1 Nghiên cứu mối liên hệ tương quan là là phương pháp biểu hiện xu hướng biến động qua thời gian.. Sai Vì nghiên cứu mối liên hệ tương quan là phương pháp Hồi quy tương quan, nghiên cứu
Trang 1Lớp Gamba01.V03
Hoàng Xuân Cường
Bài 1: Trả lời đúng (Đ), sai (S) cho các câu sau và giải thích tại sao?
1) Nghiên cứu mối liên hệ tương quan là là phương pháp biểu hiện xu hướng biến
động qua thời gian
( Sai) Vì nghiên cứu mối liên hệ tương quan là phương pháp Hồi quy tương quan, nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc giữa các hiện tượng Còn phương pháp biểu hiện xu hướng biến động của hiện tượng qua thời gian là dựa vào Dãy số thời gian
2) Tần suất biểu hiện bằng số tuyệt đối.
( Sai) Vì tần số mới biểu hiện bằng số tuyệt đối, còn tần suất là biểu hiện dưới dạng phần trăm của tần số, tức là số tương đối
3) Phương sai cho phép so sánh độ biến thiên của tiêu thức nghiên cứu của hai hiện
tượng khác loại
( Sai) Vì phương sai chỉ cho phép so sánh độ biến thiên của tiêu thức nghiên cứu của 2 hiện tượng cùng loại, như là so sánh độ biến thiên giữa năng suất lao động so với năng suất lao động, giữa giá thành và giá thành Còn để so sánh độ biến thiên của tiêu thức nghiên cứu của 2 hiện tượng khác loại, ví dụ biến thiên năng suất lao động so với biến thiên giá thành, thì ta phải sử dụng hệ số biến thiên
4) Khoảng tin cậy cho tham số của tổng thể chung tỷ lệ thuận với phương sai của tổng
thể
( Đúng) Vì khi ước lượng khoảng tin cậy mà có sử dụng phương sai tổng thể, tức là đang ước lượng cho trung bình tổng thể µ , khoảng tin cậy đó là
Như vậy khi phương sai càng lớn, khoảng tin cậy càng lớn, tức là mối quan hệ tỉ lệ thuận
5) Kiểm định không phải là một phương pháp thống kê suy luận
Trang 2( Sai) Vì kiểm định là một phương pháp thống kê suy luận Trên cơ sở các tham số của mẫu điều tra đem suy rộng cho toàn bộ tổng thể
Chọn phương án trả lời đúng nhất:
1) Các yếu tố ảnh hưởng đến số lượng đơn vị tổng thể mẫu:
a) Độ tin cậy của ước lượng
b) Độ đồng đều của tổng thể chung
c) Phương pháp chọn mẫu
(d) Cả a), b), c).
e) Không yếu tố nào cả
2) Ưu điểm của Mốt không phải là:
a) San bằng mọi chênh lệch giữa các lượng biến
b) Không chịu ảnh hưởng của các lượng biến đột xuất
c) Kém nhậy bén với sự biến động của tiêu thức
(d) Cả a), c).
e) Cả a), b), c)
3) Đại lượng nào không phản ánh chiều hướng của mối liên hệ tương quan:
a) Hệ số tương quan
b) Hệ số chặn (b0 )
c) Hệ số hồi quy (b1 )
d) Cả a), b)
e) Cả a), c)
f) Cả a), b), c)
4) Phân tích dãy số thời gian có tác dụng:
δ a) Phân tích đặc điểm biến động của hiện tượng qua thời gian
ε b) Biểu hiện xu hướng và tính quy luật của sự biến động
φ c) Là cơ sở để dự đoán mức độ tương lai của hiện tượng
Trang 3γ d) Cả a), b).
η e) Cả b), c)
f) Cả a), b), c).
5) Các biện pháp hạn chế sai số chọn mẫu:
a) Tăng số đơn vị tổng thể mẫu
b) Sử dụng phương pháp chọn mẫu thích hợp
c) Giảm phương sai của tổng thể chung
d) Cả a), c)
e) Cả a), b)
f) Cả a), b), c).
Bài 2: Một phương pháp bán hàng mới theo đơn đặt hàng đang được xem xét Để đánh
giá tính hiệu quả của nó xét về mặt thời gian người ta phỏng vấn ngẫu nhiên 30 khách hàng được bán hàng theo phương pháp mới và ghi lại số ngày từ khi đặt hàng đến khi giao hàng như sau:
9
5
3
9
4
6 5 10 7 6
8 7 6 5 8
9 6 6 4 5
7 6 7 5 4
6 7 4 7 3 Hãy ước lượng số ngày trung bình từ khi đặt hàng đến khi giao hàng khi bán hàng theo phương pháp mới với độ tin cậy 95% Hãy kết luận về hiệu quả của phương pháp bán hàng mới so với phương pháp cũ Biết rằng phương pháp bán hàng cũ có số ngày trung bình từ khi đặt hàng đến khi giao hàng là 7,5 ngày
1) Các tham số của mẫu:
Sử dụng công cụ Data Analysis của Excel ta có bảng Descriptive như sau:
Column1
Trang 4Mean 6.13333333
Standard Deviation 1.81437428 Sample Variance 3.29195402
x= 6.13333333
2) Phương sai mẫu s2 = 3.29195402, độ lệch chuẩn s = 1.81437428, mẫu đủ lớn nên ta sử dụng khoảng tin cậy:
Thay các giá trị vào ta có:
6.13333333 1,961.81437428 6.13333333 1,961.81437428
5.484067832 ≤ ≤ µ 6.782598828
Số ngày trung bình từ khi đặt hàng đến khi giao hàng với độ tin cậy 95% nằm trong khoảng từ 5.484067832 đến 6.782598828 ngày
3) Ta kiểm định cặp giả thiết H0 và H1
H0: µ = 7,5 (Phương pháp mới có hiệu quả như phương pháp cũ)
H1: µ < 7,5 ((Phương pháp mới có hiệu quả hơn phương pháp cũ)
Đây là bài toán kiểm định giả thiết về giá trị trung bình của tổng thể chung khi chưa biết phương sai của tổng thể chung, nhưng mẫu lớn, kiểm định trái, và tiêu chuẩn kiểm định là:
Trang 5( x 0) n z
s
µ
−
= Thay vào:
(6.13333333 7,5) 30
-4.125687693 1.81437428
Với tiêu chuẩn kiểm định Z0,5-α = Z 4,5 = 1,64
Như vậy Z < - Z0,5-α nên bác bỏ H0, chấp nhận H1,
=> phương pháp mới hiệu quả hơn phương pháp cũ.
Bài 3:Tại một doanh nghiệp người ta xây dựng hai phương án sản xuất một loại sản
phẩm Để đánh giá xem chi phí trung bình theo hai phương án ấy có khác nhau hay không người ta tiến hành sản xuất thử và thu được kết quả sau: (ngàn đồng)
Phương án 1: 25 32 35 38 35 26 30 28 24 28 26 30
Phương án 2: 20 27 25 29 23 26 28 30 32 34 38 25 30 28
Chi phí theo cả hai phương án trên phân phối theo quy luật chuẩn Với độ tin cậy 95% hãy rút ra kết luận về hai phương án trên
Bài giải:
Cần kiểm định cặp giả thiết:
H0: µ1 = µ2 (Chi phí trung bình 2 phương án như nhau)
H1: µ1 ≠ µ2 (Chi phí trung bình 2 phương án khác nhau)
Tiêu chuẩn kiểm định là (do 2 mẫu nhỏ, chưa biết phương sai của 2 tổng thể):
1 2
1 2
x x t
s
n n
−
=
+ Trong đó s2 là giá trị chung của 2 phương sai mẫu
1 2
2
s
n n
=
+ − Phương sai mẫu được tính như sau:
- Mẫu 1 (PA1): Sử dụng công cụ Data Analysis của Excel ta có bảng Descriptive:
Trang 6Standard
Sample
- Mẫu 2 (PA 2):
Column1
Ta có:
20.44196429
12 14 2
+ −
Trang 729.75 28.21429
0.863410008
4.521279054
12 14
+
Tra bảng tìm 1 2 2 24
0.025 2
tα+ − =t =2,064
׀t 1 2 2 24 > ׀
0.025 2
tα+ − =t = 2,064 chưa đủ cơ sở bác bỏ H0, tức là tạm chấp nhận phương án H0, hay chi phí trung bình 2 phương án là như nhau
Bài 4: Có tài liệu về doanh thu của một doanh nghiệp trong 9 năm như sau:
Năm Doanh thu (tỷ đồng) 2001
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
26 28 32 35 40 42 48 51 56
1 Ta có mô hình hồi quy: ˆy = a + bt t
Trang 8Năm Doanh thu (tỷđồng) - y T
Ta có bảng sau:
Trang 9SUMMARY OUTPUT
Regression Statistics
Adjusted
Standard
Observati
ANOVA
Regressio
Coefficie nts
Standa rd Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 95.0% Lower 95.0% Upper
X Variable
Trang 10Phương trình hồi quy: ˆy = 20.77778 + 3.8* tt
Trang 112 Sai số của mô hình:
2 i 1
yt
ˆ
S
n i i
y SSE
=
−
∑
Ta có bảng sau:
Năm
Doanh thu (tỷ đồng) -y
2
1 24.5778 1.4222 2.0227
2 28.3778 0.378- 0.1427
-0.178
0.031 6
4 35.9778 0.978- 0.9561
5 39.7778 0.2222 0.0494
-1.578
2.489 5
7 47.3778 0.6222 0.3871
-0.178
0.031 6
1.022 2
1.044 9
2 i 1
yt
ˆ ( y )
7.1556
n i i
y SSE
=
−
∑
Dự đoán doanh thu năm 2010 (t = 10):
t
ˆy = 20.77778 + 3.8* 10=58.77778
Khoảng tin cậy:
t
ˆy
t
ˆy ˆy t
Trang 122 2
i
2 2
1
n
i
Ti T
α−
=
−
−
∑
2 2
n
tα− = 2,365 Syt = 1,0111
n = 9 Sai số dự kiến = 2,9555
Cận trên = 58,7778 + 2,9555 = 61,7333;
Cận dưới = 58,7778 - 2,9555 =55,8223
Kết luận: Với số liệu đã cho, mức ý nghĩa 5%, dự đoán doanh thu năm 2010 của công ty nằm trong khoảng từ: 55,8223 đến 61,7333 tỷ đồng
Bài 5: Dưới đây là dữ liệu về khối lượng sản phẩm thép trong 30 tháng gần đây của một
nhà máy (đơn vị: triệu tấn)
1 Sơ đồ thân lá:
3 0,3 0,3 0,7 0,8
4 0,5 0,5 0,7 0,7 0,8 0,9
6 0,0 0,1 0,1 0,2 0,4 0,4 0,5 0,6
Ta thấy mức sản lượng phổ biến nhất của nhà máy là từ 6 tr tấn đến 7tr tấn, trong15 tháng => Kết luận nhà máy đang vận hành công tác sản xuất có hiệu quả
2 Xây dựng bảng tần số phân bổ với 5 tổ có khoảng cách tổ bằng nhau:
Khoảng cách tổ = (7,9-3,0)/5 = 0,98 làm tròn lên 1
Trang 13Khối lượng thép (triệu tấn)
Tần số (fi)
c Rút ra nhận xét
Từ đồ thị tần số ta thấy có 4 tháng khối lượng sản phẩm thép đạt trung bình 3.45 triệu tấn, 6 tháng đạt trung bình 4.68 triệu tấn, 5 tháng đạt trung bình 5.32 triệu tấn, 8 tháng đạt trung bình 6.29 triệu tấn, 7 tháng đạt trung bình 7.43 triệu tấn