Tài liệu thống kê - LAMNGHIEPVN.INFO (Hưng Bùi) ď

số lợng hợp đồng bảo hiểm theo loại hợp đồng theo sản phẩm Biểu/form: 1 nt của ton thị trờng Number of policies by type of policies and by product Kỳ báo cáo Cùng kỳ năm trớc Tỷ lệ tăng trởng Reported period The same period before Growth Rate I Hợp đồng có hiệu lực đầu kỳ In force at the begining 6,774,546 6,785,149 -0.16% 1 Sản phẩm chính/ Main products 3,592,235 3,597,178 -0.14% 1.1 Sản phẩm bảo hiểm cá nhân/ Individual 3,589,972 3,594,896 -0.14% a Tử kỳ/ Term 143,830 139,695 2.96% b Sinh kỳ/ Pure Endowment 3,104 3,309 -6.20% c Trọn đời/ Whole life 72,462 59,077 22.66% d Hỗn hợp/ Endowment 3,300,820 3,346,347 -1.36% e Trả tiền định kỳ/ Annuity 69,756 46,468 50.12% 1.2 Trả phí một lần/ Single premium 2,227 2,242 -0.67% a Tử kỳ/ Term 4 2 100.00% b Sinh kỳ/ Pure Endowment - - - c Trọn đời/ Whole life - - - d Hỗn hợp/ Endowment 2,223 2,240 -0.76% e Trả tiền định kỳ/ Annuity - - - 1.3 Sản phẩm bảo hiểm nhóm Grou p insurance 36 40 -10.00% a Tử kỳ/ Term 36 40 -10.00% b Sinh kỳ/ Pure Endowment - - - c Trọn đời/ Whole life - - - d Hỗn hợp/ Endowment - - - e Trả tiền định kỳ/ Annuity - - - 2 Sản phẩm bổ trợ/ Riders 3,182,311 3,187,971 -0.18% 2.1 Sản phẩm bảo hiểm cá nhân/ Individual 3,182,251 3,187,908 -0.18% 2.2 Trả phí một lần/ Single premium - - - 2.3 Sản phẩm bảo hiểm nhóm Grou p insurance 60 63 -4.76% II Hợp đồng khai thác mới trong kỳ New business 1,323,165 1,021,264 29.56% 1 Sản phẩm chính/ Main products 632,618 494,992 27.80% 1.1 Sản phẩm bảo hiểm cá nhân/ Individual 632,607 494,982 27.80% a Tử kỳ/ Term 112,295 29,821 276.56% b Sinh kỳ/ Pure Endowment 353 657 -46.27% c Trọn đời/ Whole life 46,747 19,444 140.42% d Hỗn hợp/ Endowment 388,592 414,947 -6.35% e Trả tiền định kỳ/ Annuity 84,620 30,113 181.01% 1.2 Trả phí một lần/ Single premium 2 2 0.00% a Tử kỳ/ Term 2 2 0.00% b Sinh kỳ/ Pure Endowment - - - c Trọn đời/ Whole life - - - d Hỗn hợp/ Endowment - - - e Trả tiền định kỳ/ Annuity - - - 1.3 Sản phẩm bảo hiểm nhóm Grou p insurance 9 8 12.50% a Tử kỳ/ Term 9 8 12.50% b Sinh kỳ/ Pure Endowment - - - c Trọn đời/ Whole life - - - d Hỗn hợp/ Endowment - - - e Trả tiền định kỳ/ Annuity - - - 2 Sản phẩm bổ trợ/ Riders 690,547 526,272 31.21% 2.1 Sản phẩm bảo hiểm cá nhân Individual 690,530 526,256 31.22% 2.2 Trả phí một lần/ Single premium - - - 2.3 Sản phẩm bh nhóm/Group 17 16 6.25% III Hợp đ ồng hết hiệu lực trong kỳ Cancelled 919,202 1,261,680 -27.14% 1 Sản phẩm chính/ Main product 471,166 633,828 -25.66% 1.1 Sản phẩm bảo hiểm cá nhân Individual 471,157 633,795 -25.66% a Tử kỳ/ Term 37,236 37,388 -0.41% b Sinh kỳ/ Pure Endowment 547 1,005 -45.57% c Trọn đời/ Whole life 8,905 8,224 8.28% d Hỗn hợp/ Endowment 414,682 581,618 -28.70% e Trả tiền định kỳ/ Annuity 9,787 5,560 76.03% 1.2 Trả phí một lần/Single premium - 1 7 -100.00% a Tử kỳ/ Term - - - b Sinh kỳ/ Pure Endowment - - - c Trọn đời/ Whole life - - - d Hỗn hợp/ Endowment 25 17 47.06% e Trả tiền định kỳ/ Annuity - - - Loại hợp đồng Type of policies by product [Pages] 1.3 Sản phẩm bảo hiểm nhóm Grou p insurance 9 16 -43.75% a Tử kỳ/ Term 9 16 -43.75% b Sinh kỳ/ Pure Endowment - - - c Trọn đời/ Whole life - - - d Hỗn hợp/ Endowment - - - e Trả tiền định kỳ/ Annuity - - - 2 Sản phẩm bổ trợ/ Riders 448,036 627,852 -28.64% 2.1 Sản phẩm bảo hiểm cá nhân Individual 448,019 627,826 -28.64% 2.2 Trả phí một lần/Single premium - - - 2.3 Sản ph ẩm bảo hiểm nhóm Grou p insurance 17 26 -34.62% IV Hợp đồng khôi phục trong kỳ Reinstated 156,910 244,201 -35.75% 1 Sản phẩm chính/ Main product 80,247 125,548 -36.08% 1.1 Sản phẩm bảo hiểm cá nhân Individual 80,246 125,544 -36.08% a Tử kỳ/ Term 9,789 11,646 -15.95% b Sinh kỳ/ Pure Endowment 51 143 -64.34% c Trọn đời/ Whole life 2,014 2,180 -7.61% d Hỗn hợp/ Endowment 68,118 111,208 -38.75% e Trả tiền định kỳ/ Introduction to Probability • Experiments, Outcomes, Events and Sample Spaces • What is probability? • Basic Rules of Probability • Probabilities of Compound Events Experiments, Outcomes, Events and Sample Spaces Experiment: An experiment is any activity from which results are obtained A random experiment is one in which the outcomes, or results, cannot be predicted with certainty Examples: Flip a coin Flip a coin times Roll a die Draw a SRS of size 50 from a population Basic Outcomes and Sample Spaces Basic Outcome (o): A possible outcome of the experiment Sample Space: The set of all possible outcomes of an experiment Example: A company has offices in six cities, San Diego, Los Angeles, San Francisco, Denver, Paris, and London A new employee will be randomly assigned to work in one of these offices A example of Outcomes: Sample Space: Example #2: A random sample of size two is to be selected from the list of six cities, San Diego, Los Angeles, San Francisco, Denver, Paris, and London Outcomes: Sample Space: Assigning Probabilities to Events Probability of an event P(E): “Chance” that an event will occur • Must lie between and • “0” implies that the event will not occur • “1” implies that the event will occur Types of Probability: • Objective  Relative Frequency Approach  Equally-likely Approach Probability : a number between O and I that reflects the likelihood of some event • Subjective Relative Frequency Approach: Relative frequency of an event occurring in an infinitely large number of trials Time Period Number of Male Live Births Total Number of Live Births Relative Frequency of Live Male Birth 1965 1927.054 3760.358 0.51247 1965-1969 9219.202 17989.360 0.51248 1965-1974 17857.860 34832.050 0.51268 This method used for an experiment where it is not possible to apply the classical approach (usually because outcomes not equally likely or the experiment is not repeatable under uniform conditions) The probability of an event E is the relative frequency of occurrence of E or the proportion of times E occurs in a large number of trials of the experiment Example of relative frequency method Party supported Per cent support Conservative Liberal 38 27 NDP 17 Green Bloc Québécois If I meet an individual Canadian and I know nothing about this person, the best estimate of the probabilities that the person supports the various parties are: P (individual is a Conservative supporter) = 0.38 P (individual supports the Green Party) = 0.09 Source: http://www.theglobeandmail.co m/national/politics/, 12:15 p.m., Sept 17, 2008 Equally-likely Approach: If an experiment must result in n equally likely outcomes, then each possible outcome must have probability 1/n of occurring Examples: Roll a fair die Select a SRS of size from a population Examples of classical method Equally-likely Approach • P (2 heads in two tosses of a coin) = 1/4 = 0.250 • P (obtain in roll of one die) = 1/6 = 0.167 • P (total of when rolling two dice) = 3/36 = 1/12 = 0.083 If one randomly selects individuals from a large population that is ½ male and ½ female: • P (one male and one female if individuals selected) = 2/4 = 1/2 = 0.500 • P (two females and one male if individuals selected) = 3/8 = 0.375 Subjective Probability: A number between and that reflects a person’s degree of belief that an event will occur Example: Predictions for rain P (UR Rams will defeat the SFU Clan this Saturday) = 0.7 P (S & P TSX index will increase in trading on Monday) = 0.3 P (I will have an auto accident during the next months) = 0.02 P (some snow will fall in Regina before the end of October) = 0.97 Probability Rule • • • • • • Complement of an event Addition law – intersection and union Mutually exclusive Conditional probability Independence Multiplication law Probabilities of Compound Events (Sự kiện phức hợp) • Law of Complements (Biến cố đối lập): “If A is an event, then the complement of A, denoted by A , represents the event composed of all basic outcomes in S that not belong to A.” A S • Additive Law of Probability: Law of Complements “If A is an event, then the complement of A, denoted by , represents the event composed of all basic outcomes in S that not belong to A.” A A S Law of Complements: P( A)   P( A) Example: If the probability of getting a “working” computer is ).7, What is the probability of getting a defective computer? Combining events (ASW, 157160) What is the probability that more than one event has occurred? If there are two events: Both events could occur – this is referred to as the intersection of the two events At least one of the events could occur – this is referred to as the union of the two events Neither event occurs Intersection of two events • The intersection of events A and B is the event containing only the sample points belonging to both A and B (ASW, 158) • The notation for the intersection is P(AB) • Read this as “probability of A intersection B” or the “probability of A and B.” • The probability of A and B is the sum of ... TS. Nguyễn Lệ Nhung - 0912581997 1 CHƯƠNG VI THỐNG KÊ TÀI LIỆU LƯU TRỮ TS. Nguyễn Lệ Nhung - 0912581997 2 CHƯƠNG VI THỐNG KÊ TÀI LIỆU LƯU TRỮ I. Khái niệm, mục đích, yêu cầu, nguyên tắc II. Đối tượng và đơn vị thống kê III. Nội dung và phương pháp thống kê TLLT IV. Lập báo cáo thống kê tổng hợp V. Bảo quản và sử dụng sổ sách thống kê VI. KIỂM TRA TRONG LƯU TRỮ TS. Nguyễn Lệ Nhung - 0912581997 3 I. Khái niệm, mục đích, yêu cầu, nguyên tắc 1. Khái niệm 2. Mục đích, ý nghĩa 3. Yêu cầu của công tác thống kê TLLT 4. Nguyên tắc thống kê TS. Nguyễn Lệ Nhung - 0912581997 4 1. Khái niệm • Thống kê TLLT là việc áp dụng các phương pháp, công cụ chuyên môn để xác định rõ ràng, chính xác số lượng, chất lượng, thành phần, nội dung, tình hình tài liệu và hệ thống TTB bảo quản tài liệu trong các kho LT. TS. Nguyễn Lệ Nhung - 0912581997 5 2. Mục đích, ý nghĩa • Giúp các CQ quản lý LT và KLT xây dựng được kế hoạch cho công tác LT: TTBS, chỉnh lý, XĐGTTL • Số liệu thống kê phục vụ thiết thực cho công tác quản lý: trên cơ sở thực tiễn, các CQ phát hiện ra những tồn tại, những vấn đề mới nảy sinh, những vấn đề sai lệch ở cơ sở, những khó khăn vướng mắc trong phạm vi quản lý để xây dựng, ban hành các văn bản nhằm hướng dẫn nghiệp vụ, giúp việc quản lý công tác lưu trữ và TLLT được chặt chẽ TS. Nguyễn Lệ Nhung - 0912581997 6 3. Yêu cầu của công tác thống kê TLLT • Phải cụ thể • Phải phù hợp với thực tế, chính xác (phản ánh đúng số lượng, chất lượng trên thực tê) • Phải kịp thời (cơ quan LT cấp trên mới đủ căn cứ để lập KH, để KL vụ việc) TS. Nguyễn Lệ Nhung - 0912581997 7 4. Nguyên tắc thống kê • Đảm bảo sự thống nhất giữa sổ sách thống kê và thực tiễn bảo quản • Đảm bảo sự thống nhất trong phông lưu trữ quốc gia VN TS. Nguyễn Lệ Nhung - 0912581997 8 II. Đối tượng và đơn vị thống kê 1. Đối tượng thống kê 2. Đơn vị thống kê TS. Nguyễn Lệ Nhung - 0912581997 9 1. Đối tượng thống kê • TLLT • Các công cụ tra tìm (MLHS, bộ thẻ, CSDL,) • Các phương tiện bảo quản tài liệu (cặp, hộp, giá, tủ) • Cán bộ lưu trữ TS. Nguyễn Lệ Nhung - 0912581997 10 2. Đơn vị thống kê • Đối với TLLT: phông, sưu tập, hồ sơ (đơn vị bảo quản), mét giá, văn bản, bó, gói . • Đối với công cụ tra tìm: bộ, quyển, CSDL . • Đối với trang thiết bị bảo quản: chiếc, cái . • Đối với cán bộ lưu trữ: người, b/chế [...]... kho lưu trữ - Để quản lý tài liệu được chặt chẽ • Đối tượng thống kê: Toàn bộ tài liệu LT hành chính được xuất ra khỏi kho LT TS Nguyễn Lệ Nhung 14 Mẫu sổ xuất TLLT stt Ngày tháng Căn cứ xuất 1 2 3 Xuất Số và Mục đi tên lục đâu, phông số lý do 4 5 TS Nguyễn Lệ Nhung Số lượng tài liệu Ghi chú 7 8 6 15 3 Sổ thống kê phông lưu trữ • Phạm vi áp dụng: Được lập ở mọi kho lưu trữ lịch sử và 1 số kho lưu trữ. .. nghĩa của thống kê trong lưu trữ? 2 Các nguyên tắc thống kê trong lưu trữ? 3 Nội dung và Chương 4 Xác Suất (Probability)  Khái niệm  Phương pháp tính xác suất  Quy tắc cộng xác suất  Quy tắc nhân xác suất  Công thức tính xác suất toàn phần  Công thức Bayes  Quy tắc đếm Khái niệm  Xác suất (Probability).  Phép thư û(Experiment).  Kết cục (Outcome).  Biến cố (Event). Phương pháp tính xác suất  Phương pháp khách quan Phương pháp cổ điển Phương pháp thực nghiệm Số kết cục thuận lợi cho A Tổng số kết cục đồng khả năng P(A)= Số lần biến cố A xuất hiện trong quá khứ Tổng số quan sát P(A)= Phương pháp chủ quan  Phán đoán cá nhân.  Kinh nghiệm.  kiến chuyên gia. Phương pháp tính xác suất Qui tắc cộng xác suất Hai biến cố gọi là xung khắc khi không thể xảy ra đồng thời trong một phép thử Biến cố xung khắc A B Công thức cộng đặc biệt P(A hoặc B)= P(A) + P(B) Qui tắc cộng xác suất Giản đồ Venn : A, B xung khắc ªBieán coá ñoái laäp )(1)( 1)()( APAP APAP −= =+ A A A, B không xung khắc Công thức cộng tổng quát: P(A hoặc B)=P(A) + P(B) -P(A.B) AvàB A B Qui tắc nhân xác suất Biến cố độc lập Công thức nhân đặc biệt: P(A.B) = P(A).P(B) Xác suất có điều kiện. Qui tắc nhân xác suất 0)( )( ).( )/( ≠ = AP AP BAP ABP Với: [...]... = 2 = n P n P NGUYÊN LÝ TK KINH TẾ Phân phối chuẩn Phân phối chuẩn Đònh nghóa: Phân phối của biến ngẫu nhiên liên tục Hàm mật độ xác suất của X: 1 f ( x) = e σ 2 −( x−μ )2 2σ 2 − ∞〈 x〈+∞ Phân phối chuẩn Đường cong phân phối chuẩn f(X) μ Mean Median Mode X Tính chất của phân phối chuẩn 1.Đối xứng 2 μ = M e = Mode Xấp xỉ 68% giá trò nằm trong khoảng ±1σ so với μ Xấp xỉ 95% giá trò nằm trong khoảng 2 ... n.P(1− P) 2 Phân phối xác suất thông dụng Phân phối siêu bội Trong một phép thử chỉ có 2 kết quả:thành công hay không thành công Xác suất thành công không cố đònh Các phép thử không độc lập Xác suất để có x lần thành công trong n phép thử: n− x N −S n N C C P( x) = C x S Phân phối xác suất thông dụng Đặc trưng của phân phối siêu bội Trung bình: μ = E ( X ) = n.P N −n Phương sai: σ = nP1− P) ( N −1 2 Độ... Phân phối xác suất Phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên rời rạc X x1 x2 … xn Cộng Pi P1 P2 … Pn ∑ Pi=1 Đặc trưng của biến ngẫu nhiên Trung bình (Kỳ vọng-Expected) n μ = E( X ) = ∑ xi P( xi ) i =1 Phương sai (Variance) n σ = ∑( xi − μ) P( xi ) 2 i =1 2 Đặc trưng của biến ngẫu nhiên Độ lệch tiêu chuẩn σ= n ∑(x − μ) P(x ) i =1 2 i i Phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên liên tục Phân phối xác suất... nằm trong khoảng 2 so với μ Xấp xỉ 99,73% giá trò nằm trong khoảng ±3σ so với μ Phân phối chuẩn f(x) 68% 95% 0 (μ-σ) μ σ (μ+σ) x Phân Phối Chuẩn Họ Phân Phối Chuẩn Với các tham số μ và σ thay đổi, ta có các phân phối chuẩn khác nhau Chuẩn hóa phân phối chuẩn Đổi biến: X~N(μ, 2) Z = x− μ σ Z ~N (0,1) Hàm mật độ xác suất của Z: f (z) = 1 e 2 − z2 2 Đường cong phân phối chuẩn đơn giản Phân phối chuẩn... của biến ngẫu nhiên liên tục f(x): là hàm mật độ xác suất phải thỏa 2 điều kiện: f ( x ) ≥ 0 +∞ ∫ −∞ f ( x)d ( x) = 1 Phân phối xác suất thông dụng Phân phối nhò thức Trong một phép thử chỉ có 2 kết quả: thành công hay không thành công Xác suất thành công không đổi ở từng phép thử Các phép thử độc lập Xác suất để có x lần thành công trong n phép thử: P( x) = C P (1 − P) x n x n− x Phân phối xác suất... P(A).P(B/A) Công thức tính xác suất đầy đủ Công thức tính xác suất đầy đủ A2 A1 B A4 A3 Công thức tính xác suất đầy đủ Công thức: n P( B) = ∑ P( Ai ).P( B / Ai ) i =1 Công thức Bayes Công thức Bayes P( Ai / B) = P( Ai ).P(B / Ai ) n ∑ P( A ).P(B / A ) i =1 i i Qui tắc đếm Qui tắc nhân Số cách để hoàn thành toàn bộ công việc n1.n2….nk Chỉnh hợp n! A = ( n − k )! k n Qui tắc đếm Chỉnh hợp lặp A k n = n III – Phân tổ thống kê 1/ KN, ý nghĩa, nhiệm vụ của phân tổ thống kê a- KN : Là việc phân chia các đơn vị của tổng thể thống kê thành các tổ (và các tiểu tổ) có tính chất khác nhau trên cơ sở căn cứ vào một (hay một số) tiêu thức nhất định b – Ý nghĩa của phân tổ thống kê - Được dùng nhiều trong các cuộc điều tra thống kê, đặc biệt là điều tra không toàn bộ. - Là phương pháp cơ bản để tiến hành tổng hợp thống kê. - Là một trong các phương pháp quan trọng của phân tích thống kê. c - Nhiệm vụ của phân tổ thống kê - Phân chia hiện tượng nghiên cứu thành các loại hình khác nhau. - Nghiên cứu kết cấu của hiện tượng - Nghiên cứu mối liên hệ giữa các tiêu thức. 2 – Tiêu thức phân tổ a – KN : Là tiêu thức được chọn làm căn cứ để phân tổ TK. b – Các nguyên tắc lựa chọn tiêu thức phân tổ - Căn cứ vào mục tiêu nghiên cứu - Căn cứ vào tính chất, đặc điểm của đối tượng nghiên cứu - Căn cứ vào thời gian nghiên cứu - Căn cứ vào khả năng của đơn vị. 3 – Xác định số tổ a – Phân tổ theo tiêu thức thuộc tính  Tiêu thức thuộc tính có ít biểu hiện Coi mỗi biểu hiện là cơ sở hình thành một tổ. VD : Phân tổ dân số theo tôn giáo Phân tổ HS theo xếp loại hạnh kiểm a – Phân tổ theo tiêu thức thuộc tính  Tiêu thức thuộc tính có nhiều biểu hiện Ghép các biểu hiện tương tự nhau vào 1 tổ VD: - Phân tổ dân số theo nghề nghiệp - Phân tổ thí sinh theo khu vực dự thi b – Phân tổ theo tiêu thức số lượng  Tiêu thức số lượng có ít giá trị Mỗi giá trị là cơ sở lập thành 1 tổ VD: - Phân tổ công nhân theo bậc - Phân tổ hàng hóa theo phẩm cấp chất lượng • Tiêu thức số lượng có nhiều biểu hiện - Dựa trên QH lượng chất để phân tổ (lượng biến đổi đến mức độ nào thì làm chất biến đổi, mỗi khi chất thay đổi hình thành 1 tổ). VD : Điểm học tập của sinh viên chia thành : 9 – 10 : Xuất sắc 8 – 9 : Giỏi 7 – 8 : Khá 5 – 7 : TB 3 – 5 : Yếu < 3 : Kém Trong những TH này, mỗi tổ sẽ gồm 1 phạm vi lượng biến có 2 giới hạn rõ rệt. + Lượng biến nhỏ nhất của tổ làm cho tổ đó hình thành (xi min) gọi là giới hạn dưới của tổ. + Lượng biến lớn nhất của tổ mà vượt qua giới hạn đó sẽ chuyển sang tổ khác (xi max) gọi là giới hạn trên của tổ. Chênh lệch giữa giới hạn trên và giới hạn dưới của tổ gọi là khoảng cách tổ (hi). hi = xi max – xi min Phân tổ có giới hạn gọi là phân tổ có khoảng cách tổ. - Nếu khoảng cách tổ bằng nhau có thể tính khoảng cách tổ bằng CT : h = (X max – X min) : n h : trị số k/c tổ X max , X min : Lượng biến lớn nhất và lượng biến nhỏ nhất trong tổng thể. n : Số tổ Phân tổ với khoảng cách tổ bằng nhau thường dùng khi lượng biến thay đổi một cách đều đặn. VD1 : Nếu chia TN thành 4 tổ với khoảng cách tổ bằng nhau : h = (3000 – 2200) : 4 = 200 (USD) Hình thành các tổ (class): 2200 – 2400 2400 – 2600 2600 – 2800 2800 – 3000 Khi chia tổ theo CT trên, giới hạn trên của tổ đứng trước bằng giới hạn dưới của tổ đứng sau. - Phân tổ mở: TH tổ thứ nhất hoặc tổ cuối cùng không có giới hạn dưới hoặc giới hạn trên thì tổ đó gọi là tổ mở. - Mục đích của phân tổ mở là để tổ đầu tiên và tổ cuói cùng chứa được những đơn vị đột xuất (có lượng biến quá lớn hoặc quá nhỏ, hoặc những biểu hiện quá hiếm gặp) - Khi tính toán, qui ước khoảng cách tổ mở giống khoảng cách của tổ liền kề 4 – Dãy số phân phối a – KN : Là dãy số được tạo ra khi tiến hành phân chia các đơn vị của 1 hiện tượng KT-XH theo một tiêu thức nào đó. Các loại dãy số phân phối : - Dãy số thuộc tính : Tổng thể được phân tổ theo tiêu thức thuộc tính. - Dãy số lượng biến : Tổng thể được phân tổ theo tiêu thức số lượng. b- Cấu tạo : Dãy số phân phối gồm 2 thành phần: - Nội dung của tổ: các biểu hiện hoặc các lượng biến của tiêu thức phân tổ (kí hiệu : xi). - Tần số (kí hiệu : fi). Tần số là số lần lặp lại của một biểu hiện hoặc một lượng biến nào đó hay chính là số đơn vị của tổng thể được phân phối vào mỗi tổ. c - Một số khái niệm khác + Tần suất (di) : Là tần số được biểu hiện bằng số tương đối (%, lần). Ý nghĩa : Cho Thống kê - Ngày tích lũy.phân phối Một số nhà phân tích sử dụng thống kê để xác nhận và dự đoán xu thế. Biện pháp họ sử dụng là tổng hợp số liệu trong quá khứ để nhận biết ra các hình mẫu đặc trưng đại diện cho các tình huống trên thị trường, thậm chí ngày nay một số nhà phân tích đầu tư sử dụng những hệ thống máy tính tốc độ cao để tăng cường khả năng tổng hợ p thống kê số liệu với mong muốn rút ra quy luât của thị trường. 1. Thống kê Một số nhà phân tích sử dụng thống kê để xác nhận và dự đoán xu thế. Biện pháp họ sử dụng là tổng hợp số liệu trong quá khứ để nhận biết ra các hình mẫu đặc trưng đại diện cho các tình huống trên thị trường, thậm chí ngày nay một số nhà phân tích đầu tư sử dụng những hệ thống máy tính tốc độ cao để tăng cường khả năng tổng hợp thống kê số liệu với mong muốn rút ra quy luât của thị trường. Quay ngược lại, khi nhìn ra các hình mẫu đặc trưng này, họ suy đoán với giả định rằng lịch sử có thể tái lập lại với một xác suất nào đó. Việc này xem chừng có sự nhầm lẫn giữa nguyên nhân và kết quả: sử dụng kết quả là các hình mẫu để khẳng định nguyên nhân là sự vận động của thị trường. Tuy nhiên thống kê là một phương pháp nghiên cứu khoa học lâu đời và có tính bền vững của nó. Tâm lý hành vi của nhà đầu tư tác động đến thị trường cũng là một lĩnh vực khoa học cần được nghiên cứu, bản chất của việc dùng thống kê để phân tích chính là nghiên cứu ứng xử của nhà đầu tư theo phương pháp thống kê. Vì vậy khi nhận ra một hình mẫu dựa vào thống kê, để khẳng định rằng hình mẫu này không chỉ là hình ảnh của lịch sử mà còn là kim chỉ nam trong tương lai của các nhà đầu tư, cần phải xác định nguyên nhân tâm lý của các nhà đầu tư trên thị trường gắn liền với hình mẫu đó. Bài viết này sẽ đề cập đến một số phương pháp được phát hiện ra nhờ các chuyên gia thống kê thường xuyên quan sát thị trường và phát hiện ra quy luận biến động của thị trường. 2. Ngày tích lũy và ngày phân phối Giá tăng, giá giảm là chuyện bình thường trên thị trường chứng khoán. Vấn đề là bản chất các ngày tăng và ngày giảm là gì. Ai cũng biết giá cả trên thị trường được xác định bằng cung và cầu của các nhà đầu tư. Điều gì ẩn giấu sau cung và cầu. Qua thống kê người ta chỉ ra rằng trong một thị trường tăng (hoặc giảm) sẽ có các ngày tích lũy và ngày phân phối được thể hiện qua giá cả và khối lượng. Khi xu thế của thị trường là tăng giá: trong các ngày tích lũy giá sẽ tăng mạnh hoặc khối lượng giao dịch sẽ nhỏ hoặc là cả hai; trong các ngày tích phân phối sẽ tăng yếu thậm chí đứng giá hoặc giảm giá hoặc khối lượng giao dịch lớn (có thể xảy ra trước) hoặc là cả hai. Khi xu thế của thị trường là giảm giá: trong các ngày tích lũy giá sẽ giảm mạnh hoặc khối lượng giao dịch sẽ nhỏ hoặc là cả hai; trong các ngày phân phối giá sẽ giảm yếu thậm chí đứng giá hoặc tăng giá hoặc khối lượng giao dịch lớn (có thể xảy ra trước) hoặc là cả hai. Đó là quy luật thống kê mà các nhà đầu tư đã chỉ ra khi nghiên cứu các số liệu của thị trường. Quy luật này cần được giải thích bằng hành vi tâm lý của các nhà đầu tư để có được tính chính xác cao. Khi thị trường đi lên, đối với các nhà đầu tư lẻ, họ ... the probability that someone with a middle level of income has 1 2-1 3 years of schooling? P(1 2-1 3  2 0-4 5) = P(1 2-1 32 0-4 5) / P(