Bài giảng Xác suất thống kê: Chương 6 – Nguyễn Văn Tiến

Chương này gồm có những nội dung chính sau: Tổng thể và mẫu, chọn mẫu ngẫu nhiên, thống kê mô tả & suy luận, mô tả dữ liệu bằng đồ thị, đồ thị Stem and Leaf, mô tả dữ liệu số, miền giá trị (range),...và các nội dung khác. Mời các bạn cùng tham khảo.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Xác suất thống kê: Chương 6 – Nguyễn Văn Tiến PHẦN 2 THỐNG KÊ Thống kê là khoa học về các phương pháp thu thập, tổ chức, trình bày, phân tích và xử lý số liệu.Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 1 Ví dụ 1. Tỷ lệ sinh viên đại học cảm thấy thiếu ngủ? 2. Xác suất để chọn ngẫu nhiên được một sinh viên tại FTU ngủ nhiều hơn 7 tiếng mỗi ngày? 3. Phụ nữ có xu hướng khóc nhiều hơn đàn ông? 4. Số thẻ tín dụng của sinh viên lớp này là thông thường là bao nhiêu?Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 2 Ví dụ mở đầu • Trung bình xe của bạn đi được bao nhiêu km trên 1 lít xăng? • Sinh viên A: • Khoảng 40km. Ta có ước lượng điểm • Từ 35 - 45 km. Ta có ước lượng khoảngBài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 3 Tổng thể và Mẫu Tổng thể (population) Mẫu (Sample) Tham số (parameter) Thống kê (statistic)Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 4 Bài tập Hãy mô tả tổng thể và mẫu tương ứng với các câu hỏi khảo sát sau: • Tỷ lệ sinh viên đại học cảm thấy thiếu ngủ? • Xác suất để chọn ngẫu nhiên được một sinh viên tại FTU ngủ nhiều hơn 7 tiếng mỗi ngày? • Phụ nữ có xu hướng khóc nhiều hơn đàn ông? • Số thẻ ATM của sinh viên lớp này là thông thường là bao nhiêu?Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 5 Tổng thể và Mẫu Ta không nghiên cứu được toàn bộ các phần tử của tổng thể vì: - - - -Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 6 Chọn mẫu ngẫu nhiên Mẫu ngẫu nhiên (random sample) - Mỗi phần tử chọn ngẫu nhiên và độc lập - Mỗi phần tử có khả năng được chọn như nhau - Mọi mẫu cỡ n có cùng khả năng được chọn Phương pháp chọn mẫu đơn giản - Đánh số - Chọn ngẫu nhiên, lần lượt, hoàn lạiBài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 7 Thống kê mô tả & suy luận TK mô tả (descriptive statistics) : thu thập, tổng hợp, xử lý dữ liệu để biến đổi dữ liệu thành thông tin - Thu thập dữ liệu: khảo sát, đo đạc … - Biểu diễn dữ liệu: dùng bảng, đồ thị … - Tổng hợp dữ liệu: trung bình mẫu, phương sai mẫu, trung vị …Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 8 Thống kê mô tả & suy luận Suy luận: rút ra các kết luận hoặc đưa ra các quyết định về tổng thể dựa trên các nghiên cứu trên mẫu. TK suy luận (inferential statistics): xử lý các thông tin có được từ thống kê mô tả, từ đó đưa ra các cơ sở để dự đoán, dự báo, ước lượng… - Ước lượng:… - Kiểm định giả thuyết:…Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 9 Thống kê mô tả Bảng biểu Phân phối tần số Đồ thị Số đặc trưngBài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 10 Mô tả dữ liệu bằng đồ thị • Bảng • Đồ thị • Tùy thuộc vào loại biến quan sát • Hay dùng: biểu đồ đường, tần số, nhánh và lá, phân tán…Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 11 Đồ thịBài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 12 Ví dụ • Vẽ đồ thị: • Mục tiêu của phân phối tần số: – Tạo ra phân phối không quá lởm chởm, nhiều đỉnh và không có dạng khối – Chỉ ra sự biến thiên trong dữ liệu – Là một quá trình “thử - sai”Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 13 Hình dạng phân phối • Đối xứngBài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 14 Hình dạng phân phối • Bất đối xứngBài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 15 Đồ thị Stem and Leaf • Sắp xếp số liệu tăng dần • Gồm 2 phần: – Stem: gồm các chữ số đầu – Leaf: gồm các chữ số đuôiBài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 16 Đồ thị Stem and Leaf • Ví dụ 1: 21, 24, 24, 26, 27, 27,30,32,38, 41 Ste Leaves m 2 144677 3 028 4 1Bài giảng Xác suất Thống kê 2015 Nguyễn Văn Tiến 17 Đồ thị Stem and Leaf • Ví dụ 2: 613, 632, 658, 717, 722, Ste Leaves 750, 776,827,841,859, m 863,891,894,906,928, 6 136 ...