Nguyễn Văn Vũ An Bộ môn Tài chính – Ngân hàng (TVU)

1. Nguyễn Văn Vũ AnBộ môn Tài chính – Ngân hàng (TVU) THỐNG KÊ KINH TẾ

2. TÀI LIỆU THAM KHẢO nguyenvanvuan@gmail.com

3. TÀI LIỆU THAM KHẢO nguyenvanvuan@gmail.com

4. CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU MÔN HỌC 1. KHÁI NIỆM • Thống kê là một nhánh của toán học liên quan đến việc thu thập, phân tích, diễn giải hay giải thích và trình bày các dữ liệu • Thống kê mô tả và thống kê suy diễn tạo thành thống kê trong ứng dụng nguyenvanvuan@gmail.com

5. 2. TỔNG QUAN VỀ THỐNG KÊ • Thống kê mô tả: Là pháp sử dụng để tóm tắt hoặc mô tả một tập hợp dữ liệu • Thống kê suy diễn: Là phương pháp mô hình hóa trên các dữ liệu quan sát để giải thích được những biến thiên “dường như” có tính ngẫu nhiên và tính không chắc chắn của các quan sát nguyenvanvuan@gmail.com

6. 3. MỘT SỐ KHÁI NIỆM TRONG THỐNG KÊ • Tổng thể thống kê là tập hợp các đơn vị thuộc hiện tượng nghiên cứu, cần quan sát, thu thập và phân tích mặt lượng của chúng theo một hoặc một số tiêu thức nào đó • Mẫu là tổng thể bao gồm một số đơn vị được chọn ra từ tổng thể chung theo một phương pháp lấy mẫu nào đó nguyenvanvuan@gmail.com

7. 3. MỘT SỐ KHÁI NIỆM TRONG THỐNG KÊ • Quan sát là cơ sở thu thập số liệu và thông tin cần nghiên cứu • Dữ liệu định tính phản ánh tính chất, sự hơn kém của đối tượng của các đối tượng nghiên cứu, là các dữ liệu ban đầu không được thể hiện dưới dạng số • Dữ liệu định lượng phản ánh mức độ hay mức độ hơn kém, là các dữ liệu có thể cân, đong, đo, đếm được nguyenvanvuan@gmail.com

8. Xác định vấn đề nghiên cứu, mục tiêu, nội dung, đối tượng nghiên cứu Xây dựng hệ thống các khái niệm, Các chỉ tiêu thống kê Thu thập dữ liệu thống kê • Xử lý số liệu: • Kiểm tra, chỉnh lý, sắp xếp số liệu • Phân tích thống kê sơ bộ • Phân tích thống kê thích hợp Phân tích và giải thích kết quả Báo cáo và truyền đạt kết quả nghiên cứu 4. QUÁ TRÌNH NGHIÊN CỨU THỐNG KÊ nguyenvanvuan@gmail.com

9. 5. CÁC LOẠI THANG ĐO • Thang đo định danh • Thang đo thứ bậc • Thang đo khoảng • Thang đo tỷ lệ nguyenvanvuan@gmail.com

10. CHƯƠNG 2. THU THẬP DỮ LIỆU • Vấn đề đầu tiên của công việc thu thập dữ liệu là xác định rõ những dữ liệu nào cần thu thập, thứ tự ưu tiên của các dữ liệu này • Dữ liệu sơ cấp là dữ liệu thu thập trực tiếp, ban đầu từ đối tượng nghiên cứu • Dữ liệu thứ cấp là dữ liệu thu thập từ những nguồn có sẵn, đó chính là những dữ liệu đã qua tổng hợp, xử lý nguyenvanvuan@gmail.com

11. CHƯƠNG 2. THU THẬP DỮ LIỆU • Các phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp • Thực nghiệm • Khảo sát qua điện thoại • Thư hỏi • Quan sát trực tiếp • Phỏng vấn cá nhân nguyenvanvuan@gmail.com

12. CHƯƠNG 2. THU THẬP DỮ LIỆU • Các kỹ thuật chọn mẫu • Kỹ thuật lấy mẫu xác suất • Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản • Lấy mẫu hệ thống • Lấy mẫu cả khối/ cụm và lấy mẫu nhiều giai đoạn • Lấy mẫu phân tầng • Kỹ thuật lấy mẫu phi xác suất • Lấy mẫu thuận tiện • Lấy mẫu định mức • Lấy mẫu phán đoán nguyenvanvuan@gmail.com

13. CHƯƠNG 3. TÓM TẮT VÀ TRÌNH BÀY DỮ LIỆU BẰNG BẢNG VÀ ĐỒ THỊ 1. BẢNG TẦN SỐ nguyenvanvuan@gmail.com

14. CHƯƠNG 3. TÓM TẮT VÀ TRÌNH BÀY DỮ LIỆU BẰNG BẢNG VÀ ĐỒ THỊ 1. BẢNG TẦN SỐ nguyenvanvuan@gmail.com

15. CHƯƠNG 3. TÓM TẮT VÀ TRÌNH BÀY DỮ LIỆU BẰNG BẢNG VÀ ĐỒ THỊ 1. BẢNG TẦN SỐ nguyenvanvuan@gmail.com

16. CHƯƠNG 3. TÓM TẮT VÀ TRÌNH BÀY DỮ LIỆU BẰNG BẢNG VÀ ĐỒ THỊ 1. BẢNG TẦN SỐ nguyenvanvuan@gmail.com

17. 2. TÓM LƯỢC VÀ TRÌNH BÀY DỮ LIỆU BẰNG ĐỒ THỊ nguyenvanvuan@gmail.com

18. 2. TÓM LƯỢC VÀ TRÌNH BÀY DỮ LIỆU BẰNG ĐỒ THỊ nguyenvanvuan@gmail.com

19. CHƯƠNG 4. TÓM TẮT DỮ LIỆU BẰNG CÁC ĐẠI LƯỢNG SỐ • Trung bình mẫu (Mean): • Trung bình có trọng số: • Trung vị - Me (Median): Là giá trị đứng giữa của tập dữ liệu đã được sắp xếp theo thứ tự tăng dần • Mode (Mo): Giá trị gặp nhiều nhất trong tập dữ liệu nguyenvanvuan@gmail.com

20. CHƯƠNG 4. TÓM TẮT DỮ LIỆU BẰNG CÁC ĐẠI LƯỢNG SỐ • Trung bình nhân (Geometric mean): • Khảo sát hình dạng của các đa giác tần số tương ứng với các kiểu phân phối Lệch trái Cân đối Lệch phải Mean = Me = Mo Mo < Me < Mean Mean < Me < Mo nguyenvanvuan@gmail.com

21. CHƯƠNG 4. TÓM TẮT DỮ LIỆU BẰNG CÁC ĐẠI LƯỢNG SỐ • Phương sai: Trung bình của các biến thiên bình phương giữa từng quan sát trong tập dữ liệu so với trung bình của nó Hoặc • Độ lệch chuẩn: Lấy căn bậc hai của phương sai nguyenvanvuan@gmail.com

22. CHƯƠNG 4. TÓM TẮT DỮ LIỆU BẰNG CÁC ĐẠI LƯỢNG SỐ Tuổi nguyenvanvuan@gmail.com

23. CHƯƠNG 4. TÓM TẮT DỮ LIỆU BẰNG CÁC ĐẠI LƯỢNG SỐ • Trung bình tổng thể: • Phương sai tổng thể: • Chuẩn hóa dữ liệu: Biến đổi chúng thành dữ liệu ở 1 thang đo chuẩn • Chuẩn hóa z cho dữ liệu tổng thể: • Chuẩn hóa z cho dữ liệu mẫu: nguyenvanvuan@gmail.com

24. CHƯƠNG 5. XÁC SUẤT, BIẾN NGẪU NHIÊN VÀ LUẬT PHÂN PHỐI 1. XÁC SUẤT CĂN BẢN • Phép thử • Biến cố: Kết cục của phép thử • Biến cố chắc chắn (Ω) • Biến cố không thể có (Ø) • Biến cố ngẫu nhiên (A, B, C,…) • Xác suất của một biến cố nguyenvanvuan@gmail.com

25. 1. XÁC SUẤT CĂN BẢN • Biến cố tổng C = A ∪ B hay C = A + B là biến cố xảy ra khi và chỉ khi A hoặc B xảy ra • Biến cố tích C = A ∩ B hay C = A*B là biến cố xảy ra khi và chỉ khi A và B cùng xảy ra • Biến cố xung khắc • Biến cố độc lập

26. 1. XÁC SUẤT CĂN BẢN • P(A) = m/n • Tính chất: • 0 ≤ P(A) ≤ 1 • P(Ω) = 1 • P(Ø) = 0

27. 2. BIẾN NGẪU NHIÊN • Biến ngẫu nhiên là những biến mà giá trị của nó được xác định 1 cách ngẫu nhiên • Biến ngẫu nhiên rời rạc • Biến ngẫu nhiên liên tục

28. 3. CÁC PHÂN PHỐI LÝ THUYẾT QUAN TRỌNG • Phân phối nhị thức (Binominal distribution) • Phân phối Poisson (Poisson distribution) • Phân phối bình thường (Normal distribution) • Phân phối bình thường chuẩn hóa (Standard normal distribution) • Dùng phân phối bình thường tính xấp xỉ một số phân phối rời rạc • Phân phối đều (Uniform distribution) • Phân phối mũ (Exponential distribution)

29. CHƯƠNG 6. PHÂN PHỐI CỦA CÁC THAM SỐ MẪU 1. PHÂN PHỐI CỦA TRUNG BÌNH MẪU • Trung bình mẫu là ước lượng không chệch của trung bình tổng thể vì giá trị trung bình tính được từ tất cả các trị trung bình mẫu của mẫu cỡ n có thể lấy được từ tổng thể cỡ N sẽ đúng trị trung bình của tổng thể • Ví dụ: Tuổi có cỡ N = 4 như sau {18, 20, 22, 24} Ta có μ = (18 + 20 + 22 + 24)/4 = 21

30. 1. PHÂN PHỐI CỦA TRUNG BÌNH MẪU Nếu tất cả các cỡ mẫu có 2 người được chọn theo kiểu hoàn lại từ tổng thể thì có 16 mẫu theo nguyên tắc Nn

31. 1. PHÂN PHỐI CỦA TRUNG BÌNH MẪU • Sai số chuẩn của trung bình mẫu Như vậy: Khi cỡ mẫu tăng thì sai số chuẩn của trung bình giảm xuống Khi n/N > 0,05 Với FPC (Finite population correction) là yếu tố hiệu chỉnh tổng thể hữu hạn

32. 1. PHÂN PHỐI CỦA TRUNG BÌNH MẪU • Chọn mẫu từ một tổng thể có phân phối bình thường • Ví dụ: Xem ví dụ P. 176 (Thống kê ứng dụng)

33. 1. PHÂN PHỐI CỦA TRUNG BÌNH MẪU • Chọn mẫu từ một tổng thể không có phân phối bình thường • Lý thuyết giới hạn trung tâm (Central limit theorem) • Tổng thể có phân phối bình thường thì trung bình mẫu cũng là phân phối bình thường dù cỡ mẫu là bao nhiêu • n ≥ 30, phân phối mẫu xấp xỉ phân phối bình thường • Hình dáng của phân phối tổng thể khá đối xứng thì phân phối mẫu xấp xỉ phân phối bình thường nếu cỡ mẫu n ≥ 15 • Ví dụ: P.179 (Thống kê ứng dụng) nguyenvanvuan@gmail.com

34. 2. PHÂN PHỐI CỦA TỶ LỆ MẪU • Tỷ lệ mẫu: • X: Số quan sát có thuộc tính quan tâm • Ví dụ: P. 182 (Thống kê ứng dụng) Khi n/N > 0,05 • Ví dụ: P. 183 (Thống kê ứng dụng)

35. CHƯƠNG 7. ƯỚC LƯỢNG CÁC THAM SỐ TỔNG THỂ 1. ƯỚC LƯỢNG TRUNG BÌNH TỔNG THỂ • Vấn đề đặt ra là ước lượng các đặc trưng của tổng thể (chưa biết) từ các đặc trưng của mẫu dữliệu thu thập được • Ước lượng điểm là phương pháp dùng một tham số thống kê mẫu đơn lẻ để ước lượngvề giá trị thật của tham số tổng thể • Ước lượng khoảng là phương pháp dựa vào dữ liệu của mẫu, với một độ tin cậy chotrước, xác định khoảng giá trị mà đặc trưng của tổng thể có thể rơi vào nguyenvanvuan@gmail.com

36. 1. ƯỚC LƯỢNG TRUNG BÌNH TỔNG THỂ • Ước lượng khoảng trung bình tổng thể khi đã biết phương sai tổng thể: • Ví dụ: P. 189 (Thống kê ứng dụng) • Ước lượng khoảng trung bình tổng thể khi không biết phương sai tổng thể: • Nếu n ≥ 30: • Nếu n < 30: • Ví dụ: P. 193 (Thống kê ứng dụng) nguyenvanvuan@gmail.com

37. web • nguyenvanvuantvu.yolasite.com nguyenvanvuan@gmail.com

38. 2. ƯỚC LƯỢNG TỈ LỆ TỔNG THỂ • Ví dụ: P. 195 (Thống kê ứng dụng) nguyenvanvuan@gmail.com

39. 3. XÁC ĐỊNH CỠ MẪU CHO BÀI TOÁN ƯỚC LƯỢNG • Đối với trung bình tổng thể: • Ví dụ: P. 196 (Thống kê ứng dụng) • Đối với tỷ lệ tổng thể: • Ví dụ: P. 197 (Thống kê ứng dụng) • Trong tình huống tổng thể hữu hạn: nguyenvanvuan@gmail.com

40. 4. ƯỚC LƯỢNG TRÊN HAI MẪU • Ước lượng khác biệt hai trung bình tổng thể trong trường hợp mẫu độc lập • Trường hợp biết phương sai tổng thể: • Ví dụ: P. 199 (Thống kê ứng dụng) • Trường hợp chưa biết phương sai tổng thể, mẫu lớn: nguyenvanvuan@gmail.com

41. 4. ƯỚC LƯỢNG TRÊN HAI MẪU • Trường hợp chưa biết phương sai tổng thể, mẫu nhỏ: Độ lệch chuẩn mẫu gộp: với df = n1+ n2 -2 Trong tình huống mẫu nhỏ, phương sai tổng thể không bằng nhau thì:

42. 4. ƯỚC LƯỢNG TRÊN HAI MẪU • Ước lượng khác biệt hai trung bình tổng thể trong trường hợp mẫu cặp • B1: Tính từng cặp chênh lệch di = x1i – x2i • B2: Tính trung bình các chênh lệch trên mẫu • B3: Tính độ lệch chuẩn của chênh lệch: • B4: Xây dựng khoảng ước lượng: • Ví dụ: P. 204 (Thống kê ứng dụng) nguyenvanvuan@gmail.com

43. 4. ƯỚC LƯỢNG TRÊN HAI MẪU • Ước lượng tỷ lệ hai mẫu • Ví dụ: P. 206 (Thống kê ứng dụng) nguyenvanvuan@gmail.com

44. CHƯƠNG 8. KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT VỀ THAM SỐ TỔNG THỂ 1. CÁC VẤN ĐỀ CHUNG VỀ KIỂM ĐỊNH • Đặt giả thuyết về tham số tổng thể • Giả thuyết H0 thường mô tả hiện tượng lúc bình thường, mô tả tình trạng nguyên thủy, hoặc tình trạng không chịu tác động gì của hiện tượng; Giả thuyết H0 luân có dấu bằng (P.209) • Giả thuyết H1 mô tả tình trạng ngược lại với H0 nguyenvanvuan@gmail.com

45. 1. CÁC VẤN ĐỀ CHUNG VỀ KIỂM ĐỊNH • Xác suất sai lầm loại I là xác suất để chúng ta bác bỏ H0 trong khi nó thật sự đúng • Xác suất sai lầm loại II là xác suất để chúng ta không bác bỏ H0 trong khi nó sai • Mức ý nghĩa α của kiểm định (Significance level) • Giá trị tới hạn (Critical value) là biên giới chia đôi hai vùng chấp nhập và bác bỏ H0 • Kiểm định một bên và kiểm định hai bên (P.213) nguyenvanvuan@gmail.com

46. 2. KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT MỘT MẪU • Kiểm định giả thuyết về trung bình tổng thể • Khi biết độ lệch chuẩn B1: Nhận định tình hình của tham số tổng thể B2: Đặt giả thuyết B3: Xác định α B4: Tính giá trị kiểm định B5: Bác bỏ H0 nếu kiểm định hai bên thì ztt > zα/2 hoặc ztt < -zα/2; nếu kiểm định bên trái ztt < -zα; nếu kiểm định bên phải ztt > zα B6: Kết luận (P.217) nguyenvanvuan@gmail.com

47. 2. KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT MỘT MẪU • Kiểm định giả thuyết về trung bình tổng thể • Khi không biết độ lệch chuẩn B1- B3: Giống TH biết độ lệch chuẩn B4: Tính giá trị kiểm định n ≥ 30 thì n < 30 thì B5: Bác bỏ H0 nếu kiểm định hai bên thì ztt > zα/2 hoặc ztt < -zα/2(ttt > tα/2;n-1 hoặc ttt < -tα/2;n-1 ); nếu kiểm định bên trái ztt < -zα (ttt < -tα;n-1); nếu kiểm định bên phải ztt > zα(ttt > tα;n-1) B6: Kết luận (P218 – 219)

48. 2. KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT MỘT MẪU • Tiếp cận p-value (P.221) • P-value ≥ α thì chấp nhận H0 • P-value < α thì bác bỏ H0 nguyenvanvuan@gmail.com

49. 2. KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT MỘT MẪU • Kiểm định giả thuyết về tỷ lệ tổng thể: Vì chúng ta giả định p = p0 nên dùng p0 thay thế cho p như một cách tính sắp xỉ Quyết định chấp nhận hay bác bỏ H0 (P. 223) nguyenvanvuan@gmail.com

50. 2. KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT MỘT MẪU • Kiểm định giả thuyết về phương sai tổng thể: (P.226) Bác bỏ H0 trong trường hợp: Kiểm định hai bên: Hoặc Kiểm định bên phải: Kiểm định bên trái: nguyenvanvuan@gmail.com