Xác Suất Thống Kê

Giáo trình
Ly Thuyet Xac Suat Co Ban.pdf
Probability And Statistics For Science, Engineering, And Finance.pdf

Giới thiệu, nội dung môn học

Môn học trang bị cho sinh viên các kiến thức cơ bản của vấn đề về lý thuyết xác suất & thống kê Môn học giúp sinh viên hiểu được vai trò và ứng dụng của Xác suất thống kê trong các ngành khoa học cũng như trong cuộc sống. Kết thúc môn học sinh viên biết ứng dụng các mô hình xác suất & thống kê đơn giản cho các bài toán trong chuyên ngành, biết sử dụng phần mềm thống kê R, SPSS và áp dụng MS-EXCEL để xử lý dữ liệu. * Nội dung tóm tắt môn học - lý thuyết xác suất & thống kê, - các phương pháp phân tích phương sai , - các phép kiểm định giả thuyết thống kê, - phân tích tương quan tuyến tính đơn giản & và tương quan tuyến tính đa tham số. - sử dụng phần mềm thống kê SPSS, R và MS-EXCEL để xử lý dữ liệu bằng phương pháp thống kê dựa trên các kiến thức đã học của môn học Xác suất & Thống kê.

Kết quả cần đạt được

Nắm vững các khái niệm cơ bản về lý thuyết xác suất. L.O.1.1 – Hiểu được khái niệm biến cố, quan hệ giữa các biến cố. Hiểu được các công thức xác suất: định lý cộng xác suất, xác suất có điều kiện, biến cố độc lập, định lý nhân xác suất, công thức Bernoulli, công thức đầy đủ, định lý Bayes. L.O.1.2 - Vận dụng trong các bài toán thực tế. Nắm vững khái niệm cơ bản về đại lượng ngẫu nhiên, véctơ ngẫu nhiên. L.O.2.1 – Hiểu được các khái niệm: đại lương ngẫu nhiên, hàm phân phối , hàm mật độ xác suất, véctơ ngẫu nhiên (rời rạc và liên tục), hàm của đại lượng ngẫu nhiên, các đặc trưng của đại lượng ngẫu nhiên, các đặc trưng của véctơ ngẫu nhiên. L.O.2.2 – Vận dụng trong các bài toán thực tế. Nắm vững các khái niệm cơ bản về phân bố xác suất. L.O.3.1 – Hiểu được các khái niệm: phân bố nhị thức, phân bố siêu bội, phân bố Poisson, phân bố đều, phân bố chuẩn. Hiểu được định lý giới hạn trung tâm, các công thức tính gần đúng . L.O.3.2 – Phân biệt được các phân bố khác nhau,ứng dụng cho các bài toán cụ thể. Nắm vững các khái niệm về lấy mẫu và phân bố xác suất của mẫu. L.O.4.1 – Hiểu được các các khái niệm: phân bố xác suất của trung bình mẫu, phân bố xác suất của các mẫu tỉ lệ, ước lượng điểm và ước lượng khoảng. L.O.4.2 – Phân biệt các phân bố khác nhau trong các mô hình khác nhau, ứng dụng trong bài toán cụ thể. Nắm vững các nguyên lý về kiểm định giả thuyết thống kê. L.O.5.1 – Hiểu được các nguyên lý của kiểm định giả thiết thống kê, các loại kiểm định: z-test , t-test và F-Test, các trường hợp kiểm định: có tham số, phi tham số, đồng nhất. L.O.5.2 – Lựa chọn, phân tích cho mỗi mô hình cụ thể. Phân tích, so sánh phương sai của các yếu tố khác nhau. L.O.6.1 –Hiểu được cách so sánh phương sai của hai không gian chuẩn. Phân tích phương sai một yếu tố, phân tích phương sai hai yếu tố, phân tích phương sai ba yếu tố. L.O.6.2 – Áp dụng cho các bài toán cụ thể Phân tích tương quan và hồi quy L.O.7.1 –Hiểu được các phương pháp bình phương bé nhất và cách phân tích tương quan và hồi qui, hồi qui bội. L.O.7.2 – Áp dụng cho các bài toán cụ thể Nắm vững các kiểm định phi tham số. L.O.8.1 –Hiểu được phân bố khi-bình phương (2), các loại kiểm định: Sign test, Run test, Mann-Whitney U test, Kruskal-Wallis test. L.O.8.2 – So sánh các phân bố khác nhau. Áp dụng cho các bài toán cụ thể

Tài liệu tham khảo

[1] Nguyễn Đình Huy, Đậu Thế Cấp. Xác suất và Thống kê. NXB ĐHQG TP HCM (2009) [2] Đặng Hùng Thắng. Thống kê và ứng dụng. NXB GD (1999) [3] Hồ Thanh Phong. Xác suất và Thống kê trong Kỹ thuật hệ thống công nghiệp. NXB ĐHQG TP HCM (2003) [4] Walter A. Rosenkrantz. Introduction to Probability and Statistics for Scientists and Engineers. McGraw-Hill Companies, Inc( 1997). [5] Allen L. Webster. Applied Statistics for Business and Economics. McGraw-Hill Companies, Inc.( 1995). [6] Đặng Văn Giáp . Phân tích dữ liệu khoa học bằng chương trình MS-EXCEL. NXB GD (1997) [7] Trần Tuấn Điêp & Lý Hoàng Tú . Lý thuyết Xác suất và Thống kê Toán học.NXB GD – 1999