intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Bài giảng Thống kê ứng dụng trong kinh doanh: Chương 7 - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:32

Thêm vào BST
Báo xấu
14
lượt xem 3
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Thống kê ứng dụng trong kinh doanh: Chương 7 - Kiểm định phi tham số" được biên soạn với các nội dung sau: Giới thiệu chung về kiểm phi tham số; Kiểm định dấu và hạng Wilcoxon về trung vị một tổng thể; Kiểm định tổng hạng Wilcoxon cho trung bình hai mẫu độc lập; Kiểm định dấu và hạng Wilcoxon cho mẫu cặp;... Mời các bạn cũng tham khảo bài giảng tại đây!

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 7 - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

  1. TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN KINH TẾ VÀ QUẢN LÝ EM3230 THỐNG KÊ ỨNG DỤNG TRONG KINH DOANH CHƯƠNG 7 KIỂM ĐỊNH PHI THAM SỐ
  2. Nội dung chính 7.1 Giới thiệu chung về kiểm phi tham số (Bài giảng video) 7.2 Kiểm định dấu và hạng Wilcoxon về trung vị một tổng thể (Bài giảng video) 7.3 Kiểm định tổng hạng Wilcoxon cho trung bình hai mẫu độc lập (Bài giảng video) 7.4 Kiểm định dấu và hạng Wilcoxon cho mẫu cặp (Bài giảng video) 7.5 Kiểm định Kruskal Wallis cho nhiều mẫu độc lập (Bài giảng video) 7.6 Kiểm định Chi-bình phương về tính độc lập 7.7 Kiểm định Chi-bình phương về sự phù hợp 7.8 Thực hành kiểm định phi tham số với SPSS EM3230 Thống kê ứng dụng 2
  3. 7.1 Giới thiệu chung về kiểm định phi tham số § KN: Kiểm định phi tham số (non-parametric test) là loại kiểm định mà các đại lượng đặc trưng của tổng thể hay của mẫu không có trong công thức tính đại lượng kiểm định § Ứng dụng: § Dữ liệu định danh, dữ liệu thứ hạng § Dữ liệu không/ không chắc chắn có phân phối chuẩn/ bình thường § Cỡ mẫu nhỏ § Đặc điểm: So với các kiểm định tham số, kiểm định phi tham số không mạnh bằng nhưng đơn giản hơn. EM3230 Thống kê ứng dụng 3
  4. 7.2 Kiểm định dấu và hạng Wilcoxon về trung vị 1 tổng thể § Bước 1: Lập giả thuyết và lựa chọn mức ý nghĩa H0: Me=Me0 H0: Me≤ Me0 H0: Me≥Me0 H1: Me≠ Me0 H1: Me> Me0 H1: Me
  5. 7.2 Kiểm định dấu và hạng Wilcoxon về trung vị 1 tổng thể § Bước 5: Quan điểm theo sách Hoàng Trọng Ø TH mẫu nhỏ n£ 20 § KĐ 2 bên: W= min[S(cột R+); S(cột R-)] § KĐ 1 bên: Bên phải: W= S(cột R+); Bên trái W=S(cột R-) § Miền bác bỏ: W£Wa. § Wa tra bảng số 6, n để tra là số lượng di ¹0. Chỉ dùng giá trị cận dưới vì KĐ này luôn thực hiện ở bên trái. Ø TH mẫu lớn n>20: Kiểm định Wilcoxon xấp xỉ pp bình thường § Giá trị kiểm định Z (n là số lượng di ¹ 0) § Miền bác bỏ: 𝒏(𝒏 + 𝟏) 𝑾− 𝒁= 𝟒 § KĐ 1 bên: Z
  6. 7.2 Kiểm định dấu và hạng Wilcoxon về trung vị 1 tổng thể § Bước 5: Quan điểm MBB khác Giá trị thống kê Miền bác bỏ EM3230 Thống kê ứng dụng 6
  7. 7.2 Kiểm định dấu và hạng Wilcoxon về trung vị 1 tổng thể Ví dụ: § Một ngẫu nhiên 16 thiếu niên được cho xem một bộ phim mới và đánh giá sự hồi hộp tại phần kết của phim. Một thang đo từ 10 đến 50 được sử dụng với 10 nghĩ là không hồi hộp và 50 nghĩa là rất hấp dẫn. Nếu giá trị trung vị của điểm hấp dẫn là dưới 40, hãng phim sẽ phải làm lại đoạn kết. Những kinh nghiệm trước đó cho thấy rằng điểm đánh giá kiểu này sẽ không có phân phối chuẩn. Dùng mức ý nghĩa alpha=0.05 hãy kiểm định về trung vị của điểm hấp dẫn. Điểm đánh giá cho 16 thiếu niên như sau: 44 24.8 38.2 40 32.5 26.4 31 30.2 36 40.5 34.5 26.6 36.0 40 42 49.8 EM3230 Thống kê ứng dụng 7
  8. 7.2 Kiểm định dấu và hạng Wilcoxon về trung vị 1 tổng thể Quan điểm Sách Lời giải Hoàng Trọng 0 § Cặp giả thuyết 0 0.5 H0: Me≥40 1.8 H1: Me
  9. 7.2 Kiểm định dấu và hạng Wilcoxon về trung vị 1 tổng thể § Lời giải Quan điểm MBB khác § Cặp giả thuyết H0: Me≥40 H1: Me
  10. 7.3 Kiểm định tổng hạng Wilcoxon cho hai mẫu độc lập § Kiểm tra sự khác biệt của hai trung vị BT 4 và 8 § Bước 1: Cặp giả thuyết, Me1 là trung vị của mẫu có cỡ mẫu nhỏ hơn H0: Me1=Me2 H0: Me1≤ Me2 H0: Me1≥Me2 H1: Me1≠ Me2 H1: Me1> Me2 H1: Me1
  11. 7.3 Kiểm định tổng hạng Wilcoxon cho hai mẫu độc lập § Bước 4: Miền bác bỏ Ø TH mẫu nhỏ n1 và n2£ 10: Tra bang 7 § KĐ 2 bên: T1³ giới hạn trên hoặc T1£ giới hạn dưới § KĐ Bên phải: T1³ giới hạn trên; Bên trái T1£ giới hạn dưới Ø TH mẫu lớn (n1 hoặc n2 lớn hơn 10) § T1 xấp xỉ pp bình thường T1 - µT1 n1 (n + 1) n1.n2 (n + 1) § Giá trị kiểm định Z z= µT = sT = s T1 1 2 1 12 § (n=n1+n2) § n1 là cỡ mẫu của mẫu có cỡ nhỏ hơn, tương tự T1 § MBB tương tự các KĐ Z khác EM3230 Thống kê ứng dụng 11
  12. 7.3 Kiểm định tổng hạng Wilcoxon cho hai mẫu độc lập § Ví dụ § Một phương pháp sản xuất piston mới vừa được đề xuất. Để kiểm tra xem phương pháp mới có thực sự làm tăng sức nén của piston hay không, 12 mẫu pittong được làm theo phương pháp mới và so sánh với 10 cái piston làm theo phương pháp thông thường lâu nay. Sức nén được tính bằng pound/inch2 được thể hiện ở bảng dưới đây Cũ 145 141 146 137 144 135 134 80 138 141 Mới 145 150 148 143 138 145 141 142 146 139 136 140 § Biết sức nén không theo phân phối chuẩn. Xác định xem có phải phương pháp mới tạo ra piston mạnh hơn hay không. Sử dụng mức ý nghĩa 0.05 EM3230 Thống kê ứng dụng 12
  13. 7.3 Kiểm định tổng hạng Wilcoxon cho hai mẫu độc lập § Cặp giả thuyết H0: Me1≥ Me2 H1: Me1< Me2 § Đại lượng kiểm định Mẫu lớn, T1=91.5, n1=10 𝝁T= 115 T1 - µT1 z= s 𝝈T= 15.166 T1 Z=-1.55 n1 (n + 1) µT = § MBB: Z
  14. 7.4 Kiểm định dấu và hạng Wilcoxon cho mẫu cặp § Bước 1: Các cặp giả thuyết BT 1 và H0: MD=0 H0: MD≤ 0 H0: MD≥0 11 H1: MD≠ 0 H1: MD> 0 H1: MD20: EM3230 Thống kê ứng dụng 14
  15. 7.4 Kiểm định dấu và hạng Wilcoxon cho mẫu cặp § Bước 5: Quy tắc ra quyết định Mẫu bé n’≤20: Tra bảng phụ lục 6, bác bỏ H0 nếu: KĐ 2 bên KĐ bên phải KĐ bên trái W ≥giới hạn trên hoặc W ≥giới hạn trên W ≤ giới hạn dưới W ≤ giới hạn dưới § Mẫu lớn n’>20: W phân phối xấp xỉ PP bình thường W - µw n' (n'+1) n' ( n'+1)(2n'+1) z= µw = sw = sw 4 24 KĐ 2 bên KĐ bên phải KĐ bên trái Z>Za/2 hoặc Z Za Z
  16. 7.4 Kiểm định dấu và hạng Wilcoxon cho mẫu cặp Ví dụ: KH Đánh giá Khác Xếp hạng Ri § Cặp giả thuyết: thử biệt SP SP (+) (-) § H0: MD≤ 0 gốc mới Di § H1: MD> 0 A 6 8 +2 3 § Đại lượng KĐ: B 4 9 +5 6 § W=25 C 5 4 -1 1,5 D 8 7 -1 1,5 § n’=7 mẫu bé E 3 9 +6 7 § Chọn mức a =0,05 F 6 9 +3 4 § Giới hạn trên =25 G 7 7 0 § Giới hạn dưới =3 H 5 9 +4 5 § W=åRi(+)=25 . 25 3 Có đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ H0 với độ tin cậy 95%. EM3230 Thống kê ứng dụng 16
  17. 7.5 Kiểm định Kruskal Wallis cho nhiều mẫu độc lập TH áp dụng: Áp dụng cho trường hợp các nhóm so sánh không chắc chắn có pp bình thường và phương sai bằng nhau (Điều kiện áp dụng ANOVA) Ho: μ1 = μ2 =….=μk Các bước thực hiện § Gộp dữ liệu của k nhóm tương tự phần 9.3. § Xếp hạng liên tục tất cả các quan sát của k nhóm, sau đó phân bổ hang về các nhóm § Đặt n=n1+n2+..+nk § R1, R2,… Rk là tổng các hạng ở từng mẫu được sắp xếp theo thứ tự của k mẫu § Chỉ tiêu kiểm định W 12 k Ri2 § & Miền bác bỏ W>𝜒!"#,% W = å n( n + 1) i =1 ni - 3( n + 1) EM3230 Thống kê ứng dụng 17
  18. 7.5 Kiểm định Kruskal Wallis cho nhiều mẫu độc lập § Áp dụng cho trường hợp các nhóm so sánh không chắc chắn có pp bình thường và phương sai bằng nhau (Điều kiện áp dụng ANOVA) § Xếp hạng liên tục các quan sát của k nhóm gộp lại § Đặt n=n1+n2+..+nk § R1, R2,… Rk là tổng các hạng ở từng mẫu được sắp xếp theo thứ tự của k mẫu § Ho: μ1 = μ 2 =….=μ k 12 k Ri2 § Chỉ tiêu kiểm định W W = å n( n + 1) i =1 ni - 3( n + 1) & § Miền bác bỏ W>𝜒!"#,% EM3230 Thống kê ứng dụng 18
  19. 7.6 Kiểm định Chi-bình phương về tính độc lập § KN: Là dạng kiểm định phi tham số xem có mối liên hệ giữa hai biến/ hiện tượng hay không? TV Radio NP Row Totals Male 280 175 305 760 Female 115 275 170 560 Col. Totals 395 450 475 1320 Percentages Based on Grand Total 25.0 20.0 Percentage 15.0 Male 10.0 Female 5.0 0.0 TV Radio NP Media EM3230 Thống kê ứng dụng 19
  20. 7.6 Kiểm định Chi-bình phương về tính độc lập § Các bước kiểm định Bước 1: Đặt giả thuyết: H0: Không có mối liên hệ giữa 2 biến/ hiện tượng H1: Có mối liên hệ giữa hai biến/ hiện tượng Bước 2: Lập bảng tổng hợp các quan sát được chia thành r hàng và c cột. Phân tổ theo tiêu thức thứ nhất Cộng Phân tổ 1 2 3 …. c theo tiêu 1 O11 O12 O13 O1c R1 Oij là số quan sát rơi thức thứ hai 2 O21 O22 O23 O2c R2 vào hàng i cột j 3 O21 O22 O23 O2c R3 Ri là tổng số quan …. sát ở hàng I r Or1 Or2 Or3 Orc Rr Cj là tổng số quan Cộng C1 C2 C3 Cc n sát ở cột j EM3230 Thống kê ứng dụng 20
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

CEO.20: Bộ Tài Liệu Hệ Thống Quy Trình Quản Lý Nhân Sự Dành Cho Lãnh Đạo
380 tài liệu
1800 lượt tải
THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2