Bài giảng Nguyên lý thống kê kinh tế - Chương 4: Điều tra chọn mẫu - Hoàng Đức Thắng

4.1. Chọn mẫu cụm Lấy mẫ cụm (Cluster Sampling) là một phương pháp lấy mẫu theo xác suất mà: - Các phần tử trong tổng thể được chia thành các nhóm riêng biệt gọi là cụm hay khối. Mỗi phần tử trong tổng thể chỉ thuộc duy nhất một cụm. - Sau đó một mẫu ngẫu nhiên đơn giản các cụm được lấy ra. Tất cả các phần tử trong mỗi cụm mẫu tạo thành mẫu. Việc lấy mẫu cụm có khuynh hưổng tốt nhất khi mỗi cụm là một đại diện thu nhỏ của tổng thể. Một trong những ứng dụng chính của lấy mẫu cụm là lấy mẫu theo khu vực, diện tích, vùng, trong đó cáccụm chính là các khối nhà trong thành phố hay các khu vực được xác định khác. Nói chung lấy mẫu cụm đòi hỏi một cỡ mẫu lớn hơn lấy mẫu ng6a4u nhiên đơn giản hay phân tầng. Tuy nhiên nó có thê tiết kiệm chi phí vì thực tế là khi người phỏng vấn đến 1 cụm mẫu (ví dụ 1 tòa nhà), nhiều quan sát mẫu có thê thu được trong khoảng thời gian ngắn.

docx7 trang | Chia sẻ: hachi492 | Ngày: 12/01/2022 | Lượt xem: 80 | Lượt tải: 0download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Bài giảng Nguyên lý thống kê kinh tế - Chương 4: Điều tra chọn mẫu - Hoàng Đức Thắng, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Chương 4: ĐIÊU TRA CHỌN MAU Khái niệm Diều tra chọn mẫu là một điều tra không toàn bộ, ngưâi ta chỉ chọn ra một số đơn vị từ tổng thê chung đê điều tra thực tế, rồi sau đó bằng các phương pháp khoa học, tính toán suy rộng cho toàn bộ tổng thể. Trong điều tra chọn mẫu cầu quan tâm đặc biệt 2 vấn đề: Quy tắc lựa chọn sao cho các đơn vị có thê đại diện cho toàn bộ tổng thể. Dùng công thức suy rộng thành các đặc điếm của tông thê. Ta có hai hướng lấy mẫu: Lấy mẫu theo xác suất Lấy mẫu phi xác suất. GV: Hoàng Dức Tháng (hdthangCsgu.edu.vn) NGUYÊN LÝ THONG KÊ KINH TỀ (867001. 45 Tiết)  GV: Hoàng Đức Thắng (hdthangfflsgu.edu.vn) NGUYÊN LÝ THONG KÊ KINH TỀ (867001. 45 Tiết) Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản A. Chọn mẫu từ tổng thể hữu hạn Một mẫu ngẫu nhiên đơn giản cS n được chọn từ một tông thê hữu hạn quy mô N là một mẫu được chọn sao cho mỗi phần tử của tổng thê được chọn vào mẫu với cơ hội (xác suất) như nhau. Ưu điểm: cách làm đơn giản, tính đại diện cao. Nhược điểm: cần có khung mẫu. Các phần tử được chọn có thê phân bố không đều, do vậy gây tốn kém và mất thời gian cho việc thu thập dữ liệu.  Cách làm Bước 1: tạo khung mẫu - đánh số thứ tự tất cả các phần tử của tổng thể . Bước 2: chọn ngẫu nhiên các phần trong danh sách. Dùng bảng số ngẫu nhiên: ta có thê tạo bằng chương trình Excel, SPSS. Dùng máy tính cầm tay: lấy ngẫu nhiên một số bất kì tứ 1 tới n: Alpha => Ranlnt (l.n). Bốc thăm. GV: Hoàng Dức Tháng (hdthangBsgu.edu.vn) NGUYÊN LÝ THÔNG KÊ KINH TÈ (867001, 45 Tiết)  GV: Hoàng Đức Thắng (hdthangfflsgu.edu.vn) NGUYÊN LÝ THÔNG KÊ KINH TẼ (867001. 45 Tiết) Ví dụ 72 Cho danh sách 25 đội bóng hàng đầu cho mùa giải 2002 theo NCAA News (ngày 04/01/2003). 1. Ohio State 10. Washington 18. Pittsburgh 2. Miami Sate 19. Marshall 3. Georgia 11. North Carolina 20. West Vifginia 4. Southern State 21. Colorado California 12. Boise State 22. TCU 5. Oklahoma 13. Maryland 23. Florida State 6. Kansas State 14. Virginia Tech 24. Florida 7. Texas 15. Penn State 25. Virginia 8. Iowa 16. Auburn 9. Michigan 17. Notre Dame Hãy chọn một mẫu ngẫu nhiên đơn giản gồm 6 đội bóng trong các độ bóng trên.  B. Chọn mẫu từ tổng thể vô hạn Một mẫu ngẫu nhiên đơn giản từ một tổng thể vô hạn là một mẫu được chọn sao cho thỏa các điều kiện sau Mỗi phần tử được chọn đều thuộc tống thê. Mỗi phần tử được chọn một cách độc lập. Chú ý: Đối với tổng thể vô hạn, quy trình chọn mẫu cần được thiết kế đặc biệt cho từng tình huống cụ thê để chọn các phần tử 1 cách độc lập và do đó tránh được các xu hướng lựa chọn những phần tử đã biết nào đó vởi xác suất lựa chọn cao hơn. Ví dụ 73 Chọn mẫu hệ thống Một cửa hàng KFC muốn lấy ý kiến khảo sát khách hàng. Chọn ngẫu nhiên đdn giản các khách hàng tới của hàng dùng bữa, khi đó điều kiện đầu tiên thỏa. Ta xét đến diều kiện thứ 2. Nếu chọn 3 khách hàng liên tiếp ta có thê gặp trường hợp các khách hàng đó di chung với nhau, khi đó các khách hàng không độc lập sẽ ảnh hưởng tói kết quả khảo sát. Ta có thê thực hiện khảo sát bằng cách, bất kì khách hàng nào sử dụng thẻ thành viên KFC tới của hàng, khách hàng tiếp theo sẽ được chọn đê khảo sát. Do khách hàng sử dụng thê thành viên là ngẫu nhiên và độc lập, cách lấy mẫu này đảm bảo các khách hàng được chọn độc lập. Trong mẫu hệ thống, các phần tử được chọn theo một khoảng cách đều từ khung mẫu. Ưu điểm: Mẩu được phân bố đồng đều trong khung mẫu, tính toán nhanh, đon giản. Nhược điểm: phần tử mẫu không xếp ngẫu nhiên, thiếu đại diện. Giả sử tổng thê có N phần tử, ta cần lấy mẫu cỡ n. GV: Hoàng Dức Tháng (hdthangCsgu.edu.vn) NGUYÊN LÝ THONG KÊ KINH TỀ (867001, 45 Tiết) GV: Hoàng Đức Thắng (hdthangfflsgu.edu.vn) NGUYÊN LÝ THONG KÊ KINH TỀ (867001, 45 Tiết) A. Lấy mẫu hệ thống Cách làm Bưóc 1: đánh số thứ tự tất cả các phần tử của tổng thể. ' _ N Bưóc 2: xác định khoảng cách chọn mâu : k = —. n Bước 3: với k phần tử đầu tiên của tong the, ta lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản chọn ra phần tử thứ nhất của mẫu, U1 e {l,...,k} từ phần tử thứ 2 của mẫu, ta lấy theo công thức Ui = U1 + k(j — 1) với i = 2,3,... Ví dụ 74 Lấy mẫu 10 phần tử từ tổng thê gồm 76 phần tử. Giải. “ - , 76 „ r . Khoang cách mâu: k = = 7,6 => lây k =8. Chọn ngẫu nhiên một số từ 1 tổi 8. Nếu lấy được số 1, thì các phần tử được chọn là: 9, 17, 25, 33, 41, 49, 57, 65, 73. => chọn được mẫu n =10. Neu lấy được số 7, thì các phần tử được chọn là: 7, 15, 23, 31, 39, 47, 55, 63, 71. => Ta chọn được mẫu n =9. !!! Nhận xét: ta thấy rằng với cách làm này, khi N không chia hết cho n thì các phần tử không có cùng 1 xác suất được chọn như nhau, điều này dẫn tới việc khi dùng trung bình mẫu đê ước lượng trung bình tong thê thì rất có khả năng bị chệch. GV: Hoàng Dức Tháng (hdthangOsgu.edu.vn) NGUYÊN LÝ THÔNG KÊ KINH TÈ (867001, 45 Tiết) GV: Hoàng Đức Thắng (hdthangfflsgu.edu.vn) NGUYÊN LÝ THÔNG KÊ KINH TẼ (867001, 45 Tiết) B. Chọn mẫu hệ thống quay vòng Cách làm Bưóc 1: đánh số thứ tự tất cả các phần tử của tổng thể. _ N Bưóc 2: xác định khoảng cách chọn mâu : k = — n ' Bước 3: chọn ngẫu nhiên một phần tử trong N phần tử của tổng thể, đây là phần tử đầu tiên của mẫu. ký hiệu U1 e {1,...,/V}. Bước 4: các phần tử tiếp theo được tính bằng công thức Ui = U1 + k.(i — 1) trong đó i = 2,3..., n nếu Ui lấy U/ vào mẫu. nếu Ui > N => lấy VỊ = Ui — N vào mẫu. Ví dụ 75 Lấy mẫu cõ n = 4, từ tổng thể 15 phần tử. Giải. “ , , , X 15 Khoang cách chọn mâu: k = — = 3,75 => chọn k = 4. Giả sử chọn ngẫu nhiên được U1 = 7, ta được í/2 = 7 + 4= 11 < 15, lấy 11. U3 = 7 + 2.4 = 15 < 15, lấy 15. u4 = 7 + 3.4 = 19 > 15, lấy 19 - 15 = 4. Vậy ta có mẫu gồm các phần tử thứ: 7, 11, 15, 4 của tổng thể. Chọn mẫu phân tầng Chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng được thực hiện dựa trên việc chia tông thê thành các nhóm riêng biệt, các nhóm riêng biệt này được xem như các tổng thê nhỏ, và các mẫu sẽ được chọn gẫu nhiên từ các tổng thê nhỏ. Mẫu phân tầng được sử dụng khi: Các phần tử được chia thành nhiều lớp. Mỗi lóp có tính chất đăc trưng đồng nhất. Có thê thực hiện lấy mẫu ngẫu nhiên cho từng tầng. Ưu điểm: Có thê biết được hình ảnh của từng tầng Nhược điểm: cần thiết lập khung mẫu chi tiết của từng tầng. Chú ý: đối với từng mục đích nghiên cứu, ta sẽ có cách phân tầng khác nhau. Giả sử ta cần lấy n phần tử mẫu từ tổng thể gồm N phần tử. Phân bổ mẫu đều Cách làm Bước 1: chia tong thê thành k tầng. Bước 2: từ mỗi tầng, ta chọn ra phần tử. k Phân bổ mẫu theo tỉ lệ Cách làm Bước 1: chia tổng thể thành k tầng, tầng thứ i có Ni phần tử. Bưổc 2: số phần tử chọn ra từ tầng i là n,- = .../V,. ' N Chú ỷ: trong bước 2 , ta chọn các phần tử bằng cách lấy mâu ngẫu nhiên đon giản, hoặc hệ thống. GV: Hoàng Dức Tháng (hdthangCsgu.edu.vn) NGUYÊN LÝ THONG KÊ KINH TỀ (867001, 45 Tiết) GV: Hoàng Đức Thắng (hdthangOsgu.edu.vn) NGUYÊN LÝ THONG KÊ KINH TỀ (867001, 45 Tiết) Ví dụ 76 Một trường đại học có 20 000 sv thuộc 5 hệ đào tạo được cho trong bảng sau. Hệ đào tạo Số sv Cử nhân chính quy 10 000 Cử nhân hệ hoàn chỉnh đại học 2 000 Cử nhân hệ văn bằng 2 2 000 Cử nhân tại chức 5 000 Cao học 1 000 Mỗi hệ đào tạo được coi như một tầng. Hãy chọn một mẫu gồm 1000 sv để tham gia khảo sát. Giải. Cách 1. Chọn 1 000 sv từ 5 hệ đào tạo, mỗi hệ chọn —- = 200 sv. 5 Cách 2. Chọn theo tỉ lệ, ta có số sinh viên mỗi hệ đào tạo được chọn cho bởi bảng sau Hệ đào tạo SỐ sv Số sv được chọn (jj.Ni) Cử nhân chính quy 10 000 500 Cử nhân hệ hoàn chỉnh đại học 2 000 100 Cử nhân hệ văn bằng 2 2 000 100 Cử nhân tại chức 5 000 250 Cao học 1 000 50 20 000 1000 GV: Hoàng Dức Tháng (hdthangBsgu.edu.vn) NGUYÊN LÝ THÔNG KÊ KINH TÈ (867001, 45 Tiết) GV: Hoàng Đức Thắng (hdthangfflsgu.edu.vn) NGUYÊN LÝ THÔNG KÊ KINH TẼ (867001, 45 Tiết) Chọn mẫu cụm Lấy mẫ cụm (Cluster Sampling) là một phương pháp lấy mẫu theo xác suất mà: Các phần tử trong tổng thể được chia thành các nhóm riêng biệt gọi là cụm hay khối. Mỗi phần tử trong tổng thể chỉ thuộc duy nhất một cụm. Sau đó một mẫu ngẫu nhiên đơn giản các cụm được lấy ra. Tất cả các phần tử trong mỗi cụm mẫu tạo thành mẫu. Việc lấy mẫu cụm có khuynh hưổng tốt nhất khi mỗi cụm là một đại diện thu nhỏ của tổng thể.. Một trong những ứng dụng chính của lấy mẫu cụm là lấy mẫu theo khu vực, diện tích, vùng, trong đó cáccụm chính là các khối nhà trong thành phố hay các khu vực được xác định khác. Nói chung lấy mẫu cụm đòi hỏi một cỡ mẫu lớn hơn lấy mẫu ng6a4u nhiên đơn giản hay phân tầng. Tuy nhiên nó có thê tiết kiệm chi phí vì thực tế là khi người phỏng vấn đến 1 cụm mẫu (ví dụ 1 tòa nhà), nhiều quan sát mẫu có thê thu được trong khoảng thời gian ngắn. Lấy mẫu thuận tiện H 4.6. Lấy mẫu phán đoán Lấy mẫu thuận tiện là một kĩ thuật lấy mẫu phi xác suất. Mau được xác định chủ yếu bởi sự thuận tiện. Các phần tử trong mẫu không được biết hay xác định trưóc về việc được chọn. Ví dụ, một giáo sư đang nghiên cứu tại một trường đại học có thê sử dụng sinh viên tình nguyện đê tạo một mẫu đơn giản bỏi họ sẵn lòng tham gia với ít hoặc không tốn chi phí. Mầu thuận tiện có lợi thế lựa chọn mẫu và thu thập dữ liệu tương đối dễ dàng, tuy nhiên không thê đánh giá mẫu có đại diện tổng thê là tốt hay không, và không có một phương pháp nào phân tích về chất lượng của các kết quả từ mẫu. Lấy mẫu phán đoán là kỹ thuật lấy mẫu phi xác suất. Theo phương pháp này, người am hiểu nhất về lĩnh vực nghiên cứu sẽ chọn các phần tử của tổng thê mà người đó cảm thấy đại diện tốt nhất cho mẫu. Ví dụ, một phón viên có thê chọn phỏng vấn hai hoặc 3 đại biểu quốc hội với đánh giá rằng các đại biểu này phản ánh quan điểm chung của quốc hội. Tuy nhiên, chất lượng mẫu phụ thuộc vào sự đánh giá, kinh nghiệm của người chọn mẫu. GV: Hoàng Dức Tháng (hdthangCsgu.edu.vn) NGUYÊN LÝ THONG KÊ KINH TỀ (867001, 45 Tiết) GV: Hoàng Đức Thắng (hdthangfflsgu.edu.vn) NGUYÊN LÝ THONG KÊ KINH TỀ (867001, 45 Tiết) 4.7. Kích thước mẫu ƯỚC lượng khoảng cho trung bình ịi Gọi 6 là đại lượng cần ước lượng 6 e {p.,ơ2,p}. Ta cần tính P(ớ e (a, b)) = 7 trong đó (a, b) khoảng tin cậy. p(ớ G (a, b)) xác suất đê 0 nằm trong đoạn (a, b). 7 độ tin cậy. a — 1 — 7 mức ý nghĩa. Giả thuyết: Cho cõ mẫu n, tính được X và s. Cho độ tin cậy 7(hoặc mức ý nghĩa a). Mục tiêu: Tìm sai số ưóc lượng e sao cho p G (x — e,x + e): khoảng tin cậy đối xứng ịi G (—oo,x + e): khoảng tin cậy tối đa. fl G (x — e, +oo): khoảng tin cậy tối thiểu. GV: Hoàng Dức Tháng (hdthangBsgu.edu.vn) NGUYÊN LÝ THÔNG KÊ KINH TÈ (867001, 45 Tiết) GV: Hoàng Đức Thắng (hdthangfflsgu.edu.vn) NGUYÊN LÝ THÔNG KÊ KINH TẼ (867001, 45 Tiết) Một số bài toán thường gặp c.ũ Phương pháp Buớc 1. xác định ơ2 và n. Bước 2. tìm c < ơ2 biết [ ơ2 chưa biết . n > 30. í ớ2 chưa biết t n < 30. ƯLTB ĐX v{C) = ị^C c = t(n-l,|) ƯLTB TĐ Ọ9(C) = O,5 — a=> c c = t (n — 1, a) ƯLTB TT (C) = 0,5 — a. => c c = t (n — 1, a) thêm. rc2.s2i £2 Bước 3. Tìm độ chính xác c.ũ £ = —J=- y/n Bài toán 1. Biết 7 = 1 — a và n. Tìm £. Bài toán 2. Biết £, n tìm 7 = 1 — a. Bài toán 3. Biết 1 — a và £. Tìm kích thưóc mẫu cần điều tra trong đó [x]: phần nguyên trên của X. n là kích thưóc mẫu cần. trong đó □ = ơ nếu a biết. □ = s nếu ơ chưa biết. Bước 4. p, G ( , ) Ví dụ 77 Ví dụ 79 Nên chọn cô mẫu bằng bao nhiêu đê có một khoảng tin cậy 95% với sai số biên 10. Giả sửa độ lệch chuẩn của tổng thê bằng 40. Ví dụ 78 Phạm vi biến thiên của tập dữ liệu được ước lượng là 36. Giá trị sơ khỏi của độ lệch chuẩn tổng thể bằng bao nhiêu? (36/4) ■ ” Với độ tin cậy 95%, cỡ mẫu là bao nhiêu để sai số biên là 3. (35) Vói độ tin cậy 95%, cỡ mẫu là bao nhiêu để sai số biên là 2. (78) Giá trung bình của 1 galong xăng không chì ỏ vùng Cincinnati được báo cáo là 2,41 USD. Trong suốt những kỳ giá thay đối rất nhanh, tờ báo lấy mẫu các trạm phục vụ và chuẩn bị báo cáo về giá xăng thường xuyên. Giả sử độ lệch chuân là 0,15 USD cho giá một galong xăng không chì thông thường, hãy đề xuất cS mẫu thích hợp cho td báo nếu họ mong muốn độ tin cậy 95% và sai số biên là 0,07 USD. (18) sai số biên là 0,05 USD. (35) sai số biên là 0,03 USD. (97) GV: Hoàng Dức Tháng (hdthangCsgu.edu.vn) NGUYÊN LÝ THONG KÊ KINH TỀ (867001. 45 Tiết) GV: Hoàng Đức Thắng (hdthangfflsgu.edu.vn) NGUYÊN LÝ THONG KÊ KINH TỀ (867001. 45 Tiết) Giả thuyết, cho cS mẫu n, tỉ lệ mẫu f = —, m số phần tử có tính chat A, n độ tin cậy 7- Mục tiêu: Tìm sai số ước lượng e sao cho p e ự-e,f + e): khoảng tin cậy đối xứng p e (—oo, f + e): khoảng tin cậy tối đa. p e (f — £, Too): khoảng tin cậy tối thiếu. Ví dụ 80 ƯỚC lượng tỉ lệ p Nghiên cức của Smith Travel cung cấp thông tin về giá một đêm phòng khách sạn trên nước Mỹ. Sử dụng sai số biên mong muốn 2 USD và giá trị 22,50USD cho độ lệch chuẩn của tổng thể để tìm cS mẫu đề xuất trong các câu sau Uóc lượng khoảng tin cậy 90% của trung bình tong thế giá phòng khách sạn. (343) Uâc lượng khoảng tin cậy 95% của trung bình tổng thê giá phòng khách sạn. (487) Uớc lượng khoảng tin cậy 99% của trung bình tong thê giá phòng khách sạn. (840) Khi sai số biên mong muốn là cố định, điều gì xây ra tói cô mẫu khi độ tin cậy tăng. Bạn sẽ đề xuất độ tin cậy 99% cho nghiên cứu của Smith Travel? Giải thích? GV: Hoàng Dức Tháng (hdthangBsgu.edu.vn) NGUYÊN LÝ THÔNG KÊ KINH TÈ (867001, 45 Tiết) GV: Hoàng Đức Thắng (hdthangfflsgu.edu.vn) NGUYÊN LÝ THÔNG KÊ KINH TẼ (867001. 45 Tiết) Phương pháp Buớc 1. xác định n và f. Bước 2. tìm c Một số bài toán thường gặp ULTL ĐX ^(C) = ^C ƯLTL TĐ c ULTL TT c Bước 3. Tìm độ chính xác Bài toán 1. Biết 7 = 1 — a và n. Tìm s. Bài toán 2. Bài toán ngược. Biết £, n tìm 7 = 1 — a. Bài toán 3. Biết 1 — a và e. Tìm kích thước mẫu cần điều tra thêm. Bước 4. p e ( , ) n= f(l-f).^ +1 trong đó [x]: phần nguyên trên của X. n kích thước mẫu cần điều tra. Ví dụ 81 Ví dụ 83 Trong một cuộc khảo sát, giá trj sơ khởi của tỉ lệ tống thê là p = 0,35, với độ tin cậy 95% và sai số biên là 0,05, ta nên chọn cõ mẫu là bao nhiêu. Ví dụ 82 Với độ tin cậy 95%, ta nên lấy mẫu có kích thước bao nhiêu để thu được một sai số biên là 0,03 cho ưâc lượng tong thể. Giả sử rằn dữ liệu quá khứ không có hiệu lực đê xây dựng giá trị sơ khởi của p. (1068) Tỉ lệ phần trăm người không được bảo vệ bỏi bảo hiểm sức khỏe trong năm 2003 là 15,6%. Một uỷ ban quốc hội Mỹ chịu trách nhiệm thực hiện khảo sát mẫu đê thu thập thêm thông tin hiện tại. Bạn khuyến cáo cô mẫu là bao nhiêu nếu mục tiêu của ủy ban là ưổc lượng tỉ lệ các cal nhân không được bảo hiêrn sức khỏe vổi sai số biên là 0,03? Sử dụng độ tin cậy 95%. Tương tự câu 1, vói độ tin cậy 99%. GV: Hoàng Dức Tháng (hdthangCsgu.edu.vn) NGUYÊN LÝ THONG KÊ KINH TỀ (867001, 45 Tiết) GV: Hoàng Đức Thắng (hdthangfflsgu.edu.vn) NGUYÊN LÝ THONG KÊ KINH TỀ (867001, 45 Tiết) Ví dụ 84 Chủ một kho cung cấp sơn muốn ước lượng lượng sơn chứa trong một thùng được sản xuất từ một dây chuyền công nghệ quốc gia. Biết rằng theo tiêu chuẩn của dây chuyền cồng nghệ đó, độ lệch tiêu chuẩn của lượng sơn là 0,08 thùng. Điều tra một mẫu 50 thùng được lượng sơn trung bình là 0,97 thùng. Vói độ tin cậy 99% hãy ước ượng. Lượng sơn trung bình chứa trong 1 thùng. Lượng sơn trung bình tối thiếu chứa trong 1 thùng. Neu chủ kho muốn ước lượng sơn trung bình trong thùng đảm bảo độ tin cậy 99% và độ chính xác 2% thì cần điều tra thêm bao nhiêu thùng nữa. Giải X = ơ = n = Gọi Ị1 (thùng) là lượng sơn trung bình chứa trong 1 thùng. 7 = => a = ip(C) = => c = => e = => e <^(C) = 0,5 — a = => C — => e = => e GV: Hoàng Dức Tháng (hdthangBsgu.edu.vn) NGUYÊN LÝ THÔNG KÊ KINH TÈ (867001, 45 Tiết) GV: Hoàng Đức Thắng (hdthangfflsgu.edu.vn) NGUYÊN LÝ THÔNG KÊ KINH TẼ (867001, 45 Tiết) 3. <p(C) = 1 = => c = => n = Ví dụ 85 Giá bán của một loại thiết bị (USD) trên thị trường là biến ngẫu nhiên có phân phối chuẩn. Một người định mua loại thiết bị này, khảo sát ngẫu nhiên tại 8 của hàng được bán giá trung bình 137,75 USD với độ lệch chuẩn 7,98 USD. Với độ tin cậy 90%, hãy ước lượng giá bán trung bình của thiết bị. Giải 7 = => a = c = t(n_l^) = 0.63 0.65 0.73 0.60 0.65 0.77 0.82 0.64 0.66 0.72 0.79 0.74 0.45 0.66 0.52 0.62 0.76 0.66 0.84 0.87 0.76 0.54 0.64 0.75 0.77 Ví dụ 86 Cho mẫu 25 cá thể, đem cân ta có các kết quả Tính kỳ vọng, phương sai mẫu. Tìm khoảng tin cậy của cân nặng trung bình vói độ tin cậy 95%. Dê có độ chính xác 0.01 cần có c3 mẫu bao nhiêu. Ví dụ 87 Quan sát ngẫu nhiên 200 lọ thuốc trong một lô hàng lổn, ta thấy có 17 lọ không đạt tiêu chuẩn. Hãy ưđc lượng tỉ lệ thuốc không đạt chuẩn ỏ độ tin cậy 95%. Giải f = c £ - pe GV: Hoàng Dức Tháng (hdthangCsgu.edu.vn) NGUYÊN LÝ THONG KÊ KINH TỀ (867001, 45 Tiết) GV: Hoàng Đức Thắng (hdthangfflsgu.edu.vn) NGUYÊN LÝ THONG KÊ KINH TỀ (867001, 45 Tiết) n = 200; f = = 0.125; e = 0.035 200 c = (0.035)../ ,200„ = 1.50 1 ’ V 0.125 (1-0.125) I = yj(l, 50) = 0.4332 7 = 0.8664 f = 0.125 ;e = 0.001 ;7 = l-Q = 0.95 .0.95. =>c = ự,(^) = 1.96 => n = [(0.125) (1 - 0.125) + 1 = 420175 + 1 Ví dụ 88 Lấy ngẫu nhiên 200 sản phẩm trong một kho hàng thấy có 25 phế phârn. Nếu muốn độ chính xác của ước lượng là e = 0.035 thì độ tin cậy của ưổc lượng là bao nhiêu? Nếu muốn độ chính xác là 0.001, độ tin cậy 95% thì cần kiểm tra thêm bao nhiêu sản phârn. Giải GV: Hoàng Đức Thắng (hdthangOsgu.edu.vn)NGUYÊN LÝ THốNG KÊ KINH TE (867001, 45 Tiết) GV: Hoàng Đức Thắng (hdthangOsgu.edu.vn) NGUYÊN LÝ THốNG KÊ KINH TE (867001, 45 Tiết)

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • docxbai_giang_nguyen_ly_thong_ke_kinh_te_chuong_4_dieu_tra_chon.docx
  • pdf04_chuong_4_9551 (1)_2280793.pdf