Tài liệu lý thuyết tài chính tiền tệ | Trường Đại học Kinh tế – Luật, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
Phân phối chuẩn, còn gọi là phân phối Gauss hay (Hình chuông Gauss), là một phân phối xác suất cực kì quan trọng trong nhiều lĩnh vực. Nó là họ phân phối có dạng tổng quát giống nhau, chỉ khác tham số vị trí và tỉ lệ. Tài liệu giúp bạn tham khảo, ôn tập và đạt kết quả cao. Mời đọc đón xem!
Môn: Lý thuyết tài chính tiền tệ
Trường: Trường Đại học Kinh Tế - Luật, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
Thông tin:
Tác giả:
Thông tin :
Môn:
Trường:
Trường Đại học Kinh Tế - Luật, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
Tác giả:
Tài liệu liên quan:
Preview text:
lOMoAR cPSD| 46663874
II. KIỂM ĐỊNH VỀ PHÂN PHỐI XÁC XUẤT 1. GIỚI THIỆU VỀ KIỂM ĐINH
QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN
Phân phối chuẩn, còn gọi là phân phối Gauss hay (Hình chuông Gauss), là một phân
phối xác suất cực kì quan trọng trong nhiều lĩnh vực. Nó là họ phân phối có dạng
tổng quát giống nhau, chỉ khác tham số vị trí (giá trị trung bình μ) và tỉ lệ (phương sai
σ2) Khởi đầu của việc thông kê số liệu lun đi kèm với việc nó tuân theo phân phối
nào, việc đó giúp cho quá trình kiểm định, ước lượng, dự đoán và tính toán các thông
số một cách chính xác và nhanh nhất.
Do vậy, việc kiểm định nó tuân theo phân phối nào đó nhất định, nhất là phân phối
chuẩn sẽ giúp ích cho quá trình thống kê trở nên mượt và chính xác, tạo điều kiện
thuận giúp đẩy nhanh kết quả dự đoán của nhiều doanh nghiệp
2. HƯỚNG DẪN KIỂM ĐINH VỀ QUY LUẬT PHÂN PHỐI CHUẨN Cụ thể
trên biến T4GDCOAHCOVID
Đặt giả thuyết kiểm định (mức ý nghĩa 5%)
H1: Biến T4GDCOAHCOVID tuân theo quy tắc phân phối chuẩn
H2: Biến T4GDCOAHCOVID không tuân theo quy tắc phân phối chuẩn
2.1 Thực hiện trên thanh công cụ
Thao tác thực hiện trên công cụ, cần đòi hỏi 2 thông số chính là Giá trị trung
bình(Mean) và Độ lệch chuẩn(Std.Dev) cho quá trình thực hiện kiểm định.
Bước 1 : chúng ta thực hiên lệnh khai báo thống số theo sau:
Sum T4GDCOAHCOVID, detail
Kết quả lệnh khai báo như sau
Kết quả cho ta được 2 số liệu là - Mean = 3.3333333 - Std.Dev = 0,7872219 lOMoAR cPSD| 46663874
Bước 2: Chon statistica => Summaries, tables and tests => Nonparametric test of
hypotheses ( Kiểm định phi tham số) => One-sample Kolmogorov-Smirnov test
( kiểm định phân phối xác suất 1 biến)
Bước 3: Xuất hiện hộp thoại như dưới,
1. Tiến hành click vào One-sample Kolmogorov-Smirnov test
2. Nhấp vào mục Variable, chọn biến muốn kiểm định là T4GDCOAHCOV
3. Tiếp tục xuống mục Expression (theoretical cumalative)
- Ở mục này, nhập loại phân phối muốn kiểm định, như dưới đây kiểm định theo phân phối chuẩn,
- Phân phối chuẩn cần 2 thông số là Giá trị trung bình =3333333 và Độ lệch chuẩn = 0,7872219
-Nhập vào mục theo cú pháp ở dưới lOMoAR cPSD| 46663874
Bước 4: Kết quả thao tác như sau
Với D là giá trị của kiểm đinh, bằng 0.3862
Cumulative: giá trị tích luỹ
Combined K-S: giá trị kết hợp
Trong đó P-value = 0.000 < mức ý nghĩa 5%, Suy ra, loại bỏ giả thiết H0
biến T4GDAHCOVID không tuân theo phân phối chuẩn 2.Thao tác trên
màn hình bằng lệnh
Để kiểm định biến định lượng có tuân theo phân phối chuẩn hay không? Ta thực hiện lệnh sau sktest T4GDCOAHCOVID lOMoAR cPSD| 46663874
Kết quả thao tác cho thấy:
- Obs: Tổng số giá trị quan sát là 72
- Pr (Skewness): hệ số nhọn là 0.1559
- Pr (Kurtosis): hệ số bất đối xứng là 0.0205
- Adj chi2(2) : là giá trị kiểm đinh chi bình phương là 6.76 -
Prob>chi2 : là P-value là 0.0340
Như vậy, ta thấy P-value = 0.034 biến T4GDCOAHCOVID không tuân theo phân phối chuẩn
3. Kiểm định bằng đồ thị
Chúng ta có thể, kiểm định phân phối chuẩn thông qua việc quan sát đồ thị
Nếu đồ thị có dạng hình chuông thì biến tuân theo phân phối xác suất chuần và ngược lại
Ví dụ về histogram tuân theo phân phối chuẩn có đồ thị hình chuông
Histogram phân phồối chu nẩ
Để thực hiện vẽ đồ thị phân phối chuẩn, ta thực hiện lệnh: lOMoAR cPSD| 46663874
Hist T4GDCOAHCOVID, normal Đồồ th hì nh chuồng
Theo đồ thị, ta thấy đồ thị có giá trị bằng nhau ở 2 đoạn liên tiếp
biến T4GDAHCOVID không tuân theo phân phối chuẩn