Bao Cao Xstk Chinh

8/8/2019 Bao Cao Xstk Chinh

http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-xstk-chinh 1/26

Baøi taäp XSTK ± Nhoùm 06

1

Haø Hoaøi Vöông

ÑAÏI HOÏC QUOÁC GIA TP. HOÀ CHÍ MINH

TRÖÔØNG ÑAÏI HOÏC BAÙCH KHOA

GVHD: Thaày Nguyeãn Ñình Huy

Sinh Vieân: Haø Hoaøi Vöông

MSSV: 80903381

Nhoùm: 06

Baøi 1: trình baøy laïi ví duï 3.4 trang 161 vaø ví duï 4.2 trang 171 Giaùo Trình

XSTK 2009.




2

Haø Hoaøi Vöông

Ví duïÏ 3.4 trang 161: hieäu xuaát phaàn traêm(%) cuûa moät phaûn öùng hoùa

hoïc ñöôïc nguyeân cöùu theo ba yeáu toá: pH(A), nhieät ñoä(B) vaø chaát xuùctaùc(C) ñöôïc trình baøy trong baûng sau:

Yeáu

toá A

Yeáu toá B

B1 B2 B3 B4 A1 C1 9 C2 14 C3 14 C4 12 A2 C2 12 C3 15 C4 12 C1 10 A3 C3 13 C4 14 C1 11 C2 14 A4 C4 10 C1 11 C2 13 C3 13

Haõy ñaùnh giaù aûnh höôûng cuûa caùc yeáu toá treân hieäu suaát phaûn öùng?

BAØI GIAÛI:

Nhaän xeùt: ñaây laø baøi toaùn phaân tích phöông sai ba yeáu toá.

Giaû thieát: H0 : caùc giaù trò trung bình baèng nhau

H : coù ít nhaát hai giaù trò trung bình khaùc nhau

Thöïc hieän baøi toaùn baèêng Eâxcel

Nhaäp giaù trò vaøo baûng tính:




3

Haø Hoaøi Vöông

Tính caùc toång soá:

y Toång haøng T.i: B7 nhaäp bieåu thöùc =sum(B2:E2)Duøng con troû keùo nuùt töï ñieàn töø B7 ñeán E7

y Toång coät T.j: B8 nhaäp bieåu thöùc =sum(B2:B5)

Duøng con troû keùo nuùt töï ñieàn töø B8 ñeán E8

y Tính caùc giaù trò T..K : B9 nhaäp =sum(B2.C5.D4.E3)C9 nhaäp =sum(B3.C2.D5.E4)D9 nhaäp =sum(B4.C3.D2.E5)E9 nhaäp =sum(B1.C4.D3.E2)

y Toång coäng T..: B10 nhaäp bieåu thöùc =sum(B2:E5)Tính caùc giaù tròG7 nhaäp =sumsq(B7:B7)Duøng con troû keùo kyù hieäu töï ñieàn töø G7 ñeán G9.G10 nhaäp =power(B10.2)G11 nhaäp =sumsq(B2:E5)Tính caùc giaù trò SSR. SSC. SSF. SST. SSE.I7 nhaäp =G7/4 ± 39601/power(4.2)Duøng con troû keùo kyù hieäu töï ñieàn töø I7 ñeán I9.I11 nhaäp =G11- G10/power(4.2)I10 nhaäp =I11- sum(I7:I9)




4

Haø Hoaøi Vöông

Tính caùc giaù trò MSR. MSC. MSF. MSE.K7 nhaäp =I7/(4 -1)Duøng con troû keùo kyù hieäu töï ñieàn töø K7 ñeán K9.K10 nhaäp =I10/((4- 1)*(4- 2))M7 nhaäp =K7/0.3958

Duøng con troû keùo kyù hieäu töï ñieàn töø M7 ñeán M9.

Khi ñoù ta ñöôïc nhö sau:

Bieän luaän:FR = 3,10 < F0,005(3,6)= 4,76 KL chaáp nhaän H0 (pH) ( trang 188)

FC = 11,95 > F0,005(3,6)= 4,76 KL baùt boû H0 (nhieät ñoä)F = 30,05 > F0,005(3,6)= 4,76 KL baùt boû H0 (chaát xuùc taùc) Keát luaän:Chæ coù nhieät ñoä vaø chaát xuùc taùc gaây aûnh höôûng ñeán hieäu suaát.

Ví duï 4.2 trang 171: ngöôøi ta ñaõ duøng ba möùc nhieät ñoä goàm 105,

120, vaø 1350C keát hôïp vôùi ba khoaûng thôì gian la 15, 30, 60 phuùt ñeåthöïc hieän moät phaûn öùng toång hôïp. Caùc hieäu suaát cuûa phaûn öùng(%)ñöôïc trình baøy trong baûng sau:

Thôøi gian (phuùt)X1

Nhieät ñoä (oC)X2

Hieäu suaát (%)Y

15 105 1,87




5

Haø Hoaøi Vöông

30 150 2,0260 105 3,2815 120 3,0530 120 4,0760 120 5.54

15 135 5,0330 135 6,4560 135 7,26

Haõy cho bieát yeáu toá nhieät ñoä vaø thôøi gian hoaëc yeáu toá thôøi gianlieân quan tuyeán tính vôùi hieäu suaát cuûa phaûn öùng toång hôïp? Neáu coùthì ñieàu kieän nhieät ñoä 115oC trong voøng 50 phuùt thì hieäu suaát phaûnöùng laø bao nhieâu?

BAØI GIAÛI:Nhaän xeùt: ñaây laø baøi toaùn hoài quy tuyeán tính ña tham soá.

Thöïc hieän baøi toaùn baèng ExcelNhaäp giaù trò vaøo baûng tính




6

Haø Hoaøi Vöông

Vaøo Data/ Data analysis, choïn Regression roài OK.

Trong hoäp thoaïi Regression laàn löôït aán ñònh:

Nhaán OK. Ta thu ñöôïc keát quaû nhö sau:




7

Haø Hoaøi Vöông

Phöông trình hoài quy: Y^X1 = 2.73 + 0,04 X1

Bieän luaän: to= 2,13 < t0,05 = 2,365 ( tra baûng 187 giaùo trình sxtk)

Chaáp nhaän giaû thuyeát Ho

t1 = 1.38 < t0,05 = 2,365

chaáp nhaän giaû thuyeát Ho

F = 1,905 < F30,05 = 5,590 ( tra baûng trang 188 giaùo trình sxtk)

Chaáp nhaän giaû thuyeát Ho

Vaäy caû hai heä soá 2,73(Bo) vaø 0,04(B1) cuûa phöông trình hoài quy

Y^X1 = 2.73 + 0,04 X1 ñeàu khoâng coù yù nghóa thoáng keâ. Phöông trình hoài quy

naøy khoâng phuø hôïp.

Keát luaän: yeáu toá thôøi gian khoâng coù lieân quan tuyeán tính vôùi hieäuxuaát cuûa phaûn öùng toång hôïp.




8

Haø Hoaøi Vöông

Vaø laïi tieáp tuïc vaøo Data/ Data analysis, choïn Regression roài OK.


Nhaán OK. Ta thu ñöôïc keát quaû nhö sau:




9

Haø Hoaøi Vöông

Phöông trình hoài quy: Y^X2 = -11,14 + 0,13 X2

Bieän luaän: to= 3.418 > t0,05 = 2,365 ( tra baûng 187 giaùo trình sxtk)

Baùt boû giaû thuyeát Ho

t1 = 4,757 > t0,05 = 2,365


F = 22,631 > F30,05 = 5,590 ( tra baûng trang 188 giaùo trình sxtk)


Vaäy caû hai heä soá -11,14(Bo) vaø 0,13(B2) cuûa phöông trình hoài quy Y^X1 = -11,14 + 0,13 X2 ñeàu coù yù nghóa thoáng keâ. Phöông trình hoài quy naøy phuø hôïp.

Keát luaän: yeáu toá nhieät ñoä coù lieân quan tuyeán tính vôùi hieäu xuaátcuûa phaûn öùng toång hôïp.Töông töï ta laøm cho caû hai bieán X1, X2 vaøo Data/ Data analysis, choïn Regression roài OK.




10

Haø Hoaøi Vöông





11

Haø Hoaøi Vöông

Phöông trình hoài quy: Y^X1, X2 = -12,70 + 0,04 X1 + 0,13 X2

Bieän luaän: to= 11,528 > t0,05 = 2,365 ( tra baûng 187 giaùo trình sxtk)


t1 = 7,583 > t0,05 = 2,365


t2 = 14,328 > t0,05 = 2,365


F =131,329 > F30,05 = 5,140 ( tra baûng trang 188 giaùo trình sxtk)


Vaäy caû hai heä soá -12,70(Bo), 0,04(B1) vaø 0,13(B2) cuûa phöông trình hoài quyY^

X1, X2 = -12,70 + 0,04 X1 + 0,13 X2 ñeàu coù yù nghóa thoáng keâ. Phöông trình hoàiquy naøy phuø hôïp.




12

Haø Hoaøi Vöông

Keát luaän: hieäu suaát cuûa phaûn öùng toång hôïp coù lieân quan tuyeántính vôùi caû hai yeáu toá laø thôøi gian vaø nhieät ñoä.

Baøi 2:Laäp baûng ANOVA cho baûng soá lieäu sau ñaây:

Nhoùm 1 Nhoùm 2 Nhoùm 3 Nhoùm 412 19 34 1916 20 29 2112 18 31 1714 9 19 1426 22 26

29

Giaû thieát Ho coù bò baùt boû ôû möùc 5% hay khoâng?

Baøi giaûi:

Nhaän xeùt: ñaây laø baøi toaùn phaân tích phöông sai moät yeáu toá.

Thöïc hieän baøi toaùn baèêng Excel

Nhaäp döõ lieäu vaøo baûng tính:




13

Haø Hoaøi Vöông

Vaøo Data / Data analysis, choïn Anova: single factor.

Trong hoäp thoaïi Anova: single factor laàn löôït aán ñònh:




14

Haø Hoaøi Vöông

Nhaán OK, ta seõ coù baûng keát quaû sau:

Bieän luaän: F = 5,8148 > F0,05 = 3,239




15

Haø Hoaøi Vöông

Baùt boû giaû thieát Ho

Baøi 3: Moät nhaø taâm lyù hoïc muoán nghieân cöùu aûnh höôûng cuûa

queâ quaùn ñoái thôøi gian caàn thieát (tính baèng phuùt) ñeå moät sinhvieân coù theá traû lôøi moät caâu ñoá 4 boán nhoùm sinh vieân töø 4

vuøng khaùc nhau (noäi thaønh, ngoaïi thaønh, thò traán, noâng thoân)ñöôïc khaûo saùt vôùi keát quaû thu ñöôïc nhö sau:

Noäi thaønh: 16,5 5,2 12,1 14,3

Ngoaïi thaønh: 10,9 5,2 10,8 8,9 16,1

Thò traán: 18,6 8,1 6,4

Noâng thoân: 14,2 24,5 14,8 24,9 5,1

Haõy laäp baûng Anova cho soá lieäu treân.

Baøi giaûi:

Nhaän xeùt: ñaây laø baøi toaùn phaân tích phöông sai mt nhaân toá.

Giaû thieát Ho: thôøi gian trung bình ñeå moät sinh vieân traû lôøi moät caâuñoá ôû 4 vuøng laø nhö nhau.

Thöïc hieän baøi toaùn baèng ExcelNhaäp döõ lieäu vaøo baûng tính:




16

Haø Hoaøi Vöông

Vaøo Data / Data analysis, choïn Anova: single factor






17

Haø Hoaøi Vöông

Bieän luaän: F = 1,027 < F0,05 = 3,411Chaáp nhaän giaû thieát Ho

Keát luaän: thôøi gian trung bình ôû 4 vuøng laø nhö nhau.Hay Queâ Quaùn khoâng aûnh höôûng ñeán thôøi gian moät sinh vieân traûlôøi moät caâu ñoá.

Baøi 4:

Tính tyû soá töông quan cuûa Y ñoái vôùi X vaø heä soá xaùc ñònh cuûa taäpsoá lieäu sau ñaây:

(X, Y) = (15, 13), (25, 22), (10, 6), (15, 17), (20, 21), (10, 10), (20, 25), (25, 18),(30, 14), (30, 10).

Coù nhaän xeùt gì veà moái quan heä giöõa X vaø Y?




19

Haø Hoaøi Vöông

Trong hoäp thoaïi Correlation laàn löôït aán ñònh:

Nhaán OK, ta ñöôïc baûng keát quaû sau:




20

Haø Hoaøi Vöông

Ta tìm ñöôïc heä soá töông quan r = 0,31984Vaø heä soá xaùc ñònh r 2 = 0,10230

Giaû thieát Ho: X vaø Y khoâng coù töông quan tuyeán tính.

Ta coù: T = 0,9545 vôùi , n-2= 8.

Maø c = 2,306 ( phaân phoái T0,0058 trang 187)Vì T < c neân chöa coù cô sôû baùt boû giaû thieát H o.Vaäy chöa keát luaän ñöôïc X vaø Y coù töông quan tuyeán tính.

2. Phaân tích töông quan phi tuyeán.Saép xeáp laïi caùc giaù trò cuûa X, Y theo baûng sau:

2

2

1

r nT

r

!




21

Haø Hoaøi Vöông

Thieát laäp baûng Anova: single Factor.

Vaøo Data / Data analysis, choïn Anova: single factor





22

Haø Hoaøi Vöông


Ta ñöôïc SSF = 290,4.SST = 330,4

Tính: 2 Y/X = SSF/SST = 0,8789.

=> T s t ng quan : Y/X = 0,9375.

Suy ra : 2 Y/X - r² = 0.7766 0.

Gi thit Ho : X và Y không có t ng quan phi tuyn.

Ta có: F = 10,688 vi

Mà: c = 5,41

(c là phân v mc=0,05 ca phân b Fisher bc t do (k-2,n-k)=(3,5).

2 2

/

2

/2

Y X

Y X

r n k

F k

L

! L




23

Haø Hoaøi Vöông

Vì: F > c nên baùc boû gi thit Ho.

Vy: X và Y có t ng quan phi tuyn.

Baøi 5 :

Theo doõi soá hoïc sinh ñeán lôùp muoän cuûa naêm tröôøng PTTH vaøo caùc ngaøykhaùc nhau trong tuaàn ngöôøi ta thu ñöôïc soá lieäu veà soá löôïng hoïc sinh trungbình ñeán lôùp muoän cuûa caùc tröôøng ñoù vaøo moät ngaøy tieâu bieåu trongtuaàn nhö sau:

Ngaøy trongtuaàn

Tröôøng PTTH

A B C D

Thöù haiThöù tö

Thöù saùuThöù baûy

54

44

45

34

53

43

72

52

Baïn coù nhaän xeùt gì veà soá löôïng hoïc sinh ñeán lôùp muoän cuûa caùctröôøng. Coù söï khaùc bieät gì veà soá löôïng hoïc sinh ñeán lôùp muoän vaøo caùcngaøy khaùc nhau trong tuaàn?

Baøi giaûi:

Nhaän xeùt: ñaây laø baøi toaùn phaân tích phöông sai hai yeáu toá (khoâng laëp).

Giaû thieát: Ho caùc giaù trò trung baèng baèng nhau.

H1 ít nhaát coù hai giaù trò trung bình khaùc nhau.

Thöïc hieän baøi toaùn baêng ExcelNhaäp giaù trò vaøo baûng tính:




24

Haø Hoaøi Vöông

Vaøo Data / Data analysis, choïn AÏnova: two-factor Whithout replication.

Trong hoäp thoaïi AÏnova: two-factor Whithout replication laàn löôït aán ñònh:




25

Haø Hoaøi Vöông

Nhaán OK ta seõ ñöôïc baûng keát quaû sau:

Bieän luaän: Frows = 2,0357< F0,05 = 3,8625 Chaáp nhaän giaû thieát Ho.( ngaøy)

Fcolumns = 0,1071 < F0,05 = 3,8625




Chaáp nhaän giaû thieát Ho. ( tröôøng)Vaäy caû tröôøng vaø caùc ngaøy khaùc nhau trong tuaàn ñeàu khoângaûnh höôûng ñeán soá löôïng hoïc sinh ñeán lôùp muoän.

Bao Cao Xstk Chinh

Documents

Transcript of Bao Cao Xstk Chinh