BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC VINH …………………………… MAI THỊ HOA ỨNG DỤNG PHẦN MỀM MICROSOFT EXCEL ĐỂ GIẢI BÀI TOÁN THỐNG KÊ KHÓA LUẬN CỬ NHÂN KHOA HỌC NGÀNH TOÁN – TIN ỨNG DỤNG VINH 2011 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC VINH …………………………… MAI THỊ HOA ỨNG DỤNG PHẦN MỀM MICROSOFT EXCEL ĐỂ GIẢI BÀI TOÁN THỐNG KÊ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC Th S NGUYỄN THỊ THANH HIỀN VINH 2011 MỤC LỤC Tra ng Mở đầu Chương Kiến thức sở 1.1 Mô hình hồi quy tuyến tính 1.2 Mô hình hồi quy phi tuyến Chương Giải toán thống kê Microsoft Office Excel 10 2.1 Công cụ Data Analysis 10 2.2 Giải toán thống kê Microsoft Office Excel 11 2.3 Một số phương pháp giải khác 25 Kết luận 31 Tài liệu tham khảo 32 MỞ ĐẦU Các yếu tố hoạt động sản xuất kinh doanh có mối liên hệ mật thiết với Xác định tính chất chặt chẽ mối liên hệ yếu tố sử dụng số liệu biết để dự báo giúp nhà quản lý nhiều việc hoạch định kế hoạch sản xuất kinh doanh tương lai Thực điều ta tìm lời giải cho toán thống kê Thống kê thu thập liệu, nghiên cứu định lượng, tóm tắt thông tin nhằm hỗ trợ tìm hiểu vấn đề hay đối tượng đó, đưa kết luận dựa số liệu, ước lượng dự báo tương lai Việc chọn lựa phương pháp để giải toán thống kê cho dự báo gần việc quan trọng Trong phương pháp hồi quy tương quan Francis Galton sử dụng vào năm 1886 Trong báo tiếng mình, ông cho xu hướng chiều cao đứa trẻ cha mẹ cao không bình thường thấp không bình thường sinh ra, người ta gọi xu hướng luật Galton Trong báo Galton dùng cụm từ “regression to mediocrity” qui trung bình Từ đó, vấn đề hồi quy nhiều người quan tâm hoàn thiện, ứng dụng phân tích hồi quy có nội dung rộng nhiều Phân tích hồi quy nghiên cứu mối phụ thuộc biến (gọi biến phụ thuộc hay biến giải thích) với hay nhiều biến khác (được gọi (các) biến độc lập hay biến giải thích có giá trị biết) nhằm ước lượng dự báo trung bình biến phụ thuộc với giá trị biết (các) biến độc lập Để giải toán thống kê cách nhanh chóng, thuận lợi cho đối tượng quan tâm đến nó, phần mềm ứng dụng Microsoft Office Excel có sử dụng hàm sử dụng thêm công cụ phân tích liệu Data Analysis Data Analysis chức tính toán Microsoft Office Excel, công cụ hữu hiệu việc giải toán thống kê Data Analysis kết hợp số lượng nhiều chương trình Các chương trình chức bao gồm giao diện người dùng đồ họa, số ngôn ngữ mô hình đại số Data Analysis thực công cụ mạnh mẽ giải tốt , nhanh chóng toán thống kê Để hiểu biết rõ phương pháp cách thức giải toán thống kê phần mềm Microsoft Office Excel, lựa chọn đề tài luận văn Ứng dụng phần mềm Microsoft Office Excel để giải toán thống kê Việc sử dụng phần mềm Microsoft Excel để giải toán thống kê nhiều nhà toán học, nhà kinh tế quan tâm nhiều tài liệu đề cập đến Nội dung khóa luận trình bày thành hai chương Chương 1: Kiến thức sở Chương 2: Giải toán thống kê Microsoft Office Excel Khóa luận trình bày dựa tài liệu giải toán thống kê, toán dự báo kinh tế webside phần mềm Microsoft Excel internet Tuy nhiên, trình độ thân hạn chế nên khóa luận không tránh khỏi thiếu sót chưa hiểu sâu vấn đề Bản thân tác giả mong góp ý, giúp đỡ thầy cô giáo bạn đọc để tác giả hoàn thiện khóa luận Tác giả xin chân thành cảm ơn giúp đỡ, hướng dẫn tận tình thầy cô giáo tổ Xác suất thống kê Toán ứng dụng – Khoa Toán, đặc biệt PGS TS Trần Xuân Sinh cô giáo Nguyễn Thị Thanh Hiền giúp đỡ tác giả hoàn thành khóa luận Vinh, tháng 05 năm 2011 Tác giả Chương KIẾN THỨC CƠ SỞ 1.1 Mô hình hồi quy tuyến tính 1.1.1 Định nghĩa Là mô hình hồi quy nói lên mức phụ thuộc tuyến tính biến phụ thuộc với hay nhiều biến độc lập mà phương trình mô hình hồi quy có dạng tuyến tính hệ số 1.1.2 Hồi quy tuyến tính bội 1.1.2.1 Mô hình Xét đồng thời biến phụ thuộc y với nhiều biến độc lập x1, x2, …, xk Giả sử ta có số liệu có kích thước n (yi, xi1, …, xik), i = 1, n Kí hiệu X ma trận số liệu biến x1, x2 , …, xk 1  1 X=    1 x11  x1 j  x21  x2 j    xn1    xnj  x1k   x2 k  ,    xnk  y, ε , m véc tơ tương ứng với biến yi, ε i, mj (i = 1, n , j = 0, k ) Phương trình hồi quy tuyến tính bội có dạng: yi = m0 + m1xi1 + m2xi2 + +mkxik + ε i, i= 1, n hay y = m0 + m1x1 + m2x2+ + mkxk + ε (1) Trong x1, x2, , xk biến độc lập, y biến phụ thuộc, hệ số m0, m1, m2, , mk, hệ số cần xác định Các ε i biến ngẫu nhiên liên quan trực tiếp gây bất định y i Ta yêu cầu ε i thỏa mãn điều kiện: (i) E( ε i ) = ∀ i= 1, n (ii) E( ε i ε j ) = σ δ ij , i, j = 1, n ε i gọi nhiễu trắng (ký hiệu δ ii = i ≠ j =1 i = j) Giả thiết (i) cho thấy ε i có dạng sai số ngẫu nhiên , (ii) yêu cầu tạo dãy không tương quan Các giá trị quan sát biến bố trí theo dạng cột dạng hàng 1.1.2.2 Ước lượng tham số hồi quy Sử dụng phương pháp bình phương cực tiểu n Min Q(m0, m1, …, mk) = Min ∑ ( yi − m0 − m1 xi1 − − mk xik ) i =1 Dưới dạng ma trận, ta viết hàm mục tiêu Q(m) = (y-Xm)t (y-Xm) = yty – mtXty – ytXm + mtXtXm (2) (dấu t phép chuyển vị) Như vậy, kí hiệu û véc tơ ước lượng m0, m1, m2, , mk Lấy đạo hàm (2) theo véc tơ m cho ta : -2Xty + 2XtXm = (3) û = (XtX)-1Xty (4) Từ Giả sử ma trận XtX không suy biến, với k =2 việc tính m0, m1, …, mk đưa giải hệ phương trình đại số tuyến tính gồm phương trình ẩn Ta đưa dạng sau : m0 ∑ xi + m1 ∑ xi1 xi + m2 ∑ xi22 = ∑ xi yi   m0 ∑ xi1 + m1 ∑ xi1 + m2 ∑ xi1 xi = ∑ xi1 yi m n + m ∑ xi1 + m2 ∑ xi = ∑ yi   với tổng lấy theo i từ đến n Các hàm sử dụng + Hàm LINEST dùng để tính hệ số m0, m1, m2, , mk phương trình hồi quy tuyến tính, cú pháp : =LINEST(know_y’s, know_x’s, const, stats) Trong know_y’s vùng địa chứa giá trị biết y, know_x’s vùng địa chứa giá trị biết biến x, const số Ngầm định const = (True) tính toán hệ số tự m0, const = (False) bỏ qua m0 (m0 = 0) Stats tham số thống kê Ngầm định stats = 1(True) tính tham số thống kê, stats = (False) bỏ qua Các tham số thống kê tính bao gồm: + Các hệ số đa thức xếp theo thứ tự giảm dần theo số mk, mk-1, , m2, m1, m0 + Các sai số chuẩn hệ số sek, sek-1, , se2 ,se1, se0( se0 = #N/A const = (False)) + Hệ số xác định r2 thuộc [0, 1] r2=1 có quan hệ hoàn hảo mẫu, r2 = phương trình hồi quy tác dụng dự đoán y, sai số giá trị y sey + Hệ số F thống kê F, dùng để xác định liệu biến phụ thuộc biến độc lập có quan hệ với thể tác động ngẫu nhiên Hệ số df bậc tự do, dùng để xác định mức tin cậy mô hình hồi quy + Các hệ số ssreg (regression sum of square) tổng bình phương giá trị hồi quy ssresid (residual sum of square ) tổng bình phương độ lệch + Hàm TREND dùng để tính giá trị y theo hàm ước lượng (1) với giá trị cho trước ( x1, x2, , xk ), giá trị quan sát cũ dự báo Cú pháp hàm: =TREND( know_y’s, know_x’s, new_x’s, const) + Trong know_y’s, know_x’s vùng chứa giá trị tương ứng biết y, x, new_x’s giá trị x Const số có giá trị logic Ngầm định const =1 (True) tính toán hệ số tự m0, const =0 (False) m0 = 1.1.3 Hồi quy tuyến tính đơn Khi hai biến x y phụ thuộc, ta quan tâm đến quan hệ hàm y = f(x) Nếu hàm f tùy ý, quan hệ phức tạp Trong phần ta giới hạn f có dạng tuyến tính y = mx + b, (5) m, b số thực cần xác định, x biến độc lập (để đơn giản ta tất định hóa biến X chuyển cách viết thành x), y biến phụ thuộc biến ngẫu nhiên thể yi đáp ứng giá trị xi Ta có mẫu cặp kích thước n (xi, yi), i = 1, n Ta thiết lập mô hình tuyến tính yi = mxi + b + ε i, i = 1, n , (6) với ε i nhiễu trắng thỏa mãn giả thiết mục 1.1.2.1 1.1.3.1 Ước lượng tham số hồi quy Sử dụng phương pháp bình phương cực tiểu n Min Q(m,b) = Min ∑ ( yi − mxi − b) i =1 Việc tìm cực tiểu hàm Q(m,b) đưa giải hệ hai phương trình ∂Q = 0, suy ∂b ∂Q = ∂m m X + b = Y  m x + b x = x y ∑ i ∑ i i i  ∑ i i i Ta có m= ∑ ( xi − X )( yi − Y ) i ∑ ( xi − X ) i b = Y − mX Ví dụ Kết nghiên cứu thực nghiệm người đàn ông sau : Trọng lượng (kg) 58 70 74 63,5 62 70,5 71 66 Huyết tương 2,86 3,37 2,76 2,62 3,49 3,05 3,12 2,75 Hãy xây dựng đường hồi quy tuyến tính mẫu huyết tương với trọng lượng Bài giải Gọi X trọng lượng thể, Y lượng huyết tương Ở n = tổng lấy theo i = 1,8 : 10 ∑ xi = 535; ∑ yi = 24,02; ∑ xi2 = 35983,5; ∑ yi2 X = 66,875; Y = 3,0025 = 72,798; ∑ xi yi = 1615,295 Từ ∑ ( xi − X )( yi − Y ) = 1615,295 – 535.24,02/8 = 8,96; ∑ ( xi − X ) = 35983,5 – 5352/8 = 205,38 ∑ ( yi − Y ) = 72,798 – 20,022/8 = 0,678 m= 8,96 = 0,043615 205,38 b = 3,0025 – 0,043615.66,875 = 0,0857 Vậy phụ thuộc lượng huyết tương vào trọng lượng thể mô tả y = 0,0436x + 0,0857 Hồi quy tuyến tính đơn trường hợp riêng hồi quy tuyến tính bội (1) với n=1 Do đó, hàm lệnh trình bày với hồi quy tuyến tính bội với hồi quy tuyến tính đơn Song hồi tuyến tính đơn có thêm hàm + Hàm SLOPE ước lượng giá trị m phương trình (2) Cú pháp: = SLOPE( known_y’s, known_x’s) Trong đó, known_y’s, known_x’s vùng địa chứa giá trị tương ứng y, x + Hàm INTERCEPT ước lượng giá trị b Cú pháp: =INTERCEPT( known_y’s, known_x’s) Trong đó, known_y’s, known_x’s vùng địa chứa giá trị tương ứng y, x + Hàm FORECAST ước lượng giá trị y biết x Cú pháp: =FORECAST( x, known_ y’s, known_x’s) Trong đó: x giá trị dùng để dự báo known_ y’s, known_x’s vùng địa chứa giá trị tương ứng y, x 1.2 Mô hình hồi quy phi tuyến 21 Các bước thực để giải toán: Bước 1: Nhập liệu vào bảng tính hình 2.10 Hình 2.10 Tổ chức toán bảng tính Bước 2: Đánh dấu khối vùng từ C10:D14 để đưa kết bảng tính cách nhập công thức: =LOGEST(C3:C8,B3:B8,1,1) Sau kết thúc tổ hợp phím Ctrl + Shift + Enter ta kết bảng sau: 22 Hình 2.11 Xuất kết Vậy hàm hồi quy mũ dự báo lượng hàng bán tháng là: y = 495,3048.1,463276x Để dự báo hồi quy tuyến tính Excel việc sử dụng hàm Excel ta sử dụng trình cài thêm Regression 2.2.2 Sử dụng trình cài thêm Regression để hồi quy dự báo Chọn Tool / Data Analysis / Regression / OK Các hộp thoại xuất hình sau: Hình 2.11 Hộp thoại chứa công cụ phân tích liệu 23 Hình 2.12 Hộp thoại Regression chứa thông số mô hình hồi quy 2.2.2.1 Một số thuật ngữ bảng hộp thoại Regression • Các lựa chọn nhập liệu vào Input Input Y Range Input X Range Labels Vùng địa chứa biến phụ thuộc Y Vùng địa chứa biến độc lập X Tích vào mục để khắng định ô (các ô) Constant is Zero không chứa liệu hồi quy Tích vào mục để khẳng định hệ số tự hàm hồi quy tuyến tính b=0 Độ tin cậy hồi quy (mặc định 95%) 1- Confidence Level a với a mức ý nghĩa hay xác suất mắc sai lầm loại bác bỏ H0 H0 24 • Các lựa chọn kết xuất kết Output Option Output Range Vùng ô phía bên trái vùng chứa kết New Worksheet Ply New Workbook Residuals Standardarlized Residuals Residual plots Line fit plots Normal Probability Plots In kết sheet khác In kết file Excel Sai số ngẫu nhiên Chuẩn hóa sai số Đồ thị sai số Đồ thị hàm hồi quy tuyến tính Đồ thị xác suất phân phối chuẩn Ví dụ Tính hàm hồi quy tuyến tính bội với số liệu cho bảng : Y X1 X2 X3 X4 733,300 3,089 76,200 283,500 15,844 750,900 3,503 79,400 274,500 19,835 747,600 3,817 77,000 268,000 21,797 727,600 3,870 74,000 265,700 24,759 694,400 3,706 64,400 259,600 28,093 702,600 3,851 63,100 256,800 31,121 714,000 4,170 66,300 259,300 32,759 717,630 4,378 62,900 263,400 34,556 750,000 5,000 66,700 273,100 36,788 Trong đó, Y thu nhập quốc dân, X sản lượng điện X2 sản lượng than, X3 sản lượng lương thực, X sản lượng thép Sử dụng lệnh Tool / Data Anylysis Các bước thực để giải toán : Bước : Nhập liệu toán vào bảng tính dạng sau : 25 Hình 2.13 Tổ chức toán bảng tính Bước : Chọn Tool / Data Analysis / Regression / OK Bảng hộp thoại Regression xuất ta điền thông tin hình sau: Hình 2.14 Khai báo thông số mô hình 26 - Nhấn OK ta bảng kết sau: Hình 2.15 Xuất kết Vậy hàm hồi quy tuyến tính bội cần tìm là: Y = 19,405X1 + 3,246X2 + 0,875X3 + 0,9X4 + 164,59 2.2.2.2 Một số thuật ngữ bảng kết + Bảng tóm tắt SUMMARY OUTPUT: Regression statistics: Các thông số mô hình hồi quy Multiple R R Square Adjusted R Standard Error Observation Hệ số tương quan bội (0 ≤ R ≤ 1) Cho thấy mức độ chặt chẽ mối liên hệ tương qan bội Hệ số xác định Trong 100% biến động biến phụ thuộc Y có % biến động biến độc lập X ảnh hưởng lại sai số ngẫu nhiên Hệ số xác định mẫu điều chỉnh Là hệ số xác định có tính đến độ lớn hay nhỏ bậc tự df Sai số chuẩn Y hồi quy Số quan sát hay dung lượng mẫu + Bảng phân tích phương sai ANOVA ( Analysis of variance): 27 Regression Do hồi quy Residual Do ngẫu nhiên Total Tổng cộng Df ( Degree of freedom) Số bậc tự Tổng bình phương mức sai lệch SS (Sum of Square) giá trị quan sát Y giá trị bình quân chúng MS ( Mean of Square) Phương sai hay số bình quân tổng bình phương sai lệch kể Tổng bình phương tất mức sai TSS (Total Sum of Square) lệch giá trị quan sát Yi giá trị bình quân chúng Y Tiêu chuẩn F dùng làm để kiểm F – stat định độ tin cậy mặt thống kê toàn phương trình hồi quy Significance F F lý thuyết 28 + Bảng phân tích hồi quy : Coefficients : Cột giá trị hàm hệ số hồi quy Intercept X Variable 1, X Variable 2, Hệ số tự b Là hệ số góc biến tương X Variable Standard Error ứng với x1, x2, x3… Độ lệch chuẩn mẫu theo biến xi Tiêu chuẩn t dùng làm để kiểm T- stat định độ tin cậy vê mặt thốn kê đọ co giãn mi (i=1,2,3…,n)tức mối lien hệ X Y Xác suất để t > t-stat, dung để kiểm P- value định độ tin cậy mặt thống kê đọ co giãn mi (i=1,2,3, n) tức mối lien hệ X Y Cận cận khoảng ước Lower 95%, Upper 95% lượng cho tham số với độ tin cậy 95% 2.3 Một số phương pháp giải khác 2.3.1 Phương pháp trung bình dài hạn Số dự báo trung bình cộng quan sát thực tế trước Công thức: n −1 Ft+1 = ∑D t −i i =0 n Trong đó: Ft+1 số dự báo kỳ thứ t + Dt số quan sát ký thứ t n tổng số quan sát Sử dụng hàm AVERAGE để tính số dự báo Ví dụ Ở địa phương A người ta tiến hành thu thập số tré sơ sinh năm liên tiếp (2001 – 2005) Giả sử tốc độ tăng trẻ sơ sinh hàng năm tương đối ổn định Hãy dự báo số trẻ sơ sinh năm 2006 với số liệu sau: 29 Năm 200 2001 2002 2003 2004 2005 29 30 28 31 29 26 Số trẻ sơ sinh (bé) Các bước thực để giải toán: Bước 1: Nhập số liệu vào bảng tính hình 2.14 Hình 2.16 Tổ chức toán bảng tính Bước 2: Dự báo số trẻ sơ sinh năm 2006 ô C9 công thức sau: =AVERAGE(C3:C8) Sau đó, kết thúc cách bấm phím Enter ta thu bảng kết quả: 30 Hình 2.17 Xuất kết Vậy dự báo đến năm 2006 số trẻ sơ sinh địa phương A 29 bé 2.3.2 Phương pháp trung bình động 2.3.2.1 Định nghĩa: Số dự báo kì thứ t + trung bình cộng n kỳ trước Như vậy, kỳ dự báo lại bỏ số liệu xa khứ thêm vào số liệu Công thức: Ft+1 = Dt + Dt −1 + + Dt − n n +1 Thường người ta lấy n nhỏ n = 3, 4, 5, Sử dụng trình cài thêm Moving Average đưa dự báo, sai số chuẩn hóa đồ thị dự báo Chọn Tool \ Data Analysis \ Moving Average \ OK Các hộp thoại xuất hình sau: 31 Hình 2.18 Hộp thoại chứa công cụ phân tích liệu Hình 2.19 Hộp thoại Moving Average 2.3.2.2 Một số thuật ngữ bảng hộp thoại Moving Average - Các lựa chọn nhập liệu Input Input Range Labels in First Row Vùng địa chứa quan sát biết Tích vào để khẳng định ô Interval chọn không chứa liệu Là n kỳ trước kỳ dự báo 32 - Các lựa chọn kết xuất kết Output option Output Range New Worksheet Ply Nhập vào vùng địa chứa kết Kết xuất Sheet New Workbook Kết xuất file Chart output Excel Tích vào mục để đưa đồ thị kết Standard Errors dự báo Đưa sai số chuẩn dự báo Sử dụng phương pháp trung bình động kì dự báo số trẻ sơ sinh năm 2006 Các bước thực để giải toán: Bước 1: Nhập số liệu vào bảng tính hình 2.20 Hình 2.20 Tổ chức toán bảng tính Bước 2: Chọn Tool / Data Analysis / Moving Average / OK Bảng hộp thoại Moving Average xuất ta điền thông số vào hình 2.21 33 Hình 2.21 Khai báo thông số mô hình - Nhấn OK ta bảng kết sau: Hình 2.22 Xuất kết Đồ thị Moving Average cho ta hai đường Đường thực tế Actual Đường dự báo Forecast Vậy dự báo đến năm 2006 số trẻ sơ sinh 29 bé với sai số chuẩn 1,4 34 KẾT LUẬN Khóa luận thực kết sau đây: 1) Trình bày cách hệ thống kiến thức sở toán thống kê sở lí luận cho việc ứng dụng phần mềm Microsoft Excel để giải toán 2) Giải thích rõ ràng thuật ngữ xuất công cụ Excel Data Analysis 3) Giải toán thống kê Microsoft Excel 4) Đưa số phương pháp khác có ứng dụng thực tế A Phương pháp trung bình dài hạn B Phương pháp trung bình động Việc sử dụng phần mềm Microsoft Excel dự báo kinh tế mang lại hiệu cao cho nhà sản xuất muốn lập kế hoạch quản trị sản xuất Tuy nhiên, môi trường kinh doanh thường bất định khó lường có nhiều yếu tố thay đổi biến động kinh tế, thay đổi nhà cung cấp,… Do vậy, dự báo vừa mang tính chủ quan vừa mang tính khách quan, muốn dự báo xác cần phải loại bỏ tính chủ quan người dự báo Ngoài phương pháp dự báo tìm hiểu có nhiều phương pháp dự báo khác phương pháp lấy ý kiến ban điều hành, phương pháp điều tra người tiêu dùng, phương pháp Delphi,… Trong thống kê người ta sử dụng nhiều phương pháp phương pháp trung bình đơn giản, phương pháp san mũ,… Những vấn đề tiếp tục nghiên cứu nhằm làm tăng hiệu kinh tế mang lại lợi ích cho nhà sản xuất 35 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Quang Dong (2006), Bài giảng kinh tế lượng, NXB Thống kê Hà Nội [2] Đào Hữu Hồ (1996), Xác suất thống kê, NXB Đại học Quốc gia Hà Nội [3] Trần Công Nghiệp (2008), Giáo trình tin học ứng dụng, NXB may in Canon để bàn, Thái Nguyên, www.lrc.ctu.edu.vn/pdoc/16/13%20cntt.pdf [4] Tống Đình Quỳ (1999), Giáo trình xác suất thống kê, NXB Giáo dục [5] Bùi Thế Tâm, Giải toán tối ưu thống kê Microsoft Excel, Viện toán học Viện khoa học công nghệ Việt Nam [...]... sở của bài toán thống kê là cơ sở lí luận cho việc ứng dụng phần mềm Microsoft Excel để giải các bài toán đó 2) Giải thích rõ ràng các thuật ngữ xuất hiện trong công cụ Excel Data Analysis 3) Giải bài toán thống kê trên Microsoft Excel 4) Đưa ra được một số phương pháp khác có ứng dụng trong thực tế A Phương pháp trung bình dài hạn B Phương pháp trung bình động Việc sử dụng phần mềm Microsoft Excel. .. tương ứng và giá trị mới của x 12 Const là hằng số Nếu const =1 (True) tính hệ số tự do b, nếu const = 0 (False) bỏ qua hệ số b 13 Chương 2 GIẢI CÁC BÀI TOÁN THỐNG KÊ TRÊN MICROSOFT OFFICE EXCEL 2.1 Công cụ Data Analysis Trình cài đặt thêm Analysis thường có trong gói phần mềm Microsoft Office Khi cài đặt với lựa chọn Complete (đầy đủ) hoặc khi lựa chọn Custom (theo ý người sử dụng) với lựa chọn cho Excel. .. lương thực, X 4 là sản lượng thép Sử dụng lệnh Tool / Data Anylysis Các bước thực hiện để giải bài toán : Bước 1 : Nhập dữ liệu bài toán vào bảng tính dưới dạng sau : 25 Hình 2.13 Tổ chức bài toán trên bảng tính Bước 2 : Chọn Tool / Data Analysis / Regression / OK Bảng hộp thoại Regression xuất hiện ta điền các thông tin như trong hình sau: Hình 2.14 Khai báo các thông số của mô hình 26 - Nhấn OK ta... 2.2): 14 Hình 2.2 Hộp thoại Add-Ins chứa các chức năng mở rộng của Excel Trong trường hợp Microsoft Excel chưa cài đặt công cụ Data Analysis sẽ xuất hiện thông báo, chọn Yes (xem hình 2.3) Hình 2.3 Lúc này, trên thanh menu dọc của thực đơn Tools đã xuất hiện mục Data Analysis 2.2 Giải bài toán thống kê trong Microsoft Excel 2.2.1 Sử dụng các hàm 2.2.1.1 Hàm hồi quy tuyến tính bội Ví dụ : Lợi nhuận của... thống kê, NXB Đại học Quốc gia Hà Nội [3] Trần Công Nghiệp (2008), Giáo trình tin học ứng dụng, NXB may in Canon để bàn, Thái Nguyên, www.lrc.ctu.edu.vn/pdoc/16/13%20cntt.pdf [4] Tống Đình Quỳ (1999), Giáo trình xác suất thống kê, NXB Giáo dục [5] Bùi Thế Tâm, Giải các bài toán tối ưu và thống kê trên Microsoft Excel, Viện toán học Viện khoa học công nghệ Việt Nam ... hàng x3 =25(triệu đồng) Các bước thực hiện để giải bài toán : Bước 1: Nhập dữ liệu bài toán vào bảng tính dưới dạng sau: Hình 2.4 Tổ chức bài toán trên bảng tính Bước 2: Đánh dấu khối vùng từ C15: F19 để đưa kết quả ra bảng tính bằng cách nhập công thức: =LINEST(B5:B13,C5:E13,1,1) 16 Sau đó, kết thúc bằng tổ hợp phím Ctrl + Shift + Enter Hàm LINEST dùng để tính hệ số của hàm hồi quy tuyến tính bội.Ta... chuẩn của dự báo Sử dụng phương pháp trung bình động trong 3 kì dự báo số trẻ sơ sinh trong năm 2006 Các bước thực hiện để giải bài toán: Bước 1: Nhập số liệu vào bảng tính như hình 2.20 Hình 2.20 Tổ chức bài toán trên bảng tính Bước 2: Chọn Tool / Data Analysis / Moving Average / OK Bảng hộp thoại Moving Average xuất hiện ta điền các thông số vào như hình 2.21 33 Hình 2.21 Khai báo các thông số của mô... 495,3048.1,463276x Để dự báo hồi quy tuyến tính trong Excel ngoài việc sử dụng các hàm của Excel ta sử dụng trình cài thêm Regression 2.2.2 Sử dụng trình cài thêm Regression để hồi quy và dự báo Chọn Tool / Data Analysis / Regression / OK Các hộp thoại lần lượt xuất hiện như hình sau: Hình 2.11 Hộp thoại chứa các công cụ phân tích dữ liệu 23 Hình 2.12 Hộp thoại Regression chứa các thông số của mô hình... trong bảng sau: X Y 11 33100 12 47300 13 69000 14 10200 0 Hãy ước lượng hàm hồi quy mũ 15 15000 0 16 220000 21 Các bước thực hiện để giải bài toán: Bước 1: Nhập dữ liệu vào bảng tính như hình 2.10 Hình 2.10 Tổ chức bài toán trên bảng tính Bước 2: Đánh dấu khối vùng từ C10:D14 để đưa kết quả ra bảng tính bằng cách nhập công thức: =LOGEST(C3:C8,B3:B8,1,1) Sau đó kết thúc bằng tổ hợp phím Ctrl + Shift +... tổng số quan sát Sử dụng hàm AVERAGE để tính số dự báo Ví dụ Ở một địa phương A người ta tiến hành thu thập số tré sơ sinh trong 6 năm liên tiếp (2001 – 2005) Giả sử tốc độ tăng trẻ sơ sinh hàng năm tương đối ổn định Hãy dự báo số trẻ sơ sinh trong năm 2006 với số liệu như sau: 29 Năm 200 2001 2002 2003 2004 2005 29 30 28 31 29 26 0 Số trẻ sơ sinh (bé) Các bước thực hiện để giải bài toán: Bước 1: Nhập ... chóng toán thống kê Để hiểu biết rõ phương pháp cách thức giải toán thống kê phần mềm Microsoft Office Excel, lựa chọn đề tài luận văn Ứng dụng phần mềm Microsoft Office Excel để giải toán thống kê. .. thức sở toán thống kê sở lí luận cho việc ứng dụng phần mềm Microsoft Excel để giải toán 2) Giải thích rõ ràng thuật ngữ xuất công cụ Excel Data Analysis 3) Giải toán thống kê Microsoft Excel 4)... 1: Kiến thức sở Chương 2: Giải toán thống kê Microsoft Office Excel Khóa luận trình bày dựa tài liệu giải toán thống kê, toán dự báo kinh tế webside phần mềm Microsoft Excel internet Tuy nhiên,