TOÁN THỰC HÀNH CHƯƠNG 2 . 2.2

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States License.


TOÁN THỰC HÀNH  CHƯƠNG 2 .  2.2

Bài giảng .

2. 2   THỐNG KÊ - STATISTICS ,  HỒI QUY TUYẾN TÍNH - LINEAR  REGRESSION .

         

Chủ đề   

- Tổng thể (Population) , Mẫu (sample) , Dữ liệu (data) .

- Phân phối chuẩn  (normal distribution) .

- Hồi quy tuyến tính (Linear regression) .

Ứng dụng

- Tung súc sắc .

- Nghiên cứu diễn đàn .

- Giá xăng dầu .

- Tuổi lao động .

- Khảo sát chiều cao .

- Tỷ lệ thất nghiệp .

Khái niệm cơ bản  

*  Khái niệm  ( Tổng thể – Mẫu –Dữ liệu  )  .

* Độ đo trung tâm -Measure of centality ( Trung bình (Mean) –Trung vị (Median) –Mốt (Mode ) )

* Độ đo phân tán -Measure of dispersion ( Phương sai (Variance) –Độ lệch (Deviation) –Độ lệch chuẩn (Standard deviation) )

* Phân phối chuẩn (The normal distribution) - Biến rời rạc và biến liên tục -Discrete and continous variables.

* Hồi quy tuyến tính (Linear Regression) ( Điều hóa tốt nhất (Best fit) –Hệ số tương quan tuyến tính (Coefficient of  linear correlation ) )

1.   TỔNG THỂ - MẪU – DỮ LIỆU .

·      Tập hợp các phần tử được khảo sát gọi là tổng thể . Tập con bất kỳ của tổng thể gọi là mẫu .  Khi khảo sát một tổng thể quá lớn ta không thể thu thập được tất cả các dữ liệu  của mọi phần tử  vì thế ta phải thu thập các dữ liệu của một mẫu nhỏ và dễ quản lí hơn  .

·      Mẫu được xem là mẫu tốt  “good sample” khi nó có thể đại diện cho tổng thể .

·      Khi đã thu thập đầy đủ dữ liệu ta có thể tổng kết bằng cách tính toán những thống kê mô tả khác nhau  .  Dữ liệu mẫu được thu thập và tóm tắt sẽ giúp chúng ta đưa ra kết luận hợp lý về tổng thể . 

Lập bảng phân phối tần số - Constructing  A  Frequency  Distribution 

* Nếu dữ liệu thô có ít giá trị khác nhau ta liệt kê các điểm dữ liệu riêng biệt . Ngược lại , nếu dữ liệu thô gồm nhiều giá trị khác nhau ta tạo các khoảng và làm việc theo dữ liệu nhóm .

* Kiểm đếm số lượng các điểm dữ liệu trong mỗi khoảng thời gian hoặc số lần xuất hiện các dữ liệu cá thể .

* Liệt kê tần số của mỗi khoảng thời gian hoặc mỗi điểm dữ liệu cá thể .

* Tìm tần số tương đối bằng cách chia tần số của của mỗi khoảng thời gian hoặc số lần xuất hiện các dữ liệu cá thể với tổng số các điểm dữ liệu có trong phân phối ( kết quả được ghi là % )   .

 Dữ liệu riêng biệt - Distinct  Data

Ví dụ   . Tung con súc sắc đồng chất , ta có kết quả các mặt như sau

1 1 2 5 5 6 1 6 5 3        

6 1 1 3 3 6 5 6 6 1

4 1 1 3 1 5 6 6 1 6

2 5 4 5 2 3 2 5 1 5

4 2 6 2 1 3 5 4 3 4

Hãy lập bảng phân phối tần số .

Lời giải  .

Dùng ESBStats , tạo workbook TUNG SUC SAC , nhập các dữ liệu điểm phân biệt 

Click vào Bar Graph xem biểu đồ cột .

Click vào Line Graph xem biểu đồ đường thẳng .

Click vào Descriptive Stats và Main Summary xem các số liệu thống kê mô tả như 

Độ tập trung - Measures of Centrality

  Trung bình -Mean: 3,5000

  Trung vị -Median: 3,5000

  Mốt -Mode: 1,0000

Độ phân tán - Measures of Dispersion

  Độ lệch trung bình -Mean Deviation: 1,7000

  Phương sai -Variance: 3,6020

  Độ lệch tiêu chuẩn -Standard Deviation: 1,8979

*************************************************

Click vào link sau download TUNG SUC SAC 

http://www.adrive.com/public/QYD2zz/TUNG SUC SAC.exe

Xem tiếp dưới đây

http://cohtran-toan-don-gian.blogspot.com




This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States License.

Trần hồng Cơ 
14/10/2012


------------------------------------------------------------------------------------------- 
 Toán học thuần túy, theo cách của riêng nó, là thi ca của tư duy logic. 
 Pure mathematics is, in its way, the poetry of logical ideas. 
 Albert Einstein .