Đang tải... (xem toàn văn)
1. giới thiệu về thống kê học2. Khám phá và tìm hiểu dữ liệu định lượng3. Khám phá mối quan hệ giữa các biến4. Thu thập dữ liệu5. Sự ngẫu nhiên và mô hình xác suất6. Mô hình phân phối mẫu và khoảng tin chắc cho các phần7. Kiểm nghiệm giả thiết về các phần8. So sánh hai phần9. Suy luận và so sánh các trị trung bình10. Suy luận khi các biến có liên hệ
9/7/2010 Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ Bộ môn Thi Công QLXD ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ Phần 01 Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ Bộ môn Thi Công QLXD ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 9/7/2010 Tư thống kê Giới thiệu thống kê học Trình bày liệu định tính ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 9/7/2010 Thời gian dự án: g việc ◦ Dự án hoàn thành tất công hoàn thành ◦ Thời gian hoàn thành công việc không chắn ◦ Hiểu giảm thiểu không chắn giúp quản lý tiến độ thành công Phần ngầm Phần khung Hoàn thiện Nguồn: Glossary oi Statistical Terms, ASQ Quality Press ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ Là triết lý việc học hành động dựa g y lý ý sau: nguyên ◦ Tất công việc xảy hệ thống qui trình kết nối ◦ Sự biến thiên (variation) tồn tất qui trình ◦ Hiểu giảm thiểu biến thiên chìa khóa để thành công Nguồn: Glossary oi Statistical Terms, ASQ Quality Press ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 9/7/2010 Tư thống kê Qui trình Sự biến đổi Các liệu Các công cụ thống kê Phươ há Phương pháp thống kê ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 9/7/2010 Đánh giá kết luận sau đây: g người g g đại học có khả ◦ “Những có cha mẹ có (likely) lấy đại học người có cha mẹ đại học.” ◦ “Lượng xe máy Sài Thành có liên hệ với lượng nhà đất ở Hà Thành.” Nguồn: http://www.zda.vn ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 10 9/7/2010 Thống kê: Với thông tin hô i tay bạn, thùng? Xác suất: Với thông tin thùng, tay bạn? Nguồn: MIT OCW, dựa Gilbert, 1976 ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 11 Thống kê học (statistics, số ít): Một cách lý ậ , g với công g cụ ụ p gp p luận, phương pháp kèm, thiết kế để giúp hiểu biết giới Thống kê (satistics, số nhiều): phép tính cụ thể thực liệu (data) ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 12 9/7/2010 Dữ liệu (Data) Suy nghĩ (think) Biểu thị (show) Trình bày (tell) Thống kê (Statistics) Thông tin (Information) ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 13 ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 14 9/7/2010 ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 15 Quần thể (population): nhóm gồm tất ự hành thống g kê thành p phần mà nhà thực quan tâm ◦ v.d tất nhà thầu Sài Gòn Mẫu (sample): tập hợp liệu rút từ quần thể ◦ v.d mẫu 75 nhà thầu Sài Gòn ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 16 9/7/2010 Thông số (parameter): đại lượng mô tả q quần thể ◦ v.d doanh thu bình quân tất nhà thầu 100 tỷ đồng Trị (tham) số thống kê (statistic): đại lượng mô tả mẫu ◦ v.d doanh thu bình quân mẫu 75 nhà thầu đồng 120 tỷ đồng ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 17 Quần thể Mẫu Tập Thông số Trị số thống kê Các quần thể có thông số; mẫu có trị số thống kê ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 18 9/7/2010 ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 19 Phương pháp thông kê Thống kê học mô tả (descriptive statistics) Thông kê học suy luận (inferential statistics) ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 20 10 9/7/2010 Thu thập số liệu ◦ v.d khảo sát, d khả quan sát, thí hí nghiệm Trình bày liệu ◦ v.d biểu đồ đồ thị Xác định đặc điểm liệu ◦ v.d trung bình mẫu = xi n 21 ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ Quá trình tạo ước lượng, dự đoán, hay q y định ị ự mẫu q quần thể dựa Quần thể Mẫu Suy luận Thông số Trị số thống kê ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 22 11 9/7/2010 ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 23 Dữ liệu (data): đại lượng ngữ cảnh kèm Ngữ cảnh liệu: “Five W’s”: Who, What, When, Where, and Why Có thể có “How.” Dữ liệu ngữ cảnh kèm vô nghĩa ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 24 12 9/7/2010 Họ Tên Tuổi Loại lao động Lương ngày Đội Thi Công Bảo hiểm Phan Cam 18 Phổ thông 50,000 Không Vũ Phu 35 Nề 90,000 Có Cao Giá 28 Nề 95,000 Không Trần Ai 45 Sắt 90,000 Có Lê La 30 Điện 85,000 Có Lâm Tặc 30 Mộc 90 000 90,000 Không Ngô Khoai 32 Phổ thông 45,000 Có Phạm Thượng 22 Phổ thông 50,000 Không (Trích từ bảng lương tháng 9/2009, Dự Án “Xây Nhà Từ Nóc”) ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ Biến liệu 25 Định tính (categorical) Định lượng (quantitative) ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 26 13 9/7/2010 ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 27 Biểu đồ số người mắc bệnh tử vong cúm A/H1N1: Nguồn: Báo Tuổi Trẻ, 28/09/2009 ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 28 14 9/7/2010 Ba qui tắc: Vẽ/tạo hình ảnh — lộ điều mà không thấy ấ từ liệu thô Vẽ/tạo hình ảnh — đặc điểm quan trọng liệu thể Chúng ta thấy điều không mong đợi Vẽ/tạo hình ảnh — cách tốt để nói với người khác liệu bạn có hình ảnh trình bày chọn lựa kỹ ỹ ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 29 Đếm số lượng giá trị liệu cho loại Tổ chức chúng vào bảng số đếm, thể tổng số lượng loại Ví dụ hạng vé tàu Titanic: Hạng vé Hạng Hạng nhì Hạng ba Thủy thủ đoàn Đếm 325 285 706 885 (Nguồn: De Veaux et al., 2006) ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 30 15 9/7/2010 Bảng tần suất tương đối tương tự, thể dạng phần trăm (thay số đếm) đế ) cho h ỗ loại l Hạng vé Hạnh Hạng nhì H ng ba Hạng Thủy thủ đoàn % 14.77 12.95 32 08 32.08 40.21 ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 31 ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 32 Thủy thủ đoàn Hạng ba Hạng hai Hạng 16 9/7/2010 Biểu đồ tần suất tương đối mô tả phân phối tương đối số đếm cho loại Thỏa tích.” h mãn “nguyên “ ê lý diện d í h” Nhì Ba Hạng Nhất Thủy thủ đoàn ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ Slide 3- 33 Khi quan tâm phần tổng thể, biểu đồ bánh chọn lựa hay Hạng Nhất Hạng hai Thủy thủ Hạnn ba ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 34 17 9/7/2010 Sống só ót Cho phép trình bày hai biến định tính Cho phép thể thành phần phân phối theo biến, biến tùy thuộc vào giá trị biến khác ◦ v.d xem xét hạng vé sống sót hành khách tàu Titanic: Sống Chết Tổng Nhất 203 122 325 Hạng Nhì Ba 118 167 285 178 528 706 Thủy thủ Tổng 212 711 673 1490 885 2201 ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ Các cột hàng lề bên phải bên cho tổng số phân phối tần suất (frequency distributions) cho biến biến Mỗi phân phối tần suất gọi phân phối lề (marginal distribution) biến tương ứng ◦ Phân phối lề cho biến sống sót (survival) tàu Titanic: Sống só ót 35 Sống Chết Nhất 203 122 Hạng Ba Nhì 118 178 167 528 Thủy thủ 212 673 ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 36 18 9/7/2010 Mỗi phần tử bảng cho số đếm kết hợp giá trị hai biến ◦ Ví dụ, dụ phân tử thứ hai cột thủy thủ đoàn (crew) 673 thủy thủ chết tàu Titanic bị chìm Sống g sót Sống ế Chết Tổng Nhất 203 122 325 Hạng Nhì Ba 118 178 167 285 528 706 Thủy thủ Tổng 212 711 673 885 1490 2201 37 ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ Phân phối có điều kiện (conditional ộ biến distribution)) cho p phân p phối cho thành phần thỏa mãn điều kiện biến khác ◦ Phân phối có điều kiện hạng vé với điều kiện sống: Sống Nhất 203 28.6% Nhì 118 16.6% Hạng Ba Thủy thủ 178 212 25.0% 29.8% ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ Tổng 711 100% 38 19 9/7/2010 Chết ◦ Phân phối có điều kiện hạng vé, với điều kiện thiệt mạng: Nhất 122 8.2% Nhì 167 11.2% Hạng Ba Thủy thủ 528 673 35.4% 45.2% Tổng 1490 100% ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 39 Các phân phối có điều kiện cho thấy có khác hạng vé tỷ lệ sống sót sót Sống sót Chết Nhất Nhì Ba Thủy thủ ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 40 20 9/7/2010 Sự phân phối hạng vé với người sống sót phân phối hạng vé với người không sống sót khác Hạng vé sống sót có liện hệ, chúng không độc lập Các biến coi độc lập phân phối giống ộ biến g bảng g tùy y thuộc ộ g g cho loại biến lại ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ Biểu đồ phân đốt (segmented bar charts) trình bày lượng thông tin giống với biểu đồ bánh Biểu đồ phân đốt hạng vé tình trạng Hạng sống sót: Nhất Phần trăm 41 Nhì Ba Thủy thủ Sống sót Chết ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 42 21 9/7/2010 ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 43 “Căn hộ giá trung bình bán chạy”: Nguồn: Báo Tuổi Trẻ, 24/10/2009 ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 44 22 9/7/2010 Trình bày thành thật—đảm bảo biểu đồ nói thể ◦ Có vấn đề biểu đồ trên? ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 45 Đừng cường điệu hóa Không kết luận ậ điều chưa thể kết luận Đừng sử dụng trị trung bình không hợp lý— mà dẫn đến gọi nghịch lý Simpson (Simpson’s Paradox) ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 46 23 9/7/2010 Hương có điểm TBTL 7.00 trường ĐHBK Thủy có điểm TBTL 7.50 trường ĐHBK Ai học tốt môn học ĐHBK? Hương hay Thủy? Theo bạn có khả đạt điểm cao môn học này? 47 ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ Chất lượng thi công công trình hai nhà thầu A B theo đánh giá chủ đầu tư (đạt/tổng số hợp đồng): Nhà thầu A Nhà thầu B Dân dụng 40/60 (66.6%) 5/8 (62.5%) Loại công trình Công nghiệp Tổng 13/15 53/75 (86.7%) (70.7%) 42/50 (84.0%) 47/58 (81.0%) Chọn nhà thầu để thi công chất lượng hơn? ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 48 24 9/7/2010 ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 49 25 [...]... trường ĐHBK Thủy có điểm TBTL 7.50 ở trường ĐHBK Ai có vẻ học tốt hơn trong các môn học ở ĐHBK? Hương hay Thủy? Theo bạn thì ai có khả năng đạt điểm cao hơn trong môn học này? 47 ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ Chất lượng thi công công trình của hai nhà thầu A và B theo đánh giá của các chủ đầu tư (đạt/tổng số hợp đồng): Nhà thầu A Nhà thầu B Dân dụng 40/60 (66.6%) 5/8 (62.5%) Loại công trình Công nghiệp... trung bình bán chạy”: Nguồn: Báo Tuổi Trẻ, 24/10/2009 ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 44 22 9/7/2010 Trình bày thành thật—đảm bảo biểu đồ nói ra những gì đang thể hiện ◦ Có vấn đề gì trong biểu đồ trên? ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 45 Đừng cường điệu hóa Không kết luận những ậ điều chưa thể kết luận Đừng sử dụng trị trung bình không hợp lý mà có thể dẫn đến cái gọi là nghịch lý Simpson (Simpson’s... biểu đồ và đồ thị Xác định đặc điểm của dữ liệu ◦ v.d trung bình của mẫu = xi n 21 ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ Quá trình tạo ra một ước lượng, dự đoán, hay q y định ị ự trên mẫu quyết về q quần thể dựa Quần thể Mẫu Suy luận Thông số Trị số thống kê ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 22 11 9/7/2010 ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 23 Dữ liệu (data): là các đại lượng cùng ngữ cảnh đi kèm Ngữ... Không Trần Ai 45 Sắt 90,000 1 Có Lê La 30 Điện 85,000 2 Có Lâm Tặc 30 Mộc 90 000 90,000 1 Không Ngô Khoai 32 Phổ thông 45,000 2 Có Phạm Thượng 22 Phổ thông 50,000 2 Không (Trích từ bảng lương tháng 9/2009, Dự Án Xây Nhà Từ Nóc”) ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ Biến của dữ liệu 25 Định tính (categorical) Định lượng (quantitative) ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 26 13 9/7/2010 ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến... 16 9/7/2010 Biểu đồ thanh tần suất tương đối mô tả sự phân phối tương đối của số đếm cho mỗi loại Thỏa tích.” h mãn “nguyên “ ê lý diện d í h” Nhì Ba Hạng Nhất Thủy thủ đoàn ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ Slide 3- 33 Khi quan tâm các phần trong tổng thể, biểu đồ bánh là chọn lựa hay Hạng Nhất Hạng hai Thủy thủ Hạnn ba ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 34 17 9/7/2010 Sống só ót Cho phép trình... liện hệ, nhưng chúng không độc lập Các biến được coi là độc lập khi sự phân phối của một giống ộ biến trong g bảng g tùy y thuộc ộ là g g nhau cho mỗi loại của biến còn lại ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ Biểu đồ thanh phân đốt (segmented bar charts) trình bày lượng thông tin giống với biểu đồ bánh Biểu đồ thanh phân đốt giữa hạng vé và tình trạng Hạng sống sót: Nhất Phần trăm 41 Nhì Ba Thủy thủ... hàng lề bên phải và bên dưới cho ra tổng số và các phân phối tần suất (frequency distributions) cho mỗi một biến biến Mỗi phân phối tần suất gọi là phân phối lề (marginal distribution) của biến tương ứng ◦ Phân phối lề cho biến sống sót (survival) của tàu Titanic: Sống só ót 35 Sống Chết Nhất 203 122 Hạng Ba Nhì 118 178 167 528 Thủy thủ 212 673 ©2010, Nguyễn Duy Long, Tiến Sỹ 36 18 9/7/2010 Mỗi phần