Xác suất thống kê ứng dụng trong KT: Một số điểm cần
nắm vững trước khi thi .
**I > Những thao tác cơ bản với R :
>>Các phép toán số học và các hàm giải tích cơ bản trong R
>>Cách nhập dữ liệu < scan() vs nhập từ file >,các thao tác với véc tơ và ma trận (nhập), dãy số, cách đặt đường dẫn
*** II > Phần Bài tập dữ liệu và xử lý dữ liệu :
>>Hiểu rõ dữ liệu định lượng và định tính
>>Cách lấy cột dữ liệu (vec tơ) từ dữ liệu data.frame và ngược lại
>>Bảng tần số của vectơ dữ liệu < lệnh table(x) >, tần suất < prop.table(x) > , tần số tích lũy và tần suất tích lũy < cumsum(table(x)) và cumsum(prop.table(x)) >
>>Cách chia tổ cho DL định lượng
>>Các loại biểu đồ cho DL định tính, định lượng : sử dụng sao cho phù hợp với yêu cầu và dữ liệu của đề bài . Cách nhận xét biểu đồ
>>Các đại lượng thống kê mô tả dùng cho DL véc tơ và cách nhận xét kết quả thu được.
Lưu ý:
>>> Lệnh vẽ biểu đồ có rất nhiều tham số mặc định ,khi vẽ nếu không có yêu cầu gì thêm chỉ cần chú ý đến những tham số cơ bản nhất ,tránh rườm rà ,đơn giản hóa câu lệnh.
>>>Phần dữ liệu định tính chỉ áp dụng dụng được một đại lượng thống kê mô tả duy nhất ,đó là Mode .Cách tìm Mode :
>which( table(x)==max(table(x)) )
Eg:
> x=c(1,1,2,2,2,5,5,5,5)
> which(table(x)==max(table(x)))
5
3 # 5,3 ?
> table(x)
x
1 2 5
2 3 4
Cách đọc kết quả : 5 là giá trị Mode (có tần số lớn nhất trong x) còn 3 là vị trí của nó trong bảng tần số(tần số của nó là 4 ) .Nếu dữ liệu có nhiều Mode thì kết quả sẽ hiện lần lượt theo thứ tự xuất hiện trong bảng tần số .
>>>Khi phải tính nhiều đại lượng TK thì dùng lệnh gộp : summary(x)
Eg:
> x=1:100
> summary(x)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
1.00 25.75 50.50 50.50 75.25 100.00
Lệnh này sẽ cho biết theo thứ tự : Giá trị nhỏ nhất, tứ phân vị thứ nhất, trung vị, trung bình , tứ phân vị thứ 3 và giá trị lớn nhất của dữ liệu vec tơ x .
*** III > Phần Bài tập xác suất cổ điển và biến ngẫu nhiên :
>>>Hiểu được khái niệm xác suất theo nghĩa cổ điển,cách đếm số trường hợp thuận lợi và số trường hợp có thể(không gian mẫu)
>>>Hiểu về các biến cố độc lập , xung khắc, hệ biến cố đầy đủ ,và xác suất có điều kiện .Các công thức về xác suất : cộng , nhân, Bayes, xác suất điều kiện, CT xác suất đầy đủ ...
>>>>Biết cách đặt các mệnh đề A=””,B=””... H=”” sao cho đề bài sẽ được xác suất hóa : P(A)=a,P(B)=b,P(A|H)=ah,.... và Yêu cầu của bài toán được biểu diễn bởi một xác suất dạng P(H|A) hay P(A+B),... nào đó . Áp dụng các công thức quen thuộc và từ giả thuyết sẽ tính được xác suất cần tính !
>>>Một số công thức tính xác suất của các phân phối thông dụng : chuẩn , đều, nhị thức, poison với các dạng theo điểm (dnorm(),dpois()..),tích lũy (pnorm(),ppois()...),tìm ngược giá trị để xác suất tích lũy đạt giá trị cho trước (qnorm(),qpois()...)
Lưu ý : tham số mặc định : lower.tail=T trong các hàm p~ và q~ để xác định việc tích lũy từ cận dưới đến giá trị tích lũy, nếu đổi lower.tail=F thì việc tích lũy sẽ được hiểu là từ già trị tích lũy đến cận trên (rất hợp nếu tính ppois() với già trì X>N)
