Bài Giảng Thống Kê Ứng Dụng Và PPTN (210335)

• Tóm tắt lịch sử “Thống kê ứng dụng và PPTN” • Các công thức cơ bản và thuật ngữ • Các hàm phân bố xác xuất • “Chiến lược” thiết kế, bố trí thí nghiệm • Hướng dẫn thiết kế thí nghiệm, t

THỐNG KÊ ỨNG DỤNG VÀ PPTN (210335)

Học kỳ 1-2012-2013

Giảng viên: Lương Hồng Quang

ANOVA

  df SS MS F Significance F

Regression 1 13600 13600 1813.3333 1.01959E-10 Residual 8 60 7.5

Total 9 13660     

• Giáo viên giảng dạy: Lương Hồng Quang

– E-mail:  lhquang@hcmuaf.edu.vn

• Sách, bài giảng tham khảo:

• Phạm Tuấn Anh, Thống kê ứng dụng và thiết kế thí nghiệm, 2012

• Bài giảng trên lớp

• Phân bổ tiết học:

– Lý thuyết: 30 tiết (2 tín chỉ)

– Thực hành: 30 tiết (1 tín chỉ)

• Đánh giá môn học:

• Bài tập, kiểm tra 40%

• Thi cuối học kỳ 60%

• Sự cần thiết của môn học? Mục tiêu?

• Tóm tắt lịch sử “Thống kê ứng dụng và PPTN” 

• Các công thức cơ bản và thuật ngữ

• Các hàm phân bố xác xuất

• “Chiến lược” thiết kế, bố trí thí nghiệm

• Hướng dẫn thiết kế thí nghiệm, thu thập và xử lý số  liệu

• Thí nghiệm là gì?

– “An experiment is a test or a series of tests” (Montgomery)

• Thí nghiệm được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu  khoa học

– Xây dựng quy trình chế biến

– Tối ưu hóa 

– Đánh giá đặc tính nguyên vật liệu

– Thiết kế và phát triển sản phẩm

– Xác định các thành phần (bộ phận) và khả năng hoạt động  của hệ thống

•  Tất cả thí nghiệm đều phải được thiết kế: -

• Rút ngắn thời gian thiết 

kế/phát triển sản phẩm/quy 

trình chế biến mới

• Nâng cao chất lượng một 

quy trình chế biến có sẵn

• Cải thiện khả năng ứng 

dụng và chất lượng sản 

phẩm

• Tạo sản phẩm và hoàn thiện 

quy trình

• Đánh giá vật liệu, kiến nghị 

- thiết kế mới, chuyển giao 

công nghệ, lắp đặt hệ 

thống….

Figure 1 General model of a process

or system (Montgomery)

• Thời kỳ nông nghiệp: 1918-1940s

– R. A. Fisher và cộng tác viên của ông

– Ảnh hưởng sâu rộng và hiệu quả trong khoa học nông nghiệp – Thí nghiệm yếu tố, ANOVA

• Kỷ nguyên công nghiệp:

– 1951 –  cuối 1970s

• Box và Wilson: Phương pháp bề mặt đáp ứng (Response surface  methodology – RSM)

• Ứng dụng trong lĩnh vực hóa học

– Cuối 1970s – 1990

• Sự đầu tư vào cải thiện chất lượng sản phẩm diễn ra ở các công ty

• Taguchi và robust parameter design, process robustness

• Thời kỳ hiện đại: bắt đầu1990

• Dân số (Population) và mẫu (Sample)

• Số trung bình (Mean)

• Phương sai (Variance)

• Độ lệch chuẩn (Standard deviation)

• Số trung vị (Median)

• Yếu số (Mode)

• Hệ số biến động (Coefficient of variation)

• Phân tích phương sai (ANOVA)

• …

• Mô hình phân bố chuẩn

• Mô hình phân bố t (Student)

• Mô hình phân bố F

• Phân bố 2

• Chủ yếu dựa vào các mô hình

• Dựa vào các kiểu mẫu thí nghiệm

– Kiểu hoàn toàn ngẫu nhiên (Completely random design) – Kiểu khối ngẫu nhiên đầy đủ (Randomized complete block  design)

– Kiểu bình phương Latin (Latin square design)

– Thí nghiệm đa yếu tố (Factorial experiment)

– Kiểu thí nghiệm có lô phụ (Split-plot design)

• …

1 Xác lập vấn đề nghiên cứu

2 Chọn yếu tố, mức độ, khoảng biến thiên

3 Chọn các chỉ tiêu đánh giá

4 Chọn kiểu thiết kế thí nghiệm

5 Thực hiện thí nghiệm

6 Phân tích số liệu

7 Kết luận, đề nghị 

• Đọc, nghiên cứu: Thống kê,  phương pháp bố trí thí  nghiệm, …

• Thực hiện các bước thí nghiệm quan trọng (1-3)

•  Thực hiện các thí nghiệm (Sử dụng công thức 

KISS)

• MS Excel 2002, 2003, 2007

• Statgraphics – Statistical Graphic System 7.0

• Matlab 

• SAS – Statistical Analysis System 9.1

• Minitab

• JMP

• …

Bộ môn Kỹ Thuật Thực phẩm – Khoa Công nghệ Thực phẩm