Bài Tập Xác Suất Thống Kê (Có Lời Giải)
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (683.83 KB, 18 trang )
<span class="text_page_counter">Trang 1</span><div class="page_container" data-page="1">
<b>Đ i H c Qu c Gia Thành Ph H Chí Minhại Học Quốc Gia Thành Phố Hồ Chí Minhọc Quốc Gia Thành Phố Hồ Chí Minhốc Gia Thành Phố Hồ Chí Minhốc Gia Thành Phố Hồ Chí Minh ồ Chí MinhTrường Đại Học Bách Khoa TPHCMng Đ i H c Bách Khoa TPHCMại Học Quốc Gia Thành Phố Hồ Chí Minhọc Quốc Gia Thành Phố Hồ Chí Minh</b>
<b>BÀI T P L N MƠN: XÁC SU T TH NG KÊẬP LỚN MÔN: XÁC SUẤT THỐNG KÊỚN MÔN: XÁC SUẤT THỐNG KÊẤT THỐNG KÊỐNG KÊ</b>
<b>Đ TÀI 3Ề TÀI 3</b>
<b>Gi ng viên : Hoàng Văn Hàảng viên : Hoàng Văn Hà</b>
Trương Gia Kiệtng Gia Ki tệt2013584
Nguy n Hoàng B o Hânễn Hoàng Bảo Hânảo Hân2010246Nguy n Th Thanh Tuy nễn Hoàng Bảo Hânị Vân Anhền2010760
</div><span class="text_page_counter">Trang 2</span><div class="page_container" data-page="2"><b>BÁO CÁO PHÂN CÔNG NHIỆM VỤ CỦA NHĨM 3</b>
3Nguy n Hồng B o Hânễn Hồng Bảo Hânảo Hân2010246Hoạt động 24Nguy n Th Thanh Tuy nễn Hoàng Bảo Hânị Vân Anhền2010760Hoạt động 2
</div><span class="text_page_counter">Trang 4</span><div class="page_container" data-page="4"><b>Hoạt động 1</b>
<b>1)Đọc dữ liệu , khai biến và làm sạch dữ liệu trong R</b>
Sau khi đọc bảng dữ liệu ta nhận xét rằng dữ liệu bao gồm 78 đối tượng tham gia và có7 biến bao gồm :
<b>- Person: số thứ tự của người tham gia thử nghiệm - gender: giới tính của người tham gia (1 = nam, 0 = nữ) - Age: tuổi (năm) </b>
<b>- Height: chiều cao (cm) </b>
<b>- pre.weight: cân nặng trước khi áp dụng chế độ ăn kiêng (kg) - Diet: chế độ ăn kiêng (3 chế độ khác nhau) </b>
<b>- weight6weeks: cân nặng sau 6 tuần ăn kiêng</b>
Ta khai biến trong R:
Ta nhận thấy trong bảng dữ liệu ở đối tượng 25 và 26 cịn trống ơ ở mục gender do đóta cần gán giá trị cho nó. Nhìn vào dataframe của data, ta nhận ra rằng giá trị của biếngender được liệt kê với giá trị 0 trước 1 sau, và sẽ lặp lại khi biến Diet thay đổi giá trị.
</div><span class="text_page_counter">Trang 5</span><div class="page_container" data-page="5">Với logic này, đề xuất gán các giá trị NA tại ô thứ 25, 26 của biến gender bằng
giá trị 0. Thay 0=Nữ và 1= Nam cho cột gender.ta được bảng dữ liệu data hoàn chỉnhtrong R như sau:
</div><span class="text_page_counter">Trang 7</span><div class="page_container" data-page="7"><b>2) Làm rõ dữ liệu </b>
Ta thực hiện phân tích mẫu dựa trên yếu tố về giới tính và so sánh về số lượng quabiểu đồ barplot:
</div><span class="text_page_counter">Trang 8</span><div class="page_container" data-page="8"><b>Tính tốn các Thống kê mô tả của mẫu: </b>
Dùng các lệnh summary và desc.
R khơng có hàm tính sai số chuẩn, và trong hàm summary, R cũng khơng cung cấp độlệch chuẩn. Để có các số này, chúng ta có thể tự viết một hàm đơn giản (hãy gọi làdesc) như sau:
desc <- function(x)
{ av <- mean(x) sd <- sd(x) se <- sd/sqrt(length(x)) c(MEAN=av, SD=sd, SE=se) }
</div><span class="text_page_counter">Trang 9</span><div class="page_container" data-page="9">Ta thực hiện vẽ đồ thị của các biến trong data như sau:
</div><span class="text_page_counter">Trang 10</span><div class="page_container" data-page="10">Ta tiếp đến phân loại ra ba chế độ ăn khác nhau:
Ta có ba bảng liệt kê mỗi chết độ ăn như sau:
</div><span class="text_page_counter">Trang 12</span><div class="page_container" data-page="12">Đồ thị của 3 chế độ ăn trên đường tròn :
</div><span class="text_page_counter">Trang 13</span><div class="page_container" data-page="13">Tính tốn thống kê của 3 chế độ ăn thông qua lệnh summary.dataframe:
Tiếp đến ta so sánh sự hiệu quả giữa 3 chế độ ăn ( thông qua lượng cân nặng mất đi = cân nặng trước khi tham gia – cân nặng sau 6 tuần). Thực hiện các câu lệnh để tìm cân nặng mất đi( weightloss) và sử dụng biểu đồ boxplot để so sánh:
</div><span class="text_page_counter">Trang 14</span><div class="page_container" data-page="14"><b>NHẬN XÉT </b>
<b>CÂN NẶNG GIẢM ĐƯỢC THƠNG QUA CHẾ ĐỘ 1: </b>
- Có 25% cân nặng giảm ít hơn hoặc bằng 2. - Có 50% cân nặng giảm ít hơn hoặc bằng 3. - Có 75% cân nặng giảm ít hơn hoặc bằng 4. - Cân nặng giảm nhiều nhất khoảng 7 (IQR ≈ 2). - Cân nặng giảm ít nhất khoảng -1.
- Có thể có các giá trị ngoại vi trên giá trị cao nhất.
<b>CÂN NẶNG GIẢM ĐƯỢC THÔNG QUA CHẾ ĐỘ 2: </b>
- Có 25% cân nặng giảm ít hơn hoặc bằng 1.9. - Có 50% cân nặng giảm ít hơn hoặc bằng 3.4. - Có 75% cân nặng giảm ít hơn hoặc bằng 4.2.
- Cân nặng giảm nhiều nhất khoảng 7.65 (IQR ≈ 2.3). - Cân nặng giảm ít nhất khoảng -1.55.
<b>CÂN NẶNG GIẢM ĐƯỢC THÔNG QUA CHẾ ĐỘ 3: </b>
- Có 25% cân nặng giảm ít hơn hoặc bằng 3.5. - Có 50% cân nặng giảm ít hơn hoặc bằng 5.5. - Có 75% cân nặng giảm ít hơn hoặc bằng 7.
- Cân nặng giảm nhiều nhất khoảng 12.25 (IQR ≈ 3.5). - Cân nặng giảm ít nhất khoảng -1.75.
</div><span class="text_page_counter">Trang 15</span><div class="page_container" data-page="15"><b>3) Dùng kiểm định t.test cho hai biến pre.weight và weight6weeks</b>
</div><span class="text_page_counter">Trang 16</span><div class="page_container" data-page="16"><b>4) ANOVA một nhân tố: Chế độ ăn kiêng Diet nào hiệu quả </b>
<b>nhất trong việc giảm cân.</b>
Chúng ta cần kiểm tra nhân tố chính đó là Diet bao gồm 3 mức : chế độ ăn kiêng 1,2và 3 (diet_1,diet_2,diet_3).Để xác đinh chế độ ăn kiêng nào hiệu quả nhất chúng ta cầnphải dựa vào biến weightloss ở 3 chế độ.
Lập bảng phương sai ANOVA với x là lượng cân giảm và group là nhóm, ta được bảng dữ liệu như bên dưới :
</div><span class="text_page_counter">Trang 17</span><div class="page_container" data-page="17">Phân tích anova bảng dữ liệu bằng lệnh aov ta xác định được các giá trị như: sự biếnthiên giữa các nhóm (SSB), sự biến thiên trong từng nhóm (SSW) , trung bình phươnggiữa các nhóm và trong từng nhóm , thống kê F:
So sánh sự hiệu quả giữa 3 chế độ ăn trơng qua biến cân nặng trung bình giữa 3 chế độvà LSD.
</div><span class="text_page_counter">Trang 18</span><div class="page_container" data-page="18">
