zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Tài Chính - Ngân Hàng

» Kế toán - Kiểm toán

NGUYÊN LÝ THỐNG KÊ KINH TẾ 2

Chia sẻ: Thi Marc | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

Báo xấu

129
lượt xem 13
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

• Điều kiện áp dụng: - Không đòi hỏi phân phối tổng thể là chuẩn. - Dữ liệu ở dạng tần số hoặc số đếm. • Các dạng kiểm định phi tham số: – Kiểm định Wilcoxon (Kiểm định T). – Kiểm định Mann-Whitney. – Kiểm định Kruskal – Wallis. – Kiểm định sự phù hợp. – Kiểm định sự độc lập. 98

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: NGUYÊN LÝ THỐNG KÊ KINH TẾ 2

NGUYÊN LÝ THỐNG KÊ KINH TẾ ThS. Hứa Thanh Xuân Phần dành cho đơn vị CHƯƠNG 8: KIỂM ĐỊNH PHI THAM SỐ • Điều kiện áp dụng: - Không đòi hỏi phân phối tổng thể là chuẩn. - Dữ liệu ở dạng tần số hoặc số đếm. • Các dạng kiểm định phi tham số: – Kiểm định Wilcoxon (Kiểm định T). – Kiểm định Mann-Whitney. – Kiểm định Kruskal – Wallis. – Kiểm định sự phù hợp. – Kiểm định sự độc lập. 98 KIỂM ĐỊNH WILCOXON (KIỂM ĐỊNH T) (So sánh TB 2 tổng thể-Phương pháp so sánh cặp) • Trường hợp mẫu nhỏ: n  20 Bước 1: Đặt giả thuyết: H 0 : 1   2  0  H1 : 1   2  0 Bước 2: Tính giá trị kiểm định: - Tính sự chênh lệch giữa các cặp: di = xi – yi - Xếp hạng các dI trong giá trị tuyệt đối di - Tìm tổng hạng của di mang dấu dương  + và tổng hạng của di mang dấu âm  -. - Giá trị kiểm định (T): T = min ( + ; -). Bước 3: Điều kiện bác bỏ H0: T < Tn; 99 1
KIỂM ĐỊNH WILCOXON (KIỂM ĐỊNH T) (So sánh TB 2 tổng thể-Phương pháp so sánh cặp) Ví dụ 8.1: Trong tháng trước và sau Noel, số lượng người mua sắm quần áo tại 11 cửa hàng trong thành phố như sau: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Cửa hàng Trước Noel 56 105 30 46 85 115 89 72 60 150 97 Sau Noel 50 95 30 58 75 105 89 70 55 145 97 Với mức ý nghĩa 5%, hãy kiểm định xem số lượt người mua sằm quần áo trước và sau Noel có thực sự khác nhau không? 100 KIỂM ĐỊNH WILCOXON (KIỂM ĐỊNH T) (So sánh TB 2 tổng thể-Phương pháp so sánh cặp) • Trường hợp mẫu lớn: n > 20 Bước 1: Đặt giả thuyết: có thể đặt ở dạng 1 đuôi hoặc 2 đuôi. T  T Bước 2: Giá trị kiểm định: Z  T Với n( n  1)(2 n  1) n( n  1) 2  T  T 24 4 Bước 3: Bác bỏ H0 khi: - Kiểm định dạng “1 đuôi”: Z < - Z - Kiểm định dạng “2 đuôi”: Z < - Z/2. 101 KIỂM ĐỊNH MANN-WHITNEY (KIỂM ĐỊNH U) (So sánh TB 2 tổng thể-Phương pháp độc lập) 1. Trườ ng hợp mẫu nhỏ: n1, n2  10; n1 < n2 Bước 1: Đặt giả thuyết: như các trường hợp trên Bước 2: Tính giá trị kiểm định: - Xếp hạng tất cả các giá trị của 2 mẫu theo thứ tự tăng dần. Những giá trị bằng nhau sẽ nhận giá trị trung bình - Cộng các hạng của tất cả các giá trị ở mẫu thứ nhất, ký hiệu là R1. - Giá trị kiểm định: U  n n  n 1 ( n 1  1)  R 1 2 1 2 Bước 3: Tra bảng phân phối để tìm F (U) = Fn1,n2 (U) Bước 4: Giả thuyết H0 bị bác bỏ khi:  > p = 2 F(U). n (n  1) Lưu ý: R  2 102 2
KIỂM ĐỊNH MANN-WHITNEY (KIỂM ĐỊNH U) (So sánh TB 2 tổng thể-Phương pháp độc lập) Ví dụ 8.2: Chúng ta muốn so sánh lương khởi điểm của sinh viên tốt nghiệp ở ngành kinh tế với điện tử tin học được trả bởi các công ty như sau: (100.000đ) Điện tử tin học 15 18 27 30 24 Kinh tế 17 22 24 12 28 30 14 18 25 22 Có thể kết luận tiền lương khởi điểm của 2 nhóm là khác nhau không? 103 KIỂM ĐỊNH MANN-WHITNEY (KIỂM ĐỊNH U) (So sánh TB 2 tổng thể-Phương pháp độc lập) 2. Trường hợp mẫu lớn: n1, n2 > 10 1 đuôi; phải 1 đuôi trái 2 đuôi H 0 : 1   2 Đặt giả thuyết H 0 : 1   2 H 0 : 1   2    H 1 : 1   2 H 1 : 1   2 H 1 : 1   2 U  U GTKĐ Z U Bác bỏ H0 | Z |> Z/2 | Z |> Z n n ( n  n 2  1) nn 2 U  1 2 1 U  1 2 Với 12 2 104 KIỂM ĐỊNH MANN-WHITNEY (KIỂM ĐỊNH U) (So sánh TB 2 tổng thể-Phương pháp độc lập) Ví dụ 8.3: Trở lại vấn đề tiền lương khởi điểm của hai ngành kinh tế và điện tử tin học. Mỗi ngành chọn ngẫu nhiên 80 sinh viên và sau đó tiền lương được xếp hạng từ nhỏ đến lớn, và tổng cộng hạng được xếp cho tiền lương của ngành kinh tế bằng 7.287. 105 3
KIỂM ĐỊNH KRUSKAL WALLIS (So sánh TB nhiều tổng thể) Bước 1: Đặt giả thuyết H0: Trung bình của k tổng thể thì giống nhau. H1: Trung bình của k tổng thể thì khác nhau. Bước 2: Xếp hạng tất cả các giá trị quan sát của k mẫu theo thứ tự tăng dần. Những giá trị bằng nhau sẽ nhận giá trị trung bình. Bước 3: Cộng các hạng của tất cả các giá trị ở từng mẫu lại, ký hiệu là R1, R2, …, Rk (Lưu ý: ∑R = [n*(n+1)] / 2). Bước 4: Giá trị kiểm định: 2 k Ri 12 W  3(n  1)  n * (n  1) i 1 n i Bước 5: Bác bỏ H0 nếu W   2 1 ; k 106 KIỂM ĐỊNH KRUSKAL WALLIS (So sánh TB nhiều tổng thể) Ví dụ 8.4: Để so sánh chi phí quảng cáo trên 4 tờ báo khác nhau (với điều kiện nội dung quảng cáo là như nhau), người ta lấy mẫu trên các tờ báo và thu được các kết quả sau (đơn vị: ngàn đồng) Báo A: 57 65 50 45 70 62 68. Báo B: 72 81 64 55 75. Báo C: 35 42 58 46 59 60 61 38. Báo D: 73 92 68 85 82 94 62. Yêu cầu: hãy kiểm định có sự khác biệt về chi phí quảng cáo giữa các tờ báo nói trên hay không ở mức ý nghĩa 5%. 107 KIỂM ĐỊNH SỰ PHÙ HỢP • Bài toán tổng quát: Giả sử có mẫu ngẫu nhiên n quan sát, được chia thành k nhóm khác nhau: mỗi quan sát phải và chỉ thuộc về một nhóm thứ i nào đó ( i = 1,2, … , k). Gọi Oi là số lượng quan sát ở nhóm thứ i. Kiểm định giả thuyết H0 về phân phối của tổng thể (hay giả thuyết H0 thể hiện các xác suất pi để một quan sát nào đó thuộc về nhóm thứ i. 108 4
KIỂM ĐỊNH SỰ PHÙ HỢP Bước 1: Tính s ố lượng quan sát thuộc v ề nhóm thứ i trong trường hợp giả thuyết H0 đúng, nghĩa là tính các giá trị mong muốn Ei- theo công thức: Ei = npi (Ei  5).  Nhóm 1 2 … k Giá trị thực tế (Oi) O1 O2 … Oi n XS theo giả thuyết H0 p1 p2 … pi 1 ( pi) Giá trị mong muốn E2 = np2 … Ei = npi n E1 = np1 (Ei) k (O  E ) 2 Bước 2: Tính giá trị kiểm định: i i 2   Ei i 1    2 1,  2 k Bước 3: Bác bỏ giả thuyết H0 khi: 109 KIỂM ĐỊNH SỰ PHÙ HỢP • Ví dụ 8.5 (bài tổng hợp 6): Nhãn hiệu Nokia Samsung Sony Lg Tổng Ericsson Số lượng khách 54 66 29 31 180 chọn (người) Với mức ý nghĩa 5%, có thể kết luận sở thích của người tiêu dùng đối với 4 nhãn hiệu điện thoại di động trên là khác nhau hay không? 110 KIỂM ĐỊNH SỰ ĐỘC LẬP Bài toán tổng quát: • Giả sử có mẫu ngẫu nhiên gồm n quan sát, được phân nhóm kết hợp 2 tiêu thức với nhau, hình thành nên bảng tiếp liên gồm r hàng (row) và c cột (column). • Gọi Oij là số quan sát ứng với hàng thứ i và cột thứ j . • Ri là tổng số quan sát ở hàng thứ i . • Cj là tổng số quan sát ở cột thứ j . Phân nhóm theo Phân nhóm theo tiêu thức thứ 1 tiêu thức thứ 2  1 2 … … c 1 O11 O12 … … O1c R1 2 O21 O22 … … O2c R2 … … … … … … … r Or1 Or2 … … Orc Rr  C1 C2 … … Cc n 111 5
KIỂM ĐỊNH SỰ ĐỘC LẬP - Bước 1: Đặt giả thuyết H0 : Không có mối liên hệ giữa 2 tiêu thức. H1 : Tồn tại mối liên hệ giữa 2 tiêu thức. - Bước 2: Tính số lượng quan sát theo giả thuyết H0 R j R jC j E ij  C j  n n - Bước 3: Tính GTKĐ: 2 c (Oij  Eij ) r 2    E ij i 1 j1 2 2 - Bước 4: Bác bỏ H0 nếu :    ( r 1)( c 1),  Với có phân phối 2 với (r-1) (c-1) bậc tự do. 112 KIỂM ĐỊNH SỰ ĐỘC LẬP Ví dụ 8.6: Nhãn hiệu ưa thích Giới tính  Coca - Cola Pepsi 7 Up Nam 68 47 35 150 Nữ 55 84 31 170  123 131 66 320 Với α = 5%, có thể kết luận có mối liên hệ giữa nhãn hiệu ưa thích và giới tính hay không? 113 6

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.