1. Trang chủ
  2. » Giáo án - Bài giảng

Bài giảng phương pháp nghiên cứu cây trồng chương 2 ước lượng tham số

30 477 1

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 30
Dung lượng 620,69 KB

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

Nội dung

• NỘI DUNG • Ước lượng trung bình tổng thể – Ước lượng điểm trung bình tổng thể – Ước lượng khoảng trung bình tổng thể • Ước lượng phương sai tổng thể – Ước lượng điểm phương sai tổng

Trang 1

Chương 2 - ƯỚC LƯỢNG

CÁC THAM SỐ

Trang 2

• NỘI DUNG

• Ước lượng trung bình tổng thể

– Ước lượng điểm trung bình tổng thể

– Ước lượng khoảng trung bình tổng thể

• Ước lượng phương sai tổng thể

– Ước lượng điểm phương sai tổng thể

– Ước lượng khoảng phương sai tổng thể

• Ước lượng khoảng xác suất các dấu hiệu

định tính của một tổng thể

Trang 3

• KHÁI NIỆM

• Ước lượng điểm: là phương pháp dùng trị số

của hàm ước lượng được tính toán ở mẫu để thay một cách gần đúng cho tham số tổng

thể

• Ước lượng khoảng: là phương pháp mà tham

số ước lượng của tổng thể nằm trong một

khoảng với một xác suất (hay độ tin cậy) cho trước (Khoảng này xác định được nhờ những kết quả khi nghiên cứu ở mẫu)

Trang 4

• trong đó:

• - P : là xác suất của sự ước lượng;

• - G1 & G2 : là giới hạn dưới và giới hạn trên của khoảng ước lượng (được xác định từ kết quả quan sát ở mẫu);

• - 1 – a : là mức tin cậy của ước lượng, a

thường chọn là 0,05; 0,01 hay 0,001 (mức sai lầm)

Trang 5

• Hiệu số G2 – G1 được gọi là độ dài khoảng ước lượng và

e gọi là sai số tới hạn của ước lượng (hay còn gọi là độ chính xác của ước lượng)

Sai số tương đối được tính

Trang 6

• ƯỚC LƯỢNG TRUNG BÌNH TỔNG THỂ

• Ước lượng điểm trung bình tổng thể

• Ước lượng khoảng trung bình tổng thể

• Khi đã biết phương sai S2 của tổng thể

Trang 7

trong đó

• X là trung bình mẫu

• U phân phối chuẩn với độ tin cậy 1 – a

• m : tham số trung bình

•  : phương sai

• n : số mẫu

Tham số trung bình m được tính theo công thức

Trong đó ua/2 là ????

Trang 8

Sai số tới hạn hay độ chính xác của ước lượng được tính

Khoảng tin cậy được tính

Tính dung lượng mẫu cần thiết để đạt được

độ chính xác tương đối cho trước e0(%)

Trang 9

• Neáu a = 0,10 thì ua/2 = 1,645; a = 0,05 thì ua/2 = 1,960;

• a = 0,02 thì ua/2 = 2,326; a = 0,01 thì ua/2 = 2,576

Trang 10

Khi chưa biết phương sai S2 của tổng thể

nhưng có dung lượng mẫu lớn (n > 30)

Khi dung lượng mẫu đủ lớn thì S =  nên có thể thay thế

S cho  , khi đó việc ước lượng được tiến hành theo luật phân phối chuẩn theo công thức

ở độ tin cậy 95% có thể phát biểu trung bình tổng thể μ nằm trong khoảng

Trang 11

Tương tự với độ tin cậy 99%

Trang 12

Trung bình tổng thể μ nằm trong khoảng

Trang 13

Nếu mẫu được chọn n > 0,1N Để bảo đảm độ chính xác của ước lượng thì sai số tới hạn sẽ nhân thêm hệ số điều chỉnh

Tham số trung bình m sẽ là

Trang 15

• Yêu cầu

• Tính trung bình; phương sai; và độ lệch chuẩn

• Ước lượng khoảng trung bình tổng thể ở độ tin cậy 95%

• Tính sai số tới hạn và sai số tương đối

• Tính số mẫu điều tra tối thiểu khi muốn sai số tương đối không vượt quá 5%

Giải

Trung bình = 76.92 Phương sai = 351.68

Độ lệch chuẩn = 18.75

o Ước lượng khoảng trung bình ở độ tin cậy 95%

Trang 16

o Tính sai số tới hạn và sai số tương đối

Sai số tới hạn sai e = 5,20 g/cây, sai số tương đối e(%) là 6,76

Trang 17

o Để sai số tương đối e0(%) cho trước không

vượt quá 5% thì số mẫu điều tra tối thiểu phải đạt

= 91 cây

Trang 18

Khi chưa biết phương sai S2 của tổng thể và có dung lượng mẫu nhỏ (n < 30)

– Trong trường hợp mẫu nhỏ việc ước

lượng được tiến hành theo luật phân phối Student

– Công thức ước lượng khoảng số trung bình tổng thể theo luật Student

Trang 19

khoảng tin cậy của μ sẽ là

Khi ước lượng khoảng tin cậy đối xứng a1 =

a2 = a/2 thì khoảng tin cậy của m sẽ la

Sai số tới hạn e la

Trang 20

khoảng tin cậy sẽ là

Dung lượng mẫu cần thiết để đạt được độ chính xác e0(%) là

Trang 21

khi n > 0,1N, để bảo đảm độ chính xác của

ước lượng thì sai số tới hạn sẽ nhân thêm hệ số điều chỉnh

Khi ước lượng độ tin cậy của tổng thể

Dựa vào đây để tính toán e, e(%), từ đó sẽ xác định được dung lượng mẫu cần thiết để đạt được độ chính xác tương đối cho trước e0(%)

Trang 22

ƯỚC LƯỢNG PHƯƠNG SAI TỔNG THỂ

Ước lượng điểm phương sai tổng thể

Ước lượng khoảng phương sai tổng thể

Việc ước lượng khoảng phương sai tổng thể được tiến hành theo luật phân phối

“khi bình phương”

Trang 23

khoảng tin cậy

Khi ước lượng khoảng tin cậy đối xứng thì

a1 = a2 = a/2 thi

Trang 24

Ví dụ: Hãy ước lượng phương sai tổng thể về năng suất (cá thể) của tổ hợp bông lai F1 S02-13/TM1 trồng tại Đại học Nông Lâm Tp

HCM, 2008 theo số liệu Bảng 2.2 với S =

18,76 với độ tin cậy 0,95

Trang 25

Như vậy ở mức tin cậy 0,95 phương sai tổng thể năng suất cá thể của tổ hợp bông lai F1

S02-13/TM1 nằm trong khoảng từ 245,46 đến 546,24

Trang 26

ƯỚC LƯỢNG KHOẢNG XÁC SUẤT CÁC

DẤU HIỆU ĐỊNH TÍNH CỦA TỔNG THỂ

Công thức ước lượng xác suất p tổng thể

khoảng tin cậy của p là

Trang 27

Khi ước lượng khoảng tin cậy đối xứng thì a1

Trang 28

Dung lượng mẫu cần thiết để đạt được độ chính xác cho trước e0 là

Ví dụ: Để kiểm nghiệm tỷ lệ nảy mầm một giống bắp lai, người ta đã tiến hành thử 4 mẫu, mỗi mẫu 100 hạt Kết quả như sau:

Trang 29

Hãy ước lượng khoảng xác suất nảy mầm của lô hạt giống và số lượng hạt cần thử để đạt

sai số không vượt quá 3% với độ tin cậy 95% Giải: n = 400, pm = 365/400 = 0,913, a = 1 – 0,95 = 0,05, u0,025 = 1,96 và e0 = 0,03

Với dung lượng mẫu đủ lớn, theo công thức

trên ta có

Ngày đăng: 25/04/2016, 10:56

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

🧩 Sản phẩm bạn có thể quan tâm

w