Bài giảng Thống kê học ứng dụng trong quản lý xây dựng: Phần 6 - TS. Nguyễn Duy Long

Phần 6 - Mô hình phân phối mẫu và khoảng tin chắc cho các phần. Chương này trình bày hai nội dung chính: Các mô hình phân phối mẫu (Sampling distribution models), khoảng tin chắc cho các phần (Confidence intervals for proportions). Mời tham khảo.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Thống kê học ứng dụng trong quản lý xây dựng: Phần 6 - TS. Nguyễn Duy Long 9/8/2010 Phần 06 Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ Bộ môn Thi Công và QLXD ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 1 Các mô hình phân phối mẫu Các khoảng tin chắc cho các phần ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 2 1 9/8/2010 Sampling Distribution Models ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 3 Các khảo sát luôn biểu thị sự biến đổi vì lấy mẫu bởi các cá thể khác nhau. Chú Chúng t sẽ ta ẽ dự d báo bá sự biến biế đổi này. à Thay Th vìì lặp lặ lại l i nhiều hiề mẫuẫ thực, chúng ta sẽ tưởng tượng điều gì sẽ xảy ra nếu ta thực sự thực hiện nhiều mẫu. Hãy tưởng tượng: 1. 25% độc giả VnExpress ủng hộ thu phí ôtô vào trung tâm. 2. 64 sinh viên lớp này mỗi người lấy khảo sát 100 thị dân, hỏi họ có ủng hộ phương án thu phí không ◦ Điều gì xảy ra nếu ta xem biểu đồ tần suất tất cả các phần của ủ mẫuẫ cho h cácá khảo khả sátá này. à ◦ Bạn nghĩ gì về biểu đồ tần suất của tất cả các phần của mẫu này? ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 4 2 9/8/2010 Ta kỳ vọng biểu đồ tần suất của các phần trong mẫu thực p, trong quần tập trung ở phần (proportion) thực, thể. Ta có thể mô phỏng các mẫu ngẫu nhiên mà không thật sự lấy mẫu. Biểu đồ tần suất là một mốt, đối xứng, và trung tâm là p. ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 5 Dưới đây là hình dạng của phân phối. Phân phối này nhắc bạn điều gì? ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 6 3 9/8/2010 Dùng mô hình chuẩn là hợp lý! Với các phần, biết trị trung bình thì sẽ có độ lệch chuẩn: h ẩ pq n Phân phối của các phần trong mẫu được mô phỏng với mô hình xác suất:  pq  N  p,   n  ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 7 Mô hình chuẩn càng tốt hơn cho phân phối của các phần khi kích thước mẫu càng lớn hơn. Ta cần kích thước mẫu ra sao? Sẽ trình bày sau… ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 8 4 9/8/2010 Các mô hình chỉ hữu ích khi các giả định của chúng là thật. Hai giả định trong trường hợp mô hình cho phân phối của các phần trong mẫu: 1. Các giá trị được lấy mẫu là độc lập nhau. 2. Kích thước mẫu, n, phải đủ lớn. Các giả định là rất khó để kiểm tra. Cần kiểm tra các giả định là hợp lý bằng cách kiểm ể tra các điều ề kiện cho biếtế thông tin về ề các giả định. ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 91. Điều kiện 10% (10% condition): Nếu mẫu không được lấy cùng với sự thay thế, thì kích thước ẫ n, phải không lớn hơn 10% quần mẫu, ầ thể.ể2. Điều kiện thành công/thất bại (Success/failure condition): Kích thước mẫu phải đủ lớn để cả np và nq lớn hơn 10. ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 10 5 9/8/2010 Ứng viên A có 55% quần thể thích hơn ứng viên còn lại (B), nhưng chỉ kỳ vọng 100 người đi bầu. Ta có thể xác định xác suất ứng viên A có 50% hay ít h ...