Bài giảng Lý thuyết thống kê – Đoàn Hồng Chương.pdf (Lý thuyết thống kê) | Tải miễn phí

Bài giảng Lý thuyết thống kê – Đoàn Hồng Chương

pdf

Số trang Bài giảng Lý thuyết thống kê - Đoàn Hồng Chương
85
Cỡ tệp Bài giảng Lý thuyết thống kê - Đoàn Hồng Chương
493 KB
Lượt tải Bài giảng Lý thuyết thống kê - Đoàn Hồng Chương
0
Lượt đọc Bài giảng Lý thuyết thống kê - Đoàn Hồng Chương
0
Đánh giá Bài giảng Lý thuyết thống kê - Đoàn Hồng Chương

4.3 (
6 lượt)

85493 KB

Xem thêm: Viber

Nhấn vào bên dưới để tải tài liệu

Đang xem trước 10 trên tổng 85 trang, để tải xuống xem không thiếu hãy nhấn vào bên trên

Chủ đề tương quan

Tài liệu tương tự

Nội dung

BÀI GIẢNG LÝ THUYẾT THỐNG KÊ
Đoàn Hồng Chương1

1

Bộ môn Toán – TKKT, Đại học Kinh Tế – Luật

Lý thuyết thống kê
GIỚI THIỆU MÔN HỌC
1. Giới thiệu đề cương
• Thống kê mô tả
• Hướng dẫn sử dụng SPSS
• Ước lượng
• Kiểm định tham số
• Kiểm định phi tham số
2. Kiểm tra đánh giá
• Kiểm tra cuối kì: Trắc nghiệm (20 câu hỏi – 60 phút) – Tỉ lệ 100%
• Đề mẫu sẽ gửi vào tuần học cuối.
3. Thông tin liên lạc
• Email: chuongdh@uel.edu.vn
• Blog: www.chuongdh.wordpress.com
Trang 1

Lý thuyết thống kê

Chương 1
CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN VỀ THỐNG KÊ
1.1 Thống kê là gì?
Định nghĩa 1.1 (STATISTICS). Thống kê là khoa học về việc thu thập, tổ chức,
trình bày, phân tích và diễn giải các dữ liệu nhằm đưa ra những quyết định hiệu
quả.
Về mặt lịch sử, khoa học thống kê ra đời và phát triển nhờ:
1. Nhu cầu của nhà nước về việc thu thập, xử lý và giải thích các dữ liệu.
2. Sự phát triển của lý thuyết xác suất trong Toán học.
Phân loại:
1. Thống kê mô tả (DESCRIPTION STATISTICS) là phương pháp tổ chức,
tổng hợp và trình bày các dữ liệu dưới dạng thông tin.
2. Thống kê suy diễn (INFERENTIAL STATISTICS) là phương pháp dùng
ước lượng các tính chất của một tổng thể dựa trên mẫu.
Trang 2

Lý thuyết thống kê
1.2 Tổng thể và mẫu
Định nghĩa 1.2 (POPULATION). Tổng thể là tập hợp toàn bộ các cá thể hoặc sự
vật được nghiên cứu.
Định nghĩa 1.3 (SAMPLE). Mẫu là một phần của tổng thể. Số lượng các phần
tử được gọi là kích thước mẫu. Kí hiệu: n.
1.3 Các loại dữ liệu
Định nghĩa 1.4 (QUALITATIVE DATA). Dữ liệu định tính là loại dữ liệu chỉ
thể hiện tính chất của đối tượng được nghiên cứu.
Định nghĩa 1.5 (QUANTITATIVE DATA). Dữ liệu định lượng là loại dữ liệu
được thể hiện dưới dạng các con số.
Ví dụ 1.1. Dữ liệu định tính & Dữ liệu định lượng
• Giới tính (Nam, Nữ), xếp loại (Giỏi, Khá, Trung bình…), tỉ lệ khách hàng hài
lòng, xếp hạng (Rating).
• Số tiền trong tài khoản (Balance account), tuổi, khối lượng của một vật, khoảng
cách, nhiệt độ.
Trang 3

Lý thuyết thống kê
1.4 Cấp bậc dữ liệu
Định nghĩa 1.6 (NOMINAL LEVEL DATA). Dữ liệu định danh là loại dữ liệu
có các đặc tính sau:
• các giá trị được chia thành nhóm hoặc phạm trù.
• giữa các nhóm hoặc phạm trù không có sự phân biệt thứ tự.
Ví dụ 1.2. Lĩnh vực kinh doanh của công ty
1. Kinh doanh 2. Tài chính 3. Vận tải 4. Dịch vụ
Định nghĩa 1.7 (ORDINAL LEVEL DATA). Dữ liệu thứ bậc là loại dữ liệu có
các đặc tính sau:
• các giá trị được chia thành nhóm hoặc phạm trù.
• giữa các nhóm hoặc phạm trù có thể sắp thứ tự và do đó có thể xếp hạng các
nhóm hoặc phạm trù.
Ví dụ 1.3. Student rating of a Prof. Finance1.
1

Doughlas A. Lind, William G. Marchal, and Samuel A. Wathen., “Basic Statistics for Business & Economics”, McGraw Hill, Singapore, 2008.

Trang 4

Lý thuyết thống kê
Rating Superior Good Average Poor Inferior
Frequency
6
28
25
12
3
Định nghĩa 1.8 (INTERVAL LEVEL DATA). Dữ liệu khoảng là loại dữ liệu có
các đặc tính sau:
• các giá trị có thể so sánh và thực hiện được các phép tính số học.
• điểm gốc 0 của loại dữ liệu này chỉ mang tính tương đối.
Ví dụ 1.4. Nhiệt độ, cỡ giày, cỡ quần áo là các dữ liệu khoảng.
Định nghĩa 1.9 (RATIO LEVEL DATA). Dữ liệu tỉ lệ là loại dữ liệu có các đặc
tính sau:
• các giá trị có thể so sánh và thực hiện được các phép tính số học
• điểm gốc 0 và tỉ lệ giữa các giá trị của loại dữ liệu này thực sự có ý nghĩa.
Ví dụ 1.5. Father-son income combinations2
2

Doughlas A. Lind, William G. Marchal, and Samuel A. Wathen., “Basic Statistics for Business & Economics”, McGraw Hill, Singapore, 2008.

Trang 5

Lý thuyết thống kê
Name
Lahey
Nale
Rho
Steele

Father
$80000
$90000
$60000
$75000

Son
$40000
$30000
$120000
$130000

1.5 Kỹ thuật chọn mẫu
1. Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản (PROBABILITY SAMPLING): là cách
chọn ngẫu nhiên n phần tử bất kì từ N phần tử của tổng thể.
Các bước tiến hành
• Lập danh sách sắp thứ tự các đơn vị của tổng thể.
• Thực hiện lấy mẫu bằng cách bốc thăm, quay số hoặc sử dụng phần
mềm máy tính chọn ngẫu nhiên.
2. Chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống (SYSTEMATIC SAMPLING): là cách
chọn ngẫu nhiên n phần tử từ N phần từ của tổng thể theo các bước sau
• Lập danh sách và đánh số thứ tự các phần tử của tổng thể.
Trang 6

Lý thuyết thống kê
• Xác định cỡ mẫu n.
• Xác định khoảng cách chọn mẫu k theo công thức
(
N
N
,
nếu n < 0, 5; N k = Nn n + 1, nếu n ≥ 0, 5. • Trong k phần tử đầu tiên của tổng thể, chọn ngẫu nhiên 1 phần tử. Phần tử được chọn tiếp theo cách phần tử đầu tiên k vị trí và cứ thế tiếp tục chọn đến phần tử cuối cùng của mẫu. N Ví dụ 1.6. Giả sử tổng thể bao gồm N=13, kích thước mẫu n=4. Vì = 3, 25 n nên k = 3. Khi đó ta chọn mẫu theo tắc: • Chọn ngẫu nhiên một phần tử trong 3 phần tử đầu tiên. • Phần tử tiếp theo được chọn cách phần tử đầu tiên 3 vị trí. Công việc trên được mô tả qua sơ đồ sau (ô vuông màu đen thể hiện phần tử được chọn của mẫu) Trang 7 Lý thuyết thống kê N = 1, 67 Ví dụ 1.7. Giả sử tổng thể bao gồm N=10, kích thước mẫu n=6. Vì n nên k = 2. Khi đó ta chọn mẫu theo tắc: • Chọn ngẫu nhiên một phần tử trong 2 phần tử đầu tiên. • Phần tử tiếp theo được chọn cách phần tử đầu tiên 2 vị trí. Công việc trên được mô tả qua sơ đồ sau (ô vuông màu đen thể hiện phần tử được chọn của mẫu) Lưu ý. Trong trường hợp này, chúng ta chỉ chọn được mẫu có kích thước n = 5. 3. Lấy mẫu phân tầng (STRATIFIED SAMPLING) được sử dụng khi có sự khác biệt lớn về tính chất giữa các phần tử của tổng thể. Khi chọn mẫu phân tầng, chúng ta cần lưu ý 2 vấn đề: • phân tầng theo đặc điểm gì? • phân bố số lượng mẫu trong các tầng. Trang 8 Lý thuyết thống kê Chương 2 TÓM TẮT VÀ TRÌNH BÀY DỮ LIỆU 2.1 Bảng phân phối tần số, tần suất, tần số tích lũy và tần suất tích lũy Định nghĩa 2.1. FREQUENCY-RELATIVE FREQUENCY • Tần số ni là số lần xuất hiện của giá trị quan sát Xi. • Tần suất fi là tỉ lệ xuất hiện của giá trị quan sát Xi. Ví dụ 2.1. Bảng tần số, tần suất về nhiệt độ trung bình của 18 ngày mùa đông (tính bằng độ 0F ) tại một vùng: Nhiệt độ Xi (0F ) Tần số ni Tần suất fi 12 2 11,11% 15 3 16,67% 17 4 22,22% 18 4 22,22% 20 3 16,67% 21 2 11,11% Trang 9

5/5 - (1 vote)
Subscribe
Notify of
guest
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments