thuyet trinh báo cáo xác xuất thống kế

74 14 0
  • Loading ...
1/74 trang

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 13/04/2018, 15:07

Mục đích của sự phân tích phương sai ba yếu tố làđánh giá sự ảnh hưởng của ba yếu tố (nhân tạo haytự nhiên) nào đó trên các giá trị quan sátSự phân tích này được dùng để đánh giá về sự ảnhhưởng của 3 yếu tố trên các giá trị quan sátG(i=1,2…r:yếu tố A;j=1,2…r:yếu Báo Cáo Nhóm Sinh viên : Đỗ Hiếu Tâm (NTrưởng) 40902335 Nguyễn Hữu Thịnh 40902619 Nguyễn Văn Tài 40902322 Trương Cảnh Toàn 40902840 Đỗ Gia Tiệp 40902771 Nguyễn Hữu Thái 40902438 Đỗ Minh Tính 40902778 Nguyễn Quang Tính 40902787 Nguyễn Tấn Tài 40902321 Lê Quốc Trung 40902975 Giảng Viên : Nguyễn Đình Huy Bài 1: Trình bày lại ví dụ 3.4 trang 161 ví dụ 4.2 trang 171 Giáo Trình XSTK 2009 •Phần A:(ví du 3.4 trang 161sgk) Hiệu xuất phần trăm (%) phản ứng hóa học nghiên cứu theo yếu tố:pH(A),nhiệt độ (B) chất xúc tác (C)được trình bày bảng sau: Yếu tố A Yếu tố B B1 B2 B3 B4 A1 C1 C2 14 C3 16 C4 12 A2 C2 12 C3 15 C4 12 C1 10 A3 C3 13 C4 14 C1 11 C2 14 A4 C4 10 C1 11 C2 13 C3 13 Hãy đánh giá ảnh hưởng yếu tố hiệu xuất phản ứng? Bài làm I Dạng tốn: phân tích phương sai ba yếu tố II Cơ sở lý thuyết • Mục đích phân tích phương sai ba yếu tố đánh giá ảnh hưởng ba yếu tố (nhân tạo hay tự nhiên) giá trị quan sát • Sự phân tích dùng để đánh giá ảnh hưởng yếu tố giá trị quan sát G(i=1,2…r:yếu tố A;j=1,2…r:yếu tố B;k=1,2…r:yếu tố C) • Mơ hình ba yếu tố trình bày sau: Mơ hình ba yếu tố trình bày sau Yếu tố A Yếu tố B B1 B2   B3 B4 Ti A1 C1 Y111 C2 Y122 C3 Y133 C4 Y144 T1 A2 C2 Y212 C3 Y223 C4 Y234 C1 Y241 T2 A3 C3 Y313 C4 Y324 C1 Y334 C2 Y342 T3 A4 C4 Y414 C1 Y421 C2 Y412 C3 Y443 T4 Tj   T1   T2   T3   T4   Ti :Tổng theo hàng Tj :Tổng theo cột Tk: T1= Y111+ Y421+ Y334+ Y241 T2= Y212+ Y122+ Y412+ Y342 T3= Y313+ Y223+ Y133+ Y443 T4= Y414+ Y324+ Y234+ Y144 •Bảng ANOVA Nguồn sai số  Yếu tố A Yếu tố B Bậc tự (r-1) (r-1) Tổng số bình phương Bình phương trung bình Giá trị thống SSR= MSR= FR = MSR MSE SSC= MSC=SSC/(R-1) FC = MSC MSE F= MSF MSE Yếu tố C (r-1) SSF= MSF= Sai số (r-1)(r-2) SSE=SST(SSF+SSR+SSC) MSE=SSE/(r-1)(r-2)   Tổng cộng (r2-1) SST=     III Áp dụng MS-EXCEL: H0: µ1 = µ2 = µ3 =…= µn  Các giá trị trung bình H1: µj ≠ µk  Có hai giá trị trung bình khác Thiết lập biểu thức tính giá trị thống Tính giá trị Ti… T.j… T k T Các giá trị Ti… Chọn ô B7 chọn biểu thức=SUM(B2:E2) Chọn ô C7 nhập biểu thức=SUM(B3:E3) Chọn ô D7 nhập biểu thức=SUM(B4:E4) Chọn ô E7 nhập biểu thức=SUM(B4:E4) Các giá trị T.j Chọn ô B8 nhập biểu thức=SUM(B2:B5) Dùng trỏ kéo ký tự điền từ ô B8 đến ô E8 Các giá trị T k Chọn ô B9 nhập biểu thức=SUM(B2,C5,D4,E3) Chọn ô C9 nhập biểu thức=SUM(B3,C2,D5,E4) Chọn ô D9 nhập biểu thức=SUM(B4,C3,D2,E5) Chọn ô E9 nhập biểu thức=SUM(B5,C4,D3,E2) Giá trị T… Chọn ô B10 nhập biểu thức=SUM(B2:B5) 2.Tính giá trị G Các giá trị G Chọn ô G7 nhập biểu thức=SUMSQ(B7:E7) Dung trỏ kéo ký hiệu tự điền từ G7 đến ô G9 Chọn ô G10 nhập biểu thức=POWER(B10,2) Chọn ô G11 nhập biểu thức=SUMSQ(B2:E5) Tính giá trị SSR.SSC.SSF.SST SSE Các giá trị SSR.SSC.SSF Chọn ô I7 nhập biểu thức=G7/4-39601/POWER(4,2) Dùng trỏ kéo ký tự điền từ ô I7 đến ô I9 Giá trị SST Chọn ô I11 nhập biểu thức=G11-G10/POWER(4,2) Giá trị SSE Chọn I10 nhập biểu thức=I11-SUM(I7:I9) •Tổng bình phương sai số ký hiệu SSE (viết tắt chữ Sum of Squares for the Error) tính theo công thức: •Từ công thức ta thấy SST = SSF + SSE •Trung bình bình phương nhân tố, ký hiệu MSF (viết tắt chữ Mean Square for Factor) tính công thức: •k – gọi bậc tự nhâ •Trung bình bình phương sai số, ký hiệu MSE (viết tắt chữ Mean Square for Error) tính công thức: •n – k gọi bậc tự sai s Tỷ số F tính công thức • Các kết nói trình bày bảng sau gọi ANOVA (viết tắt chũ Analysis of Variance: phân tích •Bảng ANOVA Nguồn Tổng bình phương Bậc tự Nhân tố SSF k–1 Sai số Tổng số SSE SST n–k n–1 Trung bình Tỷ số bình F phương MSF MSF/MS E MSE • Người ta chứng minh giả thiết Ho tỷ số F •sẽ có phân bố Fisher với bậc tự (k – 1, n – k) Thành thử giả thiết Ho bò bác bỏ mức ý nghóa α phân bố Fisher với bậc tự (k – 1, n – k), k – gọi bậc tự mẫu số III.Tính tốn Excel: •Nhập liệu vào bảng tính: •Nhấp đơn lệnh Tool lệnh Data Analysis •Chọn chương trình Anova: Two hộp thoại Data Analysis nhấp nút OK •Trong hộp thoại Anova: Single-Factor, ấn định chi tiết: •-Input Range : •-Label in first row/column -Alpha : 0.02 -Output range •Sau nhấp OK ta bảng sau: •Kết biện luận: F= 0.465581Chấp nhận giả thiết H0.Vậy lãi suất lợi cổ phiếu đầu tư vào khu vực giống •Bài 5: •Với mức ý nghóa 1%,Theo dõi số học sinh đến lớp muộn năm trường PTTH vào ngày khác tuần người ta thu số liệu số lượng học sinh trung bình đến lớp muộn trường vào ngàyTrường tiêu biểu Ngày PTTH tuần sau: tuần A B C D Thứ hai 5 Thứ tư Thứ sáu 4 •Bạn có nhận xét số lượng học sinh đến lớp muộn trường Có khác biệt số lượng học sinh đến lớp muộn vào ngày khác tuần? Bài giải: •I.Dạng tốn :Phân tích phương sai hai yếu tố khơng lặp •II.Cơ sở lý thuyết: •Sự phân tích nhằm đánh giá ảnh hưởng hai yếu tố giá trò quan sát Yij(i=1, 2…r:yếu tố A;j= ,2…c:yếu tố B) •*Giả thiết: H0: µ1= µ2=…µk ”Các giá trò trung bình H1: µ1≠ µ2 ”Ít có hai giá trò trung bình *Giá thống kê: •*Biệntrò luận: Nếu FR < Fα[b-1,(k-1)(b-1)] => chấp nhận H0(yếu tố A) Nếu FC < Fα[b-1,(k-1)(b-1)] => chấp nhận H0(yếu tố B) Ta giả thiết : H01:yếu tố ngày tuần không ảnh hưởng đến số lượng học sinh trung bình đến lớp muộn trường H02:yếu tố trường khác không ảnh III.Tính tốn Excel: hưởng đến số lượng học sinh trung bình đến Nhập liệu vào bảng tính: lớp muộn trường Thứ 5 Thứ 4 Thứ 4 Thứ 4 Vào Data chọn Data Analysis •- Xuất hộp lệnh“ Data Analysis” Chọn “Anova: TwoFactor Without Replication” Phạm vi đầu vào (Input Range) Nhãn liệu (Labels in Fisrt Row/Column) Ngưỡng tin cậy ( Alpha ):0.01 Phạm vi đầu ( Output Range) Sau nhấp Ok ta bảng sau: Anova: Two-Factor Without Replication SUMMARY Thứ Thứ Thứ Thứ Count Sum Average Variance 21 5.25 1.583333 14 3.5 1.666667 16 0.666667 13 3.25 0.916667 A B C 4 17 16 15 4.25 3.75 0.25 0.666667 0.916667 D ANOVA Source of Variation Rows Columns Error 16 SS df 9.5 0.5 14 MS 3.166667 0.166667 1.555556 F 2.035714 0.107143 Total 24 15     P-value 0.179416 0.953795   F crit 6.991917 6.991917   Biện luận: *FR=2.0357chấp nhận H01(yếu tố thứ) => Số học sinh đến muộn thứ *FC=0.1071chấp nhận H02(yếu tố trường) => số học sinh đến muộn trường Vậy yếu tố ngày tuần trường khác không ảnh hưởng đến số lượng học sinh trung bình đến lớp muộn trường Thank you listening • The End ... -12.70(B0),0.04(B1)và 0.13(B1)của phương trình hồi quy có ý nghĩa thống kê Nói cách khác,phương trinh hồi quy thích hợp •Kết luận: hiệu xuất phản ứng tổng hợp có liên quan tuyến tính với hai yếu tố... 0.13(B1) phương trình hồi quy có ý nghĩa thống kê.Nói cách khác phương trình hồi quy phù hợp •IV.Kết luận : yếu tố nhiệt độ có liên quan tuyến tính với hiệu xuất phản ứng tổng hợp •Phương trình hồi... đồ phân tán(scatterplots): •BIỂU ĐỒ: •Kết luận: hiệu xuất phản ứng tổng hợp có liên quan tuyến tính với hai yếu tố thời gian nhiệt độ •Nếu muốn dự đốn hiệu xuất phương trình hồi quy cần chọn ơ,ví
- Xem thêm -

Xem thêm: thuyet trinh báo cáo xác xuất thống kế, thuyet trinh báo cáo xác xuất thống kế

Gợi ý tài liệu liên quan cho bạn

Nhận lời giải ngay chưa đến 10 phút Đăng bài tập ngay