàng bảo đảm chứa đựng mức độ tập trung bình quân 247 ppm, định bạn vào việc kiểm định giả thiết thống kê? Thông tin từ mẫu đảm bảo chất lượng đạt mức 247ppm (mức độ tập trung lô hàng không