baochungtinh_timnguoithuychung
New Member
Download miễn phí Luận văn Kiểm định giả thuyết thống kê và ứng dụng vào kiểm tra hàng hóa
MỤC LỤC
Trang
Chương I: Tổng quan kiểm định giả thuyết thống kê truyền thống. 1
I. Kiểm định giả thuyết thống kê truyền thống. 1
1.1 Những khái niệm về kiểm định giả thuyết thống kê truyền thống.1
1.1.1. Giả thuyếtthống kê . 1
1.1.2. Giả thuyết không(đơn) và giả thuyết ngược lại( đối thuyết). 1
1.1.3. Các loại sai lầm trong việckiểm định giả thuyết thống kê. 2
1.1.4. Miền bác bỏ và miền chấp nhận . 3
1.1.5. Kiểm định một đầu và kiểm định hai đầu . 3
1.2. Các bước của việc kiểm định giả thuyết thống kê .4
1.3. Kiểm định giá trị trung bình µcủa phân phối chuẩn
1.3.1. Các trường hợp. 5
1.3.2. Thí dụ . 6
1.3.3. Thí dụ . 7
1.4. Kiểm định giá trị trung bình µcủa phân phối chuẩn
1.4.1. Các trường hợp. 8
1.4.2. Thí dụ . 9
1.5. Kiểm định phương sai của phân phối chuẩn. 10
1.5.1. Các trường hợp. 11
1.5.2. Thí dụ . 11
1.6 Kiểm định giá trị tỉ số pcủa tập chính trong điều kiện cỡ mẫu lớn. 12
1.6.1. Các trường hợp. 13
1.6.2. Thí dụ . 13
1.7 Kiểm định giả thuyết về qui luật phân phối lý thuyết. 14
1.7.1. Kiểm định tính phù hợp .14
1.7.2. Thí dụ . 15
1.7.3. Kiểm định giả thuyết về qui luật phânphối lý thuyết. 16
1.7.4. Thí dụ (Kiểm định phân phối chuẩn). 17
1.8 Bảng dữ kiện ngẫu nhiên. 20
1.8.1. Bảng dữ liệu ngẫu nhiên hai chiều. 20
1.8.2. Kiểm định giả thuyếtvề tính độc lập giữa hai thuộc tính của tập
hợp chính. 21
1.8.3. Thí dụ . 21
Chương II: Kiểm định giả thuyết thống kê theo phương pháp Bayes. 24
2.1. Kiểm định giả thuyết. 24
2.1.1. Kiểm định giả thuyết truyền thống. 24
2.1.2. Vấn đề của phương pháp truyền thống . 25
2.1.3. Phương pháp Bayes . 26
2.1.4. Thí dụ. 29
2.2. Kiểm định giả thuyết một chiều. 30
2.2.1. Địnhnghĩa. 30
2.2.2. P-giá trị . 31
2.3. Phương pháp Lindley. 32
2.3.1. Sự thỏa hiệp với thống kê truyền thống . 32
2.3.2. Ví dụ . 33
2.3.3. Thảo luận. 34
2.4. Giảthuyết trị không với thông tin tiên nghiệm. 34
2.4.1. Khi nào thì giả thuyết trị không là hợp lý?. 34
2.4.2. Trường hợp hàm hợp lí gần như là hàm hằng . 36
2.4.3. Phương pháp Bayes cho giả thuyết trị không . 37
2.4.4. Thống kê đầy đủ. 38
2.5. Xác định phân giả thuyết cho phân phối chuẩn. 39
2.5.1. Tính toán hệ số Bayes . 39
2.5.2. Ví dụ
2.5.3. Nghịch lý của Lindley . 43
2.5.4. Giới hạn không phụ thuộc vào phân phối tiên nghiệm . 44
2.5.5. Trường hợp không biết phương sai . 44
2.6. Triết lý Doogian. 48
2.6.1. Mô tả phương pháp. 48
2.6.2. Ví dụ. 49
2.6.3. Nghịch lý của Lindley . 43
2.6.4. Giới hạn không phụ thuộc vào phân phối tiên nghiệm . 44
Chương III: Ứng dụng kiểm định giả thuyết vào kiểm tra hàng hóa 50
3.1. Kiểm tra ngẫu nhiên hàng hóa xuất nhập khẩu trong hải quan: trường
hợp mẫu lớn. 50
3.1.1. Đặt vấn đề . 50
3.1.2. Ví dụ
3.1.3. Lời giải bài toán kiểm định giả thuyết thống kê. 51
3.1.4. Các định nghĩa . 52
3.1.5. Lời giải tối ưu. 52
3.1.6. Nhận xét. 53
3.1.7. Các thí dụ. 53
3.1.8. Kếtluận . 54
3.2. Kiểm tra ngẫu nhiên hàng hóa xuất nhập khẩu trong hải quan: trường
hợp mẫu nhỏ. 57
3.2.1. Thảo luận. 57
3.2.2. Đại lượng nhị thức và bài toán kiểm định giả thuyết về tỷ lệ cho
trường hợp mẫu nhỏ. 58
3.2.3. Bài toán kiểm định giả thuyếttrong trường hợp mẫu nhỏ. . 59
3.2.4. Bài toán kiểm tra ngẫu nhiên hàng hoá xuất nhập khẩu cho trường
hợp mẫu nhỏ . 61
3.2.5. Nhận xét. 61
3.2.6. Lời giải tối ưu của bài toán kiểm tra hàng hoá xuất nhập khẩu . 61
3.2.7. Các thí dụ. 62
3.2.8. Thảo luận. 65
3.3. Ứng dụng phương pháp P_ giá trị vào kiểm tra hàng hóa xuất nhập khẩu
trong trường hợp mẫu lớn. 65
3.3.1. Đặt vấn đề. 65
3.3.2. Tổng quanvề phương pháp P_ giá trị. 65
3.3.3. Phương pháp P_ giá trị của trường hợp mẫu lớn trong bài toán
kiểm tra xuất nhập khẩu ở Hảiquan . 66
3.3.4. Các thí dụ . 68
3.4. Kiểm tra ngẫu nhiên hàng hóaxuất nhập khẩu bằng phương pháp
p_ giá trị: trường hợp mẫu nhỏ. 70
3.4.1. Đặt vấn đề. 70
3.4.2. Đại lượng nhị thức tần xuất và bài toán kiểm định giả thiết về tỷ
lệ cho trường hợp mẫu nhỏ . 70
3.4.3. Phương pháp P_ giá trị trong trường hợpmẫu nhỏ cho bài toán
kiểm tra ngẫu nhiên hàng hóa xuất nhập khẩu ở Hải quan . 71
3.4.4. Các thí dụ về kiểm tra ngẫu nhiên hàng hóa xuất nhập khẩu trong
trường hợp mẫu nhỏ bằng phương pháp P_ giá trị . 72
Phụ Lục: Chu trình kiểm tra ngẫu nhiên hàng hóa xuất nhập khẩu
trong hải quan. 76
1.Máy tính xác định mức độ kiểm tra . 76
2.Kiểm tra chi tiết hồ sơ. 77
3.Kiểm tra thực tế hàng hóa. 77
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Để tải bản Đầy Đủ của tài liệu, xin Trả lời bài viết này, Mods sẽ gửi Link download cho bạn sớm nhất qua hòm tin nhắn.
Ai cần download tài liệu gì mà không tìm thấy ở đây, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí
Tóm tắt nội dung tài liệu:
Tổng quan kiễm định giả thuyết thống kê truyền thốngTrang 1
CHƯƠNG I
TỔNG QUAN KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT
THỐNG KÊ TRUYỀN THỐNG
( Tests of Hypotheses)
Thông thường đối với tham số θ chưa biết của tập hợp chính ta có thể đưa
ra nhiều giả thuyết về θ .
Vấn đề đặt ra là làm thế nào kiểm định được giả thuyết nào thích hợp với
các số liệu của mẫu quan sát được ( )1 2, ,..., nx x x .
I. KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ TRUYỀN THỐNG.
1.1 Những khái niệm về kiểm định giả thuyết thống kê truyền thống
1.1.1 Giả thuyết thống kê (Statistical Hypothesis)
Là một giả sử hay một phát biểu có thể đúng, có thể sai liên quan đến
tham số của một hay nhiều tập hợp chính.
1.1.2 Giả thuyết không (giả thuyết đơn) và giả thuyết ngược lại ( đối thuyết)
( Null Hypothesis and Alternative Hypothesis )
Giả thuyết không: là sự giả sử mà chúng ta muốn kiểm định thường được
ký hiệu là 0H .
Giả thuyết ngược lại: Việc bác bỏ giả thuyết không sẽ dẫn đến việc chấp
nhận giả thuyết ngược lại. Giả thuyết ngược lại thường được ký hiệu là 1H .
Ví dụ:
Kiểm định giả thuyết 0 0:H θ θ≥ có thể 0θ θ=
Tổng quan kiễm định giả thuyết thống kê truyền thống
Trang 2
với 1 0:H θ θ<
Kiểm định giả thuyết 0 0:H θ θ≤ có thể 0θ θ=
với 1 0:H θ θ>
Kiểm định giả thuyết 0 0:H θ θ=
với 1 0:H θ θ≠
1.1.3 Các loại sai lầm trong việc kiểm định giả thuyết thống kê
Việc kiểm định giả thuyết thống kê có thể phạm phải hai loại sai lầm
1.1.3.1 Sai lầm loại I ( Type I Error )
Là loại sai lầm mà chúng ta phạm phải trong việc bác bỏ giả thuyết 0H
khi 0H đúng.
Xác suất của việc bác bỏ 0H khi 0H đúng là xác suất của sai lầm loại I và
được ký hiệu là α
α = P(Bác bỏ 0H / 0H đúng )= P(type I error )
α : còn được gọi là mức ý nghĩa (level of significance)
α = 0,05; 0,01; 0,001;…
1.1.3.2 Sai lầm loại II ( Type II error)
Là sai lầm mà chúng ta phạm phải khi không bác bỏ giả thuyết 0H khi 0H
sai.
Xác suất của việc không bác bỏ 0H khi 0H sai là xác suất của sai lầm loại
II và được ký hiệu là β .
β = P(Không bác bỏ 0H / 0H sai )= P (type II error )
Tổng quan kiễm định giả thuyết thống kê truyền thống
Trang 3
Bản chất của 0H Quyết định về
giả thuyết
không 0H
0H đúng
0H sai
Không bác bỏ
(chấp nhận)
Quyết định đúng
Prob =1-α
P(Không bác bỏ 0H / 0H đúng)= 1-α
Sai lầm loại II
Prob = β
Bác bỏ
Sai lầm loại I
Prob = α
(α là mức ý nghĩa của kiểm định)
Quyết định đúng
Prob =1-β
(1- β :năng lực của kiểm định)
1.1.4 Miền bác bỏ và miền chấp nhận (Rejection Region and Acceptance
Region)
Tất cả các giá trị có thể có của đại lượng thống kê trong kiểm định có thể
chia làm hai miền: miền bác bỏ và miền chấp nhận.
Miền bác bỏ là miền chứa các giá trị làm cho giả thuyết 0H bị bác bỏ.
Miền chấp nhận là miền chứa các giá trị giúp cho giả thuyết 0H không bị
bác bỏ. Trong thực tế khi 0H không bị bác bỏ cùng nghĩa là nó được chấp nhận.
Giá trị chia đôi hai miền được gọi là giá trị giới hạn (critical value)
1.1.5 Kiểm định một đầu và kiểm định hai đầu (One – Tailed Test and Two –
Tailed Test)
Kiểm định một đầu
Khi giả thuyết ngược lại 1H có tính chất một phía (one – sided) thì việc kiểm
định được gọi là kiểm định một đầu.
Tổng quan kiễm định giả thuyết thống kê truyền thống
Trang 4
Ví dụ:
0 0
1 0
:
:
H
H
θ θ
θ θ
=⎧⎨ >⎩
hay 0 0
1 0
:
:
H
H
θ θ
θ θ
=⎧⎨ <⎩
Kiểm định hai đầu
Khi giả thuyết ngược lại 1H có tính chất 2 phía ( two – sided) thì việc kiểm định
được gọi là kiểm định hai đầu.
Ví dụ:
0 0
1 0
:
:
H
H
θ θ
θ θ
=⎧⎨ ≠⎩
1.2 CÁC BƯỚC CỦA VIỆC KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT THỐNG KÊ
Gồm 6 bước:
Bước 1: Thành lập giả thuyết 0H
Ví dụ:
0 0:H θ θ=
0 0:H θ θ≤
0 0:H θ θ≥
Bước 2: Thành lập giả thuyết 1H
Ví dụ:
1 0:H θ θ<
1 0:H θ θ>
1 0:H θ θ≠
Bước 3: Xác định mức ý nghĩa α
Tổng quan kiễm định giả thuyết thống kê truyền thống
Trang 5
Bước 4: Chọn các tham số thống kê thích hợp cho việc kiểm định và xác định
các miền bác bỏ, miền chấp nhận và giá trị giới hạn.
Bước 5: Tính toán các giá trị của tham số thống kê trong việc kiểm định dựa trên
số liệu của mẫu ngẫu nhiên.
Bước 6: Ra quyết định: Nếu các giá trị tính toán rơi vào miền bác bỏ thì ra quyết
định bác bỏ 0H . Ngược lại sẽ chấp nhận 0H .
1.3 KIỂM ĐỊNH GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH μ CỦA PHÂN PHỐI CHUẨN
2( , )N μ σ KHI ĐÃ BIẾT 2σ
Cho ( )1 2, ,..., nx x x là mẫu ngẩu nhiên cỡ mẫu n được lấy từ tập hợp chính
tuân theo phân phối chuẩn 2( , )N μ σ trong đó 2σ đã biết.
Vấn đề : Kiểm định giả thuyết 0 0:H μ μ≤ hay 0μ μ≥ hay 0μ μ= với giả thuyết
ngược lại 1 0:H μ μ> hay 0μ μ< hay 0μ μ≠ .
Sự kiểm định có mức ý nghĩa là α .
Ta có 3 trường hợp:
1.3.1 Các trường hợp :
i.
0 0 0 0
1 0
: :
:
H hay H
H
μ μ μ μ
μ μ
= ≥⎧⎨ <⎩
Miền bác bỏ R: Bác bỏ 0H nếu
0
/
XZ Z
n α
μ
σ
−= < −
Tổng quan kiễm định giả thuyết thống kê truyền thống
Trang 6
ii.
0 0 0 0
1 0
: :
:
H hay H
H
μ μ μ μ
μ μ
= ≤⎧⎨ >⎩
Miền bác bỏ R: Bác bỏ 0H nếu
0
/
XZ Z
n α
μ
σ
−= >
iii.
0 0
1 0
:
:
H
H
μ μ
μ μ
=⎧⎨ ≠⎩
Miền bác bỏ R: Bác bỏ 0H nếu / 2 / 2Z Z hay Z Zα α> < −
với 0
/
XZ
n
μ
σ
−=
α 0.005 0.001 0.025 0.05 0.1
Zα 2.575 2.33 1.96 1.645 1.28
1.3.2 Thí dụ :
Trong một nhà máy bánh kẹo, một máy tự động sản xuất ra các thanh
Sôcôla với trọng lượng quy định là 250g. Biết rằng trọng lượng các thanh sôcôla
được sản xuất ta có phân phối chuẩn 2( ,5 )N μ . Bộ phận kiểm tra kỹ thuật chọn
một mẫu ngẫu nhiên gồm 16 thanh sôcôla và tính trọng lượng trung bình của
chúng được 244g. Có thể khẳng định máy tự động sản xuất ra các thanh sôcôla
có trọng lượng nhỏ hơn quy định không? Với mức ý nghĩa 0.05α = kiểm định giả
thuyết thống kê tương ứng.
Giải:
1/ 0 0: 250H gμ μ= =
Tổng quan kiễm định giả thuyết thống kê truyền thống
Trang 7
2/ 1 : 250H gμ <
3/ 0.05α =
4/ 0.05 1.645Z Zα = =
1.645Zα− = −
5/ 0 244 250 4.8
/ 5 / 16
XZ
n
μ
σ
− −= = = −
với
2 25 5σ σ= ⇒ =
016, 244 , 250n X g gμ= = =
6/ 4.8 1.645Z Zα= − < − = −
Ra quyết định : Bác bỏ giả thuyết 0H
Ư Chấp nhận 1H , nghĩa là máy tự động sản xuất sôcôla có trọng lượng
nhỏ hơn qui định.
Ư Phải điều chỉnh lại máy.
1.3.3 Thí dụ
Một máy khoan trong dây chuyền sản xuất dùng để khoan lỗ trên các bản
thép. Khi nhà máy khoan hoạt động đúng chức năng thiết kế, đường kính các lỗ
khoan sẽ tuân theo phân phối chuẩn với số trung bình là 2 inchs và độ lệch
chuẩn là 0.06 inchs. Trong quá trình kiểm tra định kỳ xem máy khoan có hoạt
động đúng hay không, người ta lấy mẫu đo ngẫu nhiên các lỗ đã khoan. Giả sử
độ lệch chuẩn không thay đổi. Mẫu ngẫu nhiên gồm 9 lỗ khoan cho ta đường
kính trung bìnhcủa mẫu là 1.95 inchs. Hãy Kiễm định giả thuyết 0H : Số trung
bình của tập hợp chính là 2 inchs. Với đối thuyết 1H : Số trung bình của tập chính
khác 2 inchs. Với mức ý nghĩa 5%α =
Giải:
1/ 0 0: 2H μ μ= =
T