Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 2: Thống kê cơ bản

Chia sẻ: Mhnjmb Mhnjmb | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:39

Thêm vào BST

Báo xấu

164
lượt xem 21
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu chính của chương 2 Thống kê cơ bản thuộc bài giảng Kinh tế lượng trình bày về các nội dung lần lượt như sau: phân phối xác suất, công cụ thống kê, phân phối chuẩn, phân phối chuẩn tắc...cùng tìm hiểu bài giảng để hiểu sâu hơn về thống kê cơ bản.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 2: Thống kê cơ bản

Vấn đề 2. Thống kê cơ bản
Phân phối xác suất Dữ liệu liên tục Phân phối chuẩn (X, Z)  Phân phối hàm mũ -Chú ý: Phân phối của mẫu  Z, t, F và Phân phối Khi bình phương (Tests) Dữ liệu rời rạc*  Phân phối nhị thức  Phân phối Poisson  Phân phối Hình họcvà Nhị thức
Công cụ thống kê This image cannot currently be displayed. Thông tin đầy đủ về Phân phối của một bộ dữ liệu có thể thành lập và tham khảo hình dạng của Phân phối. Thường người ta sử dụng Phân phối chuẩn là phân phối phổ biến, thường gặp nhất. Phân phối chuẩn, có thể giúp ta trả lời nhiều câu hỏi.
Sử dụng hai tham số (trung bình & độ lệch chuẩn) Chú ý:  Giả sử ta biết giá trị của 2 tham số trung bình và độ lệch chuẩn. Như thế ta sẽ biết về tổng thể (Không phải của mẫu).
Phân phối chuẩn f(x) = chiều cao đường cong x = biến trung bình của m = a x Hình 1. Đường cong chuẩn
Một phân phối chuẩn có thể được mô tả một cách đầy đủ bởi hai giá trị: trung bình m và độ lệch chuẩn sigma (hoặc phương sai của nó là sigma2.)  Biến phân phối chuẩn có nhiều đặc điểm làm cơ sở cho các tính toán và suy diễn.
A. Đặc điểm 1. đối xứng quanh đường thẳng có x = m 2. diện tích nằm bên phải của trung bình bằng khoảng 1/2 diện tích chung, diện tích nằm bên trái của trung bình bằng khoảng 1/2 diện tích chung (nhìn slide tiếp) 3. giá trị khác µ (mean) & sigma2 (variance) xác định đường cong khác; µ trung tâm của đường cung & sigma2 xác định độ phân tán
f(x) x a đối xưng qua đường thẳng đứng với x = m
1/2 của tổng diện tích 1/2 của tổng diện tích f(x) x µ diện tích bên phải là bằng 1/2 của tổng diện tích; diện tích bên phải là bằng 1/2 của tổng diện tích
4. khoảng 68% trường hợp sẽ nằm trong vùng phân bố chuẩn có khoảng trung bình và một độ lệch chuẩn 5. khoảng 95% trường hợp sẽ nằm trong vùng phân bố chuẩn có khoảng trung bình và hai độ lệch chuẩn 6. khoảng 99.7% trường hợp sẽ nằm trong vùng phân bố chuẩn có khoảng trung bình và ba độ lệch chuẩn CHÚ Ý: độ lệch chuẩn ký hiệu bởi “s” hoặc s
68% của phân phối’ nằm trong vùng trung bình cộng với 1 độ lệch chuẩn f(x) Diện tích nằm giữa đường cong và trục hoành x µ-s µ µ+s 68%
95% của phân phối’ nằm trong vùng trung bình cộng với 2 độ lệch chuẩn f(x) Diện tích nằm giữa đường cong và trục hoành x µ - 2s µ-s µ µ+s µ + 2s 68% 95%
99.7% của phân phối’ nằm trong vùng trung bình cộng với 3 độ lệch chuẩn f(x) Diện tích nằm giữa đường cong và trục hoành x µ - 3s µ - 2s µ-s µ µ+s µ + 2s µ + 3s 68% 95% 99.7%
Example (see note page) Cho X là đại lượng ngẫu nhiên biểu thị kết quả đạt được qua kỳ thi quốc gia MBA. Giả sử X tuân theo quy luật phân bố chuẩn với trung bình là 600 và độ lệch chuẩn (sigma) là 65. Vậy xác xuất để X nằm trong khoảng 2 sigma = 2(65) = 130 points của 600 is 95%. Nói một cách khác, 95% của kết quả sẽ nằm trong khoảng 470 và 730. Tương tự, 99.7% của kết quả sẽ nằm trong khoảng 405 và 795.
f(x) Diện tích nằm giữa đường cong và trục hoành 405 470 730 795 x 600 600 600 600 600 -3(65) -2(65) + 2(65) + 3(65) 95% 99.7%
% nhỏ hơn 600 f(x) Diện tích nằm giữa đường cong và trục hoành 405 470 730 795 x 600 600 600 600 600 -3(65) -2(65) + 2(65) + 3(65) 95% 99.7%
% nhoí hån 730 f(x) Diện tích nằm giữa đường cong và trục hoành 405 470 730 795 x 600 600 600 600 600 -3(65) -2(65) + 2(65) + 3(65) 95% 99.7%
Think for a moment!!  Heaven or on the Earth?  How about skewness và kurtosis?  The analysis using the Phân phối chuẩn is based on the assumptions of (i) No skewness (skewness = 0) (ii) No kurtosis (kurtosis = 3, excess kurtosis = 0)  Note: But, using the Phân phối chuẩn is still valid in the sampling Phân phối.  From Lectures 3 và onward  “Regardless of the Phân phối in the population, the sampling Phân phối of the sample thống kê is NORMAL” (Central Limit Theorem)
Phân phối chuẩn tắc 1. biến ngẫu nhiên có phân phối chuẩn tắc là một biến chuẩn với:  trung bình = 0 và  độ lệch chuẩn (sigma) = 1.  xem Hình trên slide tiếp. biến này thường được ký hiệu là Z. Thường một biến chuẩn được ký hiệu là X. Việc biến đổi thành Z có thể trả lời được nhiều câu hỏi trong kinh tế và quản trị.
f(z) Chú ý “Z” khác “X”. z -3 -2 -1 0 +1 +2 +3 Hình 2. Đường cong chuẩn tắc: trung bình = 0 và độ lệch chuẩn (sigma) = 1