Xem mẫu
- 5/10/13
www.hoasen.edu.vn
Chương 5: ƯỚC LƯỢNG
Faculty of Science and Technology
THAM SỐ
Số tiết: 6
uu Probability and Statistics 1
www.hoasen.edu.vn
Nội
dung
1. Giới thiệu bài toán ước lượng tham số
2. Ước lượng điểm
Faculty of Science and Technology
3. Phương pháp ước lượng khoảng: trung
bình, tỷ lệ - Ước lượng kích thước mẫu
uu Probability and Statistics 2
1
- 5/10/13
www.hoasen.edu.vn
1. Bài toán ước lượng tham số
• Giả sử X1 , X2, …, Xn là mẫu ngẫu nhiên từ phân
phối F đã biết nhưng phụ thuộc vào một hay một
vài tham số θ chưa biết.
Faculty of Science and Technology
• Ví dụ:
- Mẫu có từ phân phối Poisson:
- Mẫu có từ phân phối chuẩn:
• Phân phối này xác định nếu tìm được hoặc ước
lượng được giá trị của θ
uu Probability and Statistics 3
www.hoasen.edu.vn
2. Ước lượng điểm – phương pháp hợp lý cực đại
• Bài toán tìm một thống kê (đủ “tốt”) để ước lượng cho tham số θ
chưa biết được gọi là bài toán ước lượng điểm (point estimate).
• Ví dụ: trung bình mẫu là ước lượng của µ; S2 là ước lượng của σ2
Faculty of Science and Technology
• Giả sử có mẫu cụ thể (x1, x2, …, xn)
Hàm số có dạng: f (x1, x2, …, xn | θ) được gọi là hàm hợp lý cực
đại của θ (likelihood function of θ) – hàm mật độ xác suất đồng
thời của X1 , X2, …, Xn .
• Û được gọi là ước lượng hợp lý cực đại (maximum likelihood
estimator) của θ nếu
f (x1, x2, …, xn | Û) ≥ f (x1, x2, …, xn | θ)
uu Probability and Statistics 4
2
- 5/10/13
www.hoasen.edu.vn
2. Ước lượng điểm – phương pháp hợp
lý cực đại
(*)
• Phương pháp chung để tìm :
Bước 1: tìm hàm hợp lý cực đại
Faculty of Science and Technology
Bước 2: logarit hóa hàm hợp lý cực đại: (nếu cần)
Bước 3: lấy đạo hàm và cho đạo hàm đó bằng 0
Bước 4: giải phương trình và tìm điểm dừng
Bước 5: kiểm tra xem có thỏa
uu Probability and Statistics 5
www.hoasen.edu.vn
2. Ước lượng điểm – phương pháp hợp
lý cực đại (tt)
Ví dụ 2.1 Ước lượng hợp lý cực đại của tham số Bernoulli
Giả sử có n kết cục độc lập với xác suất thành công đều là p
Faculty of Science and Technology
(chưa biết). Tìm ước lượng hợp lý cực đại của p?
Hàm hợp lý cực đại:
X 1 , X 2 ,..., X n là mẫu với
uu Probability and Statistics 6
3
- 5/10/13
www.hoasen.edu.vn
2. Ước lượng điểm – phương pháp hợp
lý cực đại (tt)
Logarit hóa, ta được:
Lấy đạo hàm và cho bằng 0:
Faculty of Science and Technology
Thử lại?
Giả sử mỗi RAM do một nhà máy sản xuất đều độc lập với nhau và tỉ
lệ RAM chấp nhận được là p. Kiểm tra 1000 chiếc và có 921 chiếc
chấp nhận được, khi đó ước lượng hợp lý cực đại cho p là bao
nhiêu?
uu Probability and Statistics 7
www.hoasen.edu.vn
2. Ước lượng điểm – phương pháp hợp
lý cực đại (tt)
Ví dụ 2.2 Ước lượng hợp lý cực đại của tham số Poisson
Giả sử X 1 , X 2 ,..., X n là các biến ngẫu nhiên Poisson độc
Faculty of Science and Technology
lập với kỳ vọng là λ . Hãy xác định ước lượng hợp lý cực
đại của λ
Hàm hợp lý cực đại:
uu Probability and Statistics 8
4
- 5/10/13
www.hoasen.edu.vn
2. Ước lượng điểm – phương pháp hợp
lý cực đại (tt)
Giả sử số lượng khách hàng vào siêu thị trong một ngày là biến
ngẫu nhiên Poisson có kỳ vọng là λ chưa biết. Sau khi quan sát
20 ngày, thấy có 857 người đến siêu thị. Khi đó ước lượng hợp
lý cực đại cho λ là bao nhiêu?
Faculty of Science and Technology
λ = 857 / 20 = 42,85
Quan sát ngẫu nhiên 10 ngày trong năm 2008 tại một thành phố
thì thấy số lượng tai nạn giao thông là: 4,0,6,5,2,1,2,0,4,3. Sử
dụng số liệu trên để ước lượng tỉ lệ những ngày có nhiều nhất 2
tai nạn giao thông trong năm 2007?
Gọi X là số tai nạn giao thông trong một ngày =>
Mà
Tỉ lệ ngày có nhiều nhất 2 tai nạn là
uu Probability and Statistics 9
www.hoasen.edu.vn
2. Ước lượng điểm – phương pháp hợp
lý cực đại (tt)
Ví dụ 2.3 Ước lượng hợp lý cực đại trong dân số chuẩn
Giả sử X 1 , X 2 ,..., X n là các biến ngẫu nhiên chuẩn độc lập
Faculty of Science and Technology
với kỳ vọng và phương sai chưa biết là µ và σ .2
uu Probability and Statistics 10
5
- 5/10/13
www.hoasen.edu.vn
3. Ước lượng khoảng
Gọi X1 , X2, …, Xn là mẫu có từ dân số chuẩn
Faculty of Science and Technology
Cần ước lượng khoảng cho tham số θ
Nói cách khác, với α cho trước, cần tìm khoảng (a;b)
sao cho
uu Probability and Statistics 11
www.hoasen.edu.vn
3. Ước lượng khoảng
(*)
được gọi là độ tin cậy
Faculty of Science and Technology
là xác suất gặp sai lầm khi ước lượng
gọi là sai số của ước lượng
Độ tin cậy càng lớn thì sai lầm càng nhỏ và
ngược lại
uu Probability and Statistics 12
6
- 5/10/13
www.hoasen.edu.vn
3. Ước lượng khoảng
(*)
Phương sai đã biết
Gọi X 1 , X 2 ,..., X n là mẫu có từ dân số chuẩn có kỳ vọng µ,
chưa biết và phương sai σ2 đã biết. Khi đó, các khoảng
Faculty of Science and Technology
ước lượng (interval estimate) cho µ là:
Hai phía:
Phía dưới: Trong đó:
Phía trên:
uu Probability and Statistics 13
www.hoasen.edu.vn
3. Ước lượng khoảng
(*)
Ví dụ 3.1
Theo kinh nghiệm thì trọng lượng µ của một sinh vật (g) là biến
ngẫu nhiên chuẩn và thay đổi theo mùa, biết độ lệch tiêu chuẩn
Faculty of Science and Technology
là 0,3. Khảo sát 50 sinh vật loại này thì được trọng lượng trung
bình là 14. Với độ tin cậy là 95%:
a. Tìm khoảng ước lượng cho µ
b. Tìm khoảng tin cậy phía trên, phía dưới của µ
uu Probability and Statistics 14
7
- 5/10/13
www.hoasen.edu.vn
3. Ước lượng khoảng
(*)
Ví dụ 3.2
Giả thiết như ví dụ 3.1. Nếu muốn ước lượng giá trị trung bình
chính xác nằm trong khoảng ±0,1 thì cỡ mẫu tối thiểu là bao
Faculty of Science and Technology
nhiêu?
HD: Ta có
uu Probability and Statistics 15
www.hoasen.edu.vn
3. Ước lượng khoảng
(*)
Ví dụ 3.3
Trọng lượng của một loài cá là biến ngẫu nhiên chuẩn có phương
Faculty of Science and Technology
sai là 0,3kg. Để ước lượng trọng lượng cá với độ tin cậy là 95%
và chỉ sai lệch trong khoảng ± 0,1kg thì lấy mẫu gồm bao nhiêu
con cá?
Nếu độ tin cậy là 99,8% thì phải cân bao nhiêu con?
uu Probability and Statistics 16
8
- 5/10/13
www.hoasen.edu.vn
3. Ước lượng khoảng
(*)
Phương sai chưa biết, n < 30
Gọi (X1, X2, …, Xn) là mẫu có từ dân số chuẩn có kỳ vọng µ và
phương sai σ2 chưa biết. Khi đó, các khoảng ước lượng với độ
Faculty of Science and Technology
tin cậy 1- α cho µ là:
Hai phía:
Phía dưới:
Phía trên:
Và tra trong bảng giá trị của biến ngẫu nhiên t.
uu Probability and Statistics 17
www.hoasen.edu.vn
3. Ước lượng khoảng
(*)
Ví dụ 3.4
Giá bán của một thiết bị (USD) trên thị trường là biến ngẫu nhiên
chuẩn. Một người muốn mua thiết bị này. Khảo sát tại 16 cửa
Faculty of Science and Technology
hàng được giá bán trung bình là 157,7 USD với độ lệch tiêu
chuẩn là 8,92 USD. Hãy ước lượng giá bán trung bình của thiết
bị với phần trăm tin cậy là 95.
uu Probability and Statistics 18
9
- 5/10/13
www.hoasen.edu.vn
3. Ước lượng khoảng
(*)
• Trong các trường hợp sau thì ước lượng µ như thế
nào:
Faculty of Science and Technology
– Phương sai chưa biết và n > = 30?
– Phương sai đã biết và n < 30?
=> thực hiện ước lượng như trường hợp đầu tiên
uu Probability and Statistics 19
www.hoasen.edu.vn
3. Ước lượng khoảng
–
tỷ
lệ
X là biến ngẫu nhiên nhị thức . Với p chưa
biết, n đủ lớn. Các khoảng ước lượng của p:
Faculty of Science and Technology
Hai phía:
Phía dưới:
Phía trên:
uu Probability and Statistics 20
10
- 5/10/13
www.hoasen.edu.vn
3. Ước lượng khoảng
-‐
tỷ
lệ
(*)
Ví dụ 3.5
Để ước lượng tỉ lệ chính phẩm của một kho hàng, người ta
Faculty of Science and Technology
kiểm tra ngẫu nhiên 100 sản phẩm và thấy có 80 chính phẩm.
Với phần trăm tin cậy là 95:
a. Tìm khoảng ước lượng cho tỉ lệ chính phẩm trong kho.
b. Nếu muốn sai số là 4% thì cần kiểm tra bao nhiêu sản phẩm?
HD: a. Ta có khoảng ước lượng:
uu Probability and Statistics 21
11
nguon tai.lieu . vn