Confidence Interval (Home Costs)

Confidence Interval (Home Costs) tài liệu, giáo án, bài giảng , luận văn, luận án, đồ án, bài tập lớn về tất cả các lĩnh...

Lập trình Windows dùng C# Khoa CNTT- Hutech Created by Nguyen Ha Giang Email: nguyenha.giang@yahoo.com - 1 - TRƯỜNG ĐH KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ Khoa Công Nghệ Thông Tin Môn: Lập trình Windows  Homework 2 – C# Windows Forms cơ bản Mục tiêu: - Xây dựng ứng dụng Windows Forms cơ bản - Thiết kế giao diện form, bổ sung các control vào form, làm quen với cách xây dựng ứng dụng GUI (Graphical User Interface). - Thiết kế các xử lý cho các button. - Sử dụng các common dialog: FontDialog, ColorDialog… - Xử lý sự kiện bàn phím: KeyUp/ KeyDown Nội dung: Xây dựng một chương trình Typing đơn giản, chương trình chứa một bàn phím ảo mô phỏng các phím cơ bản của Keyboard. Khi user gõ phím (Key down) trên bàn phím thì phím đó sẽ được hightlight trên bàn phím ảo của chương trình và ký tự vừa gõ sẽ được hiển thị trên TextBox. Khi user thả phím ra (Key up) thì button minh họa cho phím đó trở về trạng thái bình thường (không còn hightlight). Lưu ý bàn phím ảo được thể hiện bởi các button nhưng không cho phép user kích chọn (không kích hoạt sự kiện click). - Chương trình có menu Display cho phép chọn các chức năng o Clear: xóa nội dung của TextBox chứa ký tự đã gõ o Hightlight Color: thay đổi màu hightlight phím được gõ o Text Font: chọn font cho TextBox o Color Font: chọn màu cho TextBox Lập trình Windows dùng C# Khoa CNTT- Hutech Created by Nguyen Ha Giang Email: nguyenha.giang@yahoo.com - 2 - Giao diện chương trình được minh họa như sau: Hình 1: Minh họa ứng dụng Typing Mô tả chi tiết chương trình: Khi chương trình chạy, user sẽ gõ phím bất kỳ, ta quan tâm đến hai thao tác Down và Up. Down là khi nhấn phím, và Up là khi user thả phím đó ra. VD: khi user gõ phím “1” thì trên bàn phím ảo sẽ hightlight button minh họa cho phím “1”. Ký tự 1 này sẽ được hiển thị trong khung TextBox. Sau đó user thả phím “1” ra thì phím “1” trở về trạng thái bình thường… Lập trình Windows dùng C# Khoa CNTT- Hutech Created by Nguyen Ha Giang Email: nguyenha.giang@yahoo.com - 3 - Hình 2: Minh họa khi user gõ phím “1” trên bàn phím Cách đánh giá chương trình: Dựa trên tiêu chuNn - Đầy đủ chức năng yêu cầu. - Các chức năng phải chạy đúng với yêu cầu đưa ra - Điểm coding style o Mã nguồn được viết tốt, trình bày rõ ràng, có comment đầy đủ. o Giải thuật hay đoạn code được sử dụng một cách hợp lý. Tránh trường hợp sinh viên chỉ viết chương trình cho “có”, mã nguồn được viết một cách cNu thả… - Tính sáng tạo: sinh viên có thể tùy ý bổ sung các chức năng cho chương trình hoàn thiện và mạnh mẽ hơn. Lập trình Windows dùng C# Khoa CNTT- Hutech Created by Nguyen Ha Giang Email: nguyenha.giang@yahoo.com - 4 - Cách nộp chương trình: - Bài tập 2 dạng ứng dụng là Windows Forms Application, do đó sinh viên nộp đầy đủ các file trong thư mục của project ứng dụng. - Trên mỗi file source code (*.cs) sinh viên tạo một XML comment đơn giản chứa tối thiểu các thông tin: {tên ứng dụng, tên sinh viên, mã số sinh viên, ngày tạo file, ngày bổ sung lần cuối cùng}. Minh họa một mẫu XML Comment cho file source code Hình 2: Minh họa phần XML comment cho file source code của sinh viên. - Trong thư mục của project sinh viên xóa thư mục con “Bin” (thư mục này được sinh ra lúc build project, do đó không cần thiết phải nộp). Sau đó sinh viên nén thư mục project thành file *.zip hoặc *.rar có định dạng như sau: MSSV-<tên SV>-BT2.rar/zip VD: sinh viên Nguyễn Hà Nam có mã số sinh viên 106102999 thì file nén chứa mã nguồn là: 106102999-Nguyen Ha Nam-BT2.rar/zip Lập trình Windows dùng C# Khoa CNTT- Hutech Created by Nguyen Ha Giang Email: nguyenha.giang@yahoo.com - 5 - - Địa chỉ email nộp bài: Confidence Interval (Home Costs) Confidence Interval (Home Costs) By: OpenStaxCollege Confidence Interval (Home Costs) Class Time: Names: Student Learning Outcomes • The student will calculate the 90% confidence interval for the mean cost of a home in the area in which this school is located • The student will interpret confidence intervals • The student will determine the effects of changing conditions on the confidence interval Collect the Data Check the Real Estate section in your local newspaper Record the sale prices for 35 randomly selected homes recently listed in the county Note Many newspapers list them only one day per week Also, we will assume that homes come up for sale randomly Complete the table: 1/3 Confidence Interval (Home Costs) Describe the Data Compute the following: ¯ x = _ sx = _ n = _ ¯ In words, define the random variable X State the estimated distribution to use Use both words and symbols Find the Confidence Interval Calculate the confidence interval and the error bound Confidence Interval: _ Error Bound: _ How much area is in both tails (combined)? α = _ α How much area is in each tail? = _ Fill in the blanks on the graph with the area in each section Then, fill in the number line with the upper and lower limits of the confidence interval and the sample mean Some students think that a 90% confidence interval contains 90% of the data Use the list of data on the first page and count how many of the data values lie within the confidence interval What percent is this? Is this percent close to 90%? Explain why this percent should or should not be close to 90% Describe the Confidence Interval In two to three complete sentences, explain what a confidence interval means (in general), as if you were talking to someone who has not taken statistics In one to two complete sentences, explain what this confidence interval means for this particular study Use the Data to Construct Confidence Intervals Using the given information, construct a confidence interval for each confidence level given 2/3 Confidence Interval (Home Costs) Confidence level EBM/Error Bound Confidence Interval 50% 80% 95% 99% What happens to the EBM as the confidence level increases? Does the width of the confidence interval increase or decrease? Explain why this happens 3/3 Câu lạc bộ Giám đốc nhân sự- Trụ sở: CT4.1001, Đô thị Sông Đà - Mỹ Đình, Từ Liêm, Hà Nội- Điện thoại: 04. 7855518 - Fax: 04. 7855518- Website: www.cpoclub.net - Email: contact@cpoclub.net--Các câu hỏi phỏng vấn tuyển dụng khả năng tự tin (Confidence)Stt English VietNamese01How confident are you that you can successfully perform the duties of this position and why?02Tell us about a situation that would demonstrate the level of confidence that you have in yourself.03Tell us about a situation that would demonstrate the level of confidence your manager has in you.04Tell us about a situation that would show the confidence your coworkers have in you. Chien et al. Health and Quality of Life Outcomes 2010, 8:68 http://www.hqlo.com/content/8/1/68 Open Access RESEARCH © 2010 Chien et al; licensee BioMed Central Ltd. This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/2.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. Research Reliability of 95% confidence interval revealed by expected quality-of-life scores: an example of nasopharyngeal carcinoma patients after radiotherapy using EORTC QLQ-C 30 Tsair-Wei Chien 1,2 , Shun-Jin Lin †3 , Wen-Chung Wang 4 , Henry WC Leung 5 , Wen-Pin Lai 6 and Agnes LF Chan* †1,3 Abstract Background: Many researchers use observed questionnaire scores to evaluate score reliability and to make conclusions and inferences regarding quality-of-life outcomes. The amount of false alarms from medical diagnoses that would be avoided if observed scores were substituted with expected scores is interesting, and understanding these differences is important for the care of cancer patients. Using expected scores to estimate the reliability of 95% confidence intervals (CIs) is rarely reported in published papers. We investigated the reliability of patient responses to a quality-of-life questionnaire and made recommendations for future studies of the quality of life of patients. Methods: A total of 115 patients completed the EORTC core questionnaire QLQ-C30 (version 3) after radiotherapy. The observed response scores, assumed to be one-dimensional, were summed and transformed into expected scores using the Rasch rating scale model with WINSTEPS software. A series of simulations was performed using a unified bootstrap procedure after manipulating scenarios with different questionnaire lengths and patient numbers to estimate the reliability at 95% confidence intervals. Skewness analyses of the 95% CIs were compared to detect different effects between groups according to the two data sets of observed and expected response scores. Results: We found that (1) it is necessary to report CIs for reliability and skewness coefficients in papers; (2) data derived from expected response scores are preferable to making inferences; and (3) visual representations displaying the 95% CIs of skewness values applied to item-by-item analyses can provide a useful interpretation of quality-of-life outcomes. Conclusion: Reliability coefficients can be reported with 95% CIs by statistical software to evaluate the internal consistency of respondent scores on questionnaire items. The SPSS syntax procedures for estimating the reliability of the 95% CI, expected score generation and visual skewness analyses are demonstrated in this study. We recommend that effect sizes such as a 95% CI be reported along with p values reporting significant differences in quality-of-life studies. Background Cronbach's α coefficient (hereinafter referred to as Alpha [1]) is widely used as an index of scoring reliability and is often reported in social and behavioral studies [2,3]. However, very few authors report the confidence inter- vals (CIs) of Alpha in their papers, although this has been suggested by many researchers [4-7]. Conception of research questions The American Psychological Association Task Force on Statistical Inference suggests, "ways provide some CHƯƠNG 2: ƯỚC LƯỢNG KHOẢNG TIN CẬY (Confidence Interval Estimation) I. KHÁI NIỆM II. ƯỚC LƯỢNG KHOẢNG TIN CẬY CHO TRUNG BÌNH TỔNG THỂ (KHI BIẾT PHƯƠNG SAI) III. ƯỚC LƯỢNG KHOẢNG TIN CẬY CỦA TRUNG BÌNH TỔNG THỂ (KHI CHƯA BIẾT PHƯƠNG SAI TỔNG THỂ) IV. ƯỚC LƯỢNG KHOÀNG TIN CẬY CHO TỶ LỆ P TỔNG THỂ: TRƯỜNG HỢP MẪU LỚN V. ƯỚC LƯỢNG KHOẢNG TIN CẬY CHO SỰ KHÁC BIỆT GIỮA TRUNG BÌNH CỦA HAI TỔNG THỂ 1. Ước lượng khoảng tin cậy dựa trên sự phối hợp từng cặp 2. Ước lượng khoảng tin cậy dựa vào mẫu độc lập của phương sai khác nhau 3. Ước lượng khoảng tin cậy dựa vào mẫu độc lập có phương sai bằng nhau VI. ƯỚC LƯỢNG KHOẢNG TIN CẬY CHO SỰ KHÁC BIỆT GIỮA HAI TỶ LỆ TỔNG THỂ VII. ƯỚC LƯỢNG CỞ MẪU 1. Cở mẫu cho những khoảng tin cậy của trung bình tổng thể có phân phối chuẩn khi biết phương sai 2. Cở mẫu cho những khoảng tin cậy của tỉ lệ tổng thể BÀI TẬP I. KHÁI NIỆM Khoảng tin cậy là một dãy giá trị mà trong đó các tham số của tổng thể như số trung bình ((), tỉ lệ (p) và phương sai ((2) cần được ước lượng nằm trong khoảng này. Ứơc lượng khoảng tin cậy là một hình thức dự báo trong thống kê, một chỉ tiêu kinh tế nào đó có thể được ước lượng tại một điểm nào đó (dự báo điểm) hay nằm trong một khoảng nào đó (dự báo khoảng) với độ tin cậy cho trước. Ví dụ: Với độ tin cậy 90%, một mẫu gồm 16 quan sát có trung bình từ một tổng thể có phân phối chuẩn với độ lệch chuẩn  = 6 thì trung bình tổng thể ( có giá trị trong khoảng từ 17,4675 đến 22,5325. Khoảng tin cậy cho trung bình tổng thể được ước lượng dựa vào giá trị được quan sát của trung bình mẫu. Ðặt ( là một tham số chưa biết của tổng thể. Giả sử rằng chúng ta dựa vào thông tin của mẫu quan sát, tìm những biến ngẫu nhiên A và B sao cho: P ( A <  < B ) = 1 -  trong đó (1 - () là độ tin cậy (level of confidence) và 100 (1 - ()% là khoảng tin cậy cho (, khoảng này sẽ chứa các tham số của tổng thể. II. ƯỚC LƯỢNG KHOẢNG TIN CẬY CHO TRUNG BÌNH TỔNG THỂ (khi biết ph ương sai  2 ) Giả sử rằng chúng ta có một mẫu ngẫu nhiên gồm n quan sát từ một phân phối chuẩn với trung bình ( và phương sai (2, và trung bình mẫu là Ġ. Một khoảng tin cậy 100 (1- ()% cho trung bình tổng thể ( được xác định như sau: Trong đóĠ là một số sao cho P ( Z ľ) = P ( Z < ĭ) Ľ và biến ngẫu nhiên Z có phân phối chuẩn tắc:Ġ Ví dụ: Một qui trình sản xuất đường tinh chế. Trọng lượng của những bao đường có phân phối chuẩn với độ lệch chuẩn 1,2kg. Một mẫu ngẫu nhiên gồm 25 bao có trọng lượng trung bình mỗi bao 19,8 kg. Tìm khoảng tin cậy 95% cho trọng lượng trung bình tổng thể được sản xuất bởi qui trình. Bảng tra phân phối chuẩn Z được tóm tắt như sau:  0,005 0,01 0,025 0,05 0,1 Z  2,575 2,33 1,96 1,645 1,28 · Khoảng tin cậy 95% cho trung bình tổng thể là: Vậy, khoảng tin cậy 95% cho trọng lượng trung bình của tất cả các bao đường của qui trình sản xuất nằm trong khoảng từ 19,33kg đến 20,27kg. Như ta mong đợi, trung bình mẫuĠlà điểm giữa của khoảng chứa đựng (, thì khoảng rộng w chứa đựng tham số sẽ là: Chú ý: 1. Nếu (1 - () và ( không thay đổi, n càng lớn dẫn đến khoảng tin cậy càng hẹp cho trung bình tổng thể (, nghĩa là việc ước lượng ( càng chính xác hơn. 2. Nếu (1 - () và n cố định, độ lệch chuẩn ( càng lớn thì khoảng tin cậy càng rộng cho (, càng không chắc chắn hay không chính xác cho ước lượng (. 3. Nếu n và ( cố định, (1 - () càng lớn thì khoảng tin cậy càng rộng, dẫn đến ( sẽ rơi vào khoảng giá trị lớn hơn, ước lượng khó chính xác hơn. Cụ thể: Trong trường hợp mẫu quan sát lớn, ta có thể sử dụng công thức (6.1) để tính khoảng tin cậy cho tham số (tổng thể nhưng thay độ lệch chuẩn của tổng thể ( bằng độ lệch chuẩn của mẫu (Sx): Ví dụ: Một mẫu ngẫu nhiên gồm 1562 sinh viên ghi danh học môn Marketing đã được hỏi để trả lời trong phạm vi từ 1 (không đồng ý) đến 7 (hoàn toàn đồng ý) với câu nói: Hầu hết các quảng cáo đều đánh lừa sự thông minh của khách hàng Ðiểm trả lời có trung bình mẫu là 3,92 và độ lệch chuẩn là ... Construct Confidence Intervals Using the given information, construct a confidence interval for each confidence level given 2/3 Confidence Interval (Home Costs) Confidence level EBM/Error Bound Confidence. .. distribution to use Use both words and symbols Find the Confidence Interval Calculate the confidence interval and the error bound Confidence Interval: _ Error Bound: _ How much area is in both... the number line with the upper and lower limits of the confidence interval and the sample mean Some students think that a 90% confidence interval contains 90% of the data Use the list of data