Kiến trúc sư nguyễn tiến dũng

Ngày đăng: 06/08/2016, 15:39

Bài giảng Thống kê ứng dụng trong kinh doanh Chương 4: Tóm tắt và trình bày dữ liệu bằng đại lượng số cung cấp cho người học các kiến thức: Các đại lượng đo lường độ tập trung và phương pháp mô tả hình dáng tập DL, các đại lượng đo lường độ phân tán, các đại lượng TK mô tả cho bảng tần số,… Mời các bạn cùng tham khảo. CHƯƠNG TÓM TẮT VÀ TRÌNH BÀY DỮ LIỆU BẰNG ĐẠI LƯỢNG SỐ ThS nguyễn tiến dũng Bộ môn Quản trị Kinh doanh, Viện Kinh tế Quản lý Email: dung.nguyentien3@hust.edu.vn MỤC TIÊU CỦA CHƯƠNG ● Sau kết thúc chương này, người học có thể: ● Kể tên biết cách tính đại lượng đặc trưng cho độ tập ● ● ● ● ● trung: trung bình, trung vị, mốt, tứ phân vị, phân vị Nói tên biết cách tính đại lượng đặc trưng cho độ phân tán tập DL: khoảng biến thiên, độ trải giữa, phương sai độ lệch chuẩn Nắm ý nghĩa hệ số biến thiên Phát biểu quy tắc thực nghiệm quy tắc Chebysev quy luật phân phối tập DL Biết cách vẽ khám phá đặc điểm tập DL qua biểu đồ hộp râu Phân biệt tham số tổng thể tham số mẫu © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng CÁC NỘI DUNG CHÍNH 4.1 Các đại lượng đo lường độ tập trung phương pháp mô tả hình dáng tập DL 4.2 Các đại lượng đo lường độ phân tán 4.3 Các đại lượng TK mô tả cho bảng tần số 4.4 Các đại lượng TK mô tả cho tổng thể 4.5 Khám phá DL qua biểu đồ hộp râu (box plot) 4.6 Sử dụng kết hợp TB độ lệch chuẩn 4.7 Phân biệt số cặp khái niệm © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 4.1 CÁC ĐẠI LƯỢNG ĐO LƯỜNG ĐỘ TẬP TRUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP MÔ TẢ HÌNH DÁNG TẬP DỮ LIỆU ● 4.1.1 Các ĐL đo lường độ tập trung phổ biến ● 4.1.2 Sử dụng Excel để tính ĐL TK mô tả độ tập trung ● 4.1.3 Nhóm ĐL khác mô tả phân bố tập DL ● 4.1.4 Hình dáng phân phối © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 4.1.1 Các ĐL đo lường độ tập trung phổ biến ● 4.1.1.1 Trung bình cộng (arithmetic mean) ● 4.1.1.2 Trung vị (Median) ● 4.1.1.3 Mốt (Mode) ● 4.1.1.4 Trung bình nhân (geometric mean) © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 4.1.1.1 Trung bình cộng ● TB cộng đơn giản ● TD: ● Điểm HP gần (mỗi HP tín chỉ) x1 = 6; x2 = 7; x3= ● Điểm TB HP nói n x   xi n i 1   22 x   7,333 3 © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng Trung bình cộng (tiếp) ● Trung bình cộng có trọng số ● TD: Điểm HP SV sau: Học phần Số tín Điểm HP Thống kê Anh văn Marketing n x wx i i i 1 n w i i 1      68 x   7,556 3  © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 4.1.1.2 Trung vị (Median) ● Giá trị quan sát đứng dãy DL xếp ● Thông thường: xếp từ nhỏ tới lớn (theo thứ tự tăng dần) ● x x … xn ● Me = x(n+1)/2 ● n = 2k +1  Me = xk+1 ● n = 2k  Me = 0,5.(xk + xk+1) i xi 10 2 4 5 ● TD: © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 4.1.1.3 Mốt (Mode) ● Giá trị quan sát có tần số lớn ● TD ● 1 3 4 5 6  Mo = ● 1 4 5 6  Mo = 4; ● 1 2 3 4 5 6  Không có mode ● Số lượng mode tập DL: 1, nhiều © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 4.1.1.4 Trung bình nhân x n x1 x2 xn 1 xn ● Ứng dụng: tính tốc độ phát triển bình quân ● TD: Doanh thu DN t (2011) (2012) (2013) (2014) Dt 100 110 140 145 xt – 1,100 1,273 1,036 x © Nguyễn Tiến Dũng x1 x2 x3  1,100  1, 273  1, 036  1,132 Thống kê ứng dụng 10 Độ lệch (Skewness) Độ nhọn (Kurtosis) phân phối © Nguyễn Tiến Dũng Lệch trái Đối xứng Lệch phải Xẹp Chuẩn Nhọn Applied Statistics for Business 12 4.1.3 Nhóm đại lượng khác mô tả phân bố tập liệu ● 4.1.3.1 Tứ phân vị (quartiles) ● Dãy DL xếp tăng dần: x1 < x2 < … < xn © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 13 Tính tứ phân vị: BT lớp ● Theo SGK ● Q1 = xq1 ● Q2 = xq2 ● Q3 = xq3 q1 = (n+1)/4 q2 = (n+1)/2 q3 = 3.(n+1)/4 ● Theo GV Excel ● Q1 = xq1 ● Q2 = xq2 ● Q3 = xq3 © Nguyễn Tiến Dũng q1 = (n+3)/4 q2 = (n+1)/2 q3 = (3n+1)/4 Thống kê ứng dụng i xi 2 4 5 10 14 4.1.3.2 Phân vị / Bách phân vị (percentiles) ● Dãy DL xếp tăng dần: x1 ≤ x2 ≤ … ≤ xn ● Phân vị thứ K (PK): giá trị quan sát thứ k, mà chia dãy DL làm phần, có K% quan sát đứng phía phân vị ● PK = xk  K  ● Theo SGK: ● Theo GV Excel: ● Thí dụ: Tính ● Phân vị thứ 25: P25 = Q1 = ? ● Phân vị thứ 50: P50 = Q2 = ? k    ( n  1)  100   K  k    ( n  1)   100  ● Phân vị thứ 75: P75 = Q3 = ? ● Phân vị thứ 60: P60 = ? © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 15 4.2 CÁC ĐẠI LƯỢNG ĐO LƯỜNG ĐỘ PHÂN TÁN ● 4.2.1 Khoảng biến thiên (Range): R = xmax - xmin ● 4.2.2 Độ trải (InterQuartile Range) IQR = Q3 – Q1 ● 4.2.3 Phương sai độ lệch chuẩn mẫu n s2  ( x  x )  i i 1 © Nguyễn Tiến Dũng n 1 n s  s2  Thống kê ứng dụng ( x  x )  i i 1 n 1 16 4.3 CÁC ĐẠI LƯỢNG TK MÔ TẢ CHO BẢNG TẦN SỐ (DỮ LIỆU ĐÃ PHÂN TỔ) ● 4.3.1 Trung bình cộng ● 4.3.2 Trung vị ● 4.3.3 Mốt ● 4.3.4 Phương sai độ lệch chuẩn ● Tính tương tự công thức lý thuyết DL không phân tổ ● Lưu ý tần số giá trị đại diện tổ ● TD: Quay lại TD tính tuổi 30 SV -> tính GTTB theo cách: Cách tính từ tập DL gốc Cách tính dựa DL phân thành tổ So sánh kết 17 © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 4.4 CÁC ĐẠI LƯỢNG TK MÔ TẢ CHO TỔNG THỂ ● 4.4.1 TB cộng tổng  N thể N x i i 1 N ● 4.4.2 Phương sai độ 2  lệch chuẩn tổng thể ( x   )  i i 1 N ● Phương sai tổng thể N ● Độ lệch chuẩn tổng thể © Nguyễn Tiến Dũng   2  Thống kê ứng dụng ( x   )  i i 1 N 18 4.5 KHÁM PHÁ DL QUA BIỂU ĐỒ HỘP VÀ RÂU (BOX-AND-WHISKER PLOT) ● Bước 1: Vẽ hộp ● Xác định Q1, Q2, Q3 ● Vẽ hình hộp xung quanh ● Vẽ đường qua trung vị ● Bước 2: Vẽ râu ● Nếu xmax – Q3 ≤ 1,5.IQR, râu = xmax ● Nếu xmax – Q3 > 1,5.IQR, râu = Q3+1,5.IQR vẽ dấu chấm/sao vị trí xmax ● Bước 3: Vẽ râu ● Nếu Q1 – xmin ≤ 1,5.IQR, râu = xmin ● Nếu Q1 – xmin > 1,5.IQR, râu = Q1 – 1,5.IQR vẽ thêm dấu chấm/sao vị trí xmin ● Giá trị ngoại lệ: cách mép (Q3) mép (Q1) hộp 1,5 IQR ● Giá trị cực đoan: cách mép (Q3) mép (Q1) hộp 3.IQR © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 19 Biểu đồ hộp râu: So sánh lương khởi điểm người trường © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 20 4.6 SỬ DỤNG KẾT HỢP GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH VÀ ĐỘ LỆCH CHUẨN ● 4.6.1 Hệ số biến thiên CV ● 4.6.2 Quy tắc thực nghiệm ● 4.6.3 Quy tắc Chebysev ● 4.6.4 Chuẩn hoá liệu © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 21 4.6.1 Hệ số biến thiên CV ● Thước đo mức độ phân tán tương đối tập liệu  CV   100%  s CV   100% x ● Thí dụ Trang 95 ● danh mục đầu tư / cổ phiếu ● Cổ phiếu A: µA = 16%; A = 4% ● Cổ phiếu B: µB =9%; B =3% ● Cổ phiếu có biến thiên tỷ suất lợi nhuận nhiều hơn? © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 22 4.6.2 Quy tắc thực nghiệm ● Với phân phối đối xứng, có khoảng ● 68% quan sát (điểm liệu) rơi vào µ± ● 95% quan sát (điểm liệu) rơi vào µ± 2 ● 99,7% quan sát (điểm liệu) rơi vào µ± 3 © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 23 4.6.3 Quy tắc Chebysev ● Với phân phối bất kỳ, có (1-1/k2).100% quan sát rơi vào khoảng µ± k. (k>1) 1821 – 1894 © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 24 4.6.4 Chuẩn hoá liệu ● Biến X ~ N(µ; 2)  Z ~ N(0; 12) ● Biến X ~ N(?; ?2) Z ~ N(0; 12) zi  xi    xi  x zi  s ● z-score: ● lệch lần độ lệch chuẩn tính từ GT TB © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 25 4.7 PHÂN BIỆT MỘT SỐ CẶP KHÁI NIỆM ● Tham số tổng thể tham số mẫu ● Tham số tổng thể: µ, 2, , p ● Tham số mẫu: ?, s2, s, ps ● Biến thiên độ lệch chuẩn ● Biến thiên: sai lệch giá trị quan sát với TB ● ĐLC: thước đo tổng hợp biến thiên © Nguyễn Tiến Dũng Thống kê ứng dụng 26

– Xem thêm –

Xem thêm: Bài giảng Thống kê ứng dụng trong kinh doanh: Chương 4 (ThS. Nguyễn Tiến Dũng), Bài giảng Thống kê ứng dụng trong kinh doanh: Chương 4 (ThS. Nguyễn Tiến Dũng), Bài giảng Thống kê ứng dụng trong kinh doanh: Chương 4 (ThS. Nguyễn Tiến Dũng)