zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kinh Tế - Quản Lý

» Quản lý dự án

Khởi đầu dự án

Chia sẻ: Up Upload | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:13

Báo xấu

129
lượt xem 31
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Trong giai đoạn này cần trả lời các câu hỏi chủ yếu sau: Dự án đáp ứng nhu cầu gì? Dự án này có phù hợp với chuyên môn và chiến lược của Công ty hay không

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Khởi đầu dự án

Trung Taâm Vieän Coâng Ngheä Chaâu AÙ taïi Vieät Nam (AITCV) Khôûi Ñaàu Döï AÙn CHƯƠNG 2 KHỞI ĐẦU DỰ ÁN 1. HÌNH THÀNH DỰ ÁN (Project Formulation) Một dự án đ ược hình thành qua các giai đo ạn sau: - Khái niệm, ý tưởng và đ ịnh nghĩa dự án (Conception, Idea and Defintion of Project)  Ra quyết định - Nghiên cứu tiền khả thi (Pre-Feasibilit y Study)  Ra quyết định - Nghiên cứu khả thi (Feasibility Study)  Ra quyết định - Thiết kế chi tiết (Detail Design)  Ra quyết định Thực hiện dự án (Project Implementation) - Vấn đề: Tại sao dự án phải trải qua nhiều giai đoạn? 1.1 Khái niệm và định nghĩa dự án Trong giai đoạn này cần trả lời các câu hỏi chủ yếu sau: Dự án đáp ứng n hu cầu gì? - Dự án này có phù hợp với chuyên môn và chiến lược của Công ty hay không? - Giai đoạn này còn được gọi là giai đo ạn nghiên cứu cơ hội đầu tư. Nếu việc trả lời các câu hỏi này gặp khó khăn thì việc hình thành d ự án sẽ có thể không khả thi. 1.2 Nghiên cứu tiền khả thi Mục tiêu là nghiên cứu triển vọng chung của dự án - Duy trì chất lượng thông tin chung cho mọi biến số - Sử dụng thông tin thứ cấp - Thông tin thiên lệch (giá trị max, min) thì tốt hơn giá trị trung b ình - Trong bước này trả lời các câu hỏi: - Dự án có khả thi về mặt tài chính, kinh tế, xã hội không? - Các biến hay chỉ tiêu chủ yếu là gì? - Nguồn rủi ro Trong bước này cần tiến hành các phân tích sau: - Phân tích thị trường - Phân tích k ỹ thuật PM2.doc 1 G.V. Cao Haøo Thi
Trung Taâm Vieän Coâng Ngheä Chaâu AÙ taïi Vieät Nam (AITCV) Khôûi Ñaàu Döï AÙn Phân tích ngu ồn lực - - Phân tích tài chánh Phân tích kinh tế - Phân tích xã hội - Phân tích nhu cầu cơ bản - 1.3 Nghiên cứu khả thi Trọng tâm: cải thiện độ chính xác của các biến số chủ yếu - Các biện pháp hạn chế rủi ro phải đ ược nghiên cứu chi tiết hơn - Trong bước này trả lời các câu hỏi: - Có khả thi về mặt tài chính, kinh tế, xã hội không? - Mức độ không tin cậy của các biến số chủ yếu? - Ra quyết định thiết kế chi tiết hay không? 2. THẨM ĐỊNH VÀ LỰA CHỌN DỰ ÁN 2.1 Các phương pháp định lượng Có hai phương pháp: a. Phương pháp dòng tiền tệ chiết giảm (Discounted Cash Flow Method)  Phương pháp giá trị tương đương (PW, FW, AW): Đưa tất cả các giá trị của dòng tiền tệ về một thời điểm nào đó: hiện tại, tương lai, ho ặc hàng năm. FW F F P A PW A P AW Tiêu chu ẩn đánh giá “Phương án đáng giá” : + Các phương án độc lập: NPV > 0 + Các phương án lo ại trừ nhau: NPV  Max (với NPV > 0) Phương pháp suất thu lợi (IRR, ERR, ERRR)  - IRR (Internal Rate of Return – Suất thu lợi nội tại) - ERR (External Rate of Return – Suất thu lợi ngoại lai) - ERRR (Explicit Reinvestment Rate of Return – Suất thu lợi tái đầu tư tường minh) Tiêu chu ẩn đánh giá “Phương án đáng giá” : + Các phương án độc lập: IRR (ERR, ERRR) > MARR + Các phương án lo ại trừ nhau: IRR (  )  MARR  PA có vốn đ ầu tư lớn là đáng giá Phương pháp tỷ số lợi ích / chi phí (B/C)  Tỷ số B/C thường Tỷ số B/C sửa đổi B (B – C) PM2.doc 2 G.V. Cao Haøo Thi
Trung Taâm Vieän Coâng Ngheä Chaâu AÙ taïi Vieät Nam (AITCV) Khôûi Ñaàu Döï AÙn Tiêu chu ẩn đánh giá “Phương án đáng giá” : + Các phương án đ ộc lập: B / C > 1 + Các phương án lo ại trừ nhau: B / C (  ) > 1  PA có vốn đầu tư lớn là đáng giá Các công ty trên thế giới thường sử dụng NPV và IRR. Nhiều khi họ sử dụng cả hai phương pháp này đ ể đanh giá một dự án. Phương pháp NPV khá phức tạp bởi vì việc xác định MARR rất khó và p hức tạp, trong khi đó phương pháp IRR không c ần MARR vẫn có thể tính đ ược IRR. Tuy nhiên khi so sánh các phương án với nhau thì phương pháp IRR dễ gây lầm lẫn hơn (chẳng hạn, IRR (A) > IRR (B) > 0, không có nghĩa là phương án A tốt hơn phương án B). Ngoài ra phương pháp IRR còn có nhược điểm nữa là một b ài toán có thể cho nhiều nghiệm, do đó khó chọn đ ược nghiệm đúng. Đối với các dự án công ích thì sử dụng phương pháp tỷ số B/C. Phương án được xem là đáng giá khi lợi ích của việc đầu tư lớn lớn hơn chi phí đã bỏ ra. b. Phương pháp cổ điển  Phương pháp thời g ian bù vốn – Tbv : thời gian cần thiết để lượng tiền thu đ ược bù lại tiền đầu tư ban đầu. (+) (-) Tbv (có xét đến suất chiết khấu) Tbv (không xét đ ến suất chiết khấu) Thời gian b ù vốn không xét đến suất chiết tính - T bv  P CF 0 t t 1 Thời gian b ù vốn có xét đến suất chiết tính - T bv CF t  P 0 (1  t ) t t1 Tiêu chu ẩn đánh giá “Phương án đáng giá”: Tbv < [Tbv] PM2.doc 3 G.V. Cao Haøo Thi
Trung Taâm Vieän Coâng Ngheä Chaâu AÙ taïi Vieät Nam (AITCV) Khôûi Ñaàu Döï AÙn Nếu 2 phương án có cùng lợi ích (mục tiêu) thì phương án nào có Tbv nhỏ hơn thì phương án đó tốt hơn. Nghĩa là phải lưu ý đ ến các mục tiêu, giả thiết, ràng buộc khi so sánh các phương án Ví dụ: Xét 2 dự án với các số liệu sau: DA (A) DA (B) DA (B-A) Năm Năm Năm 0 1 0 1 0 1 CF -1000 1100 CF -3000 3300 CF -2000 2200 a. Tính IRR (A), IRR (B). Biết MARR = 8% b. So sánh (A) và (B) theo IRR và NPV c. Nếu MARR = 12% thì chọn dự án nào? Giải:  IRR (A) = 10% a. DA (A): -1000 + 1100 . 1/(1+i) = 0  IRR (B) = 10% DA (B): -3000 + 3300 . 1/(1+i) = 0 b. Phương pháp IRR:  IRR (B - A) = 10% > 8% (B-A): -2000 + 2200 . 1/(1+i) = 0  Dự án B đáng giá Phương pháp NPV: NPV (A) = -1000 + 1100 . 1/(1+8%) = 18,5 NPV (B) = -3000 + 3300 . 1/(1+8%) = 55,55  Dự án B đáng giá c. MARR = 12%  không dự án nào đáng giá  Phương pháp điểm hòa vốn 3. CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐA MỤC TIÊU 3.1 Khái niệm chung - Việc ra quyết định phụ thuộc vào yếu tố thái độ của người ra quyết định - Ra quyết định đa mục tiêu (RQĐĐMT, Multi Objective Decision Making – MODM): là quá trình ra quyết định để lựa chọn một trong các phương án sao cho trong cùng một lúc có thể thỏa mãn nhiều mục tiêu khác nhau với mức độ càng cao càng tốt. (Nếu ta thỏa mãn nhiều một tiêu cùng một lúc nghĩa là do ta đặt mục tiêu quá thấp) - MCDM : Multi Criteria Decision Making – Ra quyết địng đa tiêu chí - MADM : Multi Attribute Decision Making – Ra quyết định đa thuộc tính 3.2. Quá trình ra quyết định đa mục tiêu Bước 1: Xác đ ịnh lời giải tối ưu cho mỗi mục tiêu (Individual Solution) + Biến quyết định + Hàm mục tiêu Lời giải tối ưu Mô hình toán + Ràng buộc PM2.doc 4 G.V. Cao Haøo Thi
Trung Taâm Vieän Coâng Ngheä Chaâu AÙ taïi Vieät Nam (AITCV) Khôûi Ñaàu Döï AÙn Bước 2: Phân tích đa mục tiêu: gồm 2 b ước căn bản 1 ) Phát hiện ra các phương án không b ị trội (Non-dominate Alternatives) 2 ) Lựa chọn phương án b ằng MODM 3.3 Các phương pháp MODM thường dùng: - Phương pháp liệt kê và cho điểm - Phương pháp ra quyết định đa yếu tố (MFEP – Multi Factor Evaluation Process) - Phương pháp lợi ích chung (CU - Collective Utility) - Phương pháp hiệu quả – chi phí (Cost – Effective) - Phương pháp quy hoạch thỏa hiệp (Compromise programming) - Phương pháp lựa chọn (Electre) 4. CÁC PHƯƠNG PHÁP RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU 4.1. Mô hình phân cực  Đây thưòng là mô hình đ ầu tiên trong quá trình lựa chọn Nhanh 3 C A Rẻ Nhiều 0 3 3 B 3 B là phương án b ị trội  cTốt ể loại ngay từ đầu Nhận xét: - ó th A và C có những điểm trội nên chưa thể kết luận chọn phương án nào  sử - dụng những phương pháp khác tiếp theo để lựa chọn phương án tốt nhất Phương pháp này sử dụng ít thông tin ban đầu nên thường sử dụng trong việc - nhận định sơ bộ ban đầu 4.2. Phương pháp liệt kê và cho điểm PM2.doc 5 G.V. Cao Haøo Thi
Trung Taâm Vieän Coâng Ngheä Chaâu AÙ taïi Vieät Nam (AITCV) Khôûi Ñaàu Döï AÙn Chỉ tiêu (Criteria) MT2: Nhiều MT3: Tốt MT4: Rẻ MT1: Nhanh 3 2 1 3 2 1 3 2 1 3 2 1 Tổng Điểm A X X X X 10 B X X X X 6 C X X X X 8  Chọn phương án A vì A có số điểm cao nhất, tuy nhiên ta cũng nhận thấy không phải tất cả mọi mục tiêu của phương án A đều tốt nhất. 4.3. Phương pháp ra quyết định đa yếu tố (Multi Factor Evaluation Program MFEP) Phỉng phạp MFEP: mi yu t quan trong aính hỉíng n quyt nh seỵ ỉc gạn mt h s nọi ln tưm quan trong tỉng i giỉỵa cạc yu t vi nhau. Sau ọ ạnh giạ phỉng ạn theo cạc h s naìy. Cạc bỉc thỉc hin MFEP: Bỉc 1: Lit k tt caí cạc yu t vaì gạn cho yu t thỉ i mt trong s FWi, 0
Trung Taâm Vieän Coâng Ngheä Chaâu AÙ taïi Vieät Nam (AITCV) Khôûi Ñaàu Döï AÙn Từ các điểm A0, A1, …, A7 trên hình vẽ ta nhận thấy các điểm A2, A5, A7 đều bị trội (A2 bị trội - bởi A3; A5 b ị trội bởi A4; và A7 b ị trội bởi A6). Do đó ta có thể loại các phương án này ngay từ đầu. Miền ở d ưới các phương án trội là miền không chấp nhận (Unacceptable Region) - Các d ự án nằm trên đường nối liền (đ ường ranh giới hiệu quả) là phương án không bị trội - Nếu ta có số vốn là K thì ta sẽ chọn phương án A3 vì với chi phí K ta đạt được hiệu quả cao - nhất Nếu ta biết F ta sẽ chọn A3, A4, A6 vì các phương án này sẽ đem lại hiệu quả cao hơn so với - yêu cầu Nếu ta có số vốn K và biết F ta sẽ chọn phương án A3. - 4.5. Phương pháp lợi ích chung (Collective Utility – CU) PAi A1 A2 ... Ai ... Am Mục tiêu j  Z1 Z11 Z21 ... Zi1 ... Zm1 1 Z2 Z12 Z22 ... Zi2 ... Zm2 2 ... ... ... ... ... ... ... ... Zj Z1j Z2j ... Zij ... Zmj j ... ... ... ... ... ... ... ... Zn Z1n Z2n ... Zin ... Zmn n CU CU1 CU2 ... CUi ... CUm Với i = 1,m ; j = 1,n Nếu mục tiêu là Zj với phương án Ai thì Zij là giá trị về mặt chất lượng hoặc số lượng của phương án i đối với mục tiêu j. Mô hình này có 2 d ạng bài toán: + bài toán Max + bài toán Min Các bước thực hiện đ ể giải b ài toán Max: Bước 1: Đổi Zij thành bij (không thứ nguyên) Z ij  Z ij min i bij  Z ij max  Z ij min i i Bước 2: Định nghĩa trọng số j cho mỗi mục tiêu j Bước 3: Tính CUi cho mỗi phương án i Bước 4: Sắp xếp các phương án theo thứ tự giảm dần của CUi. PM2.doc 7 G.V. Cao Haøo Thi
Trung Taâm Vieän Coâng Ngheä Chaâu AÙ taïi Vieät Nam (AITCV) Khôûi Ñaàu Döï AÙn Phương án tốt nhất là phương án có CUi  Max n  CU i   b ij j j 1 Đối với bài toán Min: các bước thực hiện cũng tương tự như bài toán Max, nhưng ở đ ây có một vài sự khác biệt là: - Zij càng Min càng tốt - Cách tính bij : Z ij max  Z ij i b ij  Z ij max  Z ij min i i 4.6. Phương pháp quy hoạch thỏa hiệp (Compromise Programming) Họ đường cong (2) Z2 Z2max Họ đ ường cong (1) Z1max Z1 Giả sử ta có 2 mục tiêu Z1 và Z2 Ví Dụ: Một bà nội trợ đi mua rau muống (Z1) và thịt bò (Z2) Mọi nghiệm nằm trên đường đánh đổi là nghiệm không bị trội (nghĩa là bà nội trợ dùng hết số tiền mang theo để mua thịt bò và rau muống). Miền nằm d ưới đường đánh đổi là miền nghiệm tầm thường (nghĩa là bà nội trợ mua thịt bò và rau muống nhưng chưa dùng hết số tiền mang theo). Miền nằm trên đường đánh đổi là miền nghiệm không khả thi (nghĩa là bà nội trợ mua thịt b ò và rau muống nhưng vượt quá số tiền mang theo). Họ đường cong (1) thể hiện người ra quyết định thích rau muống hơn thịt bò. Họ đ ường cong (2) thể hiện người ra quyết định thích thịt bò hơn rau muống. Đường cong ưa thích tiếp xúc với đường đánh đổi thể hiện quan điểm của người ra quyết định 2 mục tiêu. PM2.doc 8 G.V. Cao Haøo Thi
Trung Taâm Vieän Coâng Ngheä Chaâu AÙ taïi Vieät Nam (AITCV) Khôûi Ñaàu Döï AÙn Q (Z1Q, Z2Q) Nghiệm lý tưởng (Ideal Solution) Z2max Lj Z2j Zij Z1j Z1max Trong đó i là mục tiêu và j là phương án Ta không thể đạt các mục tiêu tối đa cùng một lúc, do vậy ta phải d ùng phương pháp thỏa hiệp, nghĩa là thỏa mãn được các mục tiêu càng nhiều càng tốt. Trên đồ thị đó chính là khoảng cách ngắn nhất giữa nghiệm lý tưởng và đường đánh đổi. Các cách đo khoảng cách: 1 ) Kho ảng cách Euclide: phù hợp với các mục tiêu cùng thứ nguyên 1 2   2 2 Min L j    Z iQ  Z ij   j  i 1    2 ) Kho ảng cách chuẩn hóa: 1 2  2  Z Z  2    iQ ij Min L j        i 1  Z i max  Z i min  j     3 ) Kho ảng cách chuẩn hóa có xét đến trọng số của mục tiêu 1 2  2  Z  Z    2  iQ i ij Min L j        i 1  Z i max  Z i min   j    PM2.doc 9 G.V. Cao Haøo Thi
Trung Taâm Vieän Coâng Ngheä Chaâu AÙ taïi Vieät Nam (AITCV) Khôûi Ñaàu Döï AÙn 3) Kho ảng cách tổng quát 1 p  p  Z  Z    p  iQ i ij Min L j        i 1  Z i max  Z i min   j    Kho ảng cách trong không gian p chiều, i = 1, p 4.7. Phương pháp lựa chọn (Electre) Phương pháp này giúp ta chọn phương án tốt hơn chứ không giúp chọn phương án tốt nhất. Giả sử có hai phương án Ai và Aj - Ai R Aj nghĩa là Ai đ ược ưa thích hơn Aj R là toán tử sắp hạng Ký hiệu này thể hiện i được ưa thích hơn j - i j Giả sử có 8 phương án sau: 4 6 7 1 3 8 5 2 Tư tưởng của phương pháp này là phương án 2 tốt hơn phương án 1 nhưng không thể kết luận giữa p hương án 2 và phương án 5 vì hai phương án này không cùng mục tiêu so sánh.  chọn tập {2,4,5} = Kernel (các tập phương án chủ yếu) 5. PHÂN TÍCH RỦI RO 5.1 Phân tích độ nhạy (Sensitivity Analysis) Định nghĩa: Phân tích đ ộ nhạy là phân tích những ảnh hưởng của các yếu tố có tính bất định (VD: MARR, chi phí, thu nhập, tuổi thọ dự án,…) đến: PM2.doc 10 G.V. Cao Haøo Thi
Trung Taâm Vieän Coâng Ngheä Chaâu AÙ taïi Vieät Nam (AITCV) Khôûi Ñaàu Döï AÙn  Độ đo hiệu quả kinh tế của các phương án so sánh, và  Khả năng đảo lộn kết luận về các phương án so sánh, nghĩa là từ đáng giá trở thành không đáng giá và ngược lại. Nói một cách khác, phân tích độ nhạy là xem xét mức độ “nhạy cảm” của các kết quả khi có sự thay đ ổi giá trị của một hay một số tham số đầu vào. Nếu biến nào thay đổi mà không ảnh hưởng đ ến kết quả thì các biến này không được dùng trong phân tích rủi ro.  Phân tích độ nhạy giúp người ra q uyết định trả lời câu hỏi “What …If” (Cái gì sẽ xảy ra nếu như) Ví Dụ: Anh hưởng của suất chiết khấu MARR đến NPV MARR (i%) MARR < 10%  NPV > 0 12 MARR = 10%  NPV = 0 11 10 MARR > 10%  NPV < 0 8 6 NPV M-ô hình phân tích0đ ộ nhạy thuộc loại mô hình mô tả, kết qu ả của mô hình sẽ cung cấp thêm thông + tin có liên quan cho người ra quyết định để lựa chọn phương án hoặc yêu cầu phải tổ chức thêm về một số tham số kinh tế nào đó. Trong phân tích đ ộ nhạy cần đánh giá được biến số quan trọng, là biến số có ảnh hưởng nhiều đến kết quả và sự thay đổi của biến số có nhiều tác động đến kết quả. Nhược điểm của phân tích độ nhạy:  Chỉ xem xét từng tham số trong khi kết quả lại chịu tac động của nhiều tham số cùng một lúc.  Không trình bày đ ược xác suất xuất hiện của các tham số và xác suất xảy ra của các kết quả. Ghi chú: Có thể thực hiện phân tích độ nhạy theo một tham số trên EXCEL bằng cách sử dụng b ảng phân tích một chiều với các lệnh DATA  TABLE. 5.2 Phân tích độ nhạy theo nhiều tham số (Scenario Analysis) Còn đ ược gọi là phân tích các tình hu ống (Scenario Analysis). - Để xem xét khả năng có sự thay đổi tương tác giữa sự thay đổi của các tham số kinh tế, cần - phải phân tích độ nhạy của nhiều tham số. Phương pháp tổng quát trong trường hợp này tạo thành các vùng chấp nhận và vùng bác bỏ PW = 0 Vùng chấp nhận PM2.doc PW (chi) 11 G.V. Cao Haøo Thi Max
Trung Taâm Vieän Coâng Ngheä Chaâu AÙ taïi Vieät Nam (AITCV) Khôûi Ñaàu Döï AÙn Trong VD về bán hàng thì - trường hợp tốt nhất là : + giá bán cao nhất + giá mua thấp nhất - trường hợp xấu nhất là: + giá bán thấp nhất + giá mua cao nhất Nếu trong trường hợp xấu nhất mà TIỀN LỜI > 0 thì nên thực hiện PA Ghi chú: Có thể thực hiện phân tích độ nhạy theo hai tham số trên EXCEL bằng cách sử dụng b ảng phân tích hai chiều với các lệnh DATA  TABLE 5.3 Phân tích rủi ro (Risk Analysis) a. Phân tích rủi ro theo phương pháp giải tích Phân tích rủi ro là phân tích mô tả các ảnh hưởng đối với độ đo hiệu quả kinh tế của các phương án đ ầu tư trong điều kiện rủi ro. Mô hình tổng quát của bài toán phân tích rủi ro Giả sử ta có m phương án Ai (i = 1,m) mang tính lo ại trừ lẫn nhau và có n trạng thái Sj (j = 1,n). Nếu ta chọn phương án Ai và trạng thái xảy ra là Sj thì ta sẽ có một kết quả Rij. Trong phân tích rủi ro, chúng ta biết đ ược xác suất để cho các trạng thái Sj xảy ra là Pj ; còn trong đ iều kiện bất định chúng ta không xác định được Pj. Mô hình tổng quát của b ài toán phân tích rủi ro Trạng thái Sj S1 S2 … Sj … Sn Phương án Ai A1 R11 R12 … R1j … R1n A2 R21 … … … … … … … … … … … … Ai Ri1 … … Rij … Rin … … … … … … … Am Rm1 … … … Rmn PM2.doc 12 G.V. Cao Haøo Thi
Trung Taâm Vieän Coâng Ngheä Chaâu AÙ taïi Vieät Nam (AITCV) Khôûi Ñaàu Döï AÙn Xác suất của các trạng P1 P2 … Pj … Pn thái Pj b. Phân tích rủi ro theo phương pháp mô phỏng MONTE - CARLO Mô phỏng MONTE – CARLO, còn gọi là phương pháp thử nghiệm thống kê (Method of Statistics) là một phương pháp phân tích mô tả các hiện tượng có chứa yếu tố ngẫu nhiên (như rủi ro trong dự án) nhằm tìm ra lời giải gần đúng. Mô phỏng đ ược sử dụng trong phân tích rủi ro khi việc tính toán bằng cách giải tích quá phức tạp, thậm chí không thực hiện đ ược – chẳng hạn: chuỗi CF là một tổ hợp phức tạp của nhiều tham số có tính chất ngẫu nhiên phải ước tính qua dự báo như: số lượng bán, giá bán, tuổi thọ, chi phí vận hành, … Vì vậy việc ước lượng phân phối xác suất của chuỗi dòng tiền tệ rất khó khăn, nhất là khi các biến ngẫu nhiên đó lại tương quan với nhau. Trong trường hợp này, sử dụng phương pháp mô p hỏng sẽ đơn giản hơn nhiều. Thực chất của mô phỏng MONTE CARLO là lấy một cách ngẫu nhiên các giá trị có thể có của các b iến ngẫu nhiên ở đ ầu vào và tính ra một kết quả thực nghiệm của đại lượng cần phân tích. Quá trình đ ó lặp lại nhiều lần đ ể có một tập hợp đủ lớn các kết quả thử nghiệm. Tính toán thống kê các kết quả đó để có các đặc trưng thống kê cần thiết của kết quả cần phân tích (E, Cv). PM2.doc 13 G.V. Cao Haøo Thi

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

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.