Môn: Thực hành quản trị trên máyAdd–ins của Microsoft ExcelBÀI 3Add–ins –

Chia sẻ: Thao Thao | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:19

Thêm vào BST

Báo xấu

140
lượt xem 14
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Môn: Thực hành quản trị trên máy Add–ins của Microsoft Excel BÀI 3 Add–ins – là những chương trình bổ sung (add) các chức năng tùy chọn cho Excel nhằm giải quyết các bài toán thuộc các lãnh vực đặc thù trong quản lý và kỹ thuật … Cài đặt Add—ins How To? Các Add–ins trong Microsoft Excel ② Load ① Install 1 Môn: Thực hành quản trị trên máy Install Add—In How To? Thống kê ?? “The science of collecting and analyzing data for the purpose of drawing conclusions and making decisions.” Tamhane, AjitC., andDorothy D. Dunlop. Statistics and Data Analysis from Elementary to Intermediate. Prentice Hall, 2000, pp. 1. “Statistics are no substitute for...

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Môn: Thực hành quản trị trên máyAdd–ins của Microsoft ExcelBÀI 3Add–ins –

Môn: Thực hành quản trị trên máy Add–ins của Microsoft Excel Add–ins – là những chương trình bổ sung (add) các chức năng tùy chọn cho Excel nhằm giải quyết các bài BÀI 3 toán thuộc các lãnh vực đặc thù trong quản lý và kỹ thuật … Cài đặt Add—ins How To? ② Load Các Add–ins trong Microsoft Excel ① Install 1
Môn: Thực hành quản trị trên máy Install Add—In Thống kê ?? How To? “The science of collecting and analyzing data for the purpose of drawing conclusions and making decisions.” Tamhane, AjitC., andDorothy D. Dunlop. Statistics and Data Analysis from Elementary to Intermediate. Prentice Hall, 2000, pp. 1. “Statistics are no substitute for judgment.” Henry Clay Quá trình thống kê Thống kê mô tả Thống kê suy diễn Descriptive Statistics Inferential Statistics Chọn Thu Tổ Tổng Kiểm Dự Quyết mẫu thập chức hợp định báo định Quy trình điều tra 2
Môn: Thực hành quản trị trên máy Số phần tử Số lượng các phần tử của 1 tổng thể có thể là hữu hạn hoặc vô hạn. Số phần tử của mẫu gọi là cỡ A sample population and I. Chọn mẫu hay kích thước mẫu. an entire population Tổng số : 59 hs 29 hs nam 30 hs nữ 1. Các khái niệm liên quan Câu hỏi a. Tổng thể và mẫu Tổng thể (population) – tập hợp Với mỗi yêu cầu điều tra thống kê sau, hãy xác định đầy đủ các đối tượng chứa dữ tổng thể và mẫu kiện liên quan tới 1 lĩnh vực 1. Điều tra thời gian tự học của sinh viên trường nào đó mà ta quan tâm tìm CĐKT Tp HCM. A sample population and hiểu. 2. Điều tra chiều cao của sinh viên nam trường an entire population Mẫu (sample) – tập con của tổng CĐKT Tp HCM. thể mà dựa vào đó ta thu được ”? 3. Điều tra nhu cầu tiêu thụ bánh trung thu năm 2010 iện thông tin cần thiết id của Tp HCM “ đạ h Tín 4. … 3
Môn: Thực hành quản trị trên máy Thống kê / xác xuất Một số luật phân phối xác xuất Luật phân phối – mối quan hệ giữa các giá trị của Vấn đề thống kê: Cái gì ở đại lượng ngẫu nhiên với xác xuất của chúng. trong thùng với những gì bạn nắm trong tay ? “Qui luật của các đối tượng không theo qui luật” Vấn đề xác suất: Lấy được gì nếu biết cái gì ở trong thùng ? Đại lượng ngẫu nhiên Phân phối đồng xác xuất (discrete uniform distribution) Ngẫu nhiên: “không biết trước” P(x1) = P(x2) = … = P(xi) = … = P(xn) = 1/n Đại lượng ngẫu nhiên là những đại lượng nhận giá  Trường hợp nguyên n = a – b + 1 trị khác ở những lần thử khác nhau mà người ta không thể khẳng định trước khi thực hiện phép thử. 1. 6 – Đại lượng ngẫu nhiên rời rạc : chỉ nhận số lượng hữu hạn (đếm được) các giá trị “cách quãng” của nó. 1 2 3 4 5 6 Ví dụ: Gieo xúc xắc 6 mặt – Đại lượng ngẫu nhiên liên tục : có giá trị lấp kín cả 1 • 6 sự kiện: xuất hiện mặt 1, 2, 3, 4, 5, 6 đoạn nào đó. • Khả năng xuất hiện của mỗi mặt là như nhau  P1 = P2 = P3 = P4 = P5 = P6 = 1/6 4
Môn: Thực hành quản trị trên máy b. Các phương pháp chọn mẫu Các phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên Lý do chọn mẫu là do các nhược T L KT KT AI O DL R DL R D L điểm của điều tra toàn bộ tổng CJI S CJI CJ I M M M E R R JG G G G thể: bất tiện, tốn kém, đôi khi B B OB OB A AQ AQ O T Q Q SK C S S K không khả thi H H H H PE PM P E FN P E FN FN DFN Một mẫu ngẫu nhiên là một mẫu G O BS AQ trong đó mỗi phần tử trong tổng n? thể đều có may rủi đồng đều d iệ E C O BS ại Q G hđ được chọn làm phần tử trong AQ TP Tín mẫ u đ ó Ngẫu nhiên Ngẫu nhiên Ngẫu nhiên Ngẫu nhiên đơn giản phân tầng theo nhóm 2 giai đoạn Các phương pháp chọn mẫu Các phương pháp chọn mẫu có chủ định T T ABCD E L L NN đơn giản M C I M C I D D F G H I J R R G G NN phân tầng B B A J A J Ngẫu nhiên O O KLMNO SK SK NN theo cụm HQ HQ PE PE P QR S T FN FN NN 2 giai đoạn Dễ tiếp cận Đánh giá đặc biệt Thứ tự Hệ thống K G G S T B Có chủ định EP SK LQ Thuận tiện Theo mục đích Thuận lợi Mục đích Hệ thống 5
Môn: Thực hành quản trị trên máy c. Xác định quy mô mẫu a. Chon mẫu bằng bảng số ngẫu nhiên Số thống kê lấy từ mẫu nào sẽ “tin cậy hơn”: mẫu 30, Bảng số ngẫu nhiên – danh sách các số sắp xếp mẫu 60, mẫu 500, hay mẫu 1000 phần tử ? không theo thứ tự hay theo khuôn mẫu nào. Khả năng đại diên của mẫu phụ thuộc vào tính ngẫu Để tạo bảng số ngẫu nhiên: nhiên (khách quan) và qui mô của mẫu. • Sử dụng bảng số trong các sách thống kê – Qui mô nhỏ  ít có khả năng đại diện. • Dùng Calculator có chức năng Random – Qui mô càng lớn  càng tốn nhiều chi phí • Sử dụng Excel – Hàm RAND() và RANDBETWEEN(bottom,top)  Qui mô của mẫu cần lớn đến mức đạt được chi dùng lấy 1 giá trị ngẫu nhiên phí hợp lý – Công cụ Random Number Generation – tạo bảng số ngẫu nhiên 2. Công cụ chọn mẫu ngẫu nhiên Công cụ Random Number Generation • Công cụ Random Number Generation Tạo bảng số ngẫu nhiên theo luật phân bố xác xuất đã xác định. • Công cụ Sampling Luật phân phối Đặc trưng Uniform Range (min và max) Normal Mean và Standard Deviation 1. 68,2% 6 13,6% 13,6% 2,1% 2,1%  –3  –2  –  +  +2  +3 1 2 3 4 5 6 6
Môn: Thực hành quản trị trên máy Trình tự Trình tự ⓐ ② 1. Tổ chức dữ 1. Ra lịnh Tools liệu  Data ③ Analysis  ⓑ • Nhập danh Random sách tổng thể ④ Number • Đánh số thứ Generation ⓒ ⑤ tự danh sách 2. Tạo mẫu bằng Tools  Data Analysis  2. Nhập kích thước bảng số (cột x hàng) Sampling 3. Chọn luật phân phối và khai báo thông số a. Chọn Input Range (vùng chứa số thứ tự) 4. Khai báo “Random Seed” (nếu cần) b. Chọn phương án mẫu Ví dụ (Excel 2003) Ví dụ (Excel 2003) 5. Chọn Output options c. Chọn Output options b. Chọn mẫu ngẫu nhiên bằng công cụ Sampling Công cụ chọn mẫu từ tổng thể theo phương pháp chọn mẫu II. Phân loại và tổng hợp dữ liệu ngẫu nhiên hoặc chọn mẫu hệ thống Phân tổ & bảng phân phối tần số Lư u ý • Excel sử dụng phép chọn có hoàn lại nên có thể có giá trị được chọn trùng lặp nhiều lần. • Đối tượng lấy mẫu cần được mã hóa bằng cách đánh số thứ tự … để sử dụng khi lấy mẫu 7
Môn: Thực hành quản trị trên máy 1 Các khái niệm liên quan Câu hỏi Phân tổ – phân các đối tượng Các khảo sát sau đây nên phân điểm hay khoảng “tương tự” vào chung 1 tổ 1. Chi tiêu dùng để photo tài liệu của sinh viên 2. Xếp loại cuối học kỳ Tiêu thức phân tổ – thuộc tính dùng để phân tổ. Căn cứ theo 3. Chiều cao học sinh tính chất và biểu hiện: 4. Số giờ tự học • Tiêu thức số lượng (lượng biến) • Tiêu thức thuộc tính (chất lượng) Phân tổ Câu hỏi • Phân điểm: các khảo sát có Trong điều tra thu nhập, hãy xác định đáp án dành cùng 1 giá trị vào 1 tổ cho câu hỏi đóng “Thu nhập mỗi tháng của bạn là bao nhiêu” • Phân khoảng: các khảo sát nằm trong 1 phạm vi giá trị a. ________ được đưa vào 1 tổ. b. ________ c. ________ d. ________ Số các giá trị đo Số các khoảng thang đo < 50 5–7 e. ________ 50 – 100 6 – 10 Giải thích tại sao? 100 – 250 7 – 12 250 10 – 20 8
Môn: Thực hành quản trị trên máy Phân khoảng – kích thước Ví dụ: phân tổ tập hợp N = 80 giá trị đo • Kích thước không đều 7.7 20.5 19.4 21.4 17.2 14.6 19.8 13.2 14.3 16.4 • Kích thước đều 20.8 28.6 24.4 31.9 20.0 23.0 15.6 17.7 19.4 18.2 12.9 21.0 9.1 27.6 20.1 17.5 15.1 22.6 17.9 18.8 13.2 23.2 12.6 15.3 11.8 19.7 24.7 20.6 14.4 15.6 Kích thước khoảng đều được tính như sau 16.8 16.5 14.6 13.4 23.7 18.3 14.6 15.0 20.3 20.5 max( X )  min( X ) 16.5 18.9 25.8 18.9 19.1 7.7 17.8 26.5 14.2 20.8 h n 11.4 23.6 18.1 15.2 12.6 22.2 18.3 20.4 17.5 16.1 21.2 16.9 5.0 16.6 28.8 20.3 12.7 12.0 16.3 23.2 Kích thước: ROUNDUP(($F$13-$F$12)/A16;0) Min: ROUNDDOWN($F$12;0) … đến dưới 10  =$C16+$B16*E$15-0,1 Ví dụ … đến 10  =$C16+$B16*E$15 Trình tự phân tổ 2 Công cụ Histogram 1. Tìm giá trị đo nhỏ nhất và lớn nhất Công cụ tạo 2. Chọn số khoảng n (theo bảng) • Bảng phân phối tần số, tần số tích lũy 3. Tính kích thước khoảng h = (xmax – xmin) / n • Biểu đồ tần suất 4. Làm tròn h tới con số “thuận tiện” • Đồ thị pareto 5. Chọn x’ (nên  giá trị đo nhỏ nhất). Tính các khoảng sau cho đến khi phủ giá trị lớn nhất.  xmin  khoảng 1 và xmax  khoảng cuối x’ x’+h x’+2h x’+3h …… x’+n.h khoảng 1 khoảng 3 khoảng cuối khoảng 2 9
Môn: Thực hành quản trị trên máy Bảng phân phối tần số và biểu đồ tần suất b. Tùy chọn Pareto Tập trung nỗ lực cải tiến những 1. Bảng phân phối tần số chứa kết ① nơi mà chúng quả tổng hợp dữ liệu phân tổ. sẽ có tác dụng 2. Biểu đồ tần suất (histogram) lớn nhất ② hàng. /20 20% khách Quy tắc 80 kết quả do số bán là g 0% các côn 80% doan h t q u ả củ a 2 là kế Công cụ của Excel hẩm hỏng 80% sản p h sản xuất. • Tools/Data Analysis/ Histogram ng quá trìn đoạn tro Ví dụ (Excel 2003) • Hàm FREQUENCY(data_array,bins_array) a. Trình tự Câu hỏi Phát biểu quy tắc Pareto cho các trường hợp sau 1. Chuẩn bị 1. Những phàn nàn của khách hàng. – Tổ chức dữ liệu 20 2. Sự bảo hành hay chi phí. 8 0/ gốc vào vùng 3. Các khuyết tật chất lượng. tắc “input range” uy 4. Thời gian dừng máy. Q – Phân tổ và xác 5. Hoạt động bảo trì hư hỏng. định bin range 6. Sự tận dụng nguyên vật liệu. 2. Ra lịnh Tools Data Analysis  Histogram 7. Các loại hỏng hóc và các nguyên nhân. – Khai báo các thông số Input và Output Options 8. Các chi phí tồn kho. – Chọn biểu đồ (nếu cần) 9. Doanh số bán hàng Ví dụ (Excel 2003) 10
Môn: Thực hành quản trị trên máy Đặc trưng kết quả thống kê: 1. Vị trí – nơi tập trung lớn nhất của kết quả đầu ra. 2. Độ phân tán – mức độ “biến động” của hầu hết các giá trị III. Đặc trưng số của dữ liệu kết quả. 3. Hình dạng Vị trí Độ phân tán Trung bình (mean) Khoảng biến thiên (range) Trung vị (median) Phương sai (variance) Mode Độ lệch chuẩn (Std Deviation) 1 Tổng quan b. Phân phối chuẩn – (Standard distribution) a. Số thống kê và thông số Khi các dữ kiện được lấy ra từ một mẫu, các số đo Ví dụ: ? hình dạng của biểu đồ tần suất của các đối lường mà người ta tính toán để mô tả mẫu đó gọi tượng thống kê sau là “số thống kê” (statistics) • Chiều cao của sinh viên trường CĐKT Khi lấy ra từ một tổng thể thì chúng được gọi là • Độ tuổi của người Việt Nam “thông số” (parameters) • Mức chi tiêu hàng ngày của dân cư Tp. HCM.  Thông số là cố định, số thống kê là biến số Chỉ tiêu Số thống kê Thông số 68,2%  Trung bình X 13,6% 13,6%  Độ lệch chuẩn S 2,1% 2,1% 2 Phương sai S2  –3  –2  –   +  +2  +3 11
Môn: Thực hành quản trị trên máy Phân phối chuẩn – (Standard distribution) Phân phối Poisson Đặc trưng: đại lượng ngẫu nhiên Phân phối đại lượng ngẫu nhiên rời rạc của xác xuất liên tục có đồ thị phân phối xác một số sự kiện xảy ra trong 1 khoảng thời gian cố 68,2% xuất hình chuông định nếu các sự kiện này diễn ra với tốc độ trung 13,6% 13,6% bình biết trước và độc lập với thời gian kể từ lần Mean = Median = Mode 2,1% 2,1% xuất hiện của sự kiện cuối cùng trước đó  –3  –2  –   +  +2  +3 Hầu hết các giá trị phân phối tập trung quanh giá trị trung bình – Khoảng 68% giá trị ∈ khoảng   Ví dụ: Số các cuộc gọi đến tổng đài điện thoại – Khoảng 96% giá trị ∈ khoảng   2 trong 1 phút – Khoảng 99.73% giá trị ∈ khoảng   3 c. Đo lường vị trí Phân phối nhị thức – binomial distribution Trung bình số học (mean) Phân phối xác xuất của số lần thành công trong 1 Trung bình số học xác định vị trí chuỗi n phép thử đúng/sai, mỗi giá trị có xác xuất p tập trung của số liệu. Ví dụ: Thả xúc xắc 10 lần và đếm số lần xuất hiện • Giá trị đại diện cho tập số liệu mặt 6  phân phối nhị thức với n = 10 và p =  “san bằng cách biệt” 1/6. • Dùng so sánh đánh giá các tập Giả sử 5% sinh viên của Tp. HCM không biết đi xe số liệu với nhau gắn máy. Chọn ngẫu nhiên 500 sinh viên. Số không biết đi xe gắn máy được chọn là biến ngẫu nhiên tuân theo phân phối nhị thức với n = 500 và p = 0,05 12
Môn: Thực hành quản trị trên máy Ví dụ: ?? Mức lương tháng của cửa hàng như sau dãy 5 8 9 5 6 A NV 10,500 Lần Giá trị (Xi) B NV 20,000 1 5 X = Xi / n = 33 / 5 = 6,6 C NV 22,500 Lương trung bình của cửa 2 8 hàng là : D NV 24,000 3 9 616,000 / 7 = ?? E NV 26,000 4 5 F NV 43,000 5 6 Xi 33 G Chủ 470,000 Lập bảng để tính Cộng 616,000 trung bình số học bì Câu hỏi Trung vị (median) Xác định các trường hợp sử dụng Trung vị là giá trị ở vị trí chính giữa khi tất cả các số các công thức tính trung bình số học sau đây liệu được sắp thứ tự. 1. Mẫu có các giá trị khác biệt Lưu ý: Nếu N chẵn, trung vị là trung bình của 2 giá trị nằm giữa. 2. Mẫu phân điểm (nhiều giá trị giống nhau) 3. Mẫu phân khoảng  x n x x   xi f i i i x x N ⓐn ⓑ ⓒ 13
Môn: Thực hành quản trị trên máy Ví dụ: Mode Giá trị xuất hiện nhiều lần nhất. dãy 5 8 9 5 6 Mode dùng thay cho trung bình khi sử dụng tiêu thức chất lượng hoặc trong một số trường hợp thực tiễn Lần Giá trị (Xi) Xi thứ tự mà khi đó giá trị trung bình không có ý nghĩa. 1 5 5 2 8 5 3 9 6 4 5 8 5 6 9 Sắp thứ tự để tính trung vị Ví dụ Số liệu thống kê về giới tính của 1 nhóm khảo sát cho dãy 5 8 9 5 6 kết quả là 1 nam (mã là 1) và 1 nữ (mã là 0). Lần Giá trị (Xi) Tần số  Chỉ tiêu trung bình theo giới tính của nhóm là: 1 5 2 (1 + 0) / 2 = ½ ??? 2 6 1 3 8 1 4 9 1 Đếm tần số để tính mode 14
Môn: Thực hành quản trị trên máy Bình quân được... nửa con gà Vấn đề Xét tập số 200, 202, 200, 203, 205, 2 Vừa qua, trong một đợt thị sát đời sống xã hội ở tỉnh Trà Vinh, một vị lãnh đạo có gặp gỡ người dân và  Range = 205 – 2 = 203 ông cũng nói lên niềm vui khi thấy con số thu nhập Giá trị này có hợp lý không? bình quân trên đầu người của tỉnh đạt 800 USD/năm. Nếu bỏ qua giá trị cá biệt là 3 thì Nói xong, vị lãnh đạo muốn nghe ý kiến của người dân.  Range = 205 – 200 = 5 Một nông dân nói: “Một người ăn nguyên một con gà, một người chỉ đứng nhìn, tính bình quân mỗi  Hạn chế của khoảng biến thiên: chỉ cần 1 giá trị cá người ăn được... nửa con gà. Nghe 800 USD tui ham biệt cũng đủ làm sai lệch kết quả. lắm, nhưng chừng nào tui và gia đình tui mới có được!”. Tuổi Trẻ - Thứ Tư, 21/11/2007 b. Đo lường độ phân tán Phương sai (variance) Khoảng biến thiên (range) Miền giá trị của các giá trị thu thập được Tập dữ liệu có phương sai nhỏ bao gồm các giá trị gần giống R = Xmax – Xmin nhau như 6, 7, 6, 6, 7. Ví dụ dãy số 5, 8, 9, 5, 6 như trên ta có Phương sai càng lớn, các giá trị • Xmax = 9 càng sai biệt lớn như 598, 1, • Xmin = 5 134, 5, 92. Variance measures how Range = 9 – 5 = 4 different the individual values of the data are from one another 15
Môn: Thực hành quản trị trên máy Phương sai (variance) và độ lệch chuẩn (Standard Hệ số biến thiên (Coefficient of Variation) Deviation) • Xi – X  sai số  mức độ sai lệch so giá trị trung Hệ số biến thiên còn gọi là sai số bình. tương đối (relative deviation) dùng để so sánh phương sai • Phương sai = trung bình của tổng bình phương các với nhau sai số S   n  xi   xi   x  x   Sử dụng khi 2 tập giá trị khác 2 2 2 V 100 i   2 S đơn vị hay khác giá trị trung nn  1 x n 1 bình • Độ lệch chuẩn = căn bậc 2 của phương sai SX  S 2   n  xi   xi   x  x  2 2 2 Ví dụ: Bài tập i   2 S nn  1 n 1 Cho 1 tập gồm 5 giá trị nguyên thỏa Lần Giá trị (Xi) Xi – X (Xi – X)2 Xi2 các điều kiện sau 1 5 –1,6 2,56 25 • Mean = 4 2 8 1,4 1,96 64 • Mode = 1 3 9 2,4 5,76 81 4 5 –1,6 2,56 25 • Median = 5 5 6 –0,6 0,36 36  33 13,20 231 Hãy tìm tập 5 giá trị đó? S2 = 13,2 /4 = 3,3 S2 = 5.(231) – (33)2 / 5 x 4 S = SQRT(3,3) = 1,8166 = (1155 – 1089) /20 = 66 / 20 = 3,3 S = SQRT(3,3) = 1,8166 16
Môn: Thực hành quản trị trên máy b. Công cụ Descriptive Statistics 2 Công cụ xác định các số thống kê Trình tự Excel cho phép xác định các số thống kê của mẫu dữ Tổ chức dữ liệu liệu bằng nhiều cách: – Nhập dữ liệu gốc vào 1 vùng (input range) – Đặt tên vùng dữ liệu gốc Ra lịnh Tools  Data Analysis  Descriptive Statistics ② Hàm – Khai báo các thông số Input thống kê – Lựa chọn các thông số Output ③ Công cụ Options ① Công thức Descriptive thống kê Statistics Ví dụ (Excel 2003) a. Hàm thống kê Sai số chuẩn (standard error) a) AVERAGE() b) CORREL() ① Trung bình số học SE của trung bình mẫu là giá trị 1. c) COVAR() ước lượng của độ lệch chuẩn ② Trung vị 2. trong quá trình xác định đại d) KURT() ③ Mode lượng đó e) MEAN() 3. f) MEDIAN() ④ Phương sai 4. g) MODE() ⑤ Độ lệch chuẩn 5. h) SKEW() ⑥ Hệ số biến thiên i) STDEV() 6. j) VAR() k) VARP() 17
Môn: Thực hành quản trị trên máy Ngày Gà (con) Bò (kg) Bài tập: Phân tích lượng tiêu thụ thịt b. Độ đối xứng -- Skewness 1 46 39 gà và bò của siêu thị X 2 55 41 3 43 25 Skewness dùng đo lường mức độ 4 48 30 “đối xứng” của phân phối xác 5 54 46 suất của biến ngẫu nhiên số 6 65 36 thực. 7 36 37 8 40 23 9 51 30 10 53 33 11 64 50 12 32 44 h? ộ lệc _?? 13 41 41 đ Mức ____ 14 46 28 ố Đa s 15 53 35 Ví dụ (Excel 2003) 16 47 37 3. Đặc trưng dạng dữ liệu Ví dụ: Thống kê kết quả thi a. Độ nhọn – Kurtosis Kurtosis dùng đo “độ nhọn” của đỉnh đồ thị phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên số thực. Kurtosis cao  có nhiều sai lệch do các biến động bất thường ch? nh lệ ê ộ ch ức đ đều?? M ồng Sự đ 18
Môn: Thực hành quản trị trên máy c. Tính thời vụ của chuỗi thời gian Thời vụ là thời gian dữ liệu “lặp lại” Ví dụ: Tuần là 1 thời vụ có 7 giai đoạn, năm là thời vụ có 4 giai đoạn The End Hệ số thời vụ Gán trọng số cn cho mỗi kỳ hạn (N kỳ) 19