Bài giảng Thống kê máy tính: Thu thập dữ liệu - Lê Phong

Chia sẻ: Năm Tháng Tĩnh Lặng | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:8

Thêm vào BST

Báo xấu

91
lượt xem 6
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Trong bài giảng này trình bày về giai đoạn thu thập dữ liệu trong thống kê. Nội dung chính trong chương này gồm có: Khái niệm thu thập dữ liệu, lấy mẫu ngẫu nhiên (Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản, lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng). Mời các bạn cùng tham khảo.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Thống kê máy tính: Thu thập dữ liệu - Lê Phong

Thu thập dữ liệu 1
Dàn bài Giới thiệu Lấy mẫu ngẫu nhiên ◦ Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản ◦ Lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng 2
Giới thiệu Thống kê cần phải thực hiện trên tập dữ liệu Khái niệm ◦ Qun th - population: tập hợp tất các các đối tượng quan tâm ◦ Mu – sample: tập con của population Các vấn đề cần phải giải quyết ◦ Xác định quần thể đối tượng ◦ Xác định các đặc trưng cần phải xem xét ◦ Xác định kích thước mẫu ◦ Lấy sample 3
Giới thiệu (tt) Làm thống kê trên mẫu vì khó (hoặc không thể) có được quan sát trên toàn bộ quần thể Thống kê sử dụng thông tin có được từ mẫu để suy diễn thông tin của toàn bộ quần thể Mẫu phải đại diện được cho quần thể 4
Giới thiệu (tt) Ví dụ: phân loại Táo, Lê ◦ Quần thể: tập hợp tất cả các quả Táo, Lê ◦ Đặc trưng quan tâm: màu sắc, hình dạng, khối lượng ◦ Kích thước mẫu: 10 000 quả Táo, 10 000 quả Lê ◦ Lấy mẫu:… 5
Lấy mẫu ngẫu nhiên Phép lấy mẫu được xem là một ‘thực nghiệm’ ngẫu nhiên Chọn một cá thể từ quần thể là một cách lấy ngẫu nhiên có thể xem cá thể chọn là một biến ngẫu nhiên. Gọi Xi là biến ngẫu nhiên thể hiện cá thể được chọn ở lần chọn thứ i. Thông thường các Xi đôi một độc lập và có cùng phân bố xác suất (i.i.d - independent, identically distributed) p ( X 1 ,..., X n ) = p ( X 1 )... p( X n ) 6
Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random sampling) Ý tưởng: mọi mẫu đều có khả năng được chọn như nhau. Có 2 loại ◦ Lấy mẫu có thay thế ◦ Lấy mẫu không thay thế 7
Lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng (stratified random sampling) Ý tưởng: chia quần thể ra thành nhiều tầng và áp dụng lấy mẫu đơn giản cho từng tầng, thông thường số lượng lấy mẫu ở từng tầng tỉ lệ với số lượng cá thể trong tầng đó với toàn bộ quần thể. 8