Báo cáo Xác xuất thống kê nhóm 7 ĐH BK HCM Thầy Nguyễn Bá Thi

Cách làm tất chỉ rất chi tiết (cách giải + dạng bài + công cụ + minh họa + giải thích ) xem xong lên thuyết trình luôn ( có file báo cáo all + EXCEL giải chi tiết ). ..............................................................

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

KHOA GIAO THÔNG

BÁO CÁO XÁC SUẤT THỐNG KÊ

GVHD: Thầy Nguyễn Bá Thi

Sinh viên thực hiện:

Họ Tên: NPQ

MSSV:

Hồ Chí Minh, tháng 6 năm 2020

Câu 1: Một cuộc điều tra xã hội được tiến hành ở 5 thành phố A, B, C, D,

E yêu cầu những người được hỏi diễn tả mức độ thoả mãn của mình đối với thành phố mà họ đang sống Kết quả như sau:

5 thành phố trên hay không?

Bài làm:

Dạng bài: Kiểm định giả thiết về tỉ lệ 5 mẫu

Phương pháp giải: Sử dụng tiêu chuẩnχ2

Công cụ: Sử dụng lệnh CHITEST trong MS-Excel để tính giá trị quan sát P Giả thiết H0: Mức độ thoả mãn cuộc sống các thành phố là như nhau

H1: Mức độ thỏa mãn cuộc sống các thành phố là không giống nhau

Thực nghiệm: Tính các tổng số

Tính các tần số lý thuyết:

-Ta có tần số lý thuyết = tổng hàng* tổng cột/ tổng cộng

Dùng hàm CHITEST tính xác suất P(X > χ 2)

Giá trịP=3,53.10−13< 0,05

 Bác bỏ H0: Mức độ thoả mãn cuộc sống các thành phố là như nhau

Kết luận: Mức độ thoả mãn cuộc sống của 5 thành phố là không giống

nhau

Bài 2: Để đánh giá hiệu quả của một chiến dịch quảng cáo, người ta so

sánh doanh số của công ty tại 6 khu vực thị trường trước và sau chiến dịch quảng cáo và thu được các số liệu sau (đơn vị triệu đồng/tháng)

Với độ tin cậy 95% hãy ước lượng doanh số trung bình trước và sau chiến dịch quảng cáo Với mức ý nghĩa 5% hãy cho ý kiến là chiến dịch quảng

cáo có thành công hay không? Biết rằng doanh số của công ty là biến ngẫu nhiên phân phối chuẩn

Bài làm:

Dạng bài: Ước lượng khoảng trung bình tổng thể và kiểm định giả thuyết

về giá trị trung bình hai mẫu

Công cụ giải: Descriptive statistics trong MS-Excel để tìm khoảng ước

lượng doanh số trung bình, dùng t-Test: Paired Two Sample for Means là công cụ để kiểm định giả thuyết về giá trị trung bình

Giả thiết: H0 – a1 = a2 Chiến dịch quảng cáo không làm thay đổi doanh số

H1 – a1 < a2 Chiến dịch quảng cáo làm tăng doanh số

Biện luận: Ước lượng giá trị trung bình theo công thức sau: ( ´x−ε , ´x +ε)

Trong đó : là giá trị trung bình, còn = ε là độ chính xác

Bảng số liệu nhập vào:( bảng 1)

Tính toán:

 Chọn tab Data  Data Analysis  Descriptive statistics

 Sau đó thực hiện như hình:

Bấm OK ta nhận được bảng kết quả:

Khoảng ước lượng doanh số trung bình : ( ´x−ε , ´x +ε)

Khoảng ước lượng doanh số trung bình trước chiến dịch quảng cáo: (583.45, 636.55) triệu đồng/ tháng

Khoảng ước lượng doanh số trung bình sau chiến dịch quảng cáo: (586.16, 663.84) triệu đồng/ tháng

Dùng công cụ t-Test: Paired Two Sample for Means

Bảng xuất ra (nhập từ bảng 1):

|t Stat|=2.74>T 2 α a 1<a 2

Bác bỏ H0, chấp nhận H1 : Chiến dịch làm ảnh hưởng đến doanh thu

Và doanh số trung bình sau quảng cáo lớn hơn nên chiến dịch quảng cáo thành công

Bài 3 : Một nghiên cứu được tiến hành ở Mỹ để xác định mối quan hệ giữa

chiều cao X của một người và cỡ giày Y của họ Nhà nghiên cứu đã thu được số liệu như sau:

Tính tỷ số tương quan, hệ số tương quan và hệ số xác định của Y đối với

X Với mức ý nghĩa α <5 %, có kết luận gì về mối quan hệ giữa X và Y(Có phi tuyến không? Có tuyến tính không?)? Tìm đường hồi quy của Y đối với X, đường hồi quy và các hệ số hồi quy có ý nghĩa hay không?

Bài làm:

Dạng bài: Tương quan và hồi qui mẫu

Phương pháp giải: Phân tích tương quan tuyến tính, tương quan phi

tuyến, hồi quy

Công cụ giải: Sử dụng Correlation, Anova: Single Factor, Regression trong

MS-Excel

Giả thiết: H0: X và Y không có tương quan tuyến tính.

H1: X và Y không có tương quan phi tuyến

Biện luận: Hệ số quan sát:

Nếu |T|<t chấp nhận H0 và ngược lại

F < c chấp nhận giả thiết H1 và ngược lại

Phương pháp giải trên Excel:

 Nhập bảng đề bài vào excel, sau đó mở hộp thoại Data Analysis trong thẻ Data, chọn Correlation, và nhập số liệu như bảng sau:

Thu được kết quả:

Y

0.53314

Hệ số tương quan r =¿ 0.533142624

Hệ số xác định r2= ¿ 0.284241057

1 Phân tích tương quan tuyến tính

Tra bảngc=¿ 2.228138852

Vì∨T ∨¿c nên chấp nhận giả thiết H0

2 Phân tích tương quan phi tuyến

Bảng vào

Mở hộp thoại Data Analysis trong thẻ Data, chọn Anova Single Factor Hộp thoại Anova Single Factor xuất hiện:

T ¿r√n−2

√1−r2= 2.182984421

Bảng xuất ra:

Từ bảng ANOVA ta có:

SST = 58 Tổng bình phương các độ lệch

Tatính được tỉ số tương quan của X đối với Y :

η Y / X2

=SSF

SST=

44

48=0.758621

Vì |F|= 3.77 <F crit= 4.39 nên ta chấp nhận giả thuyết H1

 Kết luận: Y và X có tương quan phi tuyến

3 Phân tích hồi quy

Bảng ra (nhập từ bảng 2)

ta sử dụng Regression:

Từ cột Coefficients

Đường hồi quy truyến tính mẫu Y theo X là :y=−17.7103+ 0.3925 x

Giả thiết:

H2 - Hệ số góc không có ý nghĩa

H3 - Hệ số tự do không có ý nghĩa

Kiểm định hệ số a,b (từ cột

tStat)

| Tb|< t(0.05,10) chấp nhận giả thiết H2

| Ta|< t(0.05,10) chấp nhận giả thiết H3

Kết luận: Cả hệ số góc và hệ số tự do đều không có ý nghĩa

Fqs = 3.971184151

Fkđ= 4.964603

Significance F = 0.0743 > α = 0.05  chấp nhận giả thiết H4

Kết Luận: Đường hồi quy không có ý nghĩa.

Câu 4: Hãy phân tích vai trò ngành nghề (chính, phụ) trong hoạt động

kinh tế của các hộ gia đình ở một vùng nông thôn trên cơ sở bảng số liệu

về thu nhập của một hộ tương ứng với các ngành nghề nói trên như sau (mức ý nghĩa 5%):

Bài làm:

Dạng bài: Kiểm định giá trị trung bình 2 nhân tố

Phương pháp giải: Phân tích phương sai 2 nhân tố không lặp

Giả thiết: H1 - Thu nhập các ngành chính bằng nhau

Công cụ : Anova: Two-Factor Without Replication trong MS-Excel

Bảng nhập vào :

Nhập các số liệu cần thiết vào bảng tính, sau đó chọn công cụ Anova: Two-Factor Without Replication trong thẻ Data và chọn như sau

Bảng xuất ra

Từ bảng ANOVA so sánh:

|Frow| = 1.9966 < Fcrit row = 3.8625 nên chấp nhận giả thiết H1

|Fcolums| = 0.1106 < Fcrit columns = 3.8625 nên chấp nhận giả thiết H2

ngành phụ bằng nhau