Đang tải... (xem toàn văn)
PHÂN TÍCH THỐNG KÊ SỐ LIỆU NGÀNH HÀNG MAY MẶC
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN o0o BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN MÔN: PHÂN TÍH THỐNG KÊ SỐ LIỆU ĐỀ TÀI: PHÂN TÍCH THỐNG KÊ SỐ LIỆU NGÀNH HÀNG MAY MẶC GV hướng dẫn: Ths. Nguyễn Phương Nga Lớp: KHMT3 – K6 Nhóm thực hiện: Nhóm 6 STT Họ Tên 1 Lê Văn Minh Thuận 2 Hoàng Ngọc Vinh 3 Trương Việt Anh 1 1 2 2 LỜI NÓI ĐẦU Trước kia việc nghiên cứu, tính toán cho một tập dữ liệu là một công việc tương đối khó khăn và mất thời gian. Nhưng ngày nay, với sự trợ giúp của CNTT thì các công việc đó đơn giản hơn rất nhiều, trợ giúp con người trong lĩnh vực phân tích thống kê số liệu. Ngày nay phân tích thống kê được ứng dụng trong thực tiễn đời sống rất nhiều. Người ta có thể dùng các phương pháp thích hợp để dự báo thời tiết, phân tích các thành phần ảnh hưởng để chế tạo thuốc giúp chữa bệnh cho con người… và rất nhiều lĩnh vực khác giúp ích cho đời sống con người. Đặc biệt STATGRAPHICScung cấp một hệ thống quản lý dữ liệu, và phân tích thống kê trong một môi trường đồ họa, sử dụng các trình đơn mô tả (menu) và các hộp thoại (dialogue box) đơn giản để thực hiện hầu hết các công việc cho bạn. Phần lớn các nhiệm vụ có thể được hoàn thiện bằng cách rê và nhắp chuột. Trong phần trình bày này, nhóm chúng em xin đưa ra một số đánh giá, phân tích về “Tổng mục lưu trữ xuất nhập khẩu của Việt Nam trong các năm” từ 1995-2011,… Bằng việc sử dụng phần mềm STATGRAPHICS. Do thời gian nghiên cứu và sự hiểu biết còn nhiều hạn chế. Chính vì vậy bài trình bày không tránh được những sai sót, rất mong nhận được sự đóng góp của cô giáo và các bạn. Và chúng em xin cảm ơn Ths. Nguyễn Phương Nga đã tận tình hướng dẫn nhóm chúng em làm bài báo cáo này Nhóm chúng em xin chân thành cảm ơn! 3 3 CHƯƠNG I CƠ SỞ LÝ THUYẾT I:Nghiên cứu về chuỗi thời gian theo xu thế 1.Định nghĩa: • Chuỗi thời gian là tập hợp các giá trị của một biến ngẫu nhiên được sắp xếp theo thứ tự thời gian • Chuỗi thời gian còn được gọi là dãy số thời gian. Đơn vị thời gian có thể là ngày, tháng, quý, năm. • Phân tích chuỗi thời gian có mục đích là làm rõ cấu trúc của chuỗi thời gian( túc là các thành phần của nó) trong sự biến động của bản thân nó. Trên cơ sởđó có thể thẩy rõ bản chất cũng như quy luật của các hiện tượng thông qua một chỉ tiêu cụ thể, từđó có thể dự báo ngắn hạn giá trị của chuỗi đó • Phương pháp phân tích chuỗi thời gian có 2 phương pháp chính: • Phương pháp phân rã • Phương pháp Box – Renkins 1.4.2:Phương pháp phân rã 4 4 -Chuỗi số liệu được nghiên cứu tách biệt theo 2 yếu tố: ->Xu thế số liệu(vĩ mô). ->Biến đổi mùa(vi mô). 1.4.2.1:Phân tích xu thế: - Đây là một phân tích liên quan đến chuỗi nhiều năm,do đó ta sẽ sử dụng số liệu hàng năm để phân tích.Một cách tổng quát ta cần phải có một chuỗi dài ít nhất là 10->15 năm. -Để đánh giá yếu tố xu thế,phương pháp sử dụng phổ biến là phương pháp bình phương tối thiểu(BPTT). - Đây là phương pháp cho phép xác định được đường cong ( thẳng ) hoặc mặt phẳng ( Siêu mặt phẳng ) biểu thị xu thế số liệu, giới thiệu “tốt nhất “ số liệu trong quá khứ ( “ gần với số liệu quan sát “). -Trong trường hợp cá biệt khi nhận thấy xu thế của biến khảo sát trong thời gian dài là tuyến tính, phương trình sẽ xác định bởi Y=a+bt Trong đó t biểu thị thời gian ( năm ) và a,b chỉ các thong số được xác định đường thẳng tính được từ phương án BPTT. 5 5 Gọi Δy i là khoảng cách thẳng đứng từ điểm quan sát (t i, , Y i ) đến đường thẳng cần xác định .Ta định nghĩa hàm mục tiêu Đây là một hàm 2 biến a và b , để cho D cực trị ( với ý nghĩa vật lí của bài toán ta biết đó là cực tiểu ) ta phải có Từ đó: Giải hệ phương trình trên ta có: 6 6 N-> tổng số quan trắc Chú ý :Trong trường hợp xu thế không phải là tuyến tính , ta có thể xét đến dạng đường cong hàm mũ y=ab t hoặc dạng parabol y = a + bt + ct 2 Các thông số a , b, c vẫn xác định dựa vào khái niệm bình phương tối thiểu mà ta vừa nghiên cứu ở trên. II:Phân tích đặc điểm dữ liệu 1.Các tham số đặc trưng về sự tập trung của tập số liệu: 1.1:Tần suất(p i ): Giả thiết 1 tập số liệu kết quả nghiên cứu gồm N dữ liệu, trong đó có n giá trị X i (X i xuất hiện n i lần) n i gọi là tần số của giá trị X i , khi đó tần xuất của giá trị X i được tính như sau: P i =n i /Mb 0< p i < 1 P i là tần xuất xuất hiện giá trị X i , khi N →∞ thì p i →P i ( P i là xác suất xuất hiện X) 1.2:Số trội(Mo): Số trội(Mo) là tần số có tần số lớn nhất(chính là số có tần số xuất hiện lớn nhất) trong tập số liệu thực nghiệm. 1.3:Khoảng của tập số (R) : Khoảng của tập số (R) là khoảng cách giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của tập số liệu kết quả thực nghiệm. Như vậy, khoảng của tập số liệu được tính theo công thức sau: R = X max - X min Ví dụ: tập dữ liệu gồm 10 mẫu 7 7 3 .93 3 .94 3 .94 3 .95 3 .96 3 .98 4 .00 4 .00 4 .03 4 .04 • Theo công thúc trên : X max =4.04 X min =3.93 → R = 4.04 – 3.93 = 0.11 1.4:Số trung vị (Med) và số tứ phần vị (Q): • Số trung vị( Med) là số đứng giữa tập số liệu đã được sắp xếp theo thứ tự từ bé tới lớn, chia dãy đó làm 2 phần bằng nhau về số liệu. • Đới với số liệu không nhóm lại : • Số trung vị của tập N số lẻ được tính theo công thức : Med = • Số trung vị của tập N số chẵn : Med = • Số trung vị của tập N giá trị chia hết cho 4: • Đối với số liệu gộp thành nhiều nhóm : Med= Ví dụ: cho tập các số X={14,15,19,16,30} Do số phần tử của tập X là 5, lẻ nên ta áp dụng công thức : = 19 1.5:Trung bình cộng: Gọi X là giá trị trung bình cộng của 1 tập số liệu thì X được tính theo công thức sau : = 2: Các tham số đặc trưng cho tập số liệu 2.1:Phương sai(hoặc ) 8 8 • Phương sai là trung bình tổng của tổng binh phương sai khác giữa các giá trị của tập số liệu so với giá trị trung bình của tập số liệu kết quả thực nghiệm : hoặc = Hay hoặc • Với = N khi N>30. Khi đó ta sử dụng kí hiệu: • Với = N -1 khi N<30 . Khi đó ta sử dụng kí hiệu : • Phương sai đặc trưng cho sự sai biệt của các số liệu. Phương sai càng lớn thì khác biệt càng lớn và ngược lại • Phương sai biểu diễn độ phân tán của tập số liệu kết quả thực nghiệm đối với giá trị trung bình. Phương sai càng lớn độ phân tán càng lớn và ngược lại. 2.2:Độ lệch chuẩn(hoặc ) • Độ lệch chuẩn của 1 tập số liệu kết quả thực nghiệm là giá trị căn bậc 2 trị số phương sai của nó : = hoặc = • Độ lệch chuẩn có ý nghĩa như phương sai. 2.3:Độ sai chuẩn ( hoặc S): • Độ sai chuẩn bằng độ lệch chuẩn chia cho căn bậc 2 của số giá trị kết quả nghiệm: = hoặc • Độ sai chuẩn có thể được hiểu là trung bình phân tán của các giá trị kết quả thực nghiệm. 2.4Hệ số biến thiên(): • Hệ số biến thiên là tỷ số giữa độ lệch chuẩn với các giá trị trung bình : .100 • Dựa vào độ biến thiên để so sánh độ gần đúng độ sai biệt của các kết quả thực nghiệm thu nhận được. 9 9 3:Các đặc trưng phân phối thống kê của tập số liệu: 3.1:Phân phối chuẩn(phân phối chuẩn gauss(u): Y(X)= với u= • Xác suất thống kê gắn liền với khái niệm độ tin cậy thống kê (P). • Độ tin cậy thống kê luôn là 1 số nhỏ hơn hoặc bằng 1. • Nếu kí hiệu Độ không tin cậy thống kê, thì : P+∝=1 hay P=1-∝ hoặc ∝=P-1 • Trong xác suất người t qui ước : • Biến cố=0.9999 là biến cố hoàn toàn chắc chắn • Biến cố có P=0.999 là biến cố hết sức chắc chắn • Biến cố có P=0.99 là biến cố rất chắc chắn. • Biến cố có P=0.90 là biến cố có chiều hướng chắc chắn. 3.2. Phân phối Student(phân phối t) • Hàm phân phối student có dạng:tf= • Trong đó : f : là bậc tự do(f=N-1) B: là hằng số. : là độ lệch chuẩn • Đối với phân phối student có bảng tra chuẩn Student tính sẵn. Có 2 loại bảng tra giá trị(gọi là bảng phân phối chuẩn của t). Khi giả thiết thống kê đặt là : • Nếu giả thiết: • Nếu giả thiết: • Ho:Xi=Xk • Ho:Xi=Xk • Ha: Xi>Xa hoặc Xi<Xk • Ha: Xi≠Xa 10 10 [...]... được từ phân tích bình phương cực tiểu tα/2 dựa trên số bậc tự do kết hợp với s, là [n-(k+1)] 2 .Phân tích tương quan Phân tích tương quan là công cụ thống kê có thể sử dụng để mô tả mức độ các biến quan hệ tuyến tính liên quan Khi phân tích mối tương quan được sử dụng khi kết hợp với phân tích hồi quy đểđánh giá mô hình tìm theo bình phương cực tiểu là phù hợp với những dữ liệu hay không Phân tích tương... so sánh sai số tương đối của các phương pháp khác nhau thực nghiệm cho các kết quả không cùng thứ nguyên… • Sai số hệ thống : ∆X= ≠0 • Nếu số hiệu này là đáng tin cậy tức là khác không là đáng tin cậy thì thực nghiệm đã mắc sai số hệ thống Sai số hệ thống có thể tìm được nguyên nhân gây ra sai số hệ thống để loại bỏ • Sai số ngẫu nhiên : ∆X= • Thực nghiệm mắc sai số ngẫu nhiên khi hiệu số giữa giá... STATGRAPHIC - Lần lượt phân tích Các biến X1, X2, X3 Dự báo số liệu các năm tới của từng sản phẩm - Đánh giá sự ảnh hưởng của nhiệt độ lên 3 thành phẩm 22 22 CHƯƠNG III GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN I Đánh giá tập số liệu kết quả thực nghiệm qua xét các tham số đăc trưng về sự tập trung và sự phân tán của tập dữ liệu 1 Phân tích biến X1 Sử dụng phần mềm Statgraphics Centurion XV để phân tích biến Các bước thực... cậy 95% của hệ số tương quan: Cũng như các thông số thống kê khác như số trung bình và độ lệch chuẩn, hệ số tương quan cũng chịu ảnh hưởng của dao động giữa các mẫu Do đó, chúng ta cần phải ước tính khoảng tin cậy 95% của hệ số tương quan Xin nhắc lại rằng, chúng ta không biết hệ số tương quan thật (tức là hệ số trong quần thể, và hãy gọi hệ số này là ρ) là bao nhiêu, nên phải sử dụng hệ số r để ước tính... tra bảng phân vị của Chuẩn t theo 1 phía • • Thì tra bảng phân vị của Chuẩn t theo 2 phía 4.Đánh giá tập số liệu kết quả thực nghiệm 4.1Sai số thực nghiệm: -Có 4 loại sai số thực nghiệm: • Sai số tuyệt đối : = Xi - = Xi-µ Sai số tuyệt đối là sự sai khác của 1 số thực nghiệm nào đó với giá trị trung bình(hoặc giá trị thật) Sai khác này có thể âm hoặc dương • Sai số tương đối : =.100 • Sai số này được... Từ những phân tích rút ra được từ hai phương pháp phân tích chuỗi thời gian và phương pháp hồi quy đa biến ta rút ra được một số kết luận sau: - Nguồn vốn đầu tư trực tiếp vào ngành hàng may mặc ảnh hưởng đến khả năng cung ứng xuất nhập khẩu các mặt hàng sợi, len , bông - Ảnh hưởng của điều kiện nhiệt độ đến sản xuất các sản phẩm sợi, len, bông là rất lớn - Mô hình lựa chọn có phù hợp với dữ liệu 32... hệ tuyến tính giữa x và y là mạnh mẽ Hệ số tương quan r đo sự tương quan giữa giá trị x và giá trị y trong mẫu và tương tự hồi quy tuyến tính, hệ số tương quan tồn tại cho quần thể từđó các điểm dữ liệu • • 19 19 được lựa chọn Các hệ số tương quan quần thểđược ký hiệu là ρ(rho).ρ được tính từ các số liệu thống kê mẫu tương ứng r Ý nghĩa của hệ số tương quan : Hệ số tương quan Ý nghĩa ±0.01 đến ±0.1 Mối... tính toán chỉ số t như sau: Có thể chứng minh rằng nếu giả thuyết ρ1=ρ2 là đúng thì t tuân theo luật phân phối chuẩn với trung bình 0 và phương sai 1 Điều này có nghĩa là nếu giá trị của t thấp hơn -2 hay cao hơn +2, chúng ta có thể nói hai hệ số tương quan khác nhau có ý nghĩa thống kê 21 21 CHƯƠNG II ĐỀ XUẤT BÀI TOÁN I Tập dữ liệu - Tập dữ liệu được lấy từ trang web của tổng cục thống kê Việt Nam http://www.gso.gov.vnvề... 1.1.3.Kiểm định năng lực mô hình • Kiểm định 1 phía Kiểm định thống kê: Vùng bác bỏ (dựa trên bậc tự do df = (n-2)) • Kiểm định 2 phía Kiểm định thống kê: Vùng bác bỏ (dựa trên bậc tự do df = (n-2)) 2 .Phân tích hồi quy đa biến 2.1.Mô hình Việc phân tích hồi quy đa biến tương tự như hồi quy đơn biến trừ việc nó chứa nhiều hạng tử hơn 15 15 Một số mô hình: Ta có thể chuyển mô hình bậc hai về mô hình bậc... bằng 0 là đáng tin cậy 4.2.Sai số cho phép ∆P(X) • Sai số tối đa cho phép tuyệt đối : ∆P(X) = ±3 • Sai số cho phép tương đối 100 4.3.Khoảng chính xác tin cậy : 11 11 • Khoảng chính xác tin cậy được tính theo công thức : ∆x(p,f)= • Trong đó : P : độ tin cậy thống kê f : bậc tự do của tập số liệu kết quả thực nghiệm Sx : độ sai chuẩn 4.4.Khoảng giới hạn tin cậy của 1 tập số liệu kết quả thực nghiệm • Được . NỘI KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN o0o BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN MÔN: PHÂN TÍH THỐNG KÊ SỐ LIỆU ĐỀ TÀI: PHÂN TÍCH THỐNG KÊ SỐ LIỆU NGÀNH HÀNG MAY MẶC GV hướng dẫn: Ths. Nguyễn Phương Nga Lớp: KHMT3 – K6 Nhóm. trưng phân phối thống kê của tập số liệu: 3.1 :Phân phối chuẩn (phân phối chuẩn gauss(u): Y(X)= với u= • Xác suất thống kê gắn liền với khái niệm độ tin cậy thống kê (P). • Độ tin cậy thống kê luôn. tố: ->Xu thế số liệu( vĩ mô). ->Biến đổi mùa(vi mô). 1.4.2.1 :Phân tích xu thế: - Đây là một phân tích liên quan đến chuỗi nhiều năm,do đó ta sẽ sử dụng số liệu hàng năm để phân tích. Một cách