Thống kê trong kinh doanh

Thống kê kinh doanh là một bộ môn khoa học đưa ra quyết định tốt khi phải đối mặt với các tình huống không chắc chắn và được sử dụng trong nhiều ngành như phân tích tài chính, kinh tế lượng, kiểm toán, sản xuất và vận hành bao gồm cải tiến dịch vụ và nghiên cứu thị trường.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Thống kê trong kinh doanh Giáo trình Thống kê trong kinh doanh Chöông môû ñaàu GIÔÙI THIEÄU VEÀ THOÁNG KEÂ 1.1. Thoáng keâ: Ngaønh hoïc nghieân cöùu caùc thoâng soá ñaëc tröng cuûa nhöõng taäp hôïp döõ lieäu lôùn thoâng qua vieäc nghieân cöùu caùc maãu ruùt ra töø nhöõng taäp hôïp ñoù. 2 phaïm truø chính aùp duïng thoáng keâ: - Moâ taû taäp hôïp - Keát luaän thoáng keâ Taäp hôïp thoáng keâ Maãu µ , σ 2, p x, s2, p 1.2. Caùc thaønh phaàn cô baûn cuûa thoáng keâ: 1. Taäp hôïp thoáng keâ (toång theå) (population): taäp hôïp döõ lieäu coù lieân quan ñeán hieän töôïng quan taâm nghieân cöùu Phaân bieät khaùi nieäm taäp döõ lieäu, thoâng tin vaø ñoái töôïng lieân quan. Ví duï veà taäp hôïp thoáng keâ: • Tình traïng coù vieäc laøm cuûa moïi coâng daân trong ñoä tuoåi lao ñoäng • Lôïi nhuaän haøng thaùng cuûa moät coâng ty (quaù khöù vaø töông lai) • Tình traïng khuyeát taät cuûa moät loaïi saûn phaåm cuûa moät coâng ty • Döõ lieäu khaùch haøng cuûa moät loaïi saûn phaåm cuûa moät coâng ty. nvquang 1 2. Maãu thoáng keâ (sample): laø moät taäp hôïp döõ lieäu con ñöôïc ruùt ra töø taäp hôïp thoáng keâ Ví duï veà maãu thoáng keâ: • Caùc soá lieäu veà tình traïng thaát nghieäp cuûa caùc coâng daân trong ñoä tuoåi lao ñoäng trong voøng 10 naêm qua • Lôïi nhuaän haøng thaùng cuûa moät coâng ty trong 2 naêm vöøa qua • Soá lieäu veà loãi khuyeát taät cuûa caùc saûn phaåm saûn xuaát trong 3 ca gaàn ñaây cuûa moät coâng ty • Döõ lieäu veà 150 khaùch haøng ñöôïc choïn ngaãu nhieân cuûa coâng ty. Thöïc teá khaùi nieäm maãu thoáng keâ vaø taäp hôïp ñoái töôïng ñöôïc duøng laãn nhau duø khoâng chính xaùc. 3. Keát luaän thoáng keâ (statistical inference): Moät quyeát ñònh, moät söï phoûng ñoaùn, moät söï toång quaùt hoùa veà taäp hôïp thoáng keâ döïa treân thoâng tin nhaän ñöôïc töø maãu thoáng keâ Ví duï veà keát luaän thoáng keâ: • Töø soá lieäu veà tình traïng thaát nghieäp cuûa caùc coâng daân trong ñoä tuoåi lao ñoäng trong voøng 10 naêm qua, döï baùo möùc thaát nghieäp cuûa naêm tôùi. • Töø soá lieäu veà loãi khuyeát taät cuûa caùc saûn phaåm saûn xuaát trong 3 ca gaàn ñaây cuûa moät coâng ty, döï ñoaùn tyû leä khuyeát taät cuûa toaøn boä caùc saûn phaåm. ⇒ Quan troïng cuûa vieäc: Xaùc ñònh taäp hôïp thoáng keâ Choïn löïa maãu thoáng keâ Keát luaän thoáng keâ nvquang 2 4. Ñoä tin caäy (reliability) cuûa keát luaän thoáng keâ Keát luaän thoáng keâ coù chính xaùc tuyeät ñoái? Möùc ñoä tin caäy ñeå phaûn aùnh sai soá do phoûng ñoaùn (prediction error) = chaën treân, chaën döôùi vaø moät xaùc suaát. Ví duï ñoä tin caäy: • Möùc thaát nghieäp cuûa naêm tôùi: 32% ± 2,5% (vôùi xaùc suaát 99%) • Tyû leä khuyeát taät cuûa toaøn boä caùc saûn phaåm: 3,6% ± 0,5% (vôùi xaùc suaát laø 95%) 1.3. Vai troø cuûa thoáng keâ trong vieäc ra caùc quyeát ñònh quaûn lyù: baøi toaùn quaûn lyù thöïc teá Thieát laäp baøi Lôøi giaûi cho baøi toaùn quaûn lyù toaùn quaûn lyù Vaán ñeà quaûn lyù Lôøi giaûi sô boä cho phaûi giaûi quyeát baøi toaùn quaûn lyù Caâu hoûi môùi Baøi toaùn thoáng Lôøi giaûi cho baøi keâ coù lieân quan toaùn thoáng keâ Phaân tích thoáng keâ nvquang 3 Chöông Hai SÔ LÖÔÏC VEÀ LYÙ THUYEÁT XAÙC SUAÁT 1. Thí nghieäm ngaãu nhieân, khoâng gian maãu, bieán coá: 1.1. Thí nghieäm ngaãu nhieân (Random experiment) Moät TN ngaãu nhieân thoûa 2 ñaëc tính: • Khoâng bieát chaéc keát quaû naøo seõ xaûy ra • Nhöng bieát ñöôïc caùc keát quaû seõ xaûy ra 1.2. Khoâng gian maãu (Sample space) Taäp hôïp caùc keát quaû coù theå xaûy ra trong thí nghieäm ngaãu nhieân, kyù hieäu laø S Ví duï: Tung moät con xuùc saéc: Tung moät ñoàng xu: Tuoåi thoï hoaït ñoäng cuûa moät chieác xe: 1.3. Bieán coá (Event) Bieán coá: Taäp hôïp con cuûa khoâng gian maãu, kyù hieäu laø E Bieán coá sô ñaúng: Bieán coá chæ chöùa moät phaàn töû cuûa S Ví duï: Tung moät con xuùc saéc Bieán coá maët chaün: Bieán coá maët leû: Bieán coá sô ñaúng: GV. Nguyen Vu Quang 1 Ghi chuù: Bieán coá khoâng: Taäp hôïp roãng ∅, (∅⊂ S) Bieán coá chaéc chaén: Taäp hôïp S, (S⊂ S) 1.4. Caùc pheùp tính veà bieán coá Cho 2 bieán coá E vaø F, E ⊂ S, F ⊂ S a. Bieán coá hoäi (Uninon event) S Kyù hieäu: E∪F E ∪ F xaûy ra ⇔ E xaûy ra HAY F xaûy ra E F b. Bieán coá giao (Intersection event) S Kyù hieäu: E∩F hoaëc EF E ∩ F xaûy ra ⇔ E xaûy ra VAØ F xaûy ra E F Löu yù: Caùc ñònh nghóa veà hoäi vaø giao cuûa 2 bieán coá coù theå môû roäng cho nhieàu bieán coá: E1, E2, E3 …En. c. Phaàn buø cuûa moät bieán coá (Complement) S Kyù hieäu: EC hoaëc E EC xaûy ra ⇔ E khoâng xaûy ra E EC Löu yù: SC = ∅ GV. Nguy ...