Giá trị: α và p-value:

c) Giá trị: α và p-value:



 α là xác suất cho Sai lầm loại 1 xảy ra (TH2). Giá trị này là tự đặt ra.α là xác suất cho Sai lầm loại 1 xảy ra (TH2). Giá trị này là tự đặt ra.



 p-value là xác suất khi giả thuyết p-value là xác suất khi giả thuyết H0 H0 là đúng (TH1 và TH2). Giá tlà đúng (TH1 và TH2). Giá trị này là phảirị này là phải

tính tốn

tính toán

2.. ÁÁp p ddụụnngg

a) Câu 1 cho Example 7.5

a) Câu 1 cho Example 7.5Giả thuyếtGiả thuyết H H

0 0 : : μ μ00 = = μ μ = 25 = 25 H H 11:: μ μ ≠≠2525 Ta có Ta có ∝∝ = 5% = 5% t t nn−−11,,∝∝//22 == t t 43,0.02543,0.025 = 1.68 = 1.68 --t t nn−−11,,∝∝//22 = -= - t t 43,0.02543,0.025 = -1.68 = -1.68 Độ lệch chuẩn s = 19.49 Độ lệch chuẩn s = 19.49 t t == x x−− μ μ00 ss//√ √ nn == 21.91 21.91−−2525 19.49 19.49//√ √ 4444==−−3.093.09 2.938 2.938 =−=−1.051.05 Ra quyết định: - Ra quyết định: -t t nn−−11,,∝∝//22 < < t t << t t nn−−11,,∝∝//22 -1.68 -1.68 < < -1.05 -1.05 < < 1.681.68

=> Chấp nhận giả thuyết

=> Chấp nhận giả thuyết H H 00 (Những dữ kiện t mẫu không đủ mạnh để bác bỏ (Những dữ kiện t mẫu không đủ mạnh để bác bỏ H H 00))

b) Câu 1 cho

b) Câu 1 cho Example 7.15, 7.16, 7.17Example 7.15, 7.16, 7.17



 Sử dụng kiểm định mức ý nghĩa 5%, xác định xem giới tính và nhãn hiệu ưaSử dụng kiểm định mức ý nghĩa 5%, xác định xem giới tính và nhãn hiệu ưa

thích nước tăng lực có thể được coi là các biến độc lập hay khơng?



 H H 00

: Giới tính và nhãn hiệu là biến độc lập.



 H H 11: Giới tính và nhãn hiệu là biến phụ thuộc.: Giới tính và nhãn hiệu là biến phụ thuộc.

Hình 47: Số liệu thu thập số lượng nam nữ tương ứng với số lượng nhãn hàng được thích bởi họ



 Dựa trên cơng thức tính tần số mong đợi, ta sẽ tính được tần số mong đợi củaDựa trên cơng thức tính tần số mong đợi, ta sẽ tính được tần số mong đợi của

tng giới tính.



Hình 48: Cơng thức nh Chi - square



 Áp dụng công thức p-value:Áp dụng công thức p-value:



 Với cách tiếp cận giá trVới cách tiếp cận giá trị tới hạn:ị tới hạn:



 Ta thấy 6.49 > 5.99Ta thấy 6.49 > 5.99



 Giá trị của Chi-Square > giá trị của Chi-Square critical value (6.49 > 5.99)Giá trị của Chi-Square > giá trị của Chi-Square critical value (6.49 > 5.99)



 Bác bỏBác bỏ H H 00



 Với cách tiếp cận p-value:Với cách tiếp cận p-value:



 Ta thấy 0.0389 < 0.05Ta thấy 0.0389 < 0.05



 Giá trị p-value < mức ý nghĩaGiá trị p-value < mức ý nghĩa



Phần II: Phân công

Thhàànnh h vviiêênn CCôônng g vviiệệcc MMứức c đđộ ộ hhooààn n tthhàànnhh

Lê Thị Ái Nhi Lê Thị Ái Nhi

Thực hiện các yêu cầu câu Thực hiện các yêu cầu câu 1b trên tập dữ liệu

1b trên tập dữ liệu Purchase Orders. Purchase Orders.

Thực hiện các yêu cầu câu Thực hiện các yêu cầu câu 1C:

1C:

-- TTììm hm hiiểểu cu cáácch áh áp dp dụụnngg kiến thức cho example kiến thức cho example 7.5, 7.15, 7.16, 7.17 7.5, 7.15, 7.16, 7.17 100% 100% Lê Hữu Thắng Lê Hữu Thắng

Thực hiện các yêu cầu câu Thực hiện các yêu cầu câu 1a: 1a: -- TTíínnh ch cáác gc giiá tá trị rị bbằằnngg ngơn ngữ R và Python. ngôn ngữ R và Python. -- DDùùnng g MMS S EExxcceell visualize các giá trị đã visualize các giá trị đã tính được tính được

Thực hiện các yêu cầu câu Thực hiện các yêu cầu câu 1C:

1C:

-- TTììm hm hiiểểu cu cáácch áh áp dp dụụnngg kiến thức cho example kiến thức cho example 7.5, 7.15, 7.16, 7.17 7.5, 7.15, 7.16, 7.17 100% 100% Trịnh Thị Thanh Trúc Trịnh Thị Thanh Trúc

Thực hiện các yêu cầu câu Thực hiện các yêu cầu câu 1C:

1C:

-- PPhhâân bn biiệệt t NNuullll hypothesis và hypothesis và

Alternative hypothesis Alternative hypothesis -- PhPhân ân bibiệt ệt TyType pe I I eerrrroorr

và Type II error và Type II error

-- PhPhân ân bibiệt ệt GiGiá tá trịrị: : α α vàvà p-value

p-value

-- TTììm hm hiiểểu cu cáácch áh áp dp dụụnngg kiến thức cho example kiến thức cho example 7.5, 7.15, 7.16, 7.17 7.5, 7.15, 7.16, 7.17 Trình bày báo cáo

Trình bày báo cáo

100% 100%

Đặng Vũ Phương Uyên Đặng Vũ Phương Uyên

Thực hiện các yêu cầu câu Thực hiện các yêu cầu câu 1b trên tập dữ liệu

1b trên tập dữ liệu

Computer Repair Times.

Nguyễn Thị Thu Phương Nguyễn Thị Thu Phương

Thực hiện các yêu cầu câu Thực hiện các yêu cầu câu 1a: 1a: -- TTíínnh ch cáác gc giiá tá trị rị bbằằnngg ngôn ngữ R và Python. ngôn ngữ R và Python. -- Dùng MS ExcelDùng MS Excel visualize các giá trị đã visualize các giá trị đã tính được. tính được.

Thực hiện các yêu cầu câu Thực hiện các yêu cầu câu 1C:

1C:

-- Tìm hiểu cách áp dụngTìm hiểu cách áp dụng kiến thức cho example kiến thức cho example 7.5, 7.15, 7.16, 7.17 7.5, 7.15, 7.16, 7.17

100% 100%

Tài liệu tham khảo

Null hypothesis và Alternative hypothesis