Bài giảng Thống kê ứng dụng và xây dựng: Chương 9 cung cấp cho người học các kiến thức: Giới thiệu, Khái niệm (Critical concepts of hypothesis testing), Kiểm định liên quan đến tỷ lệ, Kiểm định tỷ lệ, So sánh 2 tỷ lệ, So sánh nhiều tỷ lệ, Kiểm định liên quan đến giá trị bình quân. ! | Bài giảng Thống kê ứng dụng và xây dựng: Chương 9 - Đặng Thế Gia 2/25/2019 MÔN HỌC Chương 9: THỐNG KÊ ỨNG DỤNG - XD (KC107) Kiểm Định Giả Thuyết GIÁO VIÊN PHỤ TRÁCH Hypothesis Testing ĐẶNG THẾ GIA Bộ môn Kỹ Thuật Xây Dựng Khoa Công Nghệ, Trường Đại Học Cần Thơ Đặng Thế Gia, BM Kỹ thuật xây dựng. ĐH Cần Thơ Nội dung chương 1. Giới thiệu GIỚI THIỆU 2. Khái niệm (Critical concepts of hypothesis testing) 3. Kiểm định liên quan đến tỷ lệ • Thống kê suy luận (Inferential/Inductive statistics) a) Kiểm định tỷ lệ là quá trình giúp ta nhận được thông tin của tổng b) So sánh 2 tỷ lệ thể thông qua mẫu. c) So sánh nhiều tỷ lệ • Có hai quy trình suy luận: 4. Kiểm định liên quan đến giá trị bình quân Ước lượng Kiểm định giả thuyết Đặng Thế Gia, BM Kỹ thuật xây dựng. ĐH Cần Thơ Đặng Thế Gia, BM Kỹ thuật xây dựng. ĐH Cần Thơ 2/25/2019 Giới thiệu Các giả thuyết thống kê thường gặp • Mục đích của kiểm định giả thuyết là tìm xem liệu có đủ • Các tham số đặc trưng của tổng thể: trung bằng chứng thống kê ủng hộ một niềm tin nhất định về bình, phương sai, tỷ lệ của một nhóm phần tử một tham số. đang quan tâm trong tổng thể Phạm vi môn • Kiểm định giả thuyết (statistical hypothesis test) là phương học. pháp ra quyết định sử dụng dữ liệu. • Luật phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên. • Kiểm định giả thuyết đôi khi được gọi là phân tích dữ liệu • Tính độc lập của các biến ngẫu nhiên. để khẳng định, để so sánh với phân tích dữ liệu để khám phá (exploratory data analysis), vốn không có giả thuyết chỉ định trước. • Một kết quả được gọi là đủ độ tin cậy mang tính thống kê (statistically significant) nếu nó ít có khả năng diễn ra theo một ngưỡng xác suất cho trước (ví dụ 5% hay 10%). Đặng Thế Gia, BM Kỹ thuật xây dựng. ĐH Cần Thơ Đặng Thế Gia, BM Kỹ thuật xây dựng. ĐH Cần Thơ Ví dụ • Ví dụ 1: Liệu có bằng chứng thống kê cho một mẫu ngẫu nhiên các sản phẩm VLXD mới được cho rằng có hơn
