Toán học - Thu thập dữ liệu

1Thu thập dữ liệu 2Dàn bài
Giới thiệu
Lấy mẫu ngẫu nhiên ◦ Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản ◦ Lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng 3Giới thiệu
Thống kê cần phải thực hiện trên tập dữ liệu
Khái niệm ◦ Qu
n th - population: tập hợp tất các các đối tượng quan tâm ◦ Mu – sample: tập con của population
Các vấn đề cần phải giải quyết ◦ Xác định quần thể đối tượng ◦ Xác định các đặc trưng cần phải xem xét ◦ Xác định kích thước mẫu ◦ Lấy sample 4Giới thiệu (tt)
Làm thống kê trên mẫu vì khó (hoặc không thể) có được quan sát trên toàn bộ quần thể
Thống kê sử dụng thông tin có được từ mẫu để suy diễn thông tin của toàn bộ quần thể
Mẫu phải đại diện được cho quần thể 5Giới thiệu (tt)
Ví dụ: phân loại Táo, Lê ◦ Quần thể: tập hợp tất cả các quả Táo, Lê ◦ Đặc trưng quan tâm: màu sắc, hình dạng, khối lượng ◦ Kích thước mẫu: 10 000 quả Táo, 10 000 quả Lê ◦ Lấy mẫu: 6Lấy mẫu ngẫu nhiên
Phép lấy mẫu được xem là một ‘thực nghiệm’ ngẫu nhiên
Chọn một cá thể từ quần thể là một cách lấy ngẫu nhiên
có thể xem cá thể chọn là một biến ngẫu nhiên.
Gọi Xi là biến ngẫu nhiên thể hiện cá thể được chọn ở lần chọn thứ i. Thông thường các Xi đôi một độc lập và có cùng phân bố xác suất (i.i.d - independent, identically distributed) )()...(),...,( 11 nn XpXpXXp = 7Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random sampling)
Ý tưởng: mọi mẫu đều có khả năng được chọn như nhau.
Có 2 loại ◦ Lấy mẫu có thay thế ◦ Lấy mẫu không thay thế 8Lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng (stratified random sampling)
Ý tưởng: chia quần thể ra thành nhiều tầng và áp dụng lấy mẫu đơn giản cho từng tầng, thông thường số lượng lấy mẫu ở từng tầng tỉ lệ với số lượng cá thể trong tầng đó với toàn bộ quần thể.