báo cáo bài tập lớn SXTK thầy Huy nhóm 8 : Câu 3: Một công ty muốn mở rộng việc bán sản phẩm sang 3 thị trường nứơc ngoài. Để đánh giá xem thị phần mà công ty có thể chiếm lĩnh được tại ba thị trường đó so với các đối thủ cạnh tranh có khác nhau hay không người ta đã thủ nghiệm thị trường bằng cách bán thử sản phẩm cho 150 khách hàng tiềm năng tại mỗi thị trường và thu được kết quả sau:
BÀI SỐ Trình bày lại ví dụ 10 trang 172 ví dụ 12 trang 181 Sách GT XSTK 2018 (N.Đ.HUY) Ví dụ 10 trang 172 Sách GT XSTK: Hiệu suất phần trăm (%) phản ứng hóa học nghiên cứu theo ba yếu tố: pH(A), nhiệt độ(B) chất xúc tác(C) trình bày bảng sau: Yếu tố Yếu tố B A B1 B2 B3 A1 C1 C2 14 C3 16 A2 C2 12 C3 15 C4 12 A3 C3 13 C4 14 C1 11 A4 C4 10 C1 11 C2 13 Hãy đánh giá ảnh hưởng yếu tố hiệu suất phản ứng? Giải Thiết lập biểu thức tính giá trị thống kê * Tính giá trị Ti… T.j T k T… - Các giá trị Ti Chọn ô B7 nhập biểu thức =SUM(B2:E2) Chọn ô C7 nhập biểu thức =SUM(B3:E3) Chọn ô D7 nhập biểu thức =SUM(B4:E4) Chọn ô E7 nhập biểu thức =SUM(B5:E5) - Các giá trị T.j Chọn ô B8 nhập biểu thức =SUM(B2:B5) B4 C4 C1 C2 C3 12 10 14 13 Dùng trỏ kéo ký hiệu tự điền từ ô B8 đến ô E8 - Các giá trị T k Chọn ô B9 nhập biểu thức =B2+C5+D4+E3 Chọn ô C9 nhập biểu thức =B3+C2+D5+E4 Chọn ô D9 nhập biểu thức =B4+C3+D2+E5 Chọn ô E9 nhập biểu thức =B5+C4+D3+E2 - Giá trị T… Chọn ô B10 nhập biểu thức =SUM(B2:E5) * Tính giá trị Ġ Ġ - Các giá trị Ġ Ġ Chọn ô G9 nhập biểu thức =SUSMSQ(B7:E7) Dùng trỏ kéo ký hiệu tự điền từ ô G7 đến ô G9 - Giá trị Ġ Chọn ô G10 nhập biểu thức =POWER(B10,2) - Giá trị Ġ Chọn ô G11 nhập biểu thức =SUMSQ(B2:E5) * Tính giá trị SSR SSC SSF SST Và SSE - Các giá trị SSR SSC SSF Chọn ô I7 nhập biểu thức =G7/4-39601/POWER(4.2) Dùng trỏ kéo ký hiệu tự điền từ ô I7 đến ô I9 - Giá trị SST Chọn ô I11 nhập biểu thức =G11-G10/POWER(4.2) - Giá trị SSE Chọn ô I10 nhập biểu thức =I11-SUM(I7:I9) * Tính giá trị MSR MSC MSF Chọn ô K7 nhập biểu thức =I7/(4-1) Dùng trỏ kéo ký hiệu tự điền từ ô K7 đến ô K9 - Giá trị MSE Chọn ô K10 nhập biểu thức =I10/((4-1)*(4-2)) * Tính giá trị Ġ F Chọn M7 nhập biểu thức =K7/0.3958 Dùng trỏ kéo ký hiệu tự điền từ ô M7 đến ô M9 Kết biện luận: FR = 3.10 < F0.05(3,6)= 4.76 => chấp nhận H0 (pH) FC = 11.95 > F0.05(3,6)= 4.76 => bác bỏ H0 ( nhiệt độ) F = 30.05 > F0.05(3,6)= 4.76 => bác bỏ H0 (chất xúc tác) Vậy: có nhiệt độ chất xúc tác gây ảnh hưởng đến hiệu suất Ví dụ 12 trang 181 Sách GT XSTK: Người ta dùng ba mức nhiệt độ gồm 105, 120 1350C kết hợp với ba khoảng thời gian 15, 30 60 phút để thực phản ứng tổng hợp Các hiệu phản ứng (%) trình bày bảng sau đây: Thời gian (phút) Nhiệt độ (0C) Hiệu suất (%) X1 X2 Y 15 105 1.87 30 105 2.02 60 105 3.28 15 120 3.05 30 120 4.07 60 120 5.54 15 135 5.03 30 135 6.45 60 135 7.26 Hãy cho biết yếu tố nhiệt độ thời gian/ yếu tố thời gian có liên quan tuyến tính với hiệu suất phản ứng tổng hợp? Nếu có điều kiện nhiệt độ 1150C vòng 50 phút hiệu suất phản ứng bao nhiêu? Giải Nhập liệu vào bảng tính Dữ liệu thiết phải nhập theo cột: Sử dụng “Regression” a) Nhấp đơn lệnh Tools lệnh Data Analysis b) Chọn chương trình Regression hộp thoại Data Analysis nhấp nút OK c) Trong hộp Regression, ấn định chi tiết: - Phạm vi biến số Y (Input Y Range) - Phạm vi biến số X (Input X Range) - Nhãn liệu (Labels) - Mức tin cậy (Confidence Level) - Tọa độ đầu (Output Range) - Và số tùy chọn khác đường hồi quy (Line Fit Plots), biểu thức sai số (Residuals Plots)… Hộp thoại Regression * Phương trình hồi quy Ŷ X = f(X1) Ŷ X = 2.73 + 0.04X1 ( R2 = 0.21; S= 1.81 ) t0 = 2.19 < t0.05 = 2.365 ( hay P2V = 0.071 > α = 0.05 ) => chấp nhận giả thiết H0 t1 = 1.38 < t0.05 = 2.365 ( hay PV = 0.209 > α = 0.05 ) => chấp nhận giả thiết H0 F = 1.905 < F30.05 = 5.590 ( hay F4S = 0.209 > α = 0.05 ) => chấp nhận giả thiết H0 Vậy hai hệ số 2.37(B0) 0.04(B1) phương trình hồi quy Ŷ X = 2.73+0.04X1 khơng có ý nghĩa thống kê Nói cách khác, phương trình hồi quy khơng thích hợp i Kết luận: Yếu tố thời gian khơng có liên quan tuyến tính với hiệu suất phản ứng tổng hợp * Phương trình hồi quy Ŷ X = f(X2) Ŷ X = 2.73 + 0.04X2 ( R2 = 0.76; S = 0.99 ) t0 = 3.418 < t0.05 = 2.365 ( hay P2V = 0.011 > α = 0.05 ) => bác bỏ giả thiết H0 t2 = 4.757 < t0.05 = 2.365 ( hay P2V = 0.00206 < α = 0.05 ) => bác bỏ giả thiết H0 F = 22.631 < F0.05 = 5.590 ( hay FS = 0.00206 < α = 0.05 ) => bác bỏ giả thiết H0 Vậy hai hệ số -11.14(B0) 0.13(B2) phương trình hồi quy Ŷ X = -11.14 + 0.13X2 có ý nghĩa thống kê Nói cách khác, phương trình hồi quy thích hợp Kết luận: Yếu tố nhiệt độ có liên quan tuyến tính với hiệu suất phản ứng tổng hợp * Phương trình hồi quy Ŷ X ,X = f(X1,X2) Ŷ X ,X = - 12.70 + 0.04X1 + 0.13X2 ( R2 = 0.97; S= 0.33 ) t0 = 11.528 > t0.05 = 2.365 (hay PV = 2.260x10-5 > α = 0.05) => bác bỏ giả thiết H0 t1 = 7.583 > t0.05 = 2.365 (hay PV = 0.00027 < α = 0.05) => bác bỏ giả thiết H0 t2 = 14.328 > t0.05 = 2.365 (hay PV = 7.233x10-6 < α = 0.05) => bác bỏ giả thiết H0 F= 131.329 > F0.05 = 5.140 (hay FS = 1.112x10-5 < α = 0.05) => bác bỏ giả thiết H0 Vậy hai hệ số -12.70(B0); 0.04(B1) 0.13(B2) phương trình hồi quy Ŷ X ,X = -12.70 + 0.04X1 + 0.13X2 có ý nghĩa thống kê Nói cách khác, phương trình hồi quy thích hợp Kết luận: Hiệu suất tổng hợp có liên quan tuyến tính với hai yếu tố thời gian nhiệt độ Sự tuyến tính phương trình Ŷ X ,X = -12.70 + 0.04X1 + 0.13X2 trình bày biểu đồ phân tán ( scatterplots): Với trục Ox ‘Hàm lượng thực nghiệm (Y)’ Oy ‘Hàm lượng dự đoán(Y’)’ Muốn dự đốn hiệu suất phản ứng phương trình hồi quy Ŷ X ,X = -12.70 + 0.04X1 + 0.13X2, ta cho X1= 50 (phút); X2= 115 (0C) 2 Đo đường kính X chiều cao Y 20 ta thu số liệu sau: X Y 2.3 2.5 2.6 3.1 3.4 3.7 X Y 3.9 12 4.1 4.1 4.2 4.4 5.8 6.2 11 6.9 11 X 4.7 5.1 5.5 Y 10 13 a) Tìm đường hồi quy Y X b) Tính sai số tiêu chuẩn đường hồi quy c) Tính tỷ số F để kiểm định giả thiết có hồi quy tuyến tính Y với X Giải Dạng bài: Phân tích hồi quy tuyến tính * Nhập số liệu Dùng “Regression” Data/Data Anlysis 7.3 14 6.9 16 * Trong hộp Regression, ấn định chi tiết: - Phạm vi Y (Input Y Range) - Phạm vi X (Input X Range) - Nhãn liệu (Labels) - Mức tin cậy (ConfidenceLevel) - Tọa độ đầu (Output Range) - Và số tùy chọn khác đường hồi quy (Line Fit Plots), biểu thức sai số (Residuals Plots)… a) Đường hồi quy Y X: Y = 1.045276 + 1.676896X b) Sai số tiêu chuẩn đường hồi quy (Standard Error): S2Y.X = 2.220412 c) Với mức ý nghĩa α = 5%, phân vị mức α phân bố Fisher với bậc tự (1,18) ta c = 4.413873 Vì F = 24.3003 > c = 4.413873 nên có hồi quy tuyến tính Y với X Một công ty muốn mở rộng việc bán sản phẩm sang thị trường nước Để đánh giá xem thị phần mà cơng ty chiếm lĩnh thị trường so với đối thủ cạnh tranh có khác hay khơng người ta thử nghiệm thị trường cách bán thử sản phẩm cho 150 khách hàng tiềm thị trường thu kết sau: Thị trường A B C Công ty 55 38 24 Đối thủ cạnh tranh 28 30 21 Đối thủ cạnh tranh 20 18 31 Các đối thủ khác 47 64 74 Hãy tìm P-value để kiểm định xem cấu thị trường có khác hay khơng Giải Dạng bài: Phân tích phương sai hai yếu tố khơng lặp * Nhập số liệu Dùng “ Anova: Two-Factor Without Replication” * Trong hộp Anova: Two-Factor Without Replication, ấn định chi tiết: - Phạm vi đầu vào (Input Range) - Nhãn liệu (Labels) - Mức ý nghĩa (Alpha) - Phạm vi đầu (Output Range) * H0 (Columns): “ Cơ cấu thị trường nhau” P-value (Columns) = > α = 0.05 => bác bỏ giả thiết H0 Vậy: Cơ cấu thị trường khác 4 Người ta tiến hành đo mực nước sông số địa điểm thuộc tỉnh X ngày (số lần đo không giống nhau) thu bảng số liệu sau đây: Thời điểm đo Địa điểm đo F1 F2 F3 F4 5.5 4.9 4.6 4.5 5.6 5.1 4.8 6.2 5.8 6.5 5.8 4.8 5.9 5.4 5.1 4.8 6.0 6.1 6.2 6.5 6.7 7.1 6.8 7.2 Với mức ý nghĩa α = 2% Mực nước sơng trung bình/ngày điểm nói có thực khác khơng? Giải Dạng bài: Phân tích phương sai yếu tố * Nhập số liệu Dùng “Anova: Single Factor” * Trong hộp Anova: Single Factor, ấn định: - Phạm vi đầu vào (Input Range) - Cách xếp theo hàng hay cột (Group by) - Nhãn liệu (Labels) - Mức ý nghĩa (Alpha) - Phạm vi đầu (Output Range) * H0 : “ Mực nước sơng trung bình/ngày điểm “ F = 0.598833 < F0.02 = 4.113404 => chấp nhận giả thiết H0 Vậy: Mực nước sông trung bình/ngày điểm 5 Với mức ý nghĩa α = 5% So sánh chi phí cho ba loại dịch vụ ba thành phố khác phương pháp phân tích phương sai sở bảng số liệu sau đây: Thành phố Loại dịch vụ I II III I 61 52 69 II 58 51 61 III 68 64 79 Các số chi phí trung bình cho lần dịch vụ (đơn vị: 1000đ) Giải Dạng bài: Phân tích phương sai hai nhân tố không lặp * Nhập số liệu Dùng “ Anova: Two-Factor Without Replication” * Trong hộp Anova: Two-Factor Without Replication, ấn định chi tiết: - Phạm vi đầu vào (Input Range) - Nhãn liệu (Labels) - Mức ý nghĩa (Alpha) - Phạm vi đầu (Output Range) * H0 : “ Các giá trị trung bình “ * H1 : “Có hai giá trị trung bình khác nhau” FR = 24.91589 > F0.05 = 6.944272 => bác bỏ giả thiết H0 (Thành phố) FC = 24.74766 > F0.05 = 6.944272 => bác bỏ giả thiết H0 (Loại dịch vụ) Suy ra: Chi phí cho loại dịch vụ ba thành phố khác chịu ảnh hưởng (Thành phố) (Loại dịch vụ) Vậy: Chi phí cho loại dịch vụ ba thành phố khác khác ... 4.5 5.6 5.1 4 .8 6.2 5 .8 6.5 5 .8 4 .8 5.9 5.4 5.1 4 .8 6.0 6.1 6.2 6.5 6.7 7.1 6 .8 7.2 Với mức ý nghĩa α = 2% Mực nước sơng trung bình/ngày điểm nói có thực khác khơng? Giải Dạng bài: Phân tích... C Công ty 55 38 24 Đối thủ cạnh tranh 28 30 21 Đối thủ cạnh tranh 20 18 31 Các đối thủ khác 47 64 74 Hãy tìm P-value để kiểm định xem cấu thị trường có khác hay khơng Giải Dạng bài: Phân tích... 0.33 ) t0 = 11.5 28 > t0.05 = 2.365 (hay PV = 2.260x10-5 > α = 0.05) => bác bỏ giả thiết H0 t1 = 7. 583 > t0.05 = 2.365 (hay PV = 0.00027 < α = 0.05) => bác bỏ giả thiết H0 t2 = 14.3 28 > t0.05 = 2.365