Nội dung chủ yếu của Bài giảng Phân tích số liệu Bài 3: Kiến thức bổ sung nhằm kiểm tra giả thiết chuẩn, loại quan sát ngoại lai. Trong nhiều phương pháp thống kê, giả thiết phân phối chuẩn của biến phân tích thường được quan tâm trong việc dùng mô hình phân tích phù hợp. | BÀI 3 KIẾN THỨC BỔ SUNG KIỂM TRA GIẢ THIẾT CHUẨN Trong nhiều phương pháp thống kê, giả thiết phân phối chuẩn của biến phân tích thường được quan tâm trong việc dùng mô hình phân tích phù hợp. Dựa vào thống kê mô tả ban đầu, ta có thể nhận dạng phân phối chuẩn qua 1 số tính chất sau: Mean ~ Median ~ Mode Phân vị p% và (100-p)% đối xứng qua Median Skewness ~ Kurtosis ~ 0 Đồ thị Histogram, Q-Q plots LOẠI QUAN SÁT NGOẠI LAI BIẾN ĐỔI SỐ LIỆU Mục đích: - Hạn chế ảnh hưởng của quan sát ngoại lai - Tạo số liệu chuẩn hơn - Tuyến tính hóa trong mô hình hồi quy Phương pháp: tác động các hàm toán học như: logarit, mũ, lũy thừa, nghịch đảo Việc dùng hàm nào là tùy thuộc vào số liệu và kinh nghiệm phân tích. BIẾN ĐỔI log(x), xα (0 1) BIẾN ĐỔI ax, xα (α > 1) Phép lấy mũ BIẾN ĐỔI ax, xα (α > 1) Phép lũy thừa KIỂM ĐỊNH VỚI P-VALUE Cấu trúc bài toán kiểm định giả thiết: - Giả thiết H0 và đối thiết K (mức ý nghĩa α) - Thống kê kiểm định T - Quyết định thống kê: chấp nhận hay bác bỏ H0 Quy tắc quyết định: - Cách 1: Xây dựng miền bác bỏ Wα. Nếu Tqs thuộc vào Wα thì bác bỏ H0, ngược lại chấp nhận H0. - Cách 2: Tính giá trị P-value (hay Sign.) xác suất mắc sai lầm loại I. Nếu P-value 1) BIẾN ĐỔI ax, xα (α > 1) Phép lấy mũ BIẾN ĐỔI ax, xα (α > 1) Phép lũy thừa KIỂM ĐỊNH .
