Bài giảng Thống kê ứng dụng trong kinh doanh: Chương 4 - ThS. Nguyễn Tiến Dũng

Chia sẻ: Sơn Tùng | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:26

Thêm vào BST

Báo xấu

662
lượt xem 28
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Thống kê ứng dụng trong kinh doanh - Chương 4: Tóm tắt và trình bày dữ liệu bằng đại lượng số" cung cấp cho người học các kiến thức: Các đại lượng đo lường độ tập trung và phương pháp mô tả hình dáng tập DL, các đại lượng đo lường độ phân tán, các đại lượng TK mô tả cho bảng tần số,... 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 trong kinh doanh: Chương 4 - ThS. Nguyễn Tiến Dũng

CHƯƠNG 4 TÓM TẮT VÀ TRÌNH BÀY DỮ LIỆU BẰNG ĐẠI LƯỢNG SỐ ThS. Nguyễn Tiến Dũng Bộ môn Quản trị Kinh doanh, Viện Kinh tế và Quản lý Email: dung.nguyentien3@hust.edu.vn
MỤC TIÊU CỦA CHƯƠNG ● Sau khi kết thúc chương này, người học có thể: ● Kể tên và biết cách tính các đại lượng đặc trưng cho độ tập trung: trung bình, trung vị, mốt, tứ phân vị, phân vị ● Nói tên và biết cách tính các đại lượng đặc trưng cho độ phân tán của tập DL: khoảng biến thiên, độ trải giữa, phương sai và độ lệch chuẩn ● Nắm được ý nghĩa của hệ số biến thiên ● Phát biểu được quy tắc thực nghiệm và quy tắc Chebysev về quy luật phân phối của tập DL ● Biết cách vẽ và khám phá đặc điểm của tập DL qua biểu đồ hộp và râu ● Phân biệt được các tham số tổng thể và tham số mẫu © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 2
CÁC NỘI DUNG CHÍNH 4.1 Các đại lượng đo lường độ tập trung và phương pháp mô tả hình dáng tập DL 4.2 Các đại lượng đo lường độ phân tán 4.3 Các đại lượng TK mô tả cho bảng tần số 4.4 Các đại lượng TK mô tả cho tổng thể 4.5 Khám phá DL qua biểu đồ hộp và râu (box plot) 4.6 Sử dụng kết hợp TB và độ lệch chuẩn 4.7 Phân biệt một số cặp khái niệm © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 3
4.1 CÁC ĐẠI LƯỢNG ĐO LƯỜNG ĐỘ TẬP TRUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP MÔ TẢ HÌNH DÁNG TẬP DỮ LIỆU ● 4.1.1 Các ĐL đo lường độ tập trung phổ biến ● 4.1.2 Sử dụng Excel để tính các ĐL TK mô tả độ tập trung ● 4.1.3 Nhóm các ĐL khác mô tả sự phân bố của tập DL ● 4.1.4 Hình dáng của phân phối © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 4
4.1.1 Các ĐL đo lường độ tập trung phổ biến ● 4.1.1.1 Trung bình cộng (arithmetic mean) ● 4.1.1.2 Trung vị (Median) ● 4.1.1.3 Mốt (Mode) ● 4.1.1.4 Trung bình nhân (geometric mean) © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 5
4.1.1.1 Trung bình cộng ● TB cộng đơn giản 1 n x   xi n i 1 ● TD: ● Điểm của 3 HP gần đây (mỗi HP 3 tín chỉ) là x1 = 6; x2 = 7; và x3= 9. ● Điểm TB của 3 HP nói trên 6  7  9 22 x   7,333 3 3 © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 6
Trung bình cộng (tiếp) ● Trung bình cộng có trọng số n ● TD: Điểm của 3 HP của 1 SV là wx i i x i 1 như sau: n Học phần Thống kê Số tín chỉ 3 Điểm HP 6 w i 1 i Anh văn 2 7 Marketing 4 9 3  6  2  7  4  9 68 x   7,556 3 2  4 9 © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 7
4.1.1.2 Trung vị (Median) ● Giá trị của quan sát đứng giữa dãy i xi DL đã sắp xếp ● Thông thường: sắp xếp từ nhỏ tới lớn 1 10 (theo thứ tự tăng dần) 2 2 ● x 1 x 2 … xn 3 4 ● Me = x(n+1)/2 4 7 ● n = 2k +1  Me = xk+1 ● n = 2k  Me = 0,5.(xk + xk+1) 5 5 6 2 ● TD: © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 8
4.1.1.3 Mốt (Mode) ● Giá trị của quan sát có tần số lớn nhất ● TD ● 1 1 2 3 3 4 4 4 5 5 6 6  Mo = 4 ● 1 1 2 3 4 4 4 5 5 6 6 6  Mo = 4; 6 ● 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6  Không có mode ● Số lượng mode của một tập DL: 1, nhiều hoặc 0. © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 9
4.1.1.4 Trung bình nhân x n x1 x2 ...xn 1 xn ● Ứng dụng: tính tốc độ phát triển bình quân ● TD: Doanh thu của một DN t 0 1 2 3 (2011) (2012) (2013) (2014) Dt 100 110 140 145 xt - 1,100 1,273 1,036 x 3 x1 x2 x3  3 1,100  1, 273  1, 036  1,132 © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 10
4.1.2 Sử dụng Excel để tính các đại lượng TK mô tả độ tập trung Mean 26,933 ● Dùng hàm trực tiếp Standard Error 0,927 trong Excel: Median 27 ● Data Analysis  Mode 21 Descriptive Statistics Standard Deviation 5,078 ● Dùng MegaStat Sample Variance 25,789 Kurtosis -0,127 Skewness 0,533 Range 20 Minimum 19 Maximum 39 Sum 808 Count 30 Confidence Level(95,0%) 1,896 © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 11
Độ lệch (Skewness) và Độ nhọn (Kurtosis) của phân phối Lệch trái Đối xứng Lệch phải Xẹp Chuẩn Nhọn © Nguyễn Tiến Dũng Applied Statistics for Business 12
4.1.3 Nhóm các đại lượng khác mô tả sự phân bố của tập dữ liệu ● 4.1.3.1 Tứ phân vị (quartiles) ● Dãy DL đã sắp xếp tăng dần: x1 < x2 < … < xn © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 13
Tính các tứ phân vị: BT tại lớp ● Theo SGK i xi ● Q1 = xq1 q1 = (n+1)/4 1 2 ● Q2 = xq2 q2 = (n+1)/2 2 2 ● Q3 = xq3 q3 = 3.(n+1)/4 3 4 4 5 ● Theo GV và Excel 5 7 ● Q1 = xq1 q1 = (n+3)/4 6 10 ● Q2 = xq2 q2 = (n+1)/2 ● Q3 = xq3 q3 = (3n+1)/4 © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 14
4.1.3.2 Phân vị / Bách phân vị (percentiles) ● Dãy DL đã sắp xếp tăng dần: x1 ≤ x2 ≤ … ≤ xn ● Phân vị thứ K (PK): giá trị của quan sát thứ k, mà chia dãy DL làm 2 phần, trong đó có K% quan sát đứng phía dưới của phân vị này ● PK = xk ● Theo SGK:  K  k    ( n  1)  100  ● Theo GV và Excel: ● Thí dụ: Tính  K  ● Phân vị thứ 25: P25 = Q1 = ? k    ( n  1)  1 ● Phân vị thứ 50: P50 = Q2 = ?  100  ● Phân vị thứ 75: P75 = Q3 = ? ● Phân vị thứ 60: P60 = ? © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 15
4.2 CÁC ĐẠI LƯỢNG ĐO LƯỜNG ĐỘ PHÂN TÁN ● 4.2.1 Khoảng biến thiên (Range): R = xmax - xmin ● 4.2.2 Độ trải giữa (InterQuartile Range) IQR = Q3 – Q1 ● 4.2.3 Phương sai và độ lệch chuẩn của mẫu n n  i ( x  x ) 2  i ( x  x ) 2 s2  i 1 s  s2  i 1 n 1 n 1 © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 16
4.3 CÁC ĐẠI LƯỢNG TK MÔ TẢ CHO BẢNG TẦN SỐ (DỮ LIỆU ĐÃ PHÂN TỔ) ● 4.3.1 Trung bình cộng ● 4.3.2 Trung vị ● 4.3.3 Mốt ● 4.3.4 Phương sai và độ lệch chuẩn ● Tính tương tự công thức lý thuyết đối với DL không phân tổ ● Lưu ý về tần số và giá trị đại diện của mỗi tổ ● TD: Quay lại TD về tính tuổi của 30 SV -> tính GTTB theo 2 cách: Cách 1 là tính từ tập DL gốc. Cách 2 là tính dựa trên DL đã phân thành 4 tổ. So sánh kết quả © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 17
4.4 CÁC ĐẠI LƯỢNG TK MÔ TẢ CHO TỔNG THỂ ● 4.4.1 TB cộng của tổng N 1  x i thể N i 1 N ● 4.4.2 Phương sai và độ  i ( x   ) 2 2  i 1 lệch chuẩn của tổng thể N ● Phương sai tổng thể N ● Độ lệch chuẩn tổng thể  i ( x   ) 2   2  i 1 N © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 18
4.5 KHÁM PHÁ DL QUA BIỂU ĐỒ HỘP VÀ RÂU (BOX-AND-WHISKER PLOT) ● Bước 1: Vẽ hộp ● Xác định Q1, Q2, Q3 ● Vẽ hình hộp xung quanh ● Vẽ đường qua trung vị ● Bước 2: Vẽ râu trên ● Nếu xmax – Q3 ≤ 1,5.IQR, thì râu trên = xmax ● Nếu xmax – Q3 > 1,5.IQR, thì râu trên = Q3+1,5.IQR và vẽ 1 dấu chấm/sao ở vị trí xmax ● Bước 3: Vẽ râu dưới ● Nếu Q1 - xmin ≤ 1,5.IQR, thì râu dưới = xmin ● Nếu Q1 - xmin > 1,5.IQR, thì râu dưới = Q1 – 1,5.IQR và vẽ thêm 1 dấu chấm/sao ở vị trí xmin ● Giá trị ngoại lệ: cách mép trên (Q3) hoặc mép dưới (Q1) hộp hơn 1,5 IQR ● Giá trị cực đoan: cách mép trên (Q3) hoặc mép dưới (Q1) hộp hơn 3.IQR © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 19
Biểu đồ hộp và râu: So sánh lương khởi điểm của những người mới ra trường © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 20