Bài tập xác suất thống kê khoa học ra quyết định (202)

GIẢNG VIÊN: Nguyễn Mạnh Thế

---------------------------------------------------------------------------------

Đề bài

Nếu p-value ≤ α → bác bỏ giả thiết H0
Nếu p-value > α → không bác bỏ giả thiết H0
→ Vậy với giá trị p-value = 0.025 < α= 0.05 sẽ dẫn đến việc bác bỏ giả thiết H0
Căn cứ vào mẫu gồm 60 quan sát độc lập ta đưa ra quy tắc bác bỏ hay không thể bác bỏ giả thuyết trên với mới ý nghĩa α = 0.05.
- Nếu -Zα/2 ≤ Z0 ≤ Zα/2 ta không thể bác bỏ giá thuyết H0
Kiểm định rằng mức độ tập trung bình quân trong toàn bộ lô hàng là 247 ppm với mức ý nghĩa α = 0,01.
Dựa vào α ta tìm Zα/2 = Z0.01/2 = Z0.005 = 2.66
→ -2.66 < 1.94 < 2.66. → Không thể bác bỏ giả thuyết H0, tức là thông tin từ mẫu đảm bảo được chất lượng đạt 247ppm.
b. Từ những kiểm định giả thuyết và kết luận trên, tức là thông tin từ mẫu đảm bảo được chất lượng đạt mức 247ppm (mức độ tập trung của lô hàng là không lớn hơn và cũng không nhỏ hơn 247ppm). Như vậy với mức độ tập trung = 247 cho nên đảm bảo yêu cầu trong điều trị bệnh vì thuốc sẽ có hiệu quả điều trị như mong muốn mà cũng không gây ra phản ứng phụ. Vì vậy theo quyết định bản thân cá nhân, trong thời gian tới Nhà sản xuất nên sản xuất và cung cấp sản phẩm cho thị trường.
R2 là hệ số xác định đo lường phần biến thiên của Y (thị phần) có thể được giải thích bởi biến độc lập X (chất lượng sản phẩm), đây chính là đại lượng thể hiện sự thích hợp của mô hình hồi quy bội đối với dữ liệu. R2 càng lớn thì mô hình hối quy bội xây dựng được xem là càng thích hợp và càng có ý nghĩa trong việc giải thích sự biến thiên của Y.
Theo kết quả từ phân tích hồi quy tuyến tính ở trên ta có:
R² = 0.922 = 92.2% như thế cho ta thấy 92,2% sự biến đổi của thị phần có thể được giải thích bằng sự biến đổi của chất lượng sản phẩm.