6 trang 9 lượt tải

Tóm Tắt Công Thức Thống Kê Kinh Tế | Nguyên lý thống kê | Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng

18

Tài liệu được sưu tầm và soạn thảo dưới dạng file PDF với mục đích hỗ trợ học tập và tham khảo. Nội dung tài liệu được trình bày rõ ràng, dễ tiếp cận, phù hợp cho việc ôn tập và củng cố kiến thức trong quá trình học đại học. Đây sẽ là nguồn tư liệu hữu ích giúp các bạn sinh viên chuẩn bị tốt hơn cho các buổi học, đồng thời mở rộng thêm hiểu biết về môn học. Hy vọng tài liệu này sẽ mang lại nhiều giá trị và hỗ trợ các bạn trong hành trình học tập. Mời bạn đọc cùng tham khảo!

Môn: Nguyên lý thống kê (STA2002) 10 tài liệu

Trường: Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng 1.3 K tài liệu

Tác giả:

Profile

Mai Nguyệt

1 tuần trước
Tải xuống
Báo cáo
Danh sách Quiz
Tải xuống
/6
1
TÓM T T M T S CÔNG TH C S D NG TRONG H C PHẮ Ộ Ố Ứ Ử Ụ Ọ ẦN
NGUYÊN LÝ TH NG KÊ KINH T Ố Ế
Biên so n: Võ H i Thu ạ ả ỷ
Chương II. Phân t th ng kê ổ ố
phân t ổ
a-Trường hợp đơn giản
b-Trường h p ph c t p ợ ứ ạ
1.Tiêu th nh tính ức đị
Tiêu th c có ít bi u hi n, ng ứ ể ệ ứ
với mỗi biểu hiện ta l p 1 tậ ổ
Tiêu th c có nhi u bi u hi n, ta ghép nhi u bi u hi n vào 1 t ứ ề ể ệ ề ể ệ ổ
2.Tiêu thức định lượng
Tiêu th ng bi n, ng ức có ít lượ ế ứ
với m ng biỗi lượ ến ta l p 1 t ậ ổ
Tiêu th c có nhi ng bi n, ta ghép nhi ng bi n vào 1 t t o ứ ều lượ ế ều lượ ế ổ ạ
nên kho ng cách t . N u kho ng cách tả ổ ế ả ổ đều, có 2 trường hợp:
+Nếu lượng biến liên t c :ụ
k
XX
h
minmax
+Nếu lượng biến rời r c :ạ
k
kXX
h
)1()(
minmax
Chú thích: k : số t - ng tính k theo công th c TK kinh nghiổ Thườ ứ ệm:
3333,03/1
)2()2( nnk
n: s , h: kho ng cách t ; ố đơn vị ả ổ
minmax
,xx
: lượng biến l n nh t và nh nhớ ấ ỏ ất c a tiêu th c phân tủ ứ ổ
Chương IV : Cách tính các tham s phân tích d li u th ng kê ố dùng để ữ ệ ố
1- Cách tính số y u vế ị (Mode -
o
M
): Có 2 trường hợp:
a-Nếu dữ liệu không có kho ng cách t ả ổ
b-Nếu dữ liệu có kho ng cách t ả ổ
Dựa vào khái niệm để tính
-Tìm t có ch a ổ ứ
o
M
(t có t n s l n nh t) ổ ầ ố ớ ấ
-Tính
o
M
:
)()(
11
1
(min)
MoMoMoMo
MoMo
MoMoo
ffff
ff
hxM
Chú thích:
0
M
h
: kho ng cách t c a tả ổ ủ ổ ch a ứ
0
M
;
(min )0
M
x
: gi i h i c a t ch a ớ ạn dướ ủ ổ ứ
0
M
;
0
M
f
: tần s c a t ch a ố ủ ổ ứ
0
M
;
1
0
M
f
: t n s c a tầ ố ủ ổ đứng trước tổ có ch a ứ
0
M
;
1
0
M
f
: t n s c a t ng sau t có ch a ầ ố ủ ổ đứ ổ ứ
0
M
2
2- Cách tính số trung vị (Median -
e
M
): Có 2 trường hợp:
a)Nếu dữ liệu không phân t ổ
b) N u d li u có phân t ế ữ ệ ổ
a1-Nếu n lẻ:
b1-Nếu không có kho ng cách t : ả ổ
e
M
là lượ ến đứng bi ng ở vị trí thứ
2
1n
e
M
là lượng biến có t n sầ ố tích lũy bằng
2
1
i
f
a2-Nếu n chẵn:
e
M
là s trung bình c ng bi n v trí th ố ủa 2 lượ ế ở ị ứ
2
n
và th (ứ
2
n
+ 1)
b2-Nếu có khoảng cách t : ổ
-Tìm t có ch a ổ ứ
e
M
(t có t n sổ ầ ố tích lũy bằng
2
1
i
f
)
-Tính
e
M
:
Me
Me
i
MeMee
f
S
f
hxM
1
(min)
2
Chú thích:
e
M
h
: kho ng cách t c a tả ổ ủ ổ ch a ứ
e
M
;
(min )e
M
x
: gi i h i c a t ch a ớ ạn dướ ủ ổ ứ
e
M
;
e
M
f
: tần s c a t ch a ố ủ ổ ứ
e
M
1
e
M
S
: tần s tích ố lũy củ ổa t đứng trước tổ có ch a ứ
e
M
3-Cách tính s trung bình ố (mean, average). Có 2 trường hợp:
Tham s ố
a-Đối v i dớ ữ liệu không phân t ổ
b-Đối v i dớ ữ liệu có phân t ổ
Trung bình t ng ổ
thể
N
x
N
i
i
1
k
i
i
k
i
ii
f
fx
1
1
Trung bình m u ẫ
n
x
x
n
i
i
1
k
i
i
k
i
ii
f
fx
x
1
1
Chú thích:
i
x
: lượng biến thứ i (i =1,2,3…) ;
i
f
: t n s c a t thầ ố ủ ổ ứ i (i =1,2,…,k); N: số đơn vị của tổng th ; n: sể ố đơn vị của mẫu
4-Cách tính kho ng bi n thiên ả ế (Range R): –
minmax
XXR
5- Cách tính khoảng t phân vứ ị (Interquartile Range) : ∆Q = Q3 – Q1
a)Nếu DL không phân t hay không có ổ
khoảng cách tổ
b)Nếu dữ liệu có kho ng cách tả ổ
Q1(tứ phân vị thứ nhất): Là lượng biến ở
vị trí thứ
4
1n
Q3 (tứ ứ phân vị th ba): Là lượng biến ở vị
trí th ứ
4
)1(3 n
-Tìm t có ch a Q1 (t có t n s ng ổ ứ ổ ầ ố tích lũy bằ
4
1
i
f
);
1
11
1(min)11
4
Q
Q
i
QQ
f
S
f
hxQ
3
-Tìm t có ch a Q3 ( ổ ứ t ngổ có t n sầ ố TL bằ
4
)1(3
i
f
) ;
3
13
3(min)33
4
3
Q
Q
i
QQ
f
S
f
hxQ
5- Cách tính phương sai :
Tham s ố
a-Đối v i dớ ữ liệu không phân tổ
b-Đối v i dớ ữ liệu có phân t ổ
Phương sai
tổng thể
N
x
N
i
i
1
2
2
)(
k
i
i
k
i
ii
f
fx
1
1
2
2
.)(
Phương sai mẫu
hiệu ch nh ỉ
1
)(
1
2
2
n
xx
s
n
i
i
k
i
i
k
i
ii
f
fxx
s
1
1
2
2
1
.)(
4-Cách tính độ lệch chu n ẩ (Standard Deviation)
Độ ệ ẩ l ch chu n của t ng thổ ể:
2
Độ ệ ẩ l ch chu n của mẫu:
2
ss
Chương VI : Cách tính các tham s c a bi n ng u nhiên TRUNG BÌNH M U ố ủ ế ẫ Ẫ
Tham s ố
Cách tính
Trung bình c a trung bình ủ
mẫu
X
=
Phương sai của trung
bình mẫu
Đối với t ng th vô hổ ể ạn:
n
X
2
2
Đối v i t ng th h u hớ ổ ể ữ ạn:
nN
nN
X
2
2
.
1
Độ ệ ẩ ủ l ch chu n c a trung
bình mẫu
Đối với t ng th vô hổ ể ạn :
n
X
Đối v i t ng th h u hớ ổ ể ữ ạn:
n
N
nN
X
.
1
Chương VII : Công th c kho ng tin c y cho các tham s c a t ứ ả ậ ố ủ ổng thể
1-Công th c kho ng tin c y cho trung bình t ng th : ứ ả ậ ổ ể
4
Cỡ mẫu
a-Nếu đã biết phương sai tổng thể :
b-Nếu chưa biết phương sai tổng th : ể
LỚN
n ≥ 30
n
zx
n
zx
2/2/
n
s
zx
n
s
zx
2/2/
NHỎ
n < 30
n
zx
n
zx
2/2/
n
s
tx
n
s
tx
nn 2/,1
2/
,1
2-Công th c kho ng tin c y cho tứ ả ậ ỷ l t ng th : ệ ổ ể
n
pp
zpp
n
pp
zp
)
ˆ
1(
ˆ
ˆ
)
ˆ
1(
ˆ
ˆ
2/2/
3-Công th c kho ng tin c y cho khác bi t gi a 2 trung bình c a 2 t ng th : ứ ả ậ ệ ữ ủ ổ ể
T/c m u ẫ
Cỡ mẫu
Công th c ứ
2 M U Ẫ
PHỐI HỢP
ỪNG CẶP
LỚN(n ≥ 30)
n
s
zd
n
s
zd
d
YX
d
2/2/
NHỎ
(n < 30)
n
s
td
n
s
td
d
nYX
d
n 2/,1
2/
,1
2 M C ẪU ĐỘ
LẬP
LỚN
(
x
n
≥30,
y
n
≥ 30)
YX
Y
Y
X
X
nn
zyx
22
2/
)(
Y
Y
X
X
nn
zyx
22
2/
)(
Hoặc:
YX
Y
Y
X
X
n
s
n
s
zyx
22
2/
)(
Y
Y
X
X
n
s
n
s
zyx
22
2/
)(
NHỎ
(
x
n
<30,
y
n
< 30)
2; / 2
1 1
( ) .
X Y
n n X Y
X Y
x y t s
n n
2; / 2
1 1
( ) . (4)
X Y
n n
X Y
x y t s
n n
Chú thích:
yx
n
y
n
x
n
yx
n
d
d
iiiii
)(
;
1
)(
2
2
n
dd
ss
i
dd
Phương sai mẫu thứ 1:
1
)(
2
2
X
i
X
n
xx
s
Phương sai mẫu thứ 2:
1
)(
2
2
Y
i
Y
n
yy
s
Phương sai chung của cả 2 mẫu :
2
)1()1(
)1()1(
)()(
22
22
2
yx
yyxx
YX
ii
nn
nsns
nn
yyxx
s
4-Công th c kho ng tin c y cho khác bi t gi a 2 tứ ả ậ ệ ữ ỷ l c a 2 t ng thệ ủ ổ ể:
5
YX
Y
YY
X
XX
YX
pp
n
pp
n
pp
zpp
)
ˆ
1(
ˆ
)
ˆ
1(
ˆ
)
ˆˆ
(
2/
Y
YY
X
XX
YX
n
pp
n
pp
zpp
)
ˆ
1(
ˆ
)
ˆ
1(
ˆ
)
ˆˆ
(
2/
Chương VIII : Kiểm định giả thuyết về các tham số của tổng thể
1-Kiểm định gi thuyả ế ề ểt v trung bình tổng th :
Kiểm định 2 bên
Kiểm định bên trái
Kiểm định bên phải
Cặp giả thuyết
01
00
:
:
H
H
01
0000
:
::
H
hayHH
01
0000
:
::
H
hayHH
Giá tr ị
cần KĐ
Mẫu l n ớ
(n≥30)
n
x
z
/
0
ho c ặ
ns
x
z
/
0
Mẫu nhỏ
(n<30)
n
x
z
/
0
ho c ặ
ns
x
t
/
0
Miền bác bỏ
),(),(
2/2/
zz
hoặc:
),(),(
2/,12/,1
nn
tt
),(
z
hoặc:
),(
,1
n
t
),(
z
hoặc:
),(
,1
n
t
Quy t c ra quy t ắ ế
định
Nếu z (hay t)
miền bác bỏ thì bác bỏ
0
H
, n u z hay t) ế (
miền bác bỏ thì chấ ập nh n
0
H
2-Kiểm định gi thuyả ế ề ỷ ệ ểt v t l tổng th :
Kiểm định 2 bên
Kiểm định bên trái
Kiểm định bên phải
C tặp giả thuyế
01
00
:
:
ppH
ppH
01
0000
:
::
ppH
pphayHppH
01
0000
:
::
ppH
pphayHppH
Giá tr c n ki nh ị ầ ểm đị
(mẫu l n) ớ
n
pp
pp
z
)1(
ˆ
00
0
Miền bác bỏ
),(),(
2/2/
zz
),(
z
),(
z
3-Kiểm định gi thuyả ế ề ệt v khác bi t giữa 2 trung bình c a 2 t ng thủ ổ ể:
6
Kiểm định 2 bên
Kiểm định bên trái
Kiểm định bên phải
Cặp giả thuyết
01
00
:
:
DH
DH
YX
YX
01
00
00
:
:
:
DH
DhayH
DH
YX
YX
YX
01
00
00
:
:
:
DH
DhayH
DH
YX
YX
YX
2 M U Ẫ
PHỐI
HỢP
TỪNG
CẶP
mẫu l n ớ
30n
Giá tr ị
cần KĐ
n
Dd
z
d
0
hay
n
s
Dd
z
d
0
MBB
),(),(
2/2/
zz
),(
z
),(
z
mẫu nhỏ
30n
Giá tr ị
cần KĐ
ns
Dd
t
d
0
MBB
),(),(
2/,12/,1
nn
tt
),(
,1
n
t
),(
,1
n
t
2
MẪU
ĐỘC
LẬP
mẫu l n ớ
30
x
n
30
y
n
Giá tr ị
cần KĐ
Y
Y
X
X
nn
Dyx
z
2
2
0
)(
hay
Y
Y
X
X
n
s
n
s
Dyx
z
2
2
0
)(
MBB
),(),(
2/2/
zz
),(
z
),(
z
mẫu nhỏ
30
x
n
30
y
n
Giá tr ị
cần KĐ
0
2
( )
1 1
( )
X Y
x y D
t
s
n n
MBB
),(),(
2/,22/,2
yxyx
nnnn
tt
),(
,2
yx
nn
t
),(
,2
yx
nn
t
4-Kiểm định gi thuyả ế ề ằt v sự b ng nhau giữa 2 tỷ l c a 2 t ng th : ệ ủ ổ ể
Kiểm định 2 bên
Kiểm định bên trái
Kiểm định bên phải
C tặp giả thuyế
0:
0:
1
0
YX
YX
ppH
ppH
0:
0:
0:
1
0
0
YX
YX
YX
ppH
pphayH
ppH
0:
0:
0:
1
0
0
YX
YX
YX
ppH
pphayH
ppH
Giá tr c n ki nh ị ầ ểm đị
(2 m c l p, c m u ẫu độ ậ ỡ ẫ
lớn)
)
11
)(
ˆ
1(
ˆ
ˆˆ
YX
YX
nn
pp
pp
z
Miền bác bỏ
),(),(
2/2/
zz
),(
z
),(
z
Nha trang 2014

Tài liệu khác của Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng

Preview text:

1
TÓM TẮT MỘT SỐ CÔNG THỨC SỬ DỤNG TRONG HỌC PHẦN
NGUYÊN LÝ THỐNG KÊ KINH TẾ
Biên soạn: Võ Hải Thuỷ
Chương II. Phân tổ thống kê
Tính chất của tiêu thức
a-Trường hợp đơn giản
b-Trường hợp phức tạp phân tổ 1.Tiêu thức định tính
Tiêu thức có ít biểu hiện, ứng Tiêu thức có nhiều biểu hiện, ta ghép nhiều biểu hiện vào 1 tổ
với mỗi biểu hiện ta lập 1 tổ
2.Tiêu thức định lượng
Tiêu thức có ít lượng biến, ứng Tiêu thức có nhiều lượng biến, ta ghép nhiều lượng biến vào 1 tổ tạo
với mỗi lượng biến ta lập 1 tổ
nên khoảng cách tổ. Nếu khoảng cách tổ đều, có 2 trường hợp: Xmax  X
+Nếu lượng biến liên tục : h min  k (Xmax  Xmin ) (k 
+Nếu lượng biến rời rạc : h ) 1  k Chú thích: k : s 1/ 3 0,
ố tổ - Thường tính k theo công thức TK kinh nghiệm: 3333 k  (2 ) n  (2 ) n
n: số đơn vị , h: khoảng cách tổ; m x ax, m
x in : lượng biến lớn nhất và nhỏ nhất của tiêu thức phân tổ
Chương IV : Cách tính các tham số dùng để phân tích dữ liệu thống kê
1- Cách tính số yếu vị (Mode - M o ): Có 2 trường hợp:
a-Nếu dữ liệu không có khoảng cách tổ
b-Nếu dữ liệu có khoảng cách tổ
-Tìm tổ có chứa M o (tổ có tần số lớn nhất)
Dựa vào khái niệm để tính f  f -Tính M Mo Mo1 M x h o :  o Mo(min)  Mo ( f f  f  Mo f  Mo 1  ) ( Mo Mo 1) Chú thích: h M M f M
M : khoảng cách tổ của tổ chứa ; x
: giới hạn dưới của tổ chứa ;
: tần số của tổ chứa ; 0 0 M 0(min) 0 M 0 0
fM : tần số của tổ đứng trước tổ có chứa M ; f
: tần số của tổ đứng sau tổ có chứa M 0 1  0 M0 1  0 2
2- Cách tính số trung vị (Median - M e ): Có 2 trường hợp:
a)Nếu dữ liệu không phân tổ
b) Nếu dữ liệu có phân tổ a1-Nếu n lẻ:
b1-Nếu không có khoảng cách tổ : M n 1  f  i 1
e là lượng biến đứng ở vị trí thứ 2
M e là lượng biến có tần số tích lũy bằng 2
b2-Nếu có khoảng cách tổ: a2-Nếu n chẵn:  f  1 -Tìm t i
ổ có chứa M e (tổ có tần số tích lũy bằng 2 ) M n
e là số trung bình của 2 lượng biến ở vị trí thứ 2 n  fi  S và thứ ( Me 1 2 + 1) -Tính M M  x 2  (min)  h e : e Me Me f Me Chú thích: h M x M f M M
: khoảng cách tổ của tổ chứa ;
: giới hạn dưới của tổ chứa ;
: tần số của tổ chứa e e M e(min) e M e e
SM : tần số tích lũy của tổ đứng trước tổ có chứa M  e 1 e
3-Cách tính số trung bình (mean, average). Có 2 trường hợp: Tham số
a-Đối với dữ liệu không phân tổ
b-Đối với dữ liệu có phân tổ N k x  x f Trung bình t i i i ổng i i 1 thể  1    N k  fi i1 n k  x  x f Trung bình m i i i ẫu x i  1 i x  1 n k  fi i 1
Chú thích: ix : lượng biến thứ i (i =1,2,3…) ; fi : tần số của tổ thứ i (i =1,2,…,k); N: số đơn vị của tổng thể; n: số đơn vị của mẫu
4-Cách tính khoảng biến thiên (Range – R): R  Xmax  Xmin
5- Cách tính khoảng tứ phân vị (Interquartile Range) : ∆Q = Q3 – Q1
a)Nếu DL không phân tổ hay không có
b)Nếu dữ liệu có khoảng cách tổ khoảng cách tổ
Q1(tứ phân vị thứ nhất): Là lượng biến ở  f  i 1 n 1
-Tìm tổ có chứa Q1 (tổ có tần số tích lũy bằng ); vị trí thứ 4 4  if Q3 (t  S
ứ phân vị thứ ba): Là lượng biến ở vị 1 Q 1 4  ( 3 n Q  x  h  ) 1 1 Q ( 1 min) Q 1 trí th f ứ 4 Q1 3 ( 3  f  i ) 1
-Tìm tổ có chứa Q3 (tổ có tần số TL bằng 4 ) ; 3 fi S 3Q 1 4 3 Q   Q x (3min) h 3Q f 3 Q
5- Cách tính phương sai : Tham số
a-Đối với dữ liệu không phân tổ
b-Đối với dữ liệu có phân tổ Phương sai N k
tổng thể  x 2 ( x 2 (  ) .f i   )   i i 2 i   1 2 i    1 N k  fi i 1 Phương sai mẫu n k
hiệu chỉnh ( x  (x x 2). f i )2 x   i i 2 i 1 s  2 i s  1 n k  1  f 1 i i 1
4-Cách tính độ lệch chuẩn (Standard Deviation)
Độ lệch chuẩn của tổng thể: 2
   Độ lệch chuẩn của mẫu: 2 s  s
Chương VI : Cách tính các tham số của biến ngẫu nhiên TRUNG BÌNH MẪU Tham số Cách tính Trung bình của trung bình m  =  ẫu X Phương sai của trung 2 2 N  n 2 bình m  ẫu 2 
 Đối với tổng thể vô hạn:   .
X  n Đối với tổng thể hữu hạn: X N 1  n
Độ lệch chuẩn của trung bình m  N  n  ẫu
 Đối với tổng thể vô hạn :    . X 
n  Đối với tổng thể hữu hạn: X N  1 n
Chương VII : Công thức khoảng tin cậy cho các tham số của tổng thể
1-Công thức khoảng tin cậy cho trung bình tổng thể: 4 Cỡ mẫu
a-Nếu đã biết phương sai tổng thể :
b-Nếu chưa biết phương sai tổng thể : x s s  z  x  z     / 2 x z / 2   x z   / 2 / 2 L   ỚN n n n n n ≥ 30 x s s  z     x  tn     , 1  x t / 2 x z   / 2 NH  / 2 n , 1   / 2 Ỏ n n n n n < 30 pˆ 1 (  pˆ) pˆ 1 (  pˆ)
2-Công thức khoảng tin cậy cho tỷ lệ tổng thể: pˆ  z  / 2  p  pˆ  z n  / 2 n
3-Công thức khoảng tin cậy cho khác biệt giữa 2 trung bình của 2 tổng thể: T/c mẫu Cỡ mẫu Công thức LỚN(n ≥ 30) sd s d  z        / 2 X d z d Y 2 M  / 2 ẪU n n PHỐI HỢP ỪNG CẶP NHỎ s s d t d n      , 1  X Y d t d n , 1  / 2 (n < 30) / 2 n n LỚN 2 2 2 2 X Y ( x y) z  X  Y (x  y)  z  2 M           ẪU ĐỘC / 2 X Y  / 2 ( n ≥30, n n n n n L ≥ 30) ẬP x y X Y X Y Hoặc: s2 s2 2 2 (x s s  y)  X z  Y  X Y (x  y)  z       / 2 X Y n  / 2 X n Y nX Y n NHỎ 1 1 (x 1 1  y)  nt n     (x  y ) t n   n 2; / 2 .s (4)  2  ;   / 2 .s X Y ( n X Y n n X Y n n x <30, ny < 30) X Y X Y d (x  y )  x  y  (d  i d )2 Chú thích: d i i i i i      x  y 2 sd s n n n n ;   d n 1 (x  y y 2 (  i )2 i x)2 2 Phương sai mẫu thứ 1: s  X s  n Phương sai mẫu thứ 2: Y  X 1 Y n 1  (x  i x)2  (y  i y)2 2 sx (n  x ) 1 2  s y (n  y ) 1 2
Phương sai chung của cả 2 mẫu : s  (n  X ) 1  ( Y n ) 1   n  n  x y 2
4-Công thức khoảng tin cậy cho khác biệt giữa 2 tỷ lệ của 2 tổng thể: 5 pˆ 1 (  pˆ ) pˆ 1 (  p (p ˆ ) pˆ 1 (  pˆ ) pˆ 1 (  pˆ ) ˆ  pˆ )  X X z  Y Y  X X Y Y (pˆ  pˆ )  z   / 2 p  p  X Y X Y n X Y  / 2 n n X Y n X Y
Chương VIII : Kiểm định giả thuyết về các tham số của tổng thể
1-Kiểm định giả thuyết về trung bình tổng thể: Kiểm định 2 bên Kiểm định bên trái Kiểm định bên phải Cặp giả thuyết H : H :    hayH : H :    hayH : 0   0        0 0 0 0 0 0 0 0 1 H :   0  H1 :   0  H1 :   0  x z   x 0    ho 0 ặc z  Giá trị Mẫu lớn  / n s / n cần KĐ (n≥30) Mẫu nhỏ x z  0  x    ho 0 ặc t  (n<30)  / n s / n Miền bác bỏ ( ,   z z (,z (z, )   )  / 2 )  (  / 2 , )  hoặc: ( ,   n t t ( , (tn  , 1 ,  , 1 / 2 ) ( n  , 1 / 2 , )  hoặc:   hoặc:  )   n t ,1 )
Quy tắc ra quyết Nếu z (hay t) miền bác bỏ thì bác bỏ H , nếu z (hay t) miền bác bỏ thì chấp nhận H định 0 0
2-Kiểm định giả thuyết về tỷ lệ tổng thể: Kiểm định 2 bên Kiểm định bên trái Kiểm định bên phải Cặp giả thuyết H0 : p  0 p H0 : p  p0hayH0 : p  0 p
H 0 : p  p0hayH 0 : p  p0 H H : 1 : p  0 p 1 p  0 p H1 : p  0 p
Giá trị cần kiểm định pˆ p (mẫu lớn) z 0  p 1 (  p ) 0 0 n Miền bác bỏ ( ,   z z (,z (z , )   )  / 2 )  (  / 2 , ) 
3-Kiểm định giả thuyết về khác biệt giữa 2 trung bình của 2 tổng thể: 6 Kiểm định 2 bên Kiểm định bên trái Kiểm định bên phải H 0 :  X Y D0 H :  X Y  D H :  X  Y  D 0 0 0 0 Cặp giả thuyết 1 H : X  Y   0 D hayH0 : X Y  0 D hayH0 : X Y  0 D H1 : X Y  D0 H1 : X Y  D0 mẫu lớn Giá trị d  D d  D cần KĐ z 0  hay z 0  2 MẪU  s d d PHỐI n n n  30 HỢP MBB ( ,   z z (,z ) (z , )   / 2 )  (  / 2 , )    TỪNG mẫu nhỏ Giá trị d  D CẶP cần KĐ t 0  sd n n  30 MBB ( ,  tn t ( ,  t (tn  , 1 , n  )   , 1 )  , 1 / 2 )  ( n  , 1 / 2, )  mẫu lớn Giá trị ( x  y) D ( x  y)  D cần KĐ z 0  hay z 0  2 2 2 s 2 2  X  s Y X  Y  MẪU n  30 n n n n x X Y X Y ĐỘC n  y 30 MBB ( ,   z z ( ,  z ( z,  / 2 )  (  / 2 , )   ) ) LẬP mẫu nhỏ Giá trị c ( x ) y  D ần KĐ 0 t   x n 30 1 1 2 s (  ) n n n X Y  y 30 MBB ( ,  tn t ( ,  t (t x n ny 2  , , ) n   2  , ) n  x y 2, / 2 )  ( n n  x y 2, / 2 , )  x ny 
4-Kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau giữa 2 tỷ lệ của 2 tổng thể: Kiểm định 2 bên Kiểm định bên trái Kiểm định bên phải H0 : p  p  X Y 0 H0 : p  p  X Y 0 H0 : p  p  X Y 0 Cặp giả thuyết 1 H : p  p  X Y 0 hayH0 : p  p  X Y 0 hayH0 : p  p  X Y 0 H 1 : p  p  X Y 0 H1 : p  p  X Y 0
Giá trị cần kiểm định ˆX p  ˆYp z 
(2 mẫu độc lập, cỡ mẫu 1 1 lớn) ˆp 1 (  ˆp)(  ) n X nY Miền bác bỏ ( ,   z z (,z (z , )   )  / 2 )  (  / 2 , )  Nha trang 2014

Tài liệu liên quan: