1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

Xác suất thống kê chương 3

22 4 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 22
Dung lượng 328,88 KB

Các công cụ chuyển đổi và chỉnh sửa cho tài liệu này

Nội dung

XÁC SUT THNG KÊ XÁC SUẤT THỐNG KÊ KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BỘ MÔN KHOA HỌC CƠ BẢN GV Lê Thị Mai Thanh Ngày 20 tháng 7 năm 2021 Đặt vấn đề Điều tra mức thu nhập cá nhân trong một tháng (triệu đồng) 1 ở.

Trang 1

XÁC SUẤT THỐNG KÊ

KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

BỘ MÔN KHOA HỌC CƠ BẢN

GV Lê Thị Mai Thanh

Ngày 20 tháng 7 năm 2021

Trang 2

Đặt vấn đề

Điều tra mức thu nhập cá nhân trong một tháng (triệu đồng) 1 ở

huyện, ta có bảng số liệu mẫu sau:

Thu nhập 1 − 2 2 − 3 3 − 4 4 − 5 5 − 6 6 − 7

Cần phải tính thu nhập bình quân đầu người và độ chênh lệch thunhập để xác định mức sống của người dân và mức độ đồng đều về thunhập trong vùng

Câu hỏi

1 Thu nhập bình quân đầu người là bao nhiêu?

2 Độ chênh lệch thu nhập là bao nhiêu?

3 Độ chênh lệch bình quân hiệu chỉnh?

Trang 3

Chương 3: Lý thuyết mẫu

Trang 4

3.1.1 Khái niệm tổng thể và mẫu

Định nghĩa mẫu

Mẫu (sample) là tập hợp của một số phần tử được rút ra từ tổng thể.Mẫu có thể được tạo ra bằng cách chọn lựa ngẫu nhiên các phần tửcủa tổng thể, hay theo một phương thức nào đó

Số phần tử n của mẫu còn được gọi là kích thước mẫu hay cỡ mẫu.Trong các trường hợp xử lý đơn giản, mẫu được xem là lớn khi n ≥ 30

Ví dụ

Khảo sát tình hình việc làm của sinh viên ở thành phố Hồ Chí Minhsau khi ra trường là tổng thể

Vì số lượng sinh viên quá nhiều không thể điều tra hết được nên ta lấy

300 sinh viên đại diện để khảo sát thì 300 sinh viên này là mẫu và cỡmẫu là n = 300

Trang 5

Mẫu ngẫu nhiên kích thước n là một dãy gồm n biến ngẫu nhiên

X1, X2, , Xnđộc lập cùng phân phối với X Kí hiệu

Trang 7

• Các mẫu cùng kích thước có cùng xác suất được chọn

Có hai phương thức chọn: chọn hoàn lại, chọn không hoàn lại Khi

số phần tử N của tổng thể rất lớn so với kích thước mẫu n ta có thể coihai phương thức chọn mẫu này là như nhau

Trang 8

3.1 Tổng thể và mẫu

3.1.3 Các phương pháp chọn mẫu

H Chọn mẫu phân nhóm: Là phương pháp chọn mẫu chia tổng thểthành các nhóm tương đối thuần nhất, từ mỗi nhóm lấy ra một mẫungẫu nhiên Tập hợp các mẫu đó lập thành một mẫu ngẫu nhiên phânnhóm

H Chọn mẫu chùm: Là phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên từ cáctập con của tổng thể, được gọi là các chùm

H Chọn mẫu có suy luận: Phương pháp chọn mẫu này dựa trên ýkiến chuyên gia về đối tợng nghiên cứu Nhợc điểm của phương phápnày là khó đảm bảo tính khách quan

Trang 9

Giá trị của X x1 x2 xkTần suất fi = ni

n f1 f2 . fkĐiều kiện: 0 ≤ fi≤ 1;

k

X

i=1

fi = 1

Trang 11

3.2 Trình bày mẫu cụ thể

3.2.2 Bảng phân phối tần số thực nghiệm ghép lớp

Khi kích thước mẫu lớn, các giá trị của mẫu khá gần nhau người tagom các giá trị mẫu thành các lớp, những giá trị gần nhau được xếpvào một lớp và lập bảng phân phối thực nghiệm ghép lớp

Giá trị của mẫu cụ thể dạng ghép lớp

2

Trang 12

Ví dụ

Đo chiều cao X (cm) của n = 100 thanh niên

Vì chiều cao khác nhau nên để tiện việc sắp xếp, người ta chia chiềucao thành nhiều khoảng

Các thanh niên có chiều cao trong cùng 1 khoảng được xem là cao nhnhau Khi đó, ta có bảng số liệu ở dạng khoảng như sau:

Trang 13

3.3 Các đặc trưng của mẫu ngẫu nhiên

Trang 14

3.3 Các đặc trưng của mẫu ngẫu nhiên

3.3.2 Phương sai mẫu

F Phương sai mẫu

ˆ

S2= 1n

Trang 15

3.3 Các đặc trưng của mẫu ngẫu nhiên

3.3.2 Phương sai mẫu

Ý nghĩa của kỳ vọng mẫu và phương sai mẫu

Kỳ vọng mẫu hay trung bình mẫu là số đặc trưng về vị trí trung tâmcủa mẫu (xu thế các số liệu mẫu tập trung quanh một con số nào đó),

có thể dùng để thay thế cho toàn bộ các số liệu mẫu

Phương sai mẫu đặc trưng cho độ phân tán của các số liệu mẫu so với

kỳ vọng mẫu X

Trang 16

3.3 Các đặc trưng của mẫu ngẫu nhiên

3.3.3 Tỉ lệ mẫu

Mô tả tổng thể bằng biến ngẫu nhiên X nhận hai giá trị: X = 1 nếuphần tử có thuộc tính A nào đó, X = 0 nếu phần tử không có thuộctính A và X có bảng phân phối xác suất

Trang 17

3.4 Các đặc trưng của mẫu cụ thể

3.4.1 Với mẫu cho bởi bảng phân phối thực nghiệm không ghép lớp

Trang 18

3.4 Các đặc trưng của mẫu cụ thể

3.4.1 Với mẫu cho bởi bảng phân phối thực nghiệm không ghép lớp

Phương sai mẫu hiệu chỉnh:

Trang 20

3.4 Các đặc trưng của mẫu cụ thể

3.4.2 Với mẫu cho bởi bảng phân phối thực nghiệm ghép lớp

X a1− b1 a2− b2 ak− bk

Ta lấy đại diện cho lớp ai− bi là xi = ai+ bi

2 và tính toán như bảngkhông ghép lớp

Trang 21

3.4 Các đặc trưng của mẫu cụ thể

3.4.2 Với mẫu cho bởi bảng phân phối thực nghiệm ghép lớp

Trang 22

3.4 Các đặc trưng của mẫu cụ thể

3.4.2 Với mẫu cho bởi bảng phân phối thực nghiệm ghép lớp

Ta lập bảng tần số cho giá trị đại diện của các nhóm như sau:

- Trung bình mẫu : ¯x = 273.8144

Ngày đăng: 31/07/2022, 19:02

TỪ KHÓA LIÊN QUAN