735
MT S NG DNG CA XÁC SUT THNG KÊ
Hunh Văn Hiếu
1
1. Khoa Sư Phạm
TÓM TT
Toán hc công c t li cuc sống i dng con số.Trong đó b môn c sut
thng gần gũi với cuc sng nht. Đây là bộ môn được d đoán s thng tr thế gii
trongơng lai.
T khóa: Xác sut, thng kê, xác sut thng kê, mt s ng dng
GII THIU
Nhiều người nói rng hc Toán chi cho lm ri cuối cùng cũng cộng tr nhân chia.
bn trong quá trình hc, hc sinh- sinh viên rt hn chế được tiếp xúc vi các ng
dng, do nhng ng dng ca kiến thc các bn đang hc th quá cao, vượt tm các bn
th ng dng, hoc, tính cht ca bài ging, giảng viên không đủ thi gian để cung cp mt các
ng các ng dng cho hc sinh- sinh viên, hoc bn thân nhng bn thc mắc nhưng lại
không ra sc tìm hiu.
Xác sut thng rt nhiu ng dng trong cuc sng, nh ng ngày càng lớn đến con
ngươi. Trong bài viết này, tôi xin đề cập đến mt s ng dụng mà tôi đã từng gp hoc tri qua.
NI DUNG
Tính hao ht trong sn xut, d đoán năng suất, đánh giá cht ng hàng hoá
Đánh giá thị trường
Theo dõi cht ng sn phm trong quá trình sn xut
D đoán bnh
Phân tích mi quan h gia các yếu t
1. Tính hao ht trong sn xut, d đoán năng sut, đánh giá chất lượng hàng hoá...
Tính hao ht trong sn xut
Trong sn xut, chế biến, gia công hàng hóa...để cho ra X thành phm, lúc nào người ta cũng
chun b Y nguyên liu, Y X, vi mi sn phm X khác nhau, Y cũng khác nhau.
Vi mi 1kg nguyên liu Y,
X/Y
được gi t l thu hi, Y được gi định mc chế,
độ chênh lch Y - X t l hao ht.
Thc tế, người ta thường chn X = 1 và tìm Y.
Chng hn, để cho ra X = 1kg Z, đã biết t l thu hi X/Y = 60%, thì người ta cn
mua Y = X/60% = 1.67kg.
736
Vy t đâu mà người ta có được t l thu hi, hao ht?
Giao ngun liu Y (Y1, Y2, ..., Yn) cho mt c mu n nhân công, thu v X(X1, X2, ..., Xn).
Tiến hành ước lượng điểm, ước lượng khong cho trung bình thành phm thu hi hoc hao ht.
Thông thường b phn qun lý cung cp cho nhân công biết ước lượng điểm, khi so sánh thc
tế vi kết qu ước lượng khong bất thường, người ta s tiến hành điều tra nguyên nhân.
Vic tính t l hao ht, t l thu hi giúp chúng ta lên kế hoch mua nguyên liu phù hp.
Kim soát nguyên liu. Giúp dòng tiền được tối ưu.
D đoán năng suất
Còn khong 10 ngày na ti ngày thu hoạch nhưng một người nông dân nói rng v dưa
i này thu v d kiến 7 tấn, lái đã đặt hàng 4 tn, còn khong 3 tấn đang tìm đầu ra.
Đặc tính giống dưa lưới X, khong 35 ngày sau khi th phn, trng lượng gn như giữ
nguyên, vân lưới ổn định, cây chuyển sang giai đoạn tăng độ ngt. Vào thời điểm này, người
trng s cân mt mu kích thước n trái, ước lượng đim hoc ước lượng khong trungnh trng
ng. Vic ước ợng này giúp người trng lên kế hochm đầu ra, ti ưu số tin thu v.
Đánh giá chất lượng hàng hóa
Cũng tại vườn dưa lưới trên, còn 10 ngày na mi ti ngày thu hoạch, người trng nói
rng khoảng 35% dưa loi 1, 40% loi 2, 10% loi 3, còn li hàng dt. 35% hàng loi 1,
tương ứng x trái, y kg đã được siêu th Y đặt hàng, loại 2 đang thông báo ti các ca hàng trái
cây, loi 3 s bán l.
Để lên được kế hoạch này, người trồng cũng tiến hành thu thp mẫu n trái dưa i,
tiến hành phân loại, ước lượng t l.
Thông thường chúng ta s làm việc y trong vai trò người đi mua. Chẳng hạn như thương
lái thường vào một vườn nho, vườn cà beff, hoc ruộng lúa... đi một vòng quan sát, sau đó họ
nói vi ch vườn "Tôi s mua đứt vườn này vi gxyz", không cn trải qua bước thu thp tính
toán mà da vào kinh nghim.
2. Đánh giá thị trường
Trong mt ca hàng rt nhiu mt hàng, khách mua hàng mt cách ngu nhiên, nhng
sn phm bán được nhiu s được đánh giá tim năng. Tc khi m ca
hàng, người ta thưng da o quan điểm ca bn thân để quyết định s ng mi mt
hàng hoc là da vào ý kiến chuyên gia.
Mt s người đánh giá thông qua các chương trình khuyến mãi hoc tng min phí. Có 5
loi sn phm cùng chức năng trên th trường và bn ch được min phí 1 sn phm, thì bn s
chn cái mà bn cho tt nht. Thông qua kết qu thng kê, ta có th d đoán được nhu cu ca
người s dng.
3. Theo dõi cht ng sn phm trong quá trình sn xut
Chúng ta đã không quá xa l vi cm c máy CNC, tuyn dng nhân viên vn hành máy
CNC, vy máy CNC gì? CNC t viết tt ca Computer Numerical Control. Máy CNC
máy th vn hành t động theo lp trình bng h thng máy tính. Trên máy CNC gn mt
hoc nhiu màn hình y tính, chy h điều hành window.
737
Máy CNC nhiu loi, dp khuôn to hình, gia công các sn phm cu trúc phc tp,
thc hin các thao tác da dng như ct, gt, phay, tin, bào...vi độ chính xác rt cao. Thông
thường, người đứng máy người nhân công bình thường, nhim v quan sát y, cung cp
nguyên liu cho máych yếu.
Hình 1: Máy CNC
Khi bt đầu chy mt sn phm nào đó (gia công hoc dp khuôn...), mt y có th thc
hin nhiu công vic, k s cài đặt chương trình theo dõi y trong thi gian ban đu.
Chng hạn khi đánh ren một chi tiết máy là đai ốc có ren trong và ren ngoài màn hình máy tính
s th hin các thông s n (còn rt nhiu thông s khác tôi không lit đây).
Hình 2: Đai ốc có ren trong và ren ngoài
738
Hình 3: Minh ha màn hình máy CNC
Da o các ch s trên màn hình y, người điều khin s thay đổi các thông s đến khi nào
chi tiết đạt yêu cu ổn định trong mt thi gian nhất định. Lúc đó, máy s chy hàng lot
được giao li cho nhân ng đứng máy quan sát. Thm chí mt s máy có th t đo đạc sau khi gia
công và t điều chnh li các thông s mà không cần con người can thip.
4. D đoán bnh
Không ai xa l vi vic đi khám bác sĩ. Nếu bnh nhân không rơi o trường hơp nguy cp,
bác s da vào các du hin ban đầu thông qua vic hi mt s câu hi như: bn st my ngày ri,
bun nôn không, ho khan hay ho đàm, ly đèn pin quan sát ming, c hng, đặt ng nghe nghe
tim phi, ly que o c tay, đầu gi...Sau đó s đưa ra kết lun "ban đầu" đơn thuc, hn 2-
3 ngày sau tái khám. Nếu khe li, người bnh s không tái khám, nghĩa bác đã chun đoán
đúng bnh, nếu chưa khi, bác s u cu cung cp thêm thông tin và cho làm các xét nghim
cn thiết. Quá trình này s lp li t mc độ ban đầu hi han, khám đến các xét nghim
bn, xét nghim cấp độ quan, tế bào, cp độ phân t, nhim sc th... cho đến khi tìm ra ngun
gc ca bnh. Thc ra ngay t đầu bác th yêu cu bnh nhân thc hin các xét nghim,
nhưng s không hiu qu rt tn m do chưa khoanh vùng được bnh.
5. Phân tích mi quan h gia các yếu t
Nh công c ANOVA, công c phi tham s như Kruskal-Wallis, ta th gii quyết các
vn đề như: "Hút thuc tht s hi cho sc khe?", "Người hút thuc b động b nh hưởng
hơn người hút thuc ch động?", "Mt độ c nh hưởng như thế nào đến năng suất cây trng?", "Tp
th dng ít nht bao nhiêu phút mi có tác dng?", "Tác động ca ăn kiêng th thao để gim
cân?"... Ngoài ra ta th s dng MANOVA để tìm câu tr li cho nhng vn đề rc ri hơn
như "phân bón và nhit độ nh hưởng đến sinh trưởng cây chua như thế nào?", m, lân,
kali, canxi, silic nh hưởng đến sinh trưởng cây cà chua ra sao?"...
Mt s kết qu mà các bạn sinh viên đạt được sau môn hc Xác sut thng kê
5.1 Kết qu 1
Giáo viên đã tiến hành kho sát v khong thi gian các lp chi 1 ti trường X (nơi
công tác ca học viên) đi o gic ng (có 20 bé).
T d liu, giáo viên đánh giá tình hình đề ra các phương pháp giúp các ci thin
gic ng. Giáo viên th nghim mi phương pháp lên 1 nhóm tr, sau đó thc hin so sánh xem
gic ng ca tr thc s được ci thin, nếu thì phương pháp nào tốt hơn.
5.2 Kết qu 2
Khảo sát điểm trung bình gia hc k II môn toán lớp 3 trường Tiu hc Thái Hòa
A, năm
hc 2019 2020, gm 44 hc sinh lp 3.1, 43 hc sinh lp 3.2, 44 hc sinh lp 3.3.
Các bn đã ch ra
739
rng điểm s không ph thuc vào vic hc sinh này hc lp nào.
Đồng thi ch ra rằng điểm s không ph thuc vào gii tính. (Kết qu th ch đúng
trong trường hp này).
5.3 Kết qu 3
Trong lp dy tiếng Anh cho học sinh trình độ KET.
Chn ra 3 nhóm hc sinh đầu o tương đương nhau cho hc theo 3 phương pháp:
dy hc truyn thng, dy hc tích cc, tương c phm kết hp trò chơi.
Kết qu ca dy hc truyn thng dy hc tích cc gn như bng nhau. S vượt tri xy
ra lp s dng phương pháp tương tác phm kết hp trò chơi. (Kết qu có th ch đúng trong
trường hp này).
5.4 Kết qu 4
"Sinh viên nên đi làm thêm mt tun my gi?" không nh hưởng nhiu đến kết qu
hc tập (đối vi sinh viên ngành Khoa hc t nhiên).
Cùng mt s kết qu khác
KT LUN.
Thc tế còn rt nhiu ng dng khác trong mỗi trường hp, trong bài viết này ch nêu ra
mt s trường hp tôi đã tng tri nghim. Môn xác sut thng giúp chúng ta nhìn nhn thế
giới dưới góc nhìn sâu sc hơn.
TÀI LIU THAM KHO
1. Tô Anh Dũng (2007), thuyết xác sut và thng kê toán hc, NXB Đại hc quc gia
2. Derek L. Sonderegger Robert Buscaglia (2020), Introduction to Statistical Methodology, Second
Edition
3. William M. Bolstad, James M. Curran, Introduction to Bayesian Statistics, 3rd Edition, (2016),
Wiley
4. Patrick E. McKight,Julius Najab (2010), Kruskal-Wallis Test