Bài kiểm tra xác suất thống kê trong kinh doanh số (33)

Họ tên : Đặng Xuân Quang Lớp Gamba01.v03 B ài tập cá nhân môn Thống Kê Câu 1: A Trả lời (Đ), sai (S) cho câu sau giải thích sao? 1) Nghiên cứu mối liên hệ tương quan là phương pháp biểu xu hướng biến động qua thời gian (Sai) Mối liên hệ tương quan biểu mối liên hệ ràng buộc lẫn tiêu tiêu thức tượng (từ dùng từ “chỉ tiêu” đặc trưng cho hai), biến động tiêu (chỉ tiêu kết quả) tác động nhiều tiêu khác (các tiêu nguyên nhân) Vì mối liên hệ tương quan sủ dụng làm thước đo độ lớn mối liên hệ biến định lượng, Xu hướng biến động qua thời gian trường hợp đặc biệt có biến thời gian 2) Tần suất biểu số tuyệt đối (Sai) Tần suất biểu tỷ lệ % 3) Phương sai cho phép so sánh độ biến thiên tiêu thức nghiên cứu hai tượng khác loại (Sai) Phương sai ý nghĩa đo lường độ phân tán Phương sai cho biết độ biến thiên xung quanh giá trị trung bình tượng nghiên cứu 4) Khoảng tin cậy cho tham số tổng thể chung tỷ lệ thuận với phương sai tổng thể (Đúng) khoảng tin cậy tính theo công thức: ± Z(δ/√n) Khi ước lượng khoảng tin cậy mà có sử dụng phương sai tổng thể, tức ước lượng cho trung bình tổng thể µ , khoảng tin cậy x − Zα σ σ ≤ µ ≤ x + Zα n n Như phương sai lớn, khoảng tin cậy lớn, tức mối quan hệ tỉ lệ thuận 5) Kiểm định phương pháp thống kê suy luận (Đúng) Kiểm định phương pháp thống kê suy luận Trên sở tham số mẫu điều tra đem suy rộng cho toàn tổng thể B Chọn phương án trả lời nhất: 1) Các yếu tố ảnh hưởng đến số lượng đơn vị tổng thể mẫu: a) Độ tin cậy ước lượng b) Độ đồng tổng thể chung c) Phương pháp chọn mẫu d) Cả a), b), c) e) Không yếu tố 2) Ưu điểm Mốt là: a) San chênh lệch lượng biến b) Không chịu ảnh hưởng lượng biến đột xuất c) Kém nhậy bén với biến động tiêu thức d) Cả a), c) e) Cả a), b), c) 3) Đại lượng không phản ánh chiều hướng mối liên hệ tương quan: a) Hệ số tương quan b) Hệ số chặn (b0 ) c) Hệ số hồi quy (b1 ) d) Cả a), b) e) Cả a), c) f) Cả a), b), c) 4) Phân tích dãy số thời gian có tác dụng: δ a) Phân tích đặc điểm biến động tượng qua thời gian ε b) Biểu xu hướng tính quy luật biến động φ c) Là sở để dự đoán mức độ tương lai tượng γ d) Cả a), b) η e) Cả b), c) f) Cả a), b), c) 5) Các biện pháp hạn chế sai số chọn mẫu: a) Tăng số đơn vị tổng thể mẫu b) Sử dụng phương pháp chọn mẫu thích hợp c) Giảm phương sai tổng thể chung d) Cả a), c) e) Cả a), b) f) Cả a), b), c) Câu 2: 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 Bài giải: 1) Các tham số mẫu: Sử dụng công cụ Data Analysis Excel ta có bảng Descriptive sau: Column1 Mean 6.13333333 Standard Error 0.33125791 Median Mode Standard Deviation 1.81437428 Sample Variance 3.29195402 Kurtosis -0.4497976 Skewness 0.23345977 Range Minimum Maximum 10 Sum 184 Count 30 x = 6.13333333 2) Ước lượng số ngày trung bình từ đặt hàng đến giao hàng với độ tin cậy 95% (Ước lượng µ ) Với phương sai mẫu s2 = 3.29195402, độ lệch chuẩn s = 1.81437428, mẫu đủ lớn (n≥30) nên ta sử dụng khoảng tin cậy: x − Zα s s ≤ µ ≤ x + Zα n n Thay x = 6.13333333, Z α = 1,96 (α = 0,05 nên α/2 = 0,025), s = 1.81437428, n = 30 vào ta có: 6.13333333 − 1,96 1.81437428 1.81437428 ≤ µ ≤ 6.13333333 + 1,96 30 30 5.484067832 ≤ µ ≤ 6.782598828 Như vậy, số ngày trung bình từ đặt hàng đến giao hàng với độ tin cậy 95% nằm khoảng từ 5.484067832 đến 6.782598828 ngày 3) 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, ta cần kiểm định cặp giả thiết: H0: µ = 7,5 (Phương pháp có hiệu phương pháp cũ) H1: µ < 7,5 (Phương pháp có hiệu phương pháp cũ) Đây toán kiểm định giả thiết giá trị trung bình tổng thể chung chưa biết phương sai tổng thể chung, mẫu lớn, kiểm định trái, tiêu chuẩn kiểm định là: z= ( x−µ ) n s Thay vào: z= ( 6.13333333 − 7,5 ) 1.81437428 30 = -4.125687693 Với tiêu chuẩn kiểm định Z0,5-α = Z 4,5 = 1,64 Như Z < - Z0,5-α nên bác bỏ H0, chấp nhận H1, Kết luận: phương pháp hiệu phương pháp cũ Câu 3: 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 32 35 38 35 26 30 28 24 28 26 30 Phương án 2: 20 27 25 29 23 26 28 30 32 34 38 25 30 28 Chi phí theo hai phương án phân phối theo quy luật chuẩn Với độ tin cậy 95% rút kết luận hai phương án Bài làm: Cần kiểm định cặp giả thiết: H0: µ1 = µ2 (Chi phí trung bình phương án nhau) H1: µ1 ≠ µ2 (Chi phí trung bình phương án khác nhau) Tiêu chuẩn kiểm định (do mẫu nhỏ, chưa biết phương sai tổng thể): t= x1 − x2 1 s + n1 n2 Trong s2 giá trị chung phương sai mẫu s2 = (n1 − 1) s12 + (n2 − 1) s22 n1 + n2 − Phương sai mẫu tính sau: - Mẫu (PA1): Sử dụng công cụ Data Analysis Excel ta có bảng Descriptive: Column1 Mean 29.75 Standard Error 1.28585 Median 29 Mode 35 Standard Deviation 4.454314 Sample Variance 19.84091 Kurtosis -0.75343 Skewness 0.554079 Range 14 Minimum 24 Maximum 38 Sum 357 Count 12 - Mẫu (PA 2): Column1 Mean 28.21429 Standard Error 1.223302 Median 28 Mode 25 Standard Deviation 4.577177 Sample Variance 20.95055 Kurtosis 0.633578 Skewness 0.394722 Range 18 Minimum 20 Maximum 38 Sum 395 Count 14 Ta có: s2 = t= (12 − 1)*19.84091 + (14 − 1) * 20.95055 = 20.44196429 12 + 14 − 29.75 − 28.21429 = 0.863410008 1 4.521279054 + 12 14 n +n Tra bảng tìm tα n1 + n2 − ‫׀‬t2,064 tα 2 −2 24 = t0.025 =2,064 24 = t0.025 = > ‫ ׀‬chưa đủ sở bác bỏ H , tức tạm chấp nhận phương án H0, hay chi phí trung bình phương án Câu Sắp xếp số liệu doanh thu theo thời gian theo bảng sau: Năm Doanh thu (tỷ đồng) t 2001 26 2002 28 2003 32 2004 35 2005 40 2006 42 2007 48 2008 51 2009 56 Bảng tính Excel theo hàm Regression có kết quả: SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,9959 R Square 0,9918 Adjusted R Square 0,9906 Standard Error 1,0111 Observations ANOVA df SS MS Regression Residual 7,155555556 1,02222222 Total 873,5555556 Coefficients Intercept 20,7778 866,4 Standard Error 866,4 t Stat 0,734510839 28,2879117 T 3,8000 0,130526001 29,1129734 Vây phương trình biểu diễn doanh thu theo thời gian sau: Y = 20,7778 + 3,8 t Sai số mô hình: Syt = 1,0111 Dự doán doanh thu năm 2010: t = 10 ; L=1 Đầu tiên ta tra bảng với α = 0,05 : bậc tự 9-2 = có tα= 2,365 Dự đoán điểm: thay t = 10 vào Phương trình: Y = 58,7778 Khoảng tin cậy dự đoán tính theo công thức: ^ Y ± tα/2,n-2 Syt √1 +1/n + 3(n + 2L -1)²/(n(n²- 1)) Với: tα/2,n-2 = 2,365 Syt = 1,0111 n=9 ta có Sai số dự kiến = 2,9555 ==> Cận : 61,7333; Cận dưới: 55,8223 Kết luận : Với số liệu cho, mức ý nghĩa 5%, dự đoán doanh thu năm 2010 công ty nằm khoảng từ: 55,8223 đến 61,7333 tỷ đồng 10 Câu Sơ đồ thân khối lượng sản phẩm thép (triệu ) nhà máy : 3, 4, 5 5, 3 6, 1 7, Bảng tần số với khoảng nhau: Sản lượng triệu tấn/tháng Tần số Tần suất % Từ đến 4 13,3% Từ đến 20,0% Từ đến 16,7% Từ đến 26,7% Từ đến 23,3% 30 100,0% cộng: Nhận xét: Sản lượng tháng từ triệu trở lên có tần suất cao so với tháng có sản lượng triệu Biểu đồ cột sau: 11 Nhận xét: Biểu đồ thể tần số xuất mức sản lượng không nhau, nhiên xu tần suất tăng lên sản lượng tăng lên 12 ...5) Kiểm định phương pháp thống kê suy luận (Đúng) Kiểm định phương pháp thống kê suy luận Trên sở tham số mẫu điều tra đem suy rộng cho toàn tổng thể B Chọn... chiều hướng mối liên hệ tương quan: a) Hệ số tương quan b) Hệ số chặn (b0 ) c) Hệ số hồi quy (b1 ) d) Cả a), b) e) Cả a), c) f) Cả a), b), c) 4) Phân tích dãy số thời gian có tác dụng: δ a) Phân tích... 29,1129734 Vây phương trình biểu diễn doanh thu theo thời gian sau: Y = 20,7778 + 3,8 t Sai số mô hình: Syt = 1,0111 Dự doán doanh thu năm 2010: t = 10 ; L=1 Đầu tiên ta tra bảng với α = 0,05 : bậc tự