Bài giảng Phân tích số liệu - Bài 3: Kiến thức bổ sung

Chia sẻ: Mhvghbn Mhvghbn | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:15

Thêm vào BST

Báo xấu

92
lượt xem 8
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nội dung chủ yếu của Bài giảng Phân tích số liệu Bài 3: Kiến thức bổ sung nhằm kiểm tra giả thiết chuẩn, loại quan sát ngoại lai. Trong nhiều phương pháp thống kê, giả thiết phân phối chuẩn của biến phân tích thường được quan tâm trong việc dùng mô hình phân tích phù hợp.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Phân tích số liệu - Bài 3: Kiến thức bổ sung

BÀI 3 KIẾN THỨC BỔ SUNG
KIỂM TRA GIẢ THIẾT CHUẨN  Trong nhiều phương pháp thống kê, giả thiết phân phối chuẩn của biến phân tích thường được quan tâm trong việc dùng mô hình phân tích phù hợp.  Dựa vào thống kê mô tả ban đầu, ta có thể nhận dạng phân phối chuẩn qua 1 số tính chất sau:  Mean ~ Median ~ Mode  Phân vị p% và (100-p)% đối xứng qua Median  Skewness ~ Kurtosis ~ 0  Đồ thị Histogram, Q-Q plots
LOẠI QUAN SÁT NGOẠI LAI
BIẾN ĐỔI SỐ LIỆU  Mục đích: - Hạn chế ảnh hưởng của quan sát ngoại lai - Tạo số liệu chuẩn hơn - Tuyến tính hóa trong mô hình hồi quy …  Phương pháp: tác động các hàm toán học như: logarit, mũ, lũy thừa, nghịch đảo …Việc dùng hàm nào là tùy thuộc vào số liệu và kinh nghiệm phân tích.
BIẾN ĐỔI log(x), xα (0
BIẾN ĐỔI log(x), xα (0
BIẾN ĐỔI log(x), xα (0
BIẾN ĐỔI xα (α < 0, 0 < x
BIẾN ĐỔI xα (α < 0, 0 < x
BIẾN ĐỔI ax, xα (α > 1) y = ex y = x3 y=x
BIẾN ĐỔI ax, xα (α > 1) Phép lấy mũ
BIẾN ĐỔI ax, xα (α > 1) Phép lũy thừa
KIỂM ĐỊNH VỚI P-VALUE  Cấu trúc bài toán kiểm định giả thiết: - Giả thiết H0 và đối thiết K (mức ý nghĩa α) - Thống kê kiểm định T - Quyết định thống kê: chấp nhận hay bác bỏ H0  Quy tắc quyết định: - Cách 1: Xây dựng miền bác bỏ Wα. Nếu Tqs thuộc vào Wα thì bác bỏ H0, ngược lại chấp nhận H0. - Cách 2: Tính giá trị P-value (hay Sign.) xác suất mắc sai lầm loại I. Nếu P-value < α thì bác bỏ H0, ngược lại chấp nhận H0. Giá trị P-value càng nhỏ thì khả năng bác bỏ càng cao, và ngược lại.
KIỂM ĐỊNH GIẢ THIẾT CHUẨN  Dùng phương pháp Komogorov-Smirnov -Giả thiết: H0: Mẫu có phân phối chuẩn K : Mẫu không có phân phối chuẩn - Kết luận: dựa vào giá trị P-value - Điều kiện: Mẫu từ biến định lượng, liên tục.  SPSS: Analyze\Nonparametric Tests\1-Sample K-S…
BÀI TẬP  Thực hành biến đổi số liệu về dạng chuẩn trong các số liệu trong thư mục Data.