báo cáo xstk cô dung, báo cáo xác xuất thống kê,btlxstk,btl xác suất thống kê, báo cáo xstk cô dung, báo cáo xác xuất thống kê,btlxstk,btl xác suất thống kê, báo cáo xstk cô dung, báo cáo xác xuất thống kê,btlxstk,btl xác suất thống kê, báo cáo xstk cô dung, báo cáo xác xuất thống kê,btlxstk,btl xác suất thống kê, báo cáo xstk cô dung, báo cáo xác xuất thống kê,btlxstk,btl xác suất thống kê, báo cáo xstk cô dung, báo cáo xác xuất thống kê,btlxstk,btl xác suất thống kê, báo cáo xstk cô dung, báo cáo xác xuất thống kê,btlxstk,btl xác suất thống kê, báo cáo xstk cô dung, báo cáo xác xuất thống kê,btlxstk,btl xác suất thống kê, báo cáo xstk cô dung, báo cáo xác xuất thống kê,btlxstk,btl xác suất thống kê,
Dạng bài: Thống kê mô tả Dữ liệu (A): Khảo sát thời gian hồn thành mơ hình 40 sinh viên học nhập môn kĩ thuật ta có bảng số liệu: Thời gian (phút) X10 11 12 10 10 11 9 12 13 13 11 12 13 12 11 7 13 10 10 Dữ liệu (B): Số lượng thép (cây) sàn nhà STT Sàn Số lượng thép Sàn 150 Sàn 200 Sàn 300 Sàn 250 + Xác định số tổ cần chia: Chọn ô A6 nhập vào biểu thức =(2*Count(A1:J4))^(1/3) Kết 4.308869 Chọn k = + Xác định trị số khoảng cách h theo công thức: Chọn ô A7 nhập vào biểu thức =(Max(A1:J4)-Min(A1:J4))/4 Kết Chọn h =2 + Ta xác định cận cận tổ là: Tổ 1: 5-7 Tổ 2: 7-9 Tổ 3: 9– 11 Tổ 4: 11-13 Nhập vào ô từ A9 đến A13 giá trị: Chọn chức Data/ Data Analysis/Histogram + Input Range: địa tuyệt đối chứa dư liệu + Bin Range: địa chứa bảng phân nhóm + Output options: vị trí xuất kết + Confidence Level for Mean: độ tin cậy cho trung bình + Chọn Cumulative Percentage để tính tần suất tích lũy Kết quả: Sửa đổi Vẽ biểu đồ tần số Chọn miền liệu- insert- chọn cách vẽ biểu đồ Tần Số 14 12 10 2 Tần S ố T ích Lũy 100.00% 90.00% 80.00% 70.00% 60.00% 50.00% 40.00% 30.00% 20.00% 10.00% 0.00% Số lượng thép 300 250 200 150 100 50 Sàn Sàn Sàn Sàn tỉ lệ phần trăm(%) 27.78% 16.67% Sàn Sàn Sàn Sàn 22.22% 33.33% Bài Theo dõi doanh số bán hàng ngày cửa hàng, người ta thu kết sau: Cửa hàng 8, 9, 5, 6, 5, 6, 7, 8, 7, 7, 6, 6, 7, 7,5 Cửa hàng 8, 9, 5, 4, 4, 5, 6, 6, 5, 6, 8, 7, Với mức ý nghĩa 3%, cho doanh số bán hàng cửa hàng có phân tán hay khơng? Giả thiết doanh số bán hàng ngày cửa hàng tuân theo quy luật chuẩn BÀI LÀM: Dạng bài: Kiểm định giả thuyết cho phương sai hai tổng thể Công cụ: F-Test Two-Sample for Variances Cơ sở lý thuyết: Nếu Fqs > Excel sử dụng miền bác bỏ bên phải Nếu Fqs < Excel sử dụng miền bác bỏ bên trái Vào Data/ Data Analysis/ F-Test Two-Sample for Variances Chọn mục hình: + Input: địa tuyệt đối chứa dư liệu tương ứng mẫu + Output options: vị trí xuất kết + Apha: mức ý nghĩa Kết quả: Biện luận: Giả thiết “Doanh số bán hàng cửa hàng có phân tán nhau” : “Doanh số bán hàng cửa hàng không phân tán nhau” F = 0.436151064> F 0.03 = 0.32844387 Không chấp nhận giả thuyết H0 Vậy: Doanh số bán hàng cửa hàng khơng có phân tán Bài 3: Đo mức độ bụi khơng khí khu vực thành phố thời điểm, người ta số liệu sau, ( đơn vị mg/m3): Số thứ tự quan sát Các khu vực KV1 KV KV KV 0,54 0,48 0,56 0,47 0,60 0,49 0,62 0,52 o Độ lệch chuẩn: (S ≤ 0.30 tốt) Trắc nghiệm thống kê: Trắc nghiệm t: : = “hệ số hồi quy khơng có ý nghĩa” : ≠0 “ hệ số hồi quy có ý nghĩa” với vài Bậc tự t: = N - k - ; = < a (N -2) =>Chấp nhận giả thiết H0 Trắc nghiệm F: : = “phương trình hồi quy khơng thích hợp” : ≠0 “phương trình hồi quy thích hợp” với vài Bậc tự giá trị F: v1 = 1, v2 = N -k – F < Fa (1, N-2) => Chấp nhận giả thiết Thực Excel: Giả thiết H0: Phương trình hồi quy khơng thích hợp H1: Phương trình hồi quy thích hợp Ta tìm phương trình hồi quy tính tuyến đa tham số để phụ thuộc không phụ thuộc yếu tố thời gian (X1) số lượng (X2) với hiệu suất đạt (Y) Nhập liệu theo cột: Chọn chức Data/ Data Analysis/Regression Hồi quy theo Thời gian (X1): 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 Output options: Nơi xuất kết Kết quả: Phương trình hồi quy: ŶX1 = f(X1) = 3.0856 + 0.03906X1 với R2 = 0.1257và S = 2.8610 t0 = 1.2229< t0.05 = 2.365 (tra bảng VII với n = 7, α = 0.025) hay = 0.2609> α = 0.05 Chấp nhận giả thiết H0 t1 = 1.0031 < t0.05 = 2.365 hay PV = 0.3492> α = 0.05 Chấp nhận giả thiết H0 F = 1.0063 < = 5.590 (tra bảng VIII với n1 = n2 = 7) hay = 0.3492 > α = 0.05 Chấp nhận giả thiết H0 Vậy: Phương trình hồi quy khơng có ý nghĩa thống kê Nói cách khác, phương trình hồi quy khơng thích hợp Kết luận: Yếu tố thời gian khơng có liên quan tính tuyến với hiệu suất đạt Hồi quy theo Số lượng (X2): Các thông số cửa sổ Số lượng Hồi quy theo X1, trừ Input X Range $B$1:$B$10 Kết quả: Phương trình hồi quy: ŶX2 = f(X2) = 16.5409 – 0.1235X2 với R2 = 0.8723 S = 1.0933 t0 = 10.0392> t0.05 = 2.365 hay = 0,0000208 < α = 0.05 Bác bỏ giả thiết H0 t1 = 6.9155> t0.05 = 2.365 hay PV = 0.000228 < α = 0.05 Bác bỏ giả thiết H0 F = 47.8242 > = 5.590 hay = 0.000228< α = 0.05 Bác bỏ giả thiết H0 Vậy: Phương trình hồi quy có ý nghĩa thống kê Nói cách khác, phương trình hồi quy thích hợp Kết luận: Yếu tố Số lượng có liên quan tính tuyến với hiệu suất đạt Hồi quy theo Thời gian (X1) Số lượng (X2): Các thông số cửa sổ Regression Hồi quy theo X1, trừ Input X Range $A$1:$B$10 Kết quả: Phương trình hồi quy: ŶX1, X2 = f(X1,X2) = 14.19756+ 0.03906X1 – 0.1235X2 với R2 = 0.9980 S = 0.1474 t0 = 56.1865 > t0.05 = 2.365 hay = 2.135* < α = 0.05 Bác bỏ giả thiết H0 t1 = 19.4674> t0.05 = 2.365 hay PV = 1.19*10-5< α = 0.05 Bác bỏ giả thiết H0 t2 = 51.2853> t0.05 = 2.365 hay PV = 3.688* < α = 0.05 Bác bỏ giả thiết H0 F = 1504.58 > F0.05 = 5.140 (tra bảng VII với n1 = n2 = 6) hay FS = 7.88* < α = 0.05 Bác bỏ giả thiết H0 Vậy: Phương trình hồi quy có ý nghĩa thống kê Nói cách khác, phương trình hồi quy thích hợp Kết luận: Hiệu suất đạt có liên quan tính tuyến với hai yếu tố thời gian số lượng Dữ liệu với hàm hồi quy = 14.19756+ 0.03906X1 – 0.1235X2 Vẽ biểu đồ: chọn ô C2, vào Insert -> Scatter -> Scatter with only Maker Sự tính tuyến phương trình hồi quy = 14.19756+ 0.03906X1 – 0.1235X2 trình bày biểu đồ phân tán: Hàm lượng thực nghiệm (Y) Dự đoán hiệu suất phản ứng phương trình hồi quy nhiệt thời gian (X1) 75phút, số lượng (cây) (X2) 115 cây: Thực hiện: Công thức ô E3: =B1+B2*E1+B3*E2 Kết quả: 2.9246 Vậy hiệu suất phản ứng phương trình hồi quy nhiệt thời gian (X1) 50 phút, số lượng (X2) 115 2.9246 ... Y có coi quan hệ tuyến tính hay khơng? Nếu có, ước lượng đường hồi quy tuyến tính Y theo X biểu thị hình vẽ 3) Tìm sai số chuẩn ước lượng b) Tìm liệu ngẫu nhiên k chiều (k > 2) để sử dụng mơ hình