TAILIEUCHUNG - Bài giảng Xác suất thống kê ứng dụng: Lecture 7 - PGS.TS. Lê Sỹ Vinh

Bài giảng "Xác suất thống kê ứng dụng - Lecture 7: Giới thiệu về thống kê và khoảng tin cậy" trình bày các nội dung: Quần thể và mẫu, mẫu ngẫu nhiên/mẫu bị thiên lệch, ước lượng kì vọng và phương sai từ tập mẫu, khoảng tin cậy, . Mời các bạn cùng tham khảo. | Giới thiệu về thống kê và Khoảng 4n cậy . Lê Sỹ Vinh Quần thể và mẫu Quần thể popula1on Tập hợp tất cả các đối tượng mà chúng ta muốn 1ến hành nghiên cứu. Mẫu sample Một tập hợp con các đối tượng trong quần thể mà chúng ta 1ến hành thu thập dữ liệu. Ví dụ Khi ến hành nghiên cứu số lượng bia trung bình 1 người đàn ông VN uống 1 năm quần thể chúng ta quan tâm nghiên cứu là toàn bộ đàn ông VN. Để ến hành nghiên cứu số lượng bia trung bình 1 người đàn ông VN uống 1 năm người ta có thể chọn ngẫu nhiên một mẫu gồm 1000 người đàn ông ở các tỉnh các độ tuổi khác nhau. Lưu ý Số phần tử trong tập mẫu gọi là kích thước mẫu. Mẫu ngẫu nhiên mẫu bị thiên lệch Để tập mẫu phản ánh được tổng thể tập mẫu cần được lấy ngẫu nhiên từ quần thể. Mẫu bị thiên lệch biased sample sẽ làm cho kết quả thống kê thu được từ mẫu không phản ánh được bản chất của quần thể thể. Ví dụ Để thống kế số lượng bia trung bình 1 người đàn ông VN uống người ta Yến hành lấy mẫu như sau Chọn ngẫu nhiên 1000 người đàn ông uống bia tại quán bia Lan Chín Cầu Giấy vào 4 ngày thứ bảy của tháng 6. Chọn ngẫu nhiễn 1000 người đàn ông uống bia ở 20 quán bia khác nhau tại Hà Nội vào các ngày bất kì từ tháng 6 đến tháng 10. Chọn ngẫu nhiễn 1000 người đàn ông uống bia ở 20 quán bia khác nhau tại 10 tỉnh thành phố vào các ngày bất kì từ tháng 1 đến tháng 12. Mẫu ngẫu nhiên mẫu bị thiên lệch Để điều tra mức lương ra trường trung bình của sinh viên Trường ĐHCN. Tiến hành lấy mẫu 100 sinh viên như sau Chọn 50 sinh viên khoa cơ 50 sinh viên khoa CNTT. Chọn ngẫu nhiên 100 sinh viên ra trường đang làm việc tại Hà Nội. Chọn ngẫu nhiên 100 sinh viên ra trường đang làm việc tại 5 công ty tại Hà Nội. Chọn ngẫu nhiên 100 sinh viên mới ra trường trong đó có 70 sinh viên có điểm học trung bình gt . Phân bố của mẫu và định lí giới hạn trung tâm Central limit theory Giả sử S X1 X2 Xn là một mẫu hay một dãy các biến ngẫu nhiên độc lập có cùng phân bố với kì vọng μ và phương sai σ2. Trung bình cộng x̅ 1 2 . x Theo luật số lớn x̅

• Toán học
• Xác suất thống kê ứng dụng
• Xác suất thống kê
• Bài giảng Xác suất thống kê ứng dụng
• Khoảng tin cậy
• Ước lượng kì vọng
• Phương sai từ tập mẫu
• Đề thi môn Xác suất thống kê ứng dụng
• Đề thi Xác suất thống kê
• Bài tập Xác suất thống kê ứng dụng
• Bài giảng Xác suất thống kê
• Thống kê ứng dụng
• Thống kê trong nghiên cứu xã hội
• Phân phối xác suất
• Xác suất của một biến cố
• Đề thi học kỳ
• Đề thi Xác suất thống kê ứng dụng
• Toán ứng dụng
• Giáo trình xác suất thống kê
• tài liệu xác suất thống kê
• xác suất thống kê ứng dụng trong kinh tế
• Xác suất của biến cố
• Xác suất có điều kiện
• Công thức xác suất đầy đủ
• Vector ngẫu nhiên
• Đề thi cuối học kỳ II
• Xác suất thống kê và ứng dụng
• Đề thi Xác suất thống kê và ứng dụng
• Bài tập Xác suất thống kê và ứng dụng
• Nghiên cứu thống kê
• Thu thập dữ liệu
• Trình bày dữ liệu
• Đại lượng thống kê mô tả
• Xác suất cơ bản
• Lý thuyết xác suất
• Định nghĩa xác suất
• Tính chất xác suất
• Quy tắc tính xác suất
• Thông kế trong khoa học xã hội
• Khái niệm cơ bản về xác suất
• Công thức cộng xác suất
• Công thức nhân xác suất
• v Di truyền học
• Ứng dụng xác suất thống kê
• Lý thuyết xác suất thống kê
• Bài tập xác suất thống kê
• Biến ngẫu nhiên
• Phép thử ngẫu nhiên
• Qui tắc tính xác suất
• Cấp bậc đo lường
• Thống kê trong kinh tế xã hội
• Thang đo trong thống kê
• Thống kê mô tả
• Dữ liệu thống kê
• Lịch sử thống kê
• Tóm tắt dữ liệu