intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Bài giảng Phương pháp thống kê trong kinh tế và quản trị

Chia sẻ: Mhnjmb Mhnjmb | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:34

151
lượt xem
18
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Phương pháp thống kê trong kinh tế và quản trị trình bày về tổng quan về phân tích thống kê; suy diễn thống kê; từ mẫu đến tổng thể; thu thập dữ liệu, kỹ thuật lấy mẫu, phân tích tương quan, đồ thị hàm số, đồ thị tương quan.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Phương pháp thống kê trong kinh tế và quản trị

  1. Phương pháp thống kê trong kinh tế và quản trị Vấn đề 1. Tổng quan về phân tích thống kê Slide 1
  2. I. Tổng quan  Thống kê là gì? “Thống kê là một nghệ thuật để nghiên cứu các đặc tính của một nhóm dựa trên một bộ phận của nhóm” ĐẶC ĐIỂM -> Tham số A NHÓM -> tổng thể Bộ phận của the NHÓM -> mẫu Dữ liệu SUY DIỄN -> sử dụng mẫu thống kê Slide 2
  3. suy diễn thống kê (tiếp)  tổng thể -- (chọn mẫu) --> mẫu | | Tham số
  4. suy diễn thống kê (tiếp)  Ví dụ (Một biến) “Ở Florida trung bình thu nhập của các luật gia hằng năm là bao nhiêu?”  tổngthể: các luật gia ở Florida  mẫu: 1000 quan sát được chọn một cách ngẫu nhiên  tham số: thu nhập trung bình hằng năm  mẫu thống kê: mẫu trung bình về thu nhập của 1000 mẫu luật gia. Slide 4
  5. suy diễn thống kê (tiếp)  Suy diễn  ước lượng điểm  ước lượng khoảng: khoảng tin cậy  Giả thiết phải kiểm định giả thiết được tạo ra và trả lời khi quyết định Slide 5
  6. Suy diễn thống kê (tiếp)  Ví dụ khác (hai biến) “Nếu tăng tỷ suất lãi vay ngân hàng lên 1% thì nhu cầu tậu nhà sẽ thế nào?” Trong trường hợp này ta xác định tham số thế nào?  haiBIẾN có liên quan (tỷ suất lãi vay ngân hàng và nhu cầu tậu nhà)  Tham số là sự thay đổi nhu cầu nhà ở tương ứng với 1% thay đổi của tỷ suất lãi vay.  Như vậy mô hình hồi quy được thành lập (REGRESSION). Y =a+bX+ e Slide 6
  7. Suy diễn thống kê (tiếp)  Sử dụng mẫu Dữ liệu, ta kiểm tra ảnh hưởng của biến thay đổi.  mẫu Dữ liệu: Dữ liệu chuỗi thời gian thường được sử dụng. o Dữ liệu hàng tháng của tỷ suất lãi vay và nhu cầu mua bán nhà  tổngthể: số người mua nhà ở cả nước  mẫu thống kê : hệ số hồi quy được ước lượng Giả thiết để kiểm định  Nếu không có ảnh hưởng? Vậy thì, b = 0 hoặc không. Slide 7
  8. Suy diễn thống kê (tiếp)  Tại sao phải dùng phương pháp suy diễn?  Thống kê là có giá trị.  Nếu đo lường hoặc điều tra cho toàn bộ tổng thể thì quá đắt hoặc không thể thực hiện được.  Do vậy phải sử dung mẫu dữ liệu để suy ra tổng thể. Slide 8
  9. Từ mẫu đến tổng thể (tiếp.)  ví dụ  tổng thể là toàn bộ sinh viên.  mẫu là số sinh viên của một lớp. Slide 9
  10. Từ mẫu đến tổng thể (cont.) ví dụ  tổng thể a. Chúng ta muốn biết số lượng người xem chương trình nào TV vào thứ Ba lúc 9 P.M. Như vậy, tổng thể là tất cả các chương trình được các gia đình xem trong thời điểm này ở VN. Slide 10
  11. Dữ liệu Kiểu của Dữ liệu  Định lượng và định tính Biến GIẢ định tính (0 hoặc 1)  Xem tivi hoặc không xem  Nam, nữ  Phiếu bỏ cho Clinton hay Bush  Dữ liệu chuỗi thời gian Lãi suất vay và nhu cầu mua nhà Slide 11
  12. Thu thập dữ liệu  Định nghĩa Kết quả -> tổng thể -> câu hỏi nghiên cứu  Câu hỏi liên quan đến kết quả chủ yếu;  Câu hỏi thêm về dân chủng học (tuổi đời, thu nhập, giới tính..)  Các câu hỏi thêm khác Pre-test the survey Kích thước và phương pháp lấy mẫu  Phỏng vấn (điều tra)  phỏng vấn có cấu trúc và không có cấu trúc Slide 12
  13. Kỹ thuật lấy mẫu  Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản  Kỹ thuật lấy mẫu khác Stratified Random lấy mẫu  Random lấy mẫu within Strata (Subgroup , eg Race)  mẫu đối xứng ngẫu nhiên  quan sát thứ k trong mỗi hàng Cluster lấy mẫu theo nhóm  Random lấy mẫu within mini-tổng thể (cluster) after clusters are selected from a simple random lấy mẫu. Slide 13
  14. II. Mô tả thống kê Hai cách thức để tóm tắt dữ liệu Mô tả thống kê  Đo lường tóm tắt bộ Dữ liệu  Các số liệu này được sử dụng để suy diễn thống kê. Đồ thị  cross-section: histogram and frequency distribution  Đồ thị chuỗi thời gian (plot) hai biến: (scatter diagram) Slide 14
  15. Thống kê mô tả Giá trị trung tâm và độ phân tán.  Giá trị trung tâm  giá trị trung tâm nằm ở đâu  giá trị điển hình nào trung bình (average):  trung vị (nằm giữa của phân bố)  Mode (giá trị có tần số lớn nhất) Slide 15
  16.  Dữ liệu trung tâm chưa đủ thông tin cần thiết. Ví dụ: luồng tiền trung bình của hai dự án đầu tư A: 6%, 4%, 4%, 6% trung bình = 5% B: 1%, 12%, 3%, 4% trung bình = 5% Trung bình không giải thích được độ mạo hiểm của 2 phương án? Độ phân tán của luồng tiền cho phép đánh giá rủi ro của các phương án đầu tư. Slide 16
  17.  Độ phân tán Độ trải dài của Dữ liệu Độ lệûch chuẩn  Đó là khoảng cách trung bình độ lệch giữa giá trị của biến với giá trị trung bình.  Độ lệch chuẩn nhỏ chứng tỏ giá trị các biến gần với giá trị trung bình  Độ lệch chuẩn lớn chứng tỏ giá trị các biến phân tán xa giá trị trung bình.  Bình phương của độ lệch chuẩn là “Variance” - Phương sai Slide 17
  18. Phương sai (bình phương của độ lệch chuẩn)  carries the same information as std. dev. Độ rộng - Range (hiệu số giữa giá trị cao nhất và giá trị thấp nhất của dữ liệu) Slide 18
  19. Ví dụ Độ lệch chuẩn Thu nhập trung bình hàng năm của 2 phương án đầu tư A: 6%, 4%, 4%, 6% trung bình = 5% Độ lệch chuẩn = 1.00% B: 1%, 12%, 3%, 4% trung bình = 5% Độ lệch chuẩn = 4.83% Gợi cho ta suy nghĩ gì? Slide 19
  20. Skewness  Skewness đo lường tính đối xứng của bộ dữ liệu (của phân bố).  Skewness của phân bố đối xứng như là phân bố chuẩn là bằng không.  Skewness trung bình là dương (âm) thì phân bố của dữ liệu kéo dài bên phải (trái).  A: 6%, 4%, 4%, 6% skewness = 0  B: 1%, 12%, 3%, 4% skewness = 0.922 Slide 20
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2