Lý thuyết lấy mẫu
Số trang: 40
Loại file: ppt
Dung lượng: 1.02 MB
Lượt xem: 14
Lượt tải: 0
Xem trước 4 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
Dân số (tổng thể): Tập hợp tất cả các phần tử (cá thể) chúng ta cần nghiên cứu.Mẫu: Một số phần tử (cá thể) được chọn ngẫu nhiên trong dân số để khảo sát.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Lý thuyết lấy mẫuLÝ THUYẾTLẤY MẪUI. ĐẠI CƯƠNG– Dân số (tổng thể): Tập hợp tất cả các phần tử (cá thể) chúng ta cần nghiên cứu.– Mẫu: Một số phần tử (cá thể) được chọn ngẫu nhiên trong dân số để khảo sát. Ta chæ tính toaùn vaø xöû lyù treânmaãu roài suy ra keát quaû cho toaønboä daân soá neân coù theå maéc sailaàm. Ñeå traùnh khoûi sai laàm, vieäc laáymaãu phaûi thöïc hieän sao cho moïiphaàn töû coù cô hoäi ñoàng ñeàu ñöôïcquan saùt. Có 2 cách lấy mẫua.Lấy mẫu có hoàn lại: Phần tử vừa quan sát được trả lại cho tổng thể trước khi quan sát lần sau.b.Lấy mẫu không hoàn lại: Phần tử vừa quan sát không trả lại cho tổng thể trước khi quan sát lần sau. ° Nếu tổng thể có rất nhiều phần tử thì 2 cách lấy mẫu được được coi như nhau.• Thông thường, ta lấy mẫu để ước lượng những đại lượng chưa biết như: tỉ lệ, trung bình, phương sai,…• Gọi X1, X2, X3,…,Xn là những kết quả quan sát. Thông thường chúng ta lấy mẫu trong 1 tổng thể rất nhiều nên các biến số ngẫu nhiên X1, X2,…, Xn được coi như độc lập và cùng phân phối.II. THỐNG KÊ• Để nghiên cứu một đặc tính nào đó của một dân số, ta lấy mẫu ngẫu nhiên (X1, X2, … ,Xn) từ dân số đó và tính các giá trị tương ứng những giá trị này, là một hàm theo mẫu, ta gọi là thống ke• Ký hiệu: r T = T(X1,X 2,L X n ) = T X ( ) Khi đã quan sát được mẫu, ta có thểtính ra giá trị của một thống kê.Vì mẫu là ngẫu nhiên, nên T cũng làđại lượng ngẫu nhiên, nghĩa là T cóqui luật xác suất, có vọng trị, cóphương sai, có hàm mật độ…Tùy theo từng vấn đề nghiên cứu, tacó thể đặt ra một hay nhiều thống kêkhác nhau. Các thống kê thường dùng là: X1 + X 2 + L + X n1. Trung bình mẫu: X= n ( ) ( ) 2 2 X1 − X + L + X n − X2. Phương sai mẫu: S2 = n−13.Hiệu hai trung bình: Y − X 2 S 14.Tỉ số hai phương sai: 2 S 2Thí dụ: Quan sát chiều cao X (cm) của 10 người, ta ghi được: 158cm, 163cm, 157cm, 162cm, 154cm, 152cm, 160cm, 159cm, 165cm, 156cm Với mẫu trên ta tính được: Trung bình mẫu: X = 158.60 cm Phương sai của mẫu: S = 16.49 cm 2 2 III. THỐNG KÊ TRUNG BÌNH MẪU1. Định nghĩa: Cho mẫu (X1, X2, …, Xn) trung bình mẫu là: X + X +L + X 1 n X= 1 2 n = Xi n n i=12. Qui luật xác suất của X :• a. Định lý: Nếu mẫu ngẫu nhiên (X1, X2, …, Xn) rút từ 1 dân số có phân phối b2 t kỳ, với ấ trung bình µvà biến trị σ σ 2 ( ) E X =µ Var X = ( ) n σ ( ) Var X = : goïi laø ñoä leäch chuaån n Xcuûa Giaù trò naøy coøn goïi laø sai soáchuaån cuûa soá trung bình. Sai soánaøy cuõng coøn goïi laø sai soá dochoïn maãu. n σ Thaät vaäy neáu , maãuX µ 0 vaø trôû nthaønh chính daân soá ñoù, khoâng coøn sai soá nöõa.b. Định lý: Nếu mẫu ngẫu nhiên (X1, X2, …,Xn) rút từ một dân số có phân phối bình thường: � σ2 � ( ) X ~N µ,σ thì X ~N � , � 2 µ � n�• c. Định lý giới hạn trung tâm: Với mẫu (X1, X2, …, Xn) rút từ dân số có vọng trịµ , phương sai σ2 < � σ2 � thì µ X ~N � , � khi n ∞ � n� X−µ nên n ~N(0;1) khi n σ Định lý này rất quan trọng đối với người làm thống kê, Với mẫu lớn thìX gần như có phân phối Bình thường, bất chấp đặc tính X trong dân số có phân phối gì. IV. THỐNG KÊ PHƯƠNG SAI MẪU1. Định nghĩa: Cho mẫu (X1, X2, …, Xn), ta có phương sai mẫu là: 1 n ( ) 2 S = 2 Xi − X n − 1 i=1• Ý nghĩa của phương sai: Ta có X i − X , X 2 − X,...,X n − X là các khoảng cách từ các giá trị X1,X 2,L X đến n số trung bình X . Nếu số liệu phân tán rộng, thì S2 sẽ lớn. Nếu số liệu phân tán hẹp, thì S2 sẽ nhỏ. Do đó: S2 đo lường mức độ phân tán của số liệu.• 2. Cách tính S2 Thông thường X là một số lẻ, do đóX i − X lẻ , vậy nếu dùng công thức định nghĩa để tính S2 thì rất vất vả. Ta có thể tính phương sai bằng công thức. 2 X i − nX ...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Lý thuyết lấy mẫuLÝ THUYẾTLẤY MẪUI. ĐẠI CƯƠNG– Dân số (tổng thể): Tập hợp tất cả các phần tử (cá thể) chúng ta cần nghiên cứu.– Mẫu: Một số phần tử (cá thể) được chọn ngẫu nhiên trong dân số để khảo sát. Ta chæ tính toaùn vaø xöû lyù treânmaãu roài suy ra keát quaû cho toaønboä daân soá neân coù theå maéc sailaàm. Ñeå traùnh khoûi sai laàm, vieäc laáymaãu phaûi thöïc hieän sao cho moïiphaàn töû coù cô hoäi ñoàng ñeàu ñöôïcquan saùt. Có 2 cách lấy mẫua.Lấy mẫu có hoàn lại: Phần tử vừa quan sát được trả lại cho tổng thể trước khi quan sát lần sau.b.Lấy mẫu không hoàn lại: Phần tử vừa quan sát không trả lại cho tổng thể trước khi quan sát lần sau. ° Nếu tổng thể có rất nhiều phần tử thì 2 cách lấy mẫu được được coi như nhau.• Thông thường, ta lấy mẫu để ước lượng những đại lượng chưa biết như: tỉ lệ, trung bình, phương sai,…• Gọi X1, X2, X3,…,Xn là những kết quả quan sát. Thông thường chúng ta lấy mẫu trong 1 tổng thể rất nhiều nên các biến số ngẫu nhiên X1, X2,…, Xn được coi như độc lập và cùng phân phối.II. THỐNG KÊ• Để nghiên cứu một đặc tính nào đó của một dân số, ta lấy mẫu ngẫu nhiên (X1, X2, … ,Xn) từ dân số đó và tính các giá trị tương ứng những giá trị này, là một hàm theo mẫu, ta gọi là thống ke• Ký hiệu: r T = T(X1,X 2,L X n ) = T X ( ) Khi đã quan sát được mẫu, ta có thểtính ra giá trị của một thống kê.Vì mẫu là ngẫu nhiên, nên T cũng làđại lượng ngẫu nhiên, nghĩa là T cóqui luật xác suất, có vọng trị, cóphương sai, có hàm mật độ…Tùy theo từng vấn đề nghiên cứu, tacó thể đặt ra một hay nhiều thống kêkhác nhau. Các thống kê thường dùng là: X1 + X 2 + L + X n1. Trung bình mẫu: X= n ( ) ( ) 2 2 X1 − X + L + X n − X2. Phương sai mẫu: S2 = n−13.Hiệu hai trung bình: Y − X 2 S 14.Tỉ số hai phương sai: 2 S 2Thí dụ: Quan sát chiều cao X (cm) của 10 người, ta ghi được: 158cm, 163cm, 157cm, 162cm, 154cm, 152cm, 160cm, 159cm, 165cm, 156cm Với mẫu trên ta tính được: Trung bình mẫu: X = 158.60 cm Phương sai của mẫu: S = 16.49 cm 2 2 III. THỐNG KÊ TRUNG BÌNH MẪU1. Định nghĩa: Cho mẫu (X1, X2, …, Xn) trung bình mẫu là: X + X +L + X 1 n X= 1 2 n = Xi n n i=12. Qui luật xác suất của X :• a. Định lý: Nếu mẫu ngẫu nhiên (X1, X2, …, Xn) rút từ 1 dân số có phân phối b2 t kỳ, với ấ trung bình µvà biến trị σ σ 2 ( ) E X =µ Var X = ( ) n σ ( ) Var X = : goïi laø ñoä leäch chuaån n Xcuûa Giaù trò naøy coøn goïi laø sai soáchuaån cuûa soá trung bình. Sai soánaøy cuõng coøn goïi laø sai soá dochoïn maãu. n σ Thaät vaäy neáu , maãuX µ 0 vaø trôû nthaønh chính daân soá ñoù, khoâng coøn sai soá nöõa.b. Định lý: Nếu mẫu ngẫu nhiên (X1, X2, …,Xn) rút từ một dân số có phân phối bình thường: � σ2 � ( ) X ~N µ,σ thì X ~N � , � 2 µ � n�• c. Định lý giới hạn trung tâm: Với mẫu (X1, X2, …, Xn) rút từ dân số có vọng trịµ , phương sai σ2 < � σ2 � thì µ X ~N � , � khi n ∞ � n� X−µ nên n ~N(0;1) khi n σ Định lý này rất quan trọng đối với người làm thống kê, Với mẫu lớn thìX gần như có phân phối Bình thường, bất chấp đặc tính X trong dân số có phân phối gì. IV. THỐNG KÊ PHƯƠNG SAI MẪU1. Định nghĩa: Cho mẫu (X1, X2, …, Xn), ta có phương sai mẫu là: 1 n ( ) 2 S = 2 Xi − X n − 1 i=1• Ý nghĩa của phương sai: Ta có X i − X , X 2 − X,...,X n − X là các khoảng cách từ các giá trị X1,X 2,L X đến n số trung bình X . Nếu số liệu phân tán rộng, thì S2 sẽ lớn. Nếu số liệu phân tán hẹp, thì S2 sẽ nhỏ. Do đó: S2 đo lường mức độ phân tán của số liệu.• 2. Cách tính S2 Thông thường X là một số lẻ, do đóX i − X lẻ , vậy nếu dùng công thức định nghĩa để tính S2 thì rất vất vả. Ta có thể tính phương sai bằng công thức. 2 X i − nX ...
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Lý thuyết lấy mẫu bài giảng Lý thuyết lấy mẫu tài liệuLý thuyết lấy mẫu giải phẫu học bệnh học y cơ sở chẩn đoán hình ảnhGợi ý tài liệu liên quan:
-
CÁC ĐƯỜNG CẮT CƠ BẢN TRONG SẢN KHOA
48 trang 241 0 0 -
GIÁO TRÌNH phân loại THUỐC THỬ HỮU CƠ
290 trang 125 0 0 -
VAI TRÒ CỦA SIÊU ÂM TRONG CHẨN ĐOÁN BỆNH LÝ NGỰC
60 trang 121 0 0 -
Đề tài: Nghiên cứu giá trị chẩn đoán ung thư tuyến giáp của phân độ EU – TIRADS 2017
28 trang 113 0 0 -
Bài giảng MRI sọ não - BS. Lê Văn Phước, TS.BS. Phạm Ngọc Hoa
182 trang 100 0 0 -
Bài giảng Nhập môn giải phẫu học
18 trang 58 0 0 -
Giáo trình Giải phẫu vật nuôi: Phần 1
94 trang 51 0 0 -
140 trang 43 0 0
-
Bài giảng Giải phẫu học: Hệ tuần hoàn - ThS.BS. Nguyễn Hoàng Vũ
71 trang 40 0 0 -
Tổng quan về lợi ích và hạn chế của khai thác dữ liệu trong nghiên cứu giáo dục
3 trang 37 0 0