I. Ước lượng các tham số của ĐLNN
Xét một ĐLNN X thể hiện trên một đám đông nào đó. Các số đặc trưng của X được gọi là các tham số lý thuyết (hay tham số của đám đông). Ký hiệu chung tham số lý thuyết cần ước lượng là . Có hai phương pháp ước lượng là:
• Ước lượng điểm
• Ước lượng bằng khoảng tin cậy.
1. Ước lượng bằng khoảng tin cậy
Để ước lượng tham số θ của ĐLNN X, trước hết từ đám đông ta lấy ra mẫu ngẫu nhiên W = (X1,X2, , Xn). Tiếp đến ta xây dựng thống kê G = f(X1,X2, , Xn, θ), sao cho quy luật phân phối xác suất của G hoàn toàn xác định (không phụ thuộc vào tham số θ). Với xác suất γ = 1 – α cho trước, ta xác định cặp giá trị α1, α2 thỏa mãn các điều kiện α1 ≥ 0, α2 ≥ 0 và α1 + α2 = α. Vì quy luật phân phối xác suất của G ta đã biết, ta tìm được các phân vị g1-α1 và gα2 sao cho P(G > g1-α1) = 1 – α1 và P(G > ga2)= α2.
30 trang |
Chia sẻ: tieuaka001 | Lượt xem: 610 | Lượt tải: 0
Bạn đang xem trước 20 trang nội dung tài liệu Điểm trung bình môn Lý thuyết xác suất thống kê toán của sinh viên Trường Đại học Thương mại, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI
BÀI THẢO LUẬN NHÓM
Học phần: LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ TOÁN
Đề tài: Điểm trung bình môn Lý thuyết xác suất thống kê toán của sinh viên Trường Đại học Thương mại
Nhóm: 9
Lớp HP: 1474AMAT0111
Giáo viên hướng dẫn: Nguyễn Thị Hiên
Hà Nội, ngày 15 tháng 10 năm 2014
MỤC LỤC
TRANG
PHẦN A: LÝ THUYẾT THỐNG KÊ TOÁN 3
Ước lượng tham số của đại lượng ngẫu nhiên 3
Ước lượng bằng khoảng tin cậy 3
Ước lượng các tham số của ĐLNN 3
2.1 Ước lượng kỳ vọng toán của ĐLNN 4
2.2 Ước lượng tỉ lệ 6
2.3 Ước lượng phương sai 6
Kiểm định giả thuyết thống kê 7
Một số khái niệm và định nghĩa 7
1.1 Giả thuyết thống kê 7
1.2 Tiêu chuẩn kiểm định 7
1.3 Miền bác bỏ 7
1.4 Các loại sai lầm 8
Các trường hợp kiểm định 8
2.1 Kiểm định giả thuyết về kỳ vọng toán của ĐLNN 8
2.2 Kiểm định về tỉ lệ đám đông 10
PHẦN B: BÀI TẬP 9
Đề bài 9
Giải bài tập 15
Bài 1 15
Bài 2 27
Phần A: LÝ THUYẾT THỐNG KÊ TOÁN
I. Ước lượng các tham số của ĐLNN
Xét một ĐLNN X thể hiện trên một đám đông nào đó. Các số đặc trưng của X được gọi là các tham số lý thuyết (hay tham số của đám đông). Ký hiệu chung tham số lý thuyết cần ước lượng là . Có hai phương pháp ước lượng là:
Ước lượng điểm
Ước lượng bằng khoảng tin cậy.
1. Ước lượng bằng khoảng tin cậy
Để ước lượng tham số θ của ĐLNN X, trước hết từ đám đông ta lấy ra mẫu ngẫu nhiên W = (X1,X2, , Xn). Tiếp đến ta xây dựng thống kê G = f(X1,X2, , Xn, θ), sao cho quy luật phân phối xác suất của G hoàn toàn xác định (không phụ thuộc vào tham số θ). Với xác suất γ = 1 – α cho trước, ta xác định cặp giá trị α1, α2 thỏa mãn các điều kiện α1 ≥ 0, α2 ≥ 0 và α1 + α2 = α. Vì quy luật phân phối xác suất của G ta đã biết, ta tìm được các phân vị g1-α1 và gα2 sao cho P(G > g1-α1) = 1 – α1 và P(G > ga2)= α2.
Khi đó: P(g1-α1 < G < ga2) = 1 - α1 - α2 = 1 – α = γ.
Cuối cùng bằng cách biến đổi tương đương ta có: P(θ*1 < θ < θ*2) = 1 – α = γ
Trong đó: γ = 1 – α* được gọi là là độ tin cậy,
(θ*1, θ*2) được gọi là độ tin cậy,
I = θ*2 – θ*1 được gọi là độ dài của khoảng tin cậy.
Người ta thường chọn α1 = α2 = α/2. Nếu chọn α1 = 0 và α2 = α hoặc chọn α1 = α và α2 = 0 thì ta sẽ có khoảng tin cậy một phía (dùng để ước lượng giá trị tối thiểu hoặc giá trị tối đa của θ).
2. Ước lượng các tham số của ĐLNN
2.1 Ước lượng kỳ vọng toán của ĐLNN
Để ước lượng kỳ vọng toán E(X) = µ của ĐLNN X, từ đám đông ta lấy mẫu W=(X1,X2,,Xn). Từ mẫu này ta tìm được trung bình mẫu X và phương sai mẫu điều chỉnh S’² . Ta sẽ ước lượng µ thông qua . Xét các trường hợp sau:
a) ĐLNN X trên đám đông có phân phối chuẩn σ2 đã biết.
b) ĐLNN X trên đám đông có phân phối chuẩn σ2 chưa biết.
c) Chưa biết quy luật phân phối xác suất của X nhưng n>30.
Khi n lớn, có phân phối xấp xỉ chuẩn. Mặt khác ta luôn có và => X~N(μ, σ2n)
Ta xây dựng thống kê: U = ~ N(0,1).
Khoảng tin cậy đối xứng ( lấy α1 = α2 = α/2)
Với độ tin cậy γ = 1 – α cho trước ta tìm được phân vị chuẩn sao cho:
P(|U| < ) = 1 – α =γ
Thay biểu thức của U vào công thức trên ta có:
P(| - µ| < ) = 1 – α =γ
ó P( – ε < µ < + ε ) = 1 – α =γ
Trong đó :
ε = là sai số của ước lượng
γ = 1 – α là độ tin cậy
(– ε; + ε) là khoảng tin cậy ngẫu nhiên của µ. Ở đây ta cần chú ý rằng : Với xác suất bằng γ = 1 – α khoảng tin cậy ngẫu nhiên này chụp đúng µ (µ là 1 số xác định )
Trong 1 lần lấy mẫu ta tìm được 1 giá trị cụ thể của . Khi đó ta có 1 khoảng tin cậy cụ thể của µ là ( – ε; + ε)
Ta có những bài toán sau:
Bài toán 1: Biết kích thước mẫu n, biết độ tin cậy γ = 1 – α, tìm sai số ε ( hoặc khoảng tin cậy ). Vì biết γ = 1 – α tra bảng ta tìm được , từ đó ta tìm được sai số ε = và khoảng tin cậy của µ
Bài toán 2: Biết kích thước mẫu n và sai số ε, cần tìm độ tin cậy γ. Biết n và ε, ta tìm được .tra bảng tìm được α/2 từ đó tìm được độ tin cậy γ = 1 – α
Từ công thức tìm khoảng tin cậy ta thấy rằng sai số của ước lượng bằng 1 nửa độ dài của khoảng tin cậy. Vì vậy nếu biết khoảng tin cậy đối xứng (a,b) thì ta có thể tính được sai số của ước lượng theo công thức
ε=
Bài toán 3: Biết độ tin cậy γ, biết sai số ε, cần tìm kích thước mẫu n. Biết γ = 1 – α, ta tìm được . Ta tìm được Đó chính là kích thước mẫu tối thiểu cần tìm.
Chú ý 1 : Nếu chưa biết σ, nhưng kích thước mẫu lớn (n>30). Ta có thể thay σ bằng ước lượng không chệch tốt nhất của nó là s’
Chú ý 2 : Trong trường hợp biết µ cần ước lượng biến đổi tương đương công thức ta có:
P( µ - ε < < µ + ε ) = 1 – α = γ
Vậy khoảng tin cậy của là ( µ - ε, µ + ε ).
Khoảng tin cậy phải (lấy ; dùng để ước lượng giá trị tối thiểu của µ)
Ta vẫn dùng thống kê U=X-μσn~ N(0;1)
Với độ tin cậy γ = 1-α cho trước ta tìm được phân vị chuẩn sao cho:
P(U< ) = 1 – α = γ
Thay vào biểu thức của U vào công thức trên ta có:
P ( ) = 1 – α = γ
Như vậy, khoảng tin cậy phải đối với độ tin cậy γ = 1 – α của µ là:
Khoảng tin cậy trái (lấy α2 = 0 ; α1 = α, dùng để ước lượng giá trị tối đa của µ)
Ta cũng dùng thống kê : U=X-μσn~ N(0;1)
Với độ tin cậy γ = 1 – α cho trước ta tìm được sao cho:
P(- <U) = 1 – α = γ
Ta có khoảng tin cậy trái với độ tin cậy γ = 1 – α của µ là:
2.2 Ước lượng tỷ lệ.
2.3 Ước lượng phương sai của ĐLNN phân phối chuẩn.
II. Kiểm định giả thuyết thống kê
1.Một số khái niệm và định nghĩa
1.1 Giả thuyết thống kê
Giả thuyết về quy luât phân phối xác suất của ĐLNN về tham số đặc trưng của đại lựơng ngẫu nhiên hoặc tính độc lập của các ĐLNN được gọi là giả thuyết thống kê,kí hiệu là Ho.
Mọi giả thuyết khác với giả thuyết H đươc gọi là đối thuyết,kí hiêu là H1.Ho và H1 lập thành một cặp giả thuyết thống kê. Ta quy định: khi đã chọn cặp giả thuyết Ho và H1 thì nếu bác bỏ Ho sẽ chấp nhận H1.
1.2 Tiêu chuẩn kiểm định
Để kiểm đinh cặp giả thuyết thống kê Ho và H1,từ đám đông ta chọn mẫu ngẫu nhiên:W=(X1,,Xn).dựa vào mẫu trên ta xây dưng thống kê
.
Trong đó là một số tham số liên quan đến Ho sao cho nếu đúng Ho thì quy luật phân phối xác suất của G hoàn toàn xác định. Khi đó thống kê G được gọi là tiêu chuẩn kiểm định.
1.3 Miền bác bỏ
Để xây dựng miền bác bỏ ta sử dụng nguyên lý xác suất nhỏ:Nếu một biến cố có xác suất nhỏ ta có thể coi nó không xảy ra trong một lần thực hiện phép thử.
Vì đã biết quy luật phân phối xác suất của G, nên với một số α khá bé cho trước ta có thể tìm được miền Wα gọi là miền bác bỏ, sao cho nếu giả thuyết Ho đúng thì xác suất để G nhận giá trị thuộc miền Wα bằng α:
P(G Wα/Ho)=α
Vì α khá bé theo nguyên lý xác suất nhỏ ta có thể coi biến cố (G Wα/Ho) không xảy ra trong một lần thưc hiện phép thử.Nên nếu từ một mẫu cụ thể w=(x1,.., xn) ta tìm được giá trị thực nghiệm mà (Nghĩa là vừa thực hiện phếp thử thấy biến cố (G Wα/Ho) xảy ra)ta có cơ sở bác bỏ giả thuyết Ho.
Kí hiêu là miền bù của Wα. Khi đó ta có . Vì α khá bé nên 1-α khá gần 1. Theo nguyên lý xác suất lớn: Nếu một biến cố có xác suất rất gần 1 ta có thể coi nó sẽ xảy ra trong một lần thực hiện phép thử, nếu trong một lần lấy mẫu ta thấy thì giả thuyết Ho tỏ ra hợp lí,chưa có cơ sở bác bỏ Ho. Vì vậy ta có quy tắc kiểm định sau:
Từ đám đông ta lấy ra một mẫu cụ thể kích thước n: w=(x1,,xn) và tính
Nếu thì bác bỏ Ho chấp nhận H1
Nếu thì chưa có cơ sở bác bỏ Ho.
1.4 Các loại sai lầm
Theo quy tắc kiểm định trên ta có thể mắc hai loại sai lầm như sau:
Sai lầm loại một là loại sai lầm bác bỏ giả thuyết Ho khí chính Ho đúng. Ta có xác suất mắc sai lầm loại một bằng α. Giá tri α được gọi là mức ý nghĩa.
Sai lầm loai hai là sai lầm chấp nhận Ho khi chính nó sai.Nếu ký hiệu xác suất mắc sai lầm loại hai là ß thì ta có.
2. Các trường hợp kiểm định
2.1.Kiểm định giả thuyết về kỳ vọng toán của một ĐLNN
Giả sử cần nghiên cứu một dấu hiệu X thể hiện trên một đám đông. Kí hiệu E(X) = µ, Var(X) = σ2 , trong đó µ chưa biết, từ một cơ sở nào đó người ta tìm được µ = µ0, nhưng nghi ngờ về điều này. Với mức ý nghĩa α cho trước ta cần kiểm định giả thuyết H0 : µ = µ0.
Từ đám đông ta lấy ra mẫu : W = (X1,, Xn) và tính được các đặc trưng mẫu: X = 1n t=1nX1
S’2 = 1n-1 t=1n(X1- X)2
a) ĐLNN X trên đám đông có phân phối chuẩn σ2 đã biết.
b) ĐLNN X trên đám đông có phân phối chuẩn σ2 chưa biết.
c) Chưa biết quy luật phân phối xác suất của X nhưng n>30.
X-µ0σ/n Khi n lớn, có phân phối xấp xỉ chuẩn. Mặt khác ta luôn có và => X~N(μ, σ2n)
* Xây dựng tiêu chuẩn kiểm định (XDTCKĐ): U =
Nếu H0 đúng thì U~N(0,1). Xét những bài toán cụ thể sau:
Bài toán 1: H0: µ=µ0 H1: µ≠µ0
Với α cho trước ta có thể tìm được uα/2 sao cho P(|U|> uα/2 ) = α. Ta có miền bác bỏ:
Wα = {utn;utn> uα/2},
trong đó: utn= X-µ0σ/n
Bài toán 2 : H0: µ=µ0 H1: µ>µ0
Với α cho trước, ta có thể tìm được ua sao cho P(U > ua) = α. Từ đó ta có miền bác bỏ:
Wα = {utn;utn> uα}
Bài toán 3: H0: µ=µ0 H1: µ<µ0
Với α cho trước ta có thể tìm được phân vị chuẩn uα sao cho P(U< -uα) = α. Do đó ta có miền bác bỏ:
Wα = {utn;utn<- uα}
2.2.Kiểm định giả thuyết về tỉ lệ của đám đông.
Giả sử một đám đông có tỉ lệ phần tử mang dấu hiệu A là p (p chính là xác suất để rút ngẫu nhiên được một phần tử mang dấu hiệu A từ đám đông). Từ một cơ sở nào đó người ta tìm được p=p₀ nhưng nghi ngờ về điều này. Với mức ý nghĩa α cần kiểm định giả thuyết H₀:p=p₀. Chọn từ đám đông một kích thước n. Gọi f là tỉ lệ phần tử mang dấu hiệu A trên mẫu. Khi kích thước n đủ lớn thì
f=N(p,pqn)
U=f-p₀p₀q₀nXDTCKĐ:
Trong đó q₀ = 1 - p₀
Nếu H₀ đúng thì U=N(0,1)
Utn=f-p₀p₀q₀n Bài toán 1: H0:p=p0H1:p≠p0 Với mức ý nghĩa α cho trước ta tìm được phân vị chuẩn uα2 sao cho P(U>uα2)=α. Vì α khá bé, theo nguyên lý xác suất nhỏ ta có miền bác bỏ Wα= {utn: utn > uα2}, trong đó:
Ví dụ: Ở một địa phương tỉ lệ mắc bệnh gan đã được xác định nhiều lần là 34%. Sau một đợt điều trị bằn một loại thuốc , người ta kiểm tra lại 120 người thấy 24 người còn mắc bệnh gan. Hỏi với mức ý nghĩa 5% tỉ lệ người mắc bệnh gan ở địa phương đó có thay đổi hay không?
Giải:
Gọi f là tỉ lệ người mắc bệnh gan trên mẫu
f=N(p,pqn) P là tỉ lệ người mắc bệnh gan trên đám đông
Vì n=120 khá lớn nên
U=f-p₀p₀q₀n với mức ý nghĩa α=0,05 cần kiểm định: H₀:p=p₀(=0,34)H₁:p≠p₀(=0,34)
XĐTCKĐ:
Nếu H₀ đúng thì U=N(0,1)
Vói α cho trước ta xác định được uα2 sao cho: P(U>uα2)=α
Vì α khá bé nên theo nguyên lý xác suất nhỏ ta có
Wα={utn: utn>uα2}
Ta có uα2=u0,025=1,96
Theo đề bài: f = 24120=0,2→utn= 0,2-0,340,34.0,66120=3,237 ∈Wα
→ Bác bỏ H₀
Vậy với mức ý nghĩa 5% thì tỉ lệ người mắc bệnh gan ở địa phương đó có thay đổi.
Bài toán 2: H0:p=p0H1:p>p0. Với mức ý nghĩa α cho trước ta tìm được phân vị chuẩn uα sao cho P(U>uα)=α. Lập luận tương tự bài toán 1 ta thu được miền bác bỏ Wα={utn:utn>uα}.
Ví dụ:
Ngày 10/10/2006 tác giả của một bài báo viết : Ở Việt Nam có tới 90% các doanh nghiệp chưa quan tâm đến thương mại điện tử. Có ý kiến cho rằng tỉ lệ trên thấp hơn so với thực tế, Để kiểm tra lại người ta 120 doang nghiệp thấy có 115 doanh nghiệp chưa quan tâm đến lĩnh vực này, Với mức ý nghĩa 0,05 hãy cho nhận định về vấn đề trên.
Giải:
Gọi X là số doanh nghiệp chưa quan tâm đến thương mại điện tử
f là tỉ lệ số doanh nghiệp chưa quan tâm đến thương mại điện tử trên mẫu
f=N(p,pqn) p là tỉ lệ số doanh nghiệp chưa quan tâm đến thương mại điện tử trên đám đông
Vì n=120 khá lớn nên
với mức ý nghĩa α=0,05 cần kiểm định: H₀:p=p₀(=0,9)H1:p>p₀(=0,9)
U=f-p₀p₀q₀n XĐTCKĐ:
Nếu H₀ đúng thì U=N(0,1)
Vói α cho trước ta xác định được uα2 sao cho: P(U>uα2)=α
Vì α khá bé nên theo nguyên lý xác suất nhỏ ta có
Wα={utn: utn>uα2}
Ta có uα2 = u0,05 = 1,65
Theo đề bài: f = 115120 = 0,9583→utn = 0,9583-0,90,9.0,1120 = 2,1288 ∈Wα
→ Bác bỏ H₀
Vậy với mức ý nghĩa 0,05 thì ta nói rằng tỉ lệ các doanh nghiệp chưa quan tâm đến thương mại điện tử lớn hơn 90%
Bài toán 3: H0:p=p0H1:p<p0. Với mức ý nghĩa α cho trước ta tìm được phân vị chuẩn uα sao cho P(U<-uα)=α. Lập luận tương tự bài toán 1 ta thu được miền bác bỏ Wα={utn:utn<-uα}.
Ví dụ: Điều tra 300 học sinh trung học ở Hà Nội thấy có 66 em bị cận thị. Với mức ý nghĩa 1% có thể nói rằng tỉ lệ học sinh trung học ở Hà Nội bị cận thị nhỏ hơn 25% hay không?
Giải:
Gọi X là số học sinh trung học ở Hà Nội bị cận thị
f là tỉ lệ học sinh trung học ở Hà Nội bị cận thị trên mẫu
f=N(p,pqn) p là tỉ lệ học sinh trung học ở Hà Nội bị cận thị trên đám đông
Vì n=300 khá lớn nên
U=f-p₀p₀q₀n với mức ý nghĩa α=0,01 cần kiểm định: H₀:p=p₀(=0,25)H1:p<-p₀(=0,25)
XĐTCKĐ:
Nếu H₀ đúng thì U=N(0,1)
Vói α cho trước ta xác định được uα sao cho: P(U<-uα2)=α
Vì α khá bé nên theo nguyên lý xác suất nhỏ ta có
Wα={utn: utn<-uα2}
Ta có uα=u0,01=2,33
Theo đề bài: f = 66300 = 0,22→utn= 0,22-0,250,75.0,25300 = -1,2 ∈Wα
→ Chưa có cơ sở bác bỏ H₀
Vậy với mức ý nghĩa 0,01 ta có thể nói rằng tỉ lệ học sinh trung học ở Hà Nội bị cận nhỏ hơn.
PHẦN B: BÀI TẬP
I. Đề bài
1. Với độ tin cậy 95% ước lượng điểm học phần trung bình môn lý thuyết xác suất và thống kê toán của Đại học Thương Mại.
2. Với mức ý nghĩa 5% kiểm định giả thuyết cho rằng trong mỗi lần thi tỷ lệ sinh viên Đại học Thương Mại trượt môn lý thuyết xác suất và thống kê toán nhỏ hơn 30%.
II. Giải bài tập
Câu 1: Với độ tin cậy 95% ước lượng điểm học phần trung bình môn lý thuyết xác suất và thống kê toán của Đại học Thương Mại.
Gọi là điểm học phần của sinh viên ĐH thương mại
là điểm học phần trung bình của sinh viên ĐH thương mại trên mẫu.
là điểm học phần trung bình của sinh viên ĐH thương mại trên đám đông.
a) Mẫu số liệu
Bảng điều tra điểm trung bình môn Lý thuyết xác suất và thống kê toán của sinh viên Đại học Thương mại
STT
HỌ VÀ TÊN
LỚP HÀNH CHÍNH
ĐIỂM TRUNG BÌNH
1
Nguyễn Thị Hoài Thu
CĐ14C2
7,2
2
Phạm Thị Ngọc Ánh
CĐ15C1
8,5
3
Tạ Thúy Thúy
CĐ15C1
7,4
4
Hoàng Việt Hà
CĐ15C2
7.6
5
Nguyễn Thị Huyền
CĐ15C2
7,8
6
Nguyễn Thị Nga
CĐ15C2
6,6
7
Vũ Thị Trang
CĐ15C2
8,4
8
Trần Thị Hoài Nam
K41C3
6,8
9
Lê Việt Anh
K44A3
6,0
10
Lê Thị Nguyệt
K44S1
6,0
11
Nguyễn Thị Xuân Ngọc
K44S1
6,2
12
Phạm Thanh Long
K44S1
4,2
13
Phạm Tiến Lực
K44S1
4,0
14
Trần Thị Nhung
K44S1
2,7
15
Vũ Thị Minh Nguyệt
K44S1
6,6
16
Lê Thị Hiền
K44S1
5,3
17
Vũ Thị Hiền
K44S1
6,6
18
Lê Ngọc Hiền
K44S1
2,7
19
Đỗ Thị Hoan
K44S1
7,4
20
Phạm Văn Hoan
K44S1
4,8
21
Nguyễn Thị Huyền
K44S1
8,7
22
Nguyễn Thu Huyền
K44S1
4,4
23
Nguyễn Ngọc Lam
K44S1
6,4
24
Dương Thị Ngọc Lan
K44S1
5,8
25
Bùi Thảo Linh
K44S1
6,7
26
Phạm Thị Bích
K44S1
3,9
27
Nguyễn Văn Dũng
K44S1
5,1
28
Đinh Thị Sâm
K44S2
4,0
29
Mai Hà My
K44S2
6,7
30
Nguyễn Thị Ngọc
K44S2
6,4
31
Nguyễn Thị Hà Phương
K44S2
5,1
32
Nguyễn Thị Thu Thảo
K44S2
9,1
33
Trần Thị Tuyết Lương
K44S2
8,2
34
Đào Thị Thu Hồng
K44S2
7,3
35
Đào Thanh Hương
K44S2
6,9
36
Nguyễn Thanh Huyền
K44S2
5,3
37
Trần Thu Huyền
K44S2
3,5
38
Phạm Thị An
K44S2
3,6
39
Nghiêm Thục Anh
K44S2
7,2
40
Nguyễn Mạnh Cường
K44S2
7,4
41
Nguyễn Tiến Cường
K44S2
2,8
42
Lê Văn Đức
K44S2
6,4
43
Lê Thị Kim Dung
K44S2
5.4
44
Dương Thế Dũng
K44S2
4,5
45
Nguyễn Thị Thu Giang
K44S2
7,1
46
Nguyễn Thị Thu Hà
K44S2
7,6
47
Phan Thị Hằng
K44S2
4,2
48
Đào Hiền Lương
K44S3
5,6
49
Hoàng Quốc Minh
K44S3
3,1
50
Lại Thị Nhung
K44S3
7,4
51
Nguyễn Đức Quang
K44S3
5,9
52
Nguyễn Thị Hồng Nhung
K44S3
7,4
53
Nguyễn Thị Phương
K44S3
6,9
54
Nguyễn Thị Thảo
K44S3
5,3
55
Phạm Thị Thanh Nhàn
K44S3
6,8
56
Phạm Thị Thảo
K44S3
6,4
57
Trịnh Thị Nga
K44S3
7,8
58
Lê Thị Hiền
K44S3
5,8
59
Mai Thanh Huyền
K44S3
4,9
60
Nguyễn Thị Huyền
K44S3
8,2
61
Đoàn Hương Hoa Ban
K44S3
6,9
62
Lê Thị Thu Chang
K44S3
7,4
63
Đặng Thị Giang
K44S3
7,0
64
Trần Thúy Hằng
K44S3
4,0
65
Đinh Thị Thu Phương
K44S4
7,6
66
Đỗ Doanh Quân
K44S4
K44S4
67
Hoàng Thị Nga
K44S4
K44S4
68
Lê Thị Ninh
K44S4
K44S4
69
Nguyễn Bích Ngọc
K44S4
K44S4
70
Nguyễn Huy Ngọc Minh
K44S4
K44S4
71
Nguyễn Thị Loan
K44S4
K44S4
72
Nguyễn Thị Mến
K44S4
K44S4
73
Mai Thị Thu Hiền
K44S4
K44S4
74
Nguyễn Thị Thanh Hiền
K44S4
K44S4
75
Nguyễn Trung Hiếu
K44S4
K44S4
76
Phạm Văn Hoàng
K44S4
K44S4
77
Nguyễn Thị Hồng
K44S4
K44S4
78
Vũ Xuân Hùng
K44S4
K44S4
79
Phạm Vũ Quang Huy
K44S4
K44S4
80
Đỗ Thị Thanh Hiền
K44S4
K44S4
81
Nguyễn Thị Huyền
K44S4
K44S4
82
Hồ Văn Khanh
K44S4
K44S4
83
Vũ Thị Hương Liên
K44S4
K44S4
84
Đỗ Việt Linh
K44S4
K44S4
85
Đặng Thị Vân Anh
K44S4
K44S4
86
Lê Thu Bằng
K44S4
K44S4
87
Đỗ Hải Băng
K44S4
K44S4
88
Đặng Thị Diễm
K44S4
K44S4
89
Nguyễn Bá Đính
K44S4
K44S4
90
Vi Thanh Đồng
K44S4
K44S4
91
Nguyễn Thị Phương Dung
K44S4
K44S4
92
Phạm Thanh Duy
K44S4
K44S4
93
Bùi Quang Được
K44S4
K44S4
94
Lê Trung Hải
K44S4
K44S4
95
Phạm Hoàng Hải
K44S4
K44S4
96
Phạm Việt Cường
K45C2
5,6
97
Nguyễn Thị Quyên
K45C6
8,3
98
Nguyễn Thị Thúy Quỳnh
K46A4
6,,6
99
Mai Văn Kính
K46B4
6,9
100
Hoàng Quỳnh Trang
K46C1
8,4
101
Lê Tiến Cảnh
K46C1
6,9
102
Bùi Thị Nguyệt
K46C2
8,5
103
Chử Thế Anh
K46C3
6,2
104
Nguyễn Thị Hiền
K46C3
7,8
105
Nguyễn Văn Thắng
K46C3
6,5
106
Chu Đình Quân
K46C4
8,1
107
Đồng Thị Nhi
K46C4
7,2
108
Nguyễn Thị Liệu
K46C4
6,7
109
Đoàn Anh Hùng
K46C5
5,8
110
Nguyễn Thị Hoàng Yến
K46C5
4,8
111
Tô Trọng Phục
K46C5
7,2
112
Hoàng Văn Lộc
K46E4
7,49
113
Lê Văn Khôi
K46E4
5,9
114
Nguyễn Thị Thùy Linh
K46E4
6,2
115
Nguyễn Văn Giang
K46E4
6,5
116
Nguyễn Văn Thiết
K46E4
7,6
117
Trần Minh Sỹ
K46E4
6,5
118
Nguyễn Quang Phúc
K46F1
9,4
119
Hồ Phạm Nhật Trung
K46I2
5,7
120
Hà Thị Hạnh
K46U4
7,5
121
Bùi Thị Hồng Hạnh
K47A1
8,0
122
Dương Thị Hiền
K47A1
7,0
123
Dương Thị Hòa
K47A1
7,4
124
Trương Thị Dung
K47A1
9,4
125
Mai Thị Lan
K47A2
9,4
126
Bùi Thị Thảo
K47A3
8,6
127
Vũ Thị Huyền
K47A3
8,1
128
Trần Thị Ngọc
K47B1
6,9
129
Lê Thu Hiền
K47B2
8,5
130
Nguyễn Thị Nhàn
K47B2
7,7
131
Nguyễn Thị Điểm
K47B3
8,4
132
Nguyễn Kim Ngọc
K47B2
7,0
133
Nguyễn Thị Thu
K47B3
8,0
134
Trần Thị My
K47B3
8,2
135
Trần Thị Nguyệt
K47B3
6,5
136
Ngô Thị Hoa Ngọc
K47B4
6,9
137
Trần Công Ngọc
K47B4
6,2
138
Nguyễn Thị Thơm
K47B5
7,3
139
Lê Phương Mai
K47C3
7,5
140
Nguyễn Tam Thắng
K47C3
5,7
141
Hoàng Thế Hùng
K47C5
4,5
142
Lê Thị Huyền
K47D1
8,5
143
Bùi Thị Lý
K47D3
9,3
144
Lê Thị Kim Liên
K47D3
8,3
145
Nguyễn Thị Bích Ngọc
K47D3
9,3
146
Nguyễn Thị Oanh
K47D3
8,0
147
Vũ Thị Ngọc
K47D3
8,8
148
Nguyễn Thị Ngọc
K47D4
7,0
149
Phạm Thị Thúy Nga
K47D4
8,0
150
Vũ Thị Nhung
K47D4
9,5
151
Nguyễn Thị Thanh Mai
K47I2
7,0
152
Phương Đức Minh
K47P1
5,4
153
Bùi Thị Ngọc
K47S2
4,0
154
Nguyễn Thị Hằng
K47S2
8,0
155
Bùi Gia Hiệp
K47T2
8,6
156
Lê Thị Thắm
K47V1
6,2
157
Nguyễn Thị Bích Phương
K47V2
6,2
158
Trần Minh Ngọc
K47V2
6,0
159
Trần Thị Ngọc Quỳnh
K47V2
5,5
160
Nguyễn Thị Phượng
K47V3
4,0
Bảng thống kê
xi
ni
fi
nixi
nixi2
2,5
1
1/160
2,5
6,25
2,7
2
1/80
5,4
14,58
2,8
1
1/160
5,6
7,84
3,0
1
1/160
3,0
9,0
3,1
2
1/80
6,2
19,22
3,5
1
1/160
3,5
12,25
3,6
1
1/160
3,6
12,96
3,9
1
1/160
3,9
15,21
4,0
5
1/32
20
80
4,2
4
1/40
16,8
70,56
4,4
2
1/80
8,8
38,72
4,5
2
1/80
9,0
40,5
4,8
2
1/80
9,6
46,08
4,9
3
3/160
14,7
72,03
5,1
2
1/80
10,2
52,02
5,2
1
1/160
5,2
27,04
5,3
3
3/160
15,9
84,27
5,4
3
3/160
16,2
87,47
5,5
1
1/160
5,5
30,25
5,6
2
1/80
11,2
62,72
5,7
2
1/80
11,4
64,98
5,8
3
3/160
17,4
100,92
5,9
3
3/160
17,7
104,43
6,0
7
7/160
42,0
252,0
6,2
7
7/160
43,4
296,08
6,4
5
1/32
32,0
204,8
6,5
4
1/40
26,0
169,0
6,6
5
1/32
33,0
217,8
6,7
3
3/160
20,1
134,67
6,8
2
1/80
13,6
92,48
6,9
11
11/160
75,9
523,71
7,0
6
3/80
42,0
294,0
7,1
1
1/160
7,1
50,41
7,2
4
1/40
28,8
207,36
7,3
2
1/80
14,6
106,58
7,4
9
9/160
66,6
492,84
7,5
2
1/80
15,0
112,5
7,6
6
3/80
45,6
346,56
7,7
1
1/160
7,7
59,29
7,8
3
3/160
23,4
182,52
8,0
7
7/160
56,0
448,0
8,1
2
1/80
16,2
131,22
8,2
4
1/40
32,8
268,96
8,3
2
1/80
16,6
137,78
8,4
3
3/160
25,2
211,68
8,5
5
1/32
42,5
361,25
8,6
2
1/80
17,2
147,92
8,7
2
1/80
17,4
151,38
8,8
1
1/160
8,8
77,44
9,1
1
1/160
9,1
82,81
9,3
2
1/80
18,6
172,98
9,4
2
1/80
18,8
176,72
9,5
1
1/160
9,5
90,25
∑
160
1
1046
7233,3
b) Giải quyết bài toán
Ta có :
Trung bình mẫu:
6.5375
`
Phương sai mẫu điều chỉnh:
2.4847
Độ lệch tiêu chuẩn mẫu điều chỉnh:
1.5763
Vì n=160> 30 X~N(μ,σ2)
X~N(μ, σ2n)
Ta xây dựng thống kê:
U=X-μσn~ N(0;1)
Với độ tin cậy ta tìm được phân vị sao cho
Thay U vào ta được:
Đặt , ta được:
.
Theo nguyên lý xác súât lớn, vì là khá lớn nên khoảng tin cậy đối xứng của là .
Ta có:
1.5763085
Vì n=150 là khá lớn, nên ta lấy:
Vậy:
ε=1,96.1,5763160=0,2442
Kết luận: với độ tin cậy 95%, thì điểm học phần trung bình của sinh viên trường ĐH Thương Mại nằm trong khoảng:
(6.5375 – 0,2442 ; 6.5375 + 0,2442) = (6.2932 ; 6.7817)
Câu 2.
Gọi là điểm học phần của sinh viên ĐH thương mại
f là tỷ lệ sinh viên ĐH thương mại trượt môn lý thuyết xác suất và thống kê toán trên mẫu.
p là tỷ lệ sinh viên ĐH thương mại trượt môn lý thuyết xác suất và thống kê toán trên đám đông.
U=f-p₀p₀q₀nVới mức ý nghĩa ta cần kiểm định giả thuyết H0:p=p0=0,3H₁:p<p₀
XDTCKĐ: nếu H₀ đúng thì U = N(0,1)
Ta tìm được phân vị chuẩn sao cho
P(U<-Uα)=α
Vì α=0,05 khá bé nên theo quy luật phân phối xác suất nhỏ ta có miền bác bỏ
Wα={utn: utn<-Uα}
Ta có: f = nAn = 10160 = 0,0625
Utn=f-p₀p₀q₀n Uα = U0,05 = 1,65
= 0,0625-0,30,3.0,7160 = -6,556 <-Uα=-1,65
→utn∈Wα nên bác bỏ H₀
Kết luận: Vậy với mức ý nghĩa 5%, trong mỗi lần thi tỷ lệ sinh viên Đại học Thương Mại thi trượt môn lý thuyết xác suất và thống kê toán lớn hơn 30%
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- xstk_diem_trung_binh_mon_ly_thuyet_xac_suat_thong_ke_toan_cua_sinh_vien_truong_dai_hoc_thuong_mai_64.doc