Bài giảng Thống kê ứng dụng - Chương 6: Phân phối của các tham số mẫu - Nguyễn Tiến Dũng

pdf 12 trang ngocly 200
Bạn đang xem tài liệu "Bài giảng Thống kê ứng dụng - Chương 6: Phân phối của các tham số mẫu - Nguyễn Tiến Dũng", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

  • pdfbai_giang_thong_ke_ung_dung_chuong_6_phan_phoi_cua_cac_tham.pdf

Nội dung text: Bài giảng Thống kê ứng dụng - Chương 6: Phân phối của các tham số mẫu - Nguyễn Tiến Dũng

  1. Chương 6 PHÂN PHỐI CỦA CÁC THAM SỐ MẪU Ths. Nguyễn Tiến Dũng Viện Kinh tế và Quản lý, Trường ĐH Bách khoa Hà Nội Email: dung.nguyentien3@hust.edu.vn
  2. MỤC TIÊU CỦA CHƯƠNG ● Sau khi kết thúc chương này, người học có thể: ● Hiểu được tại sao trung bình hay tỷ lệ mẫu lại có phân phối ● Nói được công thức tính trung bình và độ lệch chuẩn của trung bình mẫu ● Kể được công thức tính trung bình và độ lệch chuẩn của tỷ lệ mẫu ● Hiểu được ý nghĩa của hệ số hiệu chỉnh tổng thể hữu hạn FPC trong việc điều chỉnh độ lệch chuẩn của trung bình mẫu và tỷ lệ mẫu © 2013 Nguyễn Tiến Dũng 2
  3. CÁC NỘI DUNG CHÍNH 6.1 Phân phối của trung bình mẫu 6.2 Phân phối của tỷ lệ mẫu © 2013 Nguyễn Tiến Dũng 3
  4. 6.1 PHÂN PHỐI CỦA TRUNG BÌNH MẪU ● 6.1.1 TB mẫu là ước lượng không chệch của TB tổng thể ● 6.1.2 Sai số chuẩn của TB mẫu ● 6.1.3 Chọn mẫu từ tổng thể có phân phối bình thường ● 6.1.4 Chọn mẫu từ tổng thể có phân phối không bình thường © 2013 Nguyễn Tiến Dũng 4
  5. 6.1.1 TB mẫu là ước lượng không chệch của TB tổng thể © 2013 Nguyễn Tiến Dũng 5
  6. 6.1.2 Độ lệch chuẩn của TB mẫu  ● Nếu n/N ≤ 0,05 thì  X n Nn ● Nếu n/N > 0,05 thì nhân FPC thêm hệ số hiệu chỉnh N 1 tổng thể hữu hạn FPC (Finite Population  Nn  Correction Factor) X n N 1 © 2013 Nguyễn Tiến Dũng 6
  7. 6.1.3 Chọn mẫu từ tổng thể có phân phối bình thường ● TB X ● Độ lệch chuẩn   X ● TD Trang176 n © 2013 Nguyễn Tiến Dũng 7
  8. 6.1.4 Chọn mẫu từ tổng thể không có phân phối bình thường ● Định lý giới hạn trung tâm: Khi cỡ mẫu đủ lớn (n ≥ 30), thì phân phối của TB mẫu sẽ xấp xỉ phân phối bình thường, bất chấp hình dạng phân phối của tổng thể ● Nếu tổng thể có phân phối bình thường, thì phân phối của trung bình mẫu cũng là phân phối bình thường, cho dù cỡ mẫu là bao nhiêu. ● Với cỡ mẫu n ≥ 30, phân phối mẫu sẽ xấp xỉ phân phối bình thường bất chấp phân phối của tổng thể. ● Nếu hình dáng của tổng thể khá đối xứng, phân phối mẫu sẽ xấp xỉ phân phối bình thường nếu cỡ mẫu n ≥ 15. ● TD Trang 179 © 2013 Nguyễn Tiến Dũng 8
  9. 6.2 PHÂN PHỐI CỦA TỶ LỆ MẪU ● 6.2.1 Khảo sát phân phối của tỷ lệ mẫu ● 6.2.2 Điều chỉnh sai số chuẩn của tỷ lệ mẫu © 2013 Nguyễn Tiến Dũng 9
  10. 6.2.1 Khảo sát phân phối của tỷ lệ mẫu ● Phân phối có dạng phân phối  np nhị thức  npp(1) ● Khi cỡ mẫu đủ lớn (n.p ≥ 5 và n.(1-p) ≥ 5 thì có thể xấp xỉ PP nhị thức bằng PP bình thường ● Biến đổi chuẩn hoá biến số tỷ lệ mẫu Ps thành Z  p Ps ● Ta có TB và độ lệch chuẩn của pp(1 ) tỷ lệ mẫu  Ps n © 2013 Nguyễn Tiến Dũng 10
  11. 6.2.2 Điều chỉnh độ lệch chuẩn của tỷ lệ mẫu ● Nếu n/N > 0,05 thì nhân Nn FPC thêm hệ số hiệu chỉnh N 1 tổng thể hữu hạn FPC (Finite Population Correction Factor) ppN(1)(1) npp  FPC Ps nNn 1 © 2013 Nguyễn Tiến Dũng 11
  12. Bài tập về nhà Chương 6 ● Tất cả các bài tập (10 bài) ● Bài 10 không có lời giải © 2013 Nguyễn Tiến Dũng 12