ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
BÁO CÁO BÀI TẬP
XÁC SUẤT THỐNG KÊ
GVHD: Thầy Nguyễn Bá Thi
Lớp: 13-B - Nhóm: 3
Họ và tên: MSSV
1.Nguyễn Hoàng Nguyên 80901754
2.Phan Nguyễn Thành Nhân 80901819
3.Lê Trí Nhơn 60601701
4.Võ Quang Nghị 80901713
5.Võ Thành Nam 80901646
6.Trần Vân Phát 80901919
7.Cao Thọ Huy Ngọc 80901714
8.Trần Thế Mỹ 80901602
9.Phạm Trọng Nghĩa 80901703
10.Phan Minh Nhã 80901790
11.Nguyễn Hoàng Long 50801132
12.Phạm Hoài Nam 80901634
13.Đào Ngọc Hoàng Phi 80901924
1
Bài 1
Một xí nghiệp may sản xuất áo khoác với 4 màu: đỏ, xanh, vàng và
tím than. Số khách hàng nam và nữ mua áo khoác với các màu được ghi
trong bảng sau:
Đỏ Xanh Vàng Tím than
Nữ 62 34 71 42
Nam 125 223 52 54
Với mức ý nghĩa 1% hãy so sánh tỷ lệ khách hàng nam và nữ ưa
chuộng các màu sắc nói trên.
Bài làm

Bài 2
Lượng sữa vắt được bởi 16 con bò cái khi cho nghe các loại nhạc
khác nhau (nhạc nhẹ, nhạc rốc, nhạc cổ điển, không có nhạc) được thống
kê trong bảng sau đây:
Với mức ý nghĩa 5%, nhận định xem lượng sữa trung bình của mỗi
nhóm trên như nhau hay khác nhau. Liệu âm nhạc có ảnh hưởng đến
lượng sữa của các con bò hay không?
Bài làm
Nhận xét: Đây là bài toán phân tích phương sai một nhân tố.
Giả thiết H
o
: Lượng sữa trung bình của mỗi nhóm là như nhau.
Thực hiện bài toán bằng Excel
• Nhập dữ liệu vào bảng tính :<
4
Nhạc nhẹ 15 18 22 17
Nhạc rốc 13 20 16 15
Nhạc cổ điển 15 19 24 28
Không có nhạc 14 23 17 14
• Vào Tools /Data analysis, chọn Anova: Single Factor.
• Trong hộp thoại Anova: Single Factor lần lượt ấn định :
• Phạm vi đầu vào: Input Range, quét chọn vùng (A3:E6).
• Cách nhóm theo hàng hay cột: Group By, chọn Rows
(nhóm theo hàng).
• Chọn Labels in first column (nhãn dữ liệu nằm ở cột đầu).
• Mức ý nghĩa α: Alpha (ấn định α=0,05).
• Phạm vi đầu ra: Output Range, chọn ô A9.
5
• Nhấn OK, ta sẽ có bảng kết quả sau:
• Biện luận : F = 1.354679803 < F

• Trong hộp thoại Correlation lần lượt ấn định:
• Phạm vi đầu vào: Input Range, quét vùng (A3:B15).
• Cách nhóm theo hang hay cột: Group By, chọn Columns
(nhóm theo cột).
• Chọn Labels in first row (nhãn dữ liệu ở hàng đầu).
• Phạm vi đầu ra: Output Range, chọn ô D6.
8
• Nhấn OK, ta sẽ có bảng kết quả sau:
• Ta tìm được hệ số tương quan r = 0.17875
Và hệ số xác định r
2
= 0.03195
* Giả thiết H
o
: X và Y không có tương quan tuyến tính.
Ta có: T = 0.574506 với
Mà: c = 2,228
(c là phân vị mức α/2=0.025 của phân bố Student với n-2=10 bậc tự do).
Vì lTl < c nên chưa có cơ sở bác bỏ giả thiết H
o
.
Vậy: Chưa kết luận được X và Y có tương quan tuyến tính.
9
2
2
1
r n
T
r
−

: X và Y không có tương quan phi tuyến.
Ta có: F = 0,04378 với
Mà: c = 4,46
(c là phân vị mức α=0,05 của phân bố Fisher bậc tự do (k-2,n-k)=(2,8)).
Vì: F < c nên chấp nhận giả thiết H
o
.
Vậy: X và Y không có tương quan phi tuyến.
• Kết luận :
 Hệ số tương quan: r = 0.178749
 Hệ số xác định: r² = 0.03195
 Tỷ số tương quan: η
2

Y/X
= 0.04243
• T = 0,574506 < c = 2,228.
(c là phân vị mức 0.025 của phân bố Student bậc tự do 10).
=> Chưa kết luận được X và Y có tương quan tuyến tính.
• F = 0,04378 < c = 4,46
(c là phân vị mức 0,05 của phân bố Fisher bậc tự do (2,8)).
=> X và Y không có tương quan phi tuyến với mức ý nghĩa 5%.
12
( )
( )
( )
( )
2 2
/
2

Y 7 8 4 4 6 6 14 12 8 5
• Trong hộp thoại Regression lần lượt ấn định:
• Phạm vi đầu vào: Input Y Range, quét vùng (C3:C23).
Input X Range, quét vùng (B3:B23).
• Chọn Labels (thêm nhãn dữ liệu).
• Phạm vi đầu ra: Output Range, chọn ô E3.
• Chọn Line Fit Plots trong Residuals để vẽ đường hồi quy.
• Sau đó nhấn OK ta có kết quả :
14
• Kết luận :
 Đường hồi quy của Y đối với X là : Y=1.67689X+1.045276
 Sai số tiêu chuẩn của đường hồi quy : 2,22
 Ta thấy: F = 24,3 > c = 4,41
=> Bác bỏ giả thiết H
0
( Tra bảng phân tố Fisher với bậc tự do (1,18) ở mức 0,05)
Vậy: có hồi quy tuyến tính giữa Y với X.
15