Bài giảng Xác suất thống kê chương 4

Bài giảng Xác suất thống kê chương 4 Bài giảng Xác suất thống kê chương 4 Bài giảng Xác suất thống kê chương 4 Bài giảng Xác suất thống kê chương 4 Bài giảng Xác suất thống kê chương 4 Bài giảng Xác suất thống kê chương 4 Bài giảng Xác suất thống kê chương 4Bài giảng Xác suất thống kê chương 4Bài giảng Xác suất thống kê chương 4Bài giảng Xác suất thống kê chương 4 Bài giảng Xác suất thống kê chương 4 Bài giảng Xác suất thống kê chương 4Bài giảng Xác suất thống kê chương 4

CHƯƠNG 4Lý thuyết mẫu

Hồ Phi Tứ

KHOA TOÁN CƠ TIN HỌCTRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

Thông kê đã biến những con số khô khan, câm lặng thành nhữngcác con số biết nói.

Thông kê đã biến những con số khô khan, câm lặng thành nhữngcác con số biết nói.

Thông kê đã biến những con số khô khan, câm lặng thành nhữngcác con số biết nói.

Tập tất các các số đo X trên tất cả các cá thể của tập chính gọi làkhông gian mẫu của X

Mẫu: Việc chọn ra từ tập hợp chính một tập hợp con nào đó gọi làphép lấy mẫu Tập hợp con này được gọi là một mẫu

Mẫu NN: Ta nói rằng một mẫu là ngẫu nhiên nếu trong phép lấymẫu đó, mỗi phần tử của tập hợp chính đều được chọn một cách độclập và có xác suất được chộn như nhau

4.2 Các khái niệm

Tổng thể (tập chính): là tập hợp tất cả các đối tượng có chungmột tính chất nào đó mà chúng ta đang quan tâm

Cá thể: Mỗi phần tử của tập hợp chính được gọi là một cá thể

Dấu hiệu về lượng: (hay biến biến lượng) X là một ánh xạ từ tậpchính lên trục số Đó là một phép đo xác định trên mỗi cá thể củatập chính

Tập tất các các số đo X trên tất cả các cá thể của tập chính gọi làkhông gian mẫu của X

Mẫu: Việc chọn ra từ tập hợp chính một tập hợp con nào đó gọi làphép lấy mẫu Tập hợp con này được gọi là một mẫu

Mẫu NN: Ta nói rằng một mẫu là ngẫu nhiên nếu trong phép lấymẫu đó, mỗi phần tử của tập hợp chính đều được chọn một cách độclập và có xác suất được chộn như nhau

Tập tất các các số đo X trên tất cả các cá thể của tập chính gọi làkhông gian mẫu của X

Mẫu: Việc chọn ra từ tập hợp chính một tập hợp con nào đó gọi làphép lấy mẫu Tập hợp con này được gọi là một mẫu

Mẫu NN: Ta nói rằng một mẫu là ngẫu nhiên nếu trong phép lấymẫu đó, mỗi phần tử của tập hợp chính đều được chọn một cách độclập và có xác suất được chộn như nhau

Tập tất các các số đo X trên tất cả các cá thể của tập chính gọi làkhông gian mẫu của X

Mẫu: Việc chọn ra từ tập hợp chính một tập hợp con nào đó gọi làphép lấy mẫu Tập hợp con này được gọi là một mẫu

Mẫu NN: Ta nói rằng một mẫu là ngẫu nhiên nếu trong phép lấymẫu đó, mỗi phần tử của tập hợp chính đều được chọn một cách độclập và có xác suất được chộn như nhau

Tập tất các các số đo X trên tất cả các cá thể của tập chính gọi làkhông gian mẫu của X

Mẫu: Việc chọn ra từ tập hợp chính một tập hợp con nào đó gọi làphép lấy mẫu Tập hợp con này được gọi là một mẫu

Mẫu NN: Ta nói rằng một mẫu là ngẫu nhiên nếu trong phép lấymẫu đó, mỗi phần tử của tập hợp chính đều được chọn một cách độclập và có xác suất được chộn như nhau

4.3 Các phương pháp trình bày, biểu diễn mẫu

Bảng phân bố thực nghiệm không ghép lớp: Khi mẫu có nhiềugiá trị trùng nhau, ta trình bày số liệu dưới dạng bảng gồm hai dòng,dòng trên ghi các giá trị khác nhau của X, dòng dưới ghi số lần xuấthiện của các giá trị này

trong đó n1+ n2+ + nk = n

4.3 Các phương pháp trình bày, biểu diễn mẫu

Ví dụ: Để điều tra thời gian đợi phục vụ của khách hàng tại một ngânhàng (đơn vị: phút) người ta khảo sát ngẫu nhiên 10 người, kết quả thuđược như sau: 9, 8, 10, 10, 12, 6, 11, 10, 12, 8

Khi đó bảng phân phối thực nghiệm không ghép lớp của thời gian đợi củakhách hàng

4.3 Các phương pháp trình bày, biểu diễn mẫu

Ví dụ: Để điều tra thời gian đợi phục vụ của khách hàng tại một ngânhàng (đơn vị: phút) người ta khảo sát ngẫu nhiên 10 người, kết quả thuđược như sau: 9, 8, 10, 10, 12, 6, 11, 10, 12, 8

Khi đó bảng phân phối thực nghiệm không ghép lớp của thời gian đợi củakhách hàng

4.3 Các phương pháp trình bày, biểu diễn mẫu

Bảng phân bố thực nghiệm ghép lớp: Khi kích thước mẫu lớn,các giá trị của mẫu khá gần nhau người ta gom các giá trị mẫu thànhcác lớp, những giá trị gần nhau được xếp vào một lớp và lập bảngphân phối thực nghiệm ghép lớp

X a1− b1 a2− b2 ak− bk

trong đó n1+ n2+ + nk = n

4.3 Các phương pháp trình bày, biểu diễn mẫu

Ví dụ: Năng suất (tạ/ha) của một loại cây thu hoạch được tại 40 vùngnhư sau:

153 154 156 157 158 159 159 160 160 160161 161 161 162 162 162 163 163 163 164164 164 165 165 166 166 167 167 168 168170 171 172 173 174 175 176 177 178 179

Khi đó bảng phân phối thực nghiệm ghép lớp của năng suất lúa

4.3 Các phương pháp trình bày, biểu diễn mẫu

Ví dụ: Năng suất (tạ/ha) của một loại cây thu hoạch được tại 40 vùngnhư sau:

153 154 156 157 158 159 159 160 160 160161 161 161 162 162 162 163 163 163 164164 164 165 165 166 166 167 167 168 168170 171 172 173 174 175 176 177 178 179

Khi đó bảng phân phối thực nghiệm ghép lớp của năng suất lúa

s2

4.4 Các đặc trưng mẫu

Phương sai mẫu:

ˆs2 = 1

√ˆs2

Phương sai hiệu chỉnh mẫu: s2 = 1, 70667

Độ lệch chuẩn hiệu chỉnh mẫu: s = 1, 31

Phương sai mẫusˆ2 = n−1n s2 =

Độ lệch chuẩn mẫu ˆs =

Phương sai hiệu chỉnh mẫu:s2 = 1, 70667

Độ lệch chuẩn hiệu chỉnh mẫu: s = 1, 31

Phương sai mẫusˆ2 = n−1n s2 =

Độ lệch chuẩn mẫu ˆs =

4.3 Các phương pháp trình bày, biểu diễn mẫu

Ví dụ: Khảo sát năng suất của một giống lúa ở một tỉnh thành ta đượckết quả sau:

Phương sai hiệu chỉnh mẫu: s2 = 20, 33

Độ lệch chuẩn hiệu chỉnh mẫu: s = 4, 51

Phương sai mẫusˆ2 = n−1n s2 =

Độ lệch chuẩn mẫu ˆs =

4.3 Các phương pháp trình bày, biểu diễn mẫu

Ví dụ: Khảo sát năng suất của một giống lúa ở một tỉnh thành ta đượckết quả sau:

Phương sai hiệu chỉnh mẫu:s2 = 20, 33

Độ lệch chuẩn hiệu chỉnh mẫu: s = 4, 51

Phương sai mẫusˆ2 = n−1n s2 =

Độ lệch chuẩn mẫu ˆs =

HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG MÁY TÍNH BỎ TÚI ĐỂ TÍNH CÁC GIÁ

TRỊ ĐẶC TRƯNG MẪU

CẢM ƠN CÁC BẠN ĐÃ CHÚ Ý LẮNG NGHE