Bài giảng Thống kê ứng dụng: Chương 3 - TS. Bùi Lê Anh Tuấn

Chia sẻ: You Can | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:53

Thêm vào BST

Báo xấu

255
lượt xem 12
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Chương 3 trang bị cho người học những kiến thức về kiểm định giả thuyết thống kê. Các nội dung được trình bày trong chương này gồm có: Xây dựng giả thuyết (không) và đối thuyết, sai lầm loại I và sai lầm loại II, kiểm định kỳ vọng, kiểm định tỷ lệ. 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 ứng dụng: Chương 3 - TS. Bùi Lê Anh Tuấn

 Xây dựng giả thuyết (không) và đối thuyết.  Sai lầm loại I và sai lầm loại II.  Kiểm định kỳ vọng: Trường hợp biết .  Kiểm định kỳ vọng: Trường hợp không biết .  Kiểm định tỷ lệ.
 Kiểm định giả thuyết là bài toán đi xác định có nên chấp nhận hay bác bỏ một khẳng định về giá trị của một tham số của tổng thể.  Giả thuyết không, gọi tắt là giả thuyết, ký hiệu H0 , là một giả định thăm dò về tham số của tổng thể.  Đối thuyết, ký hiệu Ha, là khẳng định có trạng thái đối lập với giả thuyết.  Đối thuyết là vấn đề người làm kiểm định cần thiết lập.
Kiểm tra những giả thuyết trong nghiên cứu: Các giả thuyết trong nghiên cứu phải được biểu diễn thông qua đối thuyết. ểm tra sự thật của một khẳng định: Khẳng định về lợi nhuận của một nhà sản xuất, chất lượng a một loại sản phẩm, … Kiểm tra các trường hợp cần ra quyết định: Cần đưa ra một lựa chọn một trong hai trường hợp, một trường hợp ứng với giả thuyết và một trường hợp ứng với đối thuyết. chấp nhận hay không chấp nhận mua một lô hàng từ nhà cung cấp.
Kiểm định giả thuyết cho kỳ vọng Giả thuyết: luôn có trường hợp “=“.  Tổng quát, một bài toán kiểm định giả thuyết cho kỳ vọng sẽ có một trong 3 dạng dưới đây (với 0 là giá trị kiểm định của kỳ vọng). H 0 : 0 H 0 : 0 H 0 : 0 H a : 0 H a : 0 H a : 0 Một phía Một phía Hai phía (Bên trái) (Bên phải)
 Ví dụ: Metro EMS Một bệnh viện tại trung tâm thành phố cung cấp dịch vụ cấp cứu tại nhà. Với khoảng 20 xe cấp cứu, mục tiêu của trung tâm là cung cấp dịch vụ cấp cứu trong khoảng thời gian trung bình là 12 phút sau khi nhận được điện thoại yêu cầu.
Giả thuyết và đối thuyết  Ví dụ: Metro EMS Dựa trên số liệu mẫu về thời gian phục vụ khách hàng đã được ghi nhận, giám đốc trung tâm muốn thực hiện một kiểm định xem thời gian phục vụ khách hàng có bằng 12 phút hay ít hơn?
Giả thuyết và đối thuyết H0: Thời gian đáp ứng của dịch vụ cấp cứu đạt yêu cầu, không cần phải thay đổi. Ha: Thời gian đáp ứng của dịch vụ cấp cứu không đạt yêu cầu, cần điều chỉnh. Với: = thời gian đáp ứng trung bình (theo tổng thể) của dịch vụ cấp cứu.
 Bởi vì kiểm định giả thuyết dựa trên số liệu mẫu, nên có khả năng xảy ra những sai lầm. Sai lầm loại I là bác bỏ H0 khi nó đúng, ký hiệu . Xác suất mắc phải sai lầm loại một khi giả thuyết H0 đúng bằng một đại lượng gọi là mức ý nghĩa của kiểm định. Những ứng dụng của kiểm định giả thuyết để kiểm soát sai lầm loại một thường được gọi là kiểm định ý nghĩa.
Sai lầm loại II Sai lầm loại II là chấp nhận H0 khi nó sai, ký hiệu . Rất khó để kiểm soát được sai lầm loại II. Trong kiểm định, để hạn chế gặp phải sai lầm loại II, người ta thường sử dụng khẳng định “không bác bỏ H0” và không dùng khẳng định “chấp nhận H0”.
Sai lầm loại I và sai lầm loại II Bản chất tổng thể H0 đúng H0 Sai Kết luận ( 12) Chấp nhận H0 Quyết định đúng Sai lầm loại II (Kết luận 12)
p giá trị (pvalue) và Kiểm định giả thuyết một phía  p – giá trị , được tính bởi kiểm định thống kê, là mức ý nghĩa nhỏ nhất dùng để bác bỏ giả thuyết không với dữ liệu mẫu tương ứng.  Nếu p – giá trị bé hơn hoặc bằng mức ý nghĩa , thì giá trị của kiểm định thống kê sẽ nằm trong miền bác bỏ.  Bác bỏ H0 nếu p – giá trị
Kiểm định một phía (bên trái) cho kỳ vọng: Trường hợp biết Sử dụng p – giá trị p giá trị
Kiểm định một phía (bên phải) cho kỳ vọng: Trường hợp biết Sử dụng p – giá trị p giá trị
Giá trị tiêu chuẩn cho bài toán kiểm định giả thuyết một phía  Thống kê Z có phân phối chuẩn hóa, Z ~ N(0,1) .  Sử dụng bảng tra phân phối chuẩn hóa để tìm giá trị z1 với mức ý nghĩa cho trước.  Giá trị của thống kê được thiết lập tại biên của miền bác bỏ gọi là giá trị tiêu chuẩn của kiểm định. Luật bác bỏ: • Bên trái: Bác bỏ H0 nếu z z1
Kiểm định phía bên trái cho kỳ vọng: Trường hợp biết Sử dụng giá trị tiêu chuẩn Phân phối mẫu của Z X 0 Bác bỏ H0 / n Không bác bỏ H0 z z1 = 1.28 0
Kiểm định phía bên phải cho kỳ vọng: Trường hợp biết Sử dụng giá trị tiêu chuẩn Phân phối mẫu của Z X 0 / n Bác bỏ H0 Không bác bỏ H0 z 0 z1 = 1.645
Các bước kiểm định Bước 1. Xây dựng giả thuyết không và đối thuyết. Bước 2. Xác định mức ý nghĩa . Bước 3. Lấy mẫu và tính giá trị thống kê của kiểm định. Sử dụng p – giá trị Bước 4. Sử dụng giá trị thống kê kiểm định để tính p giá trị. Bước 5. Bác bỏ H0 nếu p – giá trị
Các bước kiểm định Sử dụng giá trị tiêu chuẩn Bước 4. Sử dụng mức ý nghĩa để xác định giá trị tiêu chuẩn và luật bác bỏ. Bước 5. Sử dụng giá trị thống kê kiểm định và luật bác bỏ để xác định có bác bỏ H0 hay không.
Kiểm định một phía cho kỳ vọng: Trường hợp biết  Ví dụ: Metro EMS Một mẫu ngẫu nhiên gồm thời gian đáp ứng khi có yêu cầu của 40 ca cấp cứu được chọn. Trung bình mẫu là 13.25 phút. Biết rằng độ lệch tiêu chuẩn của tổng thể là = 3.2 phút. Giám đốc EMS muốn thực hiện một kiểm định, với mức ý nghĩa 5%, để xác định xem liệu thời gian một ca cấp cứu có bé hơn hoặc bằng 12 phút hay không?