BÁO cáo bài tập lớn môn xác SUẤT THỐNG kê

Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê Nhóm 1A BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN MÔN XÁC SUẤT THỐNG KÊ HỌC KỲ I 2012-2013 Mục lục: Bài 1: Ví dụ 3.4: 02 Ví dụ 4.2: 04 Bài 2: 12 Bài 3: 15 Bài 4: 17 Bài 5: 21 GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Trang 1 Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê Nhóm 1A Bài 1: Trình bài lại ví dụ 3.4 trang 207 và ví dụ 4.2 trang 216 sách bài tập Xác suất thống kê 2012 (Nguyễn Đình Huy) Ví dụ 3.4: Hiệu suất phần trăm (%) của một phản ứng hóa học được nghiên cứu theo 3 yếu tố: pH (A), nhiệt độ (B) và chất xúc tác (C) được trình bày trong bảng sau: Yếu tố Yếu tố B A A1 A2 A3 A4 B1 C1 C2 C3 C4 B2 9 12 13 10 B3 C2 C3 C4 C1 14 15 14 11 C3 C4 C1 C2 B4 16 12 11 13 C4 C1 C2 C3 12 10 14 13 Hãy đánh giá về ảnh hưởng của các yếu tố trên hiệu suất phản ứng? Bài làm: • Ta giả thiết: H0: Các giá trị trung bình của ba yếu tố pH (A), nhiệt độ (B) và chất xúc tác (C) bằng nhau H1: Có ít nhất hai giá trị trung bình của ba yếu tố pH (A), nhiệt độ (B) và chất xúc tác (C) khác nhau Ta tiến hành phân tích phương sai ba yếu tố trên và dựa trên bảng ANOVA để kết luận ảnh hưởng của các yếu tố đến hiệu suất của phản ứng • Cơ sở lý thuyết: Khi phân tích phương sai ba yếu tố ta thường dung mô hình vuông La tinh có dạng như sau: Yếu tố A A1 A2 A3 A4 T.i Yếu tố B B1 C1 C2 C3 C4 B2 Y111 Y212 Y313 Y414 T.1 C2 C3 C4 C1 B3 Y122 Y223 Y324 Y421 T.2 C3 C4 C1 C2 B4 Y133 Y234 Y331 Y432 T.3 C4 C1 C2 C3 Y144 Y241 Y342 Y443 T.4 Ti T1 T2 T3 T4 Bảng ANOVA: Nguồn sai số Bậc tự do Yếu tố A (hàng) r-1 Tổng số bình phương SSR = GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Trang 2 Bình phương trung bình Giá trị thống kê MSR = SSR / (r 1) FR = MSR / SSE Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê Nhóm 1A Yếu tố B (cột) r-1 SSC = MSC = SSC / (r 1) FC = MSC /SSE Yếu tố C r-1 SSF = MSF = SSF / (r 1) F = MSF / SSE Sai số (r-1)(r-2) Tổng cộng r2 - 1 SSE = SST – (SSF + SSR + SSC) MSE = SST = Giải toán trên Excel: Nhập dữ liệu vào bảng như sau: • Tính các giá trị Ti T.j T k và T Các giá trị Ti Chọn ô B7 và nhập biểu thức =SUM(B2:E2) Chọn ô C7 và nhập biểu thức =SUM(B3:E3) Chọn ô D7 và nhập biểu thức =SUM(B4:E4) Chọn ô E7 và nhập biểu thức =SUM(B5:E5) Các giá trị T.j Chọn ô B8 và nhập biểu thức =SUM(B2:B5) Dùng con trỏ kéo kí hiệu tự điền từ ô B8 đến E8 Các giá trị T k Chọn ô B9 và nhập biểu thức =SUM(B2,C5,D4,E3) Chọn ô C9 và nhập biểu thức =SUM(B3,C2,D5,E4) Chọn ô D9 và nhập biểu thức =SUM(B4,C3,D2,E5) Chọn ô E9 và nhập biểu thức =SUM(B5,C4,D3,E2) Giá trị T… Chọn ô B10 và nhập biểu thức =SUM(B2:E5) • Tính các giá trị và GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Trang 3 Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê - Các giá trị Nhóm 1A và Chọn ô G7 và nhập biểu thức =SUMSQ(B7:E7) Dùng con trỏ kéo kí hiệu tự điền từ ô G7 đến ô G10 • • • Giá trị Chọn ô G11 và nhập biểu thức =SUMSQ(B2:E5) Tính các giá trị SSR, SSC, SSF, SST và SSE - Các giá trị SSR, SSC và SSF Chọn ô I7 và nhập biểu thức =G7/4-39601/POWER(4,2) Dùng con trỏ kéo kí hiệu tự điền từ ô I7 đến ô I9 - Giá trị SST Chọn ô I11 và nhập biểu thức =G11-G10/POWER(4,2) - Giá trị SSE Chọn ô I10 và nhập biểu thức =I11-SUM(I7:I9) Tính các giá trị MSR, MSC, MSF, và MSE - Các giá trị MSR, MSC và MSF Chọn ô K7 và nhập biểu thức =I7/(4-1) Dùng con trỏ kéo kí hiệu tự điền từ ô K7 đến ô K9 - Giá trị MSE Chọn ô K10 và nhập biểu thức =I10/((4-1)*(4-2)) Tính giá trị G và F Chọn ô M7 và nhập biểu thức =K7/K10 Dùng con trỏ kéo kí hiệu tự điền từ ô M7 đến ô M9 Kết quả và biện luận: FR = 3,1 < F0.05(3.6) =4,76 => Chấp nhận giả thiết H0 (pH) Fc = 11,95 > F0.05(3.6) =4,76 => Bác bỏ giả thiết H0 (Nhiệt độ) F = 30,05 > F0.05(3.6) =4,76 => Bác bỏ giả thiết H0 (Chất xúc tác) Vậy chỉ có nhiệt độ và chất xúc tác gây ảnh hưởng tới hiệu suất Ví dụ 4.2: Người ta dung ba mức nhiệt độ gồm 105, 120 và 135oC kết hợp với ba khoảng thời gian là 15, 30 và 60 phút để thực hiện một phản ứng tổng hợp Các hiệu suất của phản ứng (%) được trình bày trong bảng sau đây: Thời gian (phút) X1 15 30 60 15 30 60 15 GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Nhiệt độ (oC) X2 105 105 105 120 120 120 135 Trang 4 Hiệu suất (%) Y 1.87 2.02 3.28 3.05 4.07 5.54 5.03 Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê 30 60 135 135 Nhóm 1A 6.45 7.26 Hãy cho biết yếu tố nhiệt độ hoặc yếu tố thời gian có liên quan tính tuyến với hiệu suất của phản ứng tổng hợp? Nếu có thì điều kiện nhiệt độ 115oC trong vòng 50 phút thì hiệu suất phản ứng sẽ là bao nhiêu? Bài làm: • Ta giả thiết: H0: Phương trình hồi quy không thích hợp H1: Phương trình hồi quy thích hợp Ta tìm phương trình hồi quy tính tuyến đa tham số để chỉ ra sự phụ thuộc hoặc không phụ thuộc giữa yếu tố thời gian (X1) và nhiệt độ (X2) với hiếu suất phản ứng tổng hợp (Y) • Cơ sở lý thuyết: Phương trình tổng quát cho biến phụ thuộc Y có liên quan đến k biến số độc lập Xi (i=1,2, ,k): B0 + B1X1 + B2X2 + … + BkXk Bảng ANOVA: Nguồn sai số Bậc tự do Tổng số bình phương Bình phương trung bình Giá trị thống kê Hồi quy K SSR MSR = SSR / k F = MSR / MSE Sai số N-k-1 SSE MSE = SSE / (N - k 1) Tổng cộng N–1 SST = SSR + SSE Giá trị thống kê: • Giá trị R-bình phương: Giá trị R2: (R3 ≤ 0.81 là khá tốt) Giá trị R2 được hiệu chỉnh (Adjusted R Square) GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Trang 5 Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê sẽ trở nên âm hay không xác định nếu R2 hay N nhỏ • Độ lệch chuẩn: (S ≤ 0.30 là khá tốt) Trắc nghiệm thống kê: • Trắc nghiệm t: Bậc tự do của t: =N-k-1 ; • Trắc nghiệm F: Bậc tự do của giá trị F: v1 = 1, v2 = N -k - 1 Giải toán trên Excel: Nhập dữ liệu theo cột: Sử dụng Regression: Data -> Data Analysis GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Trang 6 Nhóm 1A Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê Nhóm 1A Trong cửa sổ Data Analysis chọn Regression: Hồi quy theo Thời gian (X1): Các thông số: - Input Y Range: Phạm vi biến số Y Input X Range: Phạm vi biến số X Labels: Dữ liệu bao gồm nhãn Confidence Level: Mức tin cậy (chọn 95%) Output options: Chọn New Worksheet Ply (Xuất kết quả ở sheet Thời gian) GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Trang 7 Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê Nhóm 1A Kết quả: Phương trình hồi quy: YX1 = f(X1) = 2.7667 + 0.0445X1 với R2 = 0.2139 và S = 1.8112 t0 = 2.1290 < t0.05 = 2.365 (tra bảng VII với n = 7, α = 0.025) hay 0.05  Nên chấp nhận giả thiết H0 GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Trang 8 = 0.0708 > α = Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê Nhóm 1A t1 = 1.3802 < t0.05 = 2.365 hay PV = 0.2100 > α = 0.05  Nên chấp nhận giả thiết H0 F = 1.9049 < = 5.590 (tra bảng VIII với n1 = 1 và n2 = 7) hay = 0.2100 > α = 0.05  Nên chấp nhận giả thiết H0 Vậy phương trình hồi quy trên không có ý nghĩa thống kê Kết luận: Yếu tố thời gian không có liên quan tính tuyến với hiệu suất của phản ứng tổng hợp Hồi quy theo Nhiệt độ (X2): Các thông số ở cửa sổ Regression như Hồi quy theo X1, trừ Input X Range là $B$1:$B$10 Kết quả: Phương trình hồi quy: YX2 = f(X2) =11.1411 + 0.1286X2 với R2 = 0.7638 và S = 0.9929 t0 = 3.4179 > t0.05 = 2.365 hay = 0.0112 < α = 0.05  Nên bác bỏ giả thiết H0 t1 = 4.7572 > t0.05 = 2.365 hay PV = 0.0021 < α = 0.05  Nên bác bỏ giả thiết H0 GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Trang 9 Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê F = 22.6309 > = 5.590 hay Nhóm 1A = 0.0021 < α = 0.05  Nên bác bỏ giả thiết H0 Vậy phương trình hồi quy trên có ý nghĩa thống kê Kết luận: Yếu tố nhiệt độ có liên quan tính tuyến với hiệu suất của phản ứng tổng hợp Hồi quy theo Thời gian (X1) và Nhiệt độ (X2): Các thông số ở cửa sổ Regression như Hồi quy theo X1, trừ Input X Range là $A$1:$B$10 Kết quả: Phương trình hồi quy: YX1, X2 = f(X1,X2) = -12.7000 + 0.0445X1 + 0.1286X2 với R2 = 0.9777 và S = 0.3297 t0 = 11.5283 > t0.05 = 2.365 hay = 2.5607E-05 < α = 0.05  Nên bác bỏ giả thiết H0 t1 = 7.5827 > t0.05 = 2.365 hay PV = 0.0003 < α = 0.05  Nên bác bỏ giả thiết H0 t2 = 14.3278 > t0.05 = 2.365 hay PV = 7.2338E-6 < α = 0.05  Nên bác bỏ giả thiết H0 F = 131.3921 > F0.05 = 5.140 (tra bảng VII với n1 = 2 và n2 = 6) hay FS = 0.0021 < α = 0.05 GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Trang 10 Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê Nhóm 1A  Nên bác bỏ giả thiết H0 Vậy phương trình hồi quy trên có ý nghĩa thống kê Kết luận: Hiệu suất phản ứng có liên quan tính tuyến với cả hai yếu tố là thời gian và nhiệt độ Dữ liệu với hàm hồi quy Y = -12.7000 + 0.0445X1 + 0.1286X2: Vẽ biểu đồ: chọn ô C2, vào Insert -> Scatter -> Scatter with only Maker Sự tính tuyến của phương trình hồi quy YX1, X2 = -12.7000 + 0.0445X1 + 0.1286X2 có thể được trình bày trên biểu đồ phân tán: GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Trang 11 Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê Nhóm 1A Dự đoán hiệu suất của phản ứng bằng phương trình hồi quy tại nhiệt thời gian (X1) 50 phút, nhiệt độ (X2) 115oC bằng phương trình: H=-12.7+0.0445*50+0.1286*115=4.310873016 Vậy: Hiệu suất dự đoán của phản ứng tại thời gian (X1) 50 phút và nhiệt độ (X2) 1150C là 4.310873016 Bài 2: Một nghiên cứu được tiến hành ở thành phố công nghiệp X để xác định tỷ lệ những người đi làm bằng xe máy, xe đạp và buýt Việc điều tra được tiến hành trên hai nhóm Kết quả như sau: Nữ Nam Xe máy 25 75 Buyt 100 120 Xe đạp 125 205 Với mức ý nghĩa α = 5%, hãy nhận định xem có sự khác nhau về cơ cấu sử dụng các phương tiện giao thông đi làm trong hai nhóm công nhân nam và công nhân nữ hay không Bài làm: GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Trang 12 Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê • • Nhóm 1A Ta giả thiết: Ho: Cơ cấu sử dụng phương tiện giao thông của công nhân nam và công nhân nữ không khác nhau Cơ sở lý thuyết: Giá trị thống kê: Oi - các tần số thực nghiệm (observed frequency) Ei - các tần số lý thuyết (expected frequency) Biện luận: Nếu Giá trị => bác bỏ giả thiết H0 tính theo biểu thức: Oi - các tần số thực nghiệm của ô thuộc hàng i cột j Ei - các tần số lý thuyết của ô thuộc hàng i cột j, r là số hàng và c là số cột Xác xuất với bậc tự do DF = (r - 1)(c - 1); trong đó r là số hàng và c là số cột trong bảng VI Nếu => Chấp nhận giả thiết H0 và ngược lại Giải toán trên Excel: Nhập giá trị vào bảng tính: Tính các tổng: GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Trang 13 Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê • • • • Nhóm 1A Tổng hàng: Chọn E2 và nhập biểu thức =SUM(B2:D2) Dùng con trỏ kéo nút tự điền từ E2 tới E3 Tổng cột: Chọn B4 và nhập biểu thức =SUM(B2:B3) Dùng con trỏ kéo nút tự điền từ B4 tới D4 Tổng cộng: Chọn E5 và nhập biểu thức =SUM(B2:D3) Tính các tần số lí thuyết: Tần số lí thuyết = (tổng hàng x tổng cột) / tổng cộng Chọn ô B6 nhập công thức =B$4*$E2/$E$4, dùng con trỏ kéo nút tự điền từ ô B6 đến ô D7 Áp dụng hàm CHITEST: Chọn B9 và nhập biểu thức =CHITEST(B2:D3,B6:D7) Ta sẽ có được kết quả của Biện luận: = 0.0022 < α = 0.05 => Bác bỏ giả thuyết Ho GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Trang 14 Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê Nhóm 1A Kết luận: Cơ cấu sử dụng các phương tiện giao thông đi làm trong 2 nhóm công nhân nam và nữ khác nhau GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Trang 15 Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê Nhóm 1A Bài 3: Một cuộc điều tra xã hội học được tiến hành ở 5 thành phố A, B, C, D, E yêu cầu những người được hỏi diễn tả mức độ thỏa mãn của mình đối với thành phối mà họ đang sống Kết quả được cho như sau: Thành phố Mức độ thỏa mãn Rất thỏa mãn Tương đối Không 220 130 84 156 122 121 207 54 95 164 63 75 24 43 73 A B C D E Với mức ý nghĩa α = 3%, kiểm định xem mức độ thỏa mãn cuộc sống có phân bố giống nhau trong 5 thành phố trên hay không? Bài làm: Giả thiết H0 : Mức độ thỏa mãn cuộc sống có phân bố giống nhau trong 5 thành phố Dạng bài: kiểm tra tính độc lập GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Trang 16 Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê • • • • Nhóm 1A Tổng hàng Chọn E3 và nhập biểu thức =SUM(B3:D3) Dùng con trỏ kéo nút tự điền từ E3 đến E8 Tổng cột Chọn B8 và nhập biểu thức =SUM(B3:B7) Dùng con trỏ tự kéo nút tự điền từ B8 đến D8 Tính các tần số lí thuyết Tần số lí thuyết=(tổng hàng*tổng cột/tổng cộng) Chọn ô B10 và nhập biểu thức =E$3*$B8/$E$8 Dùng con trỏ tự kéo nút tự điền từ B10 đến D14 Áp dụng hàm CHITEST: Chọn ô B16 và nhập biểu thức =CHITEST(B3:D7,B10:D14) Ta sẽ có được kết quả của Biện luận: = 5.52299E-13 < α = 0.03 => Bác bỏ giả thuyết Ho GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Trang 17 Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Trang 18 Nhóm 1A Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê Nhóm 1A Kết luận: Mức độ thỏa mãn cuộc sống phân bố khác nhau trong 5 thành phố trên Bài 4: Sau đây là số liệu về số lượng một loại báo ngày bán được ở 5 quận nội thành: Ngày khảo sát Thứ hai Thứ ba Thứ tư Thứ năm Thứ sáu Thứ bảy Quận nội thành Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 22 21 25 24 28 30 18 18 25 24 19 22 22 22 25 18 15 28 18 18 19 20 22 25 18 19 20 22 25 25 Lượng báo bán được ở 5 quận có khác nhau thực sự không? Chọn α = 2% Lượng báo bán ra có chịu tác động của các yếu tố ngày trong tuần không? Bài làm: Cơ sở lí thuyết: Phân tích phương sai hai yếu tố không lặp: Sự phân tích này nhằm đánh giá sự ảnh hưởng của hai yếu tố trên các giá trị quan sát Yij (i=1,2…r: yếu tố A; j=1,2…c: yếu tố B) Mô hình: Yếu tố A 1 2 … r Tổng cộng Trung bình 1 … Yếu tố B 2 … … … … … … … … c Tổng cộng Trung bình … … … … Bảng ANOVA Nguồn sai Bậc tự Tổng số bình GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Trang 19 Bình phương Giá trị thống Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê số do phương Yếu tố A (hàng) (r–1) ( c -1 ) Yếu tố B ( cột ) Nhóm 1A trung bình SSB = SSF = Sai số (r-1)(c1) SSE = SST - (SSF + SSB) Tổng cộng ( rc – 1) SST = MSB = = MSF = = MSB = - Giả thuyết:  “Các giá trị trung bình bằng nhau”  “Ít nhất có hai giá trị trung bình khác nhau” Giá trị thống kê: Biện luận: Nếu => Chấp nhận H0 (yếu tố A) Nếu => Chấp nhận H0 (yếu tố B) Giải toán trên Excel: GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Trang 20 kê Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê Nhóm 1A Áp dụng “Anova: Two-Factor Without Replication” Vào Data -> Data Analysis Chọn mục Anova: Two-Factor Without Replication Chọn OK Trong hộp thoại Anova: Two-Factor Without Replication lần lượt ấn định các chi tiết: • • • Phạm vi đầu vào (Input Range): $A$2:$F$8 Nhãn dữ liệu (Labels in First Row/Column) Ngưỡng tin cậy (Alpha): 0.02 (mức ý nghĩa = 2%) Nhấn OK Ta được bảng sau: GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Trang 21 Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê Nhóm 1A Kết quả và biện luận: FR = 3,5672 > F0.02 = 3,4817 =>không chấp nhận giả thiết H0(thứ) → Vậy lượng báo bán ra có sự khác nhau theo thứ FC = 2,4748< F0.02 = 3,7313=> chấp nhận giả thiết H0 (quận) → Vậy lượng báo bán ra theo quận không có sự khác nhau GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Trang 22 Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê Nhóm 1A Bài 5: Theo dõi ngẫu nhiên giá thuê nhà tại 5 thành phố (với điều kiện thuê nhà như nhau) thu được các số liệu sau: Thành phố A Thành phố B Thành phố C Thành phố D Thành phố E 900 625 415 410 340 1200 640 400 310 425 850 775 420 320 275 1320 1000 560 280 210 1400 690 780 500 575 1150 550 620 385 360 975 840 800 440 750 390 Hãy tìm P-value để kiểm định xem có sự khác biệt về giá thuê nhà ở 5 thành phố nói trên hay không Bài làm: Nhận xét: Đây là bài toán phân tích phương sai một yếu tố Giả thiết H0: không có sự khác biệt về giá thuê nhà ở 5 thành phố Cơ sở lí thuyết: - Phân tích phương sai một yếu tố - Sự phân tích này nhằm đánh giá sự ảnh hưởng của một yếu tố trên các giá trị quan sát Yi (i=1,2,…,k) Mô hình: Yếu tố thí nghiệm 1 2 … … … … … … … Tổng cộng Trung bình … T … … Bảng ANOVA Nguồn sai Bậc tự do số Yếu tố k-1 Sai số K Tổng số bình phương SSF = MSF = N-k SSE = SST - SSF GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Bình phương trung bình Trang 23 Giá trị thống kê = Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê MSB = Tổng cộng ( rc – 1) SST = Giả thuyết:  “Các giá trị trung bình bằng nhau”  “Ít nhất có hai giá trị trung bình khác nhau” Giá trị thống kê: Biện luận: Nếu => Chấp nhận giả thiết H0 Giải toán trên Excel: Nhập bảng số liệu như hình dưới: Vào Data /Data analysis, chọn Anova: Single Factor rồi bấm OK GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Trang 24 Nhóm 1A Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê Nhóm 1A Trên màng hình sẽ hiện lên hộp thoại của Anova: Single Factor Ta nhập các thông số như hình dưới • Phạm vi của biến số Y(Input Range): ta kéo chuột từ ô A1 tới ô I5 • Alpha: 0.05 • Group by: Rows • Xuất kết quả (Output options): kích vào New Worksheet Ply Ta được kết quả như sau: Kết Quả Và Biện Luận P-Value = 6.46E-10 < Alpha=0.05 GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Trang 25 Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê F=28.0899> F0.05 = 2.6787 Suy ra: Bác bỏ giả thuyết Ho Vậy có sự khác biệt về giá thuê nhà giữa 5 thành phố GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Trang 26 Nhóm 1A ... 17 Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Trang 18 Nhóm 1A Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê Nhóm 1A Kết luận: Mức độ thỏa mãn sống phân bố khác thành phố Bài. . .Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê Nhóm 1A Bài 1: Trình lại ví dụ 3.4 trang 207 ví dụ 4.2 trang 216 sách tập Xác suất thống kê 2012 (Nguyễn Đình Huy) Ví dụ 3.4: Hiệu suất phần trăm... Trang 14 Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác Xuất Thống Kê Nhóm 1A Kết luận: Cơ cấu sử dụng phương tiện giao thơng làm nhóm cơng nhân nam nữ khác GVHD: PGS TS Nguyễn Đình Huy Trang 15 Báo Cáo Bài Tập Lớn Xác