CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO THẠC SỸ QTKD QUỐC TẾ ------MÔN: THỐNG KÊ TRONG KINH DOANH Người thực hiện: Nguyễn Đình Đại... 0.025 Kiểm định giả thiết: Ho : không bác bỏ giả thiết H1 : bác b
Trang 1CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO THẠC SỸ QTKD QUỐC TẾ
- -MÔN: THỐNG KÊ TRONG KINH DOANH
Người thực hiện: Nguyễn Đình Đại
Trang 2I PHẦN LÝ THUYẾT
Bài 1.
Diện tích nằm dưới đường mật độ của phân phối chuẩn hóa và giữa hai điểm
0 và –1.75 là:
P ( -1.75< u< 0) = φ (0) + φ (1.75) = 0+ 0.4599= 0.4599
( tra bảng giá trị của φ))
Bài 2
Chỉ số IQ có phân phối chuẩn với trung bình là 100 và độ lệch chuẩn là 16 Gọi chỉ số IQ là 1 biến ngẫu nhiên X, tính P (68 < X < 132):
Áp dụng công thức :
P ( a < X < b) =
P(68<x<132)=φ((132-100)/16) - φ(68-100)/16)=2×φ(2) = 2×(0.4772)=0.9544 ( Tra bảng ta được giá trị của φ) (2) =0.4772)
Kết luận: Xác suất để chỉ số IQ nằm trong khoảng (68,132) là 0.9544 hay
95.44%
Bài 3
Nếu độ tin cậy giảm đi, khoảng tin cậy sẽ rộng hơn hay hẹp lại?
Độ dài khoảng tin cậy chính là ước lượng của tham số trong phân phối chuẩn Nó có mối liên hệ với Độ tin cậy (1- α ) thông qua công thức tính xác suất, nghĩa là: P = (1 – α)
Như vậy, ( 1- α) giảm thì độ dài khoảng tin cậy giảm (và ngược lại)
Kết luận: khoảng tin cậy sẽ hẹp lại.
Trang 3Bài 4
Giả sử khoảng tin cậy cho trung bình tổng thể là từ 62.84 đến 69.46 Biết
6.50 và kích thước mẫu n=100 Hãy tính trung bình mẫu :
- Khoảng tin cậy đối xứng là: - / < < + /
- Lập hệ phương trình -0.65 =62.84 =66.16
+0.65 =69.46 =5.107 Kết luận: giá trị trung bình mẫu là 66.16
Bài 5
Giá trị p-value nào sau đây sẽ dẫn đến việc bác bỏ giả thiết H0 nếu α= 0.05?
a 0.150 b 0.100 c 0.051 (d) 0.025
Kiểm định giả thiết:
Ho : (không bác bỏ giả thiết )
H1 : (bác bỏ giả thiết)
Mức độ khẳng định việc bác bỏ giả thiết Ho gọi là giá trị p-value của kiểm định
Kết luận: Nếu p-value < α thì bác bỏ Ho với p-value = 0.025 thì ta bác
bỏ Ho
Trang 4II PHẦN BÀI TẬP
Bài 1:
a)Gọi X là số ngày từ khi đặt hàng đến khi giao hàng theo phương pháp mới.
X ~ N( )
Trong đó: : Số ngày trung bình
: độ biến động của số ngày
Theo yêu cầu bài toán, ta phải tìm Khoảng tin cậy đối xứng với độ tin cậy (1- ) = 95% cho tham số trong phân bố chuẩn trường hợp chưa biết Khoảng tin cậy là:
- (n-1) < < + (n-1)
BẢNG ƯỚC LƯỢNG CÁC THAM SỐ
Trang 516 9 2,867 8,2178
= = = 6,133
S2 = = 95,4667 = 3,292 S = 1,8144
Vậy: ước lượng số ngày trung bình là:
6,133 – 2,045 < < 6,133 + 2,045
5,45557 < < 6,810432 (ngày)
b)Để kết luận về hiệu quả của phương pháp bán hàng mới so với phương pháp bán hàng cũ ta dùng phương pháp kiểm định :
Kiểm định cặp giả thiết:
Ho: ( pp mới giao hàng hiệu quả hơn pp cũ)
H1: ( pp mới giao hàng ít hiệu quả hơn pp cũ) Tiêu chuẩn kiểm định:
t =
Trang 6tqs = = = -4,1266 <0 Tra bảng Statistical table với df =30-1=29 và α= 0.05ta được: (29) = 1,699
Vì tqs < (29) Chưa có cơ sở bác bỏ Ho
Kết luận: Hiệu quả phương pháp bán hàng mới có số ngày trung
bình từ khi đặt hàng đến khi giao hàng ít hơn phương pháp cũ
Bài 2:
Gọi X1 là chi phí sản xuất theo phương án 1 X1 ~ N1 ( , )
Gọi X2 là chi phí sản xuất theo phương án 2 X2 ~ N2 ( , )
Để đánh giá xem 2 phương pháp có khác nhau không ta kiểm định:
Cặp giả thiết:
Ho: ( 2 phương án sản xuất có chi phí như nhau) H1: ( 2 phương án sản xuất có chi phí khác nhau)
Tiêu chuẩn kiểm định:
t =
BẢNG ƯỚC LƯỢNG CÁC THAM SỐ
Trang 7STT X 1i x 1i =X 1i - (x 1i ) 2 STT X 2i X 2i =X 2i - (x 2i ) 2
= 29,75 = 19,8409
= 28,2143 = 20,9505
Tra bảng statistical table cho giá trị t với α/2= 0.025 và df = 12+14-2 =24 ta được giá trị (24) = 2,064
Vì tqs < (12+14-2) chưa có cơ sở bác bỏ Ho
hai phương án sản xuất không khác nhau
Trang 8Bài 3:
a) Gọi X là mức độ tập trung ppm trong lô hàng
X ~ N( ) : Mức độ tập trung bình quân
: độ biến động của mức độ tập trung
n=60 =250 ppm và S = 12 ppm
Kiểm định cặp giả thiết:
Ho:
H1:
Tiêu chuẩn kiểm định:
t =
tqs = = = 1,9365 n=60 (59) = z 0,05 = 1,645
Vì tqs > (59) nên bác bỏ Ho, chấp nhận H1
Vậy mức độ tập trung bình quân trên 247 ppm với mức ý nghĩa 0,05
Tương tự với = 0,01, ta có z 0,01 = 1,285
tqs > z 0,01 Bác bỏ Ho, chấp nhận H1
b/ Kết luận: Với mức ý nghĩa là 0,05 hay 0,01 thì:
Thuốc này có mức độ tập trung lớn hơn 247 ppm, có thể sẽ gây ra một số phản ứng phụ Như vậy chúng ta quyết định không sử dụng thuốc này Nếu lô hàng được đảm bảo đã đạt mức tập trung bình quân là 247ppm theo yêu cầu thì chúng ta quyết định được phép sử dụng thuốc
Trang 9Bài 4:
BẢNG ƯỚC LƯỢNG CÁC THAM SỐ TRUNG GIAN
X i Y i x i =Xi- y i= Y i - y i x i e i = Y i
-1 39 2 -17,769 315,746 -5,538 30,675 98,414 6,446 -4,446 19,763
2 66 3 9,231 85,207 -4,538 20,598 -41,893 8,106 -5,106 26,075
3 43 10 -13,769 189,592 2,462 6,059 -33,893 6,692 3,308 10,945
5 68 4 11,231 126,130 -3,538 12,521 -39,740 8,229 -4,229 17,887
6 75 6 18,231 332,361 -1,538 2,367 -28,047 8,660 -2,660 7,075
7 27 5 -29,769 886,207 -2,538 6,444 75,568 5,707 -0,707 0,500
12 70 13 13,231 175,053 5,462 29,828 72,260 8,352 4,648 21,600
13 82 12 25,231 636,592 4,462 19,905 112,568 9,091 2,910 8,465
Tổ
a) Giá trị trung bình: = 738/13 = 56,7692.
( dựa vào bảng trên ta tính được 738)
Và = 98/13 = 7,53846 Với : b1 = = 226,615/3684,31 = 0,06151
bo = b1 = 56,7692 - 0,06151 * 7,53846 = 4,04668
Hàm hồi quy là: = 4,04668+ 0,06151 Xi
= = = = 125,292/(13-2) = 11,3902 SYX= 3,3749
Trang 10 Ước lượng mối quan hệ hồi quy tuyến tính đơn giữa thị phần và chất
lượng sản phẩm, tức ước lượng
Khoảng tin cậy đối xứng:
b1 – S < < b1 + S Tra bảng với n=11 và α= 0.025 ta được t 0,025 , 11= 2,201
Ta có: 0,06151 - 2,201 * 0,0556 < < 0,06151 + 2,201 * 0,0556
-0,0609 < < 0,1839
b) Kiểm định sự tồn tại mối liên hệ tương quan tuyến tính giữa X và Y:
Cặp giả thiết: Ho: = 0 (không có mối liên hệ tuyến tính)
H1: 0 (có mối liên hệ tuyến tính)
Tiêu chuẩn kiểm định: t =
= 0,0556
Với : = 0,05
df = 13-2 = 11
Tra bảng statistical table giá trị tới hạn t0,025, 11 = 2,201
Vì tqs = 1,1063 < 2,201 = t0,025, 11 không thuộc miền bác bỏ
chưa có cơ sở Bác bỏ Ho.
Kết luận: 2 biến không có mối liên hệ tuyến tính.
Trang 11c) R2 = SSR/SST= 1- = 1 – 125,292/139,231 = 0,1001.
Như vậy, chất lượng sản phẩm giải thích xấp xỉ 10,01% sự biến thiên của thị phần R2 thấp chứng tỏ mô hình hồi quy đã xây dựng không thích hợp, nó càng cho thấy 2 biến X và Y không có mối liên hệ tuyến tính
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1/ Slide bài giảng và các tài liệu môn học thống kê kinh doanh
2/ Giáo trình: Thống kê Kinh doanh – Chương trình Đào tạo Thạc sĩ quản trị kinh doanh Quốc Tế - Trường đại học Griggs
3/ Nguyên lý thống kê kinh tế - chủ biên Hà Văn Sơn
