Đang tải... (xem toàn văn)
Ước Lượng Khoảng Và Kiểm Định Giả Thuyết Thống Kê
Thực hành 2: Ước Lượng Khoảng Và Kiểm Định Giả Thuyết Thống Kê Nếu giả định 1-6 thoã mãn, ta có t b k k se b k t n 2 Dùng kết quả này, ta có khoảng b k ± t c se(b k ) có 1 – a phần trăm chứa đựng giá trị thực b k . t c được lấy từ phân phối t sao cho P( t ≥t c ) =P( t ≤−t c ) =/2. I. Ước lượng khoảng tự động Để ước lượng khoảng tin cậy, ta dùng chức năng Regression trong Data Analysis . trước hết, ta mở workfile chứa dữ liệu cần thiết và chọn Tools/Data Analysis. Trong hộp thoại Data Analysis, ta chọn Regression. Ta thấy hộp thoại Regression xuất hiện như sau Trong hộp thoại, bạn đánh dấu ô Confidence Level và chọn khoảng tin cậy. Mặc định, khoảng tin cậy là 95%. Excel sẽ cho kết quả như sau II. Tự tính khoảng tin cậy Dùng chức năng Data Analysis/Regression là nhanh chóng và dễ dàng nhất để ước lượng khoảng dành cho bêta. Ngoài ra, ta cũng có thể tự tính khoảng ước lượng. Ta có thể tính b k và se(b k ) theo công thức đã học hoặc lấy từ kết quả chạy hàm Regression. Để tính t c sao cho có a/2 phần trăm xác suất nằm ở mỗi đuôi của phân phối t, ta có thể dùng hàm TINV của Excel. Ta có thể chọn Insert/Functions và chọn hàm TINV Điền vào các thông số, ta có Và ta có thể tạo một template như sau Khi bạn nhập số liệu cần thiết vào, bạn sẽ có câu trả lời III. Kiểm định giả thuyết Ta cần dùng 2 hàm TINV và TDIST trong Excel a. Kiểm định giả thuyết một phía Để kiểm định giả thuyết H 0 : b 1 = 0 so với giả thuyết H 1 : b 1 > 0 , chúng ta dùng kiểm định một phía. Nếu ta chọn độ tin cậy là 95%, ta có giá trị quyết định t c (38) là giá trị nằm ở phần trăm thứ 95 trên đường phân phối t. Ta có thể dùng hàm TINV(0.1, 38) = 1.6859. Lưu ý hàm TINV( độ quyết định, độ tự do) cho ta giá trị t c hai phía. Vì vậy, nếu ta muốn độ quyết định 5% một phía, ta phải tính TINV hai phía với độ quyết định 10%. Thông số kiểm định là t t b k k se b k t n 2 Để tính giá trị P, ta dùng hàm TDIST. Bạn có thể làm template như sau Ta thấy thông số kiểm định t = 4.8773 nằm trong vùng loại bỏ và giá trị P nhỏ hơn độ quyết định 5%, ta có thể loại bỏ giả thuyết H 0 . Để kiểm định giả thuyết H o : b 1 ≤ 5 so với H 1 : b 1 >5. ta tiến hành những bước như trên nhưng thay H 0 từ 0 thành 5. Qua tính toán của Excel, ta thấy t = 2.4887 nằm trong vùng loại bỏ, và giá trị P nhỏ hơn độ quyết định. Ta loại bỏ giả thuyết H 0 . Khi ta kiểm định giả thuyết một phía trái, ví dụ H 0 : b 1 ≥ 0 so với H 1 : b 1 < 0, ta tiến hành những bước như trên nhưng ta phải đổi dấu t c thành –t c . b. Kiểm định hai phía Ta muốn kiểm định giả thuyết H 0 : b 1 = 0 so với H 1 : b 1 ≠ 0. Ta có thể theo các bước như trên, nhưng lưu ý nhập đúng độ quyết định a = 0.05. Ta thấy giá trị quyết định t = 4.8773 nằm trong vùng loại bỏ, và giá trị P nhỏ hơn độ quyết định. Do đó, ta loại bỏ H 0 và kết luận : b 1 ≠ 0. Ngoãi ra, kiểm định giả thuyết này còn có thể được thực hiện trong kết quả của hàm Regression. Tuy nhiên, cách này chỉ áp dụng cho trường hợp kiểm định giả thuyết H 0 : b 1 = 0. . III. Kiểm định giả thuyết Ta cần dùng 2 hàm TINV và TDIST trong Excel a. Kiểm định giả thuyết một phía Để kiểm định giả thuyết H 0 : b 1 = 0 so với giả thuyết. 2: Ước Lượng Khoảng Và Kiểm Định Giả Thuyết Thống Kê Nếu giả định 1-6 thoã mãn, ta có t b k k se b k t n 2 Dùng kết quả này, ta có khoảng