THỐNG KÊ RA QUYẾT ĐỊNH

H1: β1≠0 (có mối liên hệ tương quan tuyến tính)Với t(α/2, n-2) = t(2,5%; 11) = 2.201 trong khi đó :t=11.381 -> Bác bỏ giả thiếtH0, chấp nhận giả thiết H1Kết luận: Thị phần là có mối liên hệ tuyến tính với chất lượng sản phẩm vàngược lại.c. Cho biết hệ số R2 và giải thích ý nghĩa của nó:R2 là[r]

Đây là bài toán ước lượng khoảng tin cậy cho số trung bình của tổng thể chung khi chưa biếtphương sai của tổng thể chung, cỡ mẫu lớn nên tổng thể có phân phối chuẩn.Áp dụng công thức ước lượng:X − tα / 2;( n−1) .SS≤ µ ≤ X + tα / 2;( n−1) .nnTheo đề bài ta có:n = 30 ⇒ n – 1 = 29Với độ tin cậy 95% ⇒ α[r]

Ta có giả thiết H0 bị bác bỏ khi tồn tại một giá trị P – value Ứng với giá trị α là 0,05 thì đáp án d = 0,025 sẽ là giá trị p-value dẫn đến việc bác bỏ giả thiếtH0.Thống kê trong Kinh doanhVũ Thị Quỳnh HoaGaMBA – M.02112CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠOTHẠC SĨ QUẢN TRỊ KINH DOANH QUỐC TẾPHẦN 2. HOÀN THÀNH[r]

= 2*[0.5 – 0.028] = 0.95453. Nếu độ tin cậy giảm đi, khoảng tin cậy sẽ rộng hơn hay hẹp lại?Độ tin cậy tăng thì khoảng tin cậy càng rộng. Ngược lại,Nếu độ tin cậy giảm, khoảng tin cậy sẽ hẹp.4. Giả sử khoảng tin cậy cho trung bình tổng thể là từ 62.84 đến 69.46. Biết σ = 6.50 và kíchthước mẫu n=100.[r]

ÀI TẬP CÁ NHÂNMÔN HỌC: THỐNG KÊ TRONG KINH DOANH______________________________________________________________________ĐỀ BÀI:A-Trả lời các câu hỏi sau đây, giải thích rõ cách làm1. Diện tích nằm dưới đường mật độ của phân phối chuẩn hóa và giữa hai điểm 0 và-1.75?Trả lời: Tra bảng Phân phối c[r]

1. Biểu diễn tập hợp số liệu trên bằng biểu đồ thân lá (Stem and leaf).2. Xây dựng bảng tần số phân bố phù hợp với bộ dữ liệu trên.3. Trong bộ dữ liệu trên có dữ liệu đột xuất không, nếu có là dữ liệu nào?2/ 11CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO THẠC SĨ QUẢN TRỊ KINH DOANH QUỐC TẾWebsite: www.griggs.edu.vn Email:[r]

Thống kê trong kinh doanha. Ước lượng mối quan hệ hồi quy tuyến tính giữa thị phần và chất lượng sản phẩmTừ bảng số liệu nghiên cứu trên, sử dụng hàm hồi quy tuyến tính trong Excel ta có kết quả sau đây:SUMMARYOUTPUTRegression StatisticsMultiple R0.960063651R Square0.921722214Adjusted RSquare[r]

BÀI TẬP CÁ NHÂNMÔN HỌC: THỐNG KÊ TRONG KINH DOANH______________________________________________________________________ĐỀ BÀI:A-Trả lời các câu hỏi sau đây, giải thích rõ cách làm1. Diện tích nằm dưới đường mật độ của phân phối chuẩn hóa và giữa hai điểm 0và –1.75 là xác suất P (-1.75 ≤ Z ≤[r]

GaMBA.X0201.Thống kê kinh doanh.HanhNTB8r2 = 0.9544653 phản ánh sự thay đổi của % tăng doanh thu được giải thích bởisự thay đổi của % tăng chi phí quảng cáo. r2 = 0.9544653 phản ánh 95,45% sự thayđổi của % tăng doanh thu được giải thích bởi mô hình trên trong mối quan hệ với %tăng chi phí quả[r]

mean Tap chungstd. dev.std. errorndf1.94.0576tp-value (two-tailed)246.90253.103.10confidence interval 95.% lowerconfidence interval 95.% uppermargin of errorVới mức ý nghĩa α = 0.05 giá trị p-value = 0.0576 > α = 0.05 do đó không bác bỏ giảthiết Ho, mức độ tập trung bình quân trong toàn bộ lô[r]

11112MS128.33210.9908F129.53p-value2.00E-07Mức ý nghĩa 5% có p-value = 2.00E-10 Kết luận giữa X và Y tổng thể có mối quan hệ tuyến tínhc. Với giá trị r² = 0.922 = 92% theo kết quả tính toán ở trên, độ phù hợp của mô hìnhtương đối cao.Như vậy có thể thấy: 92% Sự biến thiên trong thị phần có được giải[r]

n1 + n2 − 212 + 14 − 2ThayS p2 = 22.24vào công thức (***) ta có:25.90 − 22.84t== 1.8551122.24 * ( + )12 14Theo đầu bài cho: độ tin cậy 95% ⇔ α = 0,05;df = n1 + n2 -2 = 12+14-2 = 24Tra bảng với tα = 0,05 (hai phía); n = 24 ta có t = ± 2,0644/ 8CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO THẠC SĨ QUẢN TRỊ KINH DOANH QUỐC TẾW[r]

95%lowerupper-5.1938 -0.91940.15050.2227Kết luận: Ta có P-Value = 2.00E-07 bác bỏ giả thiết Ho => β1≠0chứng tỏ giữa Y và X có mối quan hệ tuyến tính hay thị phần bị ảnh hưởng bời chất lượng sảnphẩm.c/ Ta có r2 = 0.922, cho biết trong mô hình hồi quy thì 92,2% sự thay đổi của thị phần làdo bi[r]

Z=Z=25 0 − 24 71260Z = 1,936VìZ = 1.936 nên ta không thể bác bỏ giả thiết H o , tức là mức độ tập trungbình quân vẫn đảm bảo ở mức 247ppm.- Với α =0.01=> Zα/2=Z0.005= 2.66VìZ = 2.66 > 1.96nên ta không thể bác bỏ giả thiết Ho , tức là mức độ tập trung bìnhq[r]

2830323438253028Theo đề bài thì: n1 = 12 và n2 = 14. Mức ý nghĩa là α = 5% => df = 12 + 14 – 2 = 24Để kiểm định xem chi phí trung bình theo hai phương án có khác nhau không, ta đặt giả thiết: µ1 = µ2 (Chi phí trung bình hai phương án giống nhau): µ1µ2 (Chi phí trung bình hai phương án khác nh[r]

38253028.Chi phí theo cả hai phương án trên phân phối theo quy luật chuẩn. Với độ tin cậy 95% hãyrút ra kết luận về hai phương án trên.3Hai tổng thể trên phân phối theo quy luật chuẩn; chưa biết phương sai của tổng thể chung;mẫu nhỏ n1 và n2 Gọi μ1 - chi phí trung bình sản xuất theo phương án 1μ2 -[r]

Significance F9.01873E-08t StatP-valueLower 95%0.916426209 -3.65077 0.003816 -5.36270610.01547683 12.30037 9.02E-08 0.15630653Upper 95%1.328625120.22443508Như vậy, phương trình hồi quy tương quan có dạng:Y = -3.3456 + 0.19037XVới hệ số b1 = 0,19037 > 0 nên ta có kết luận rằng chất lượng sản p[r]

Cho P – value = 2.10-7 Kết luận: Bác bỏ H0 tức là chấp nhận β1 ≠ 0.X có ảnh hưởng tới YKhi X tăng lên 1 đơn vị thì trung bình thị phần của Công ty sẽ tăng lên từ 15.05%đến 22.27%.Dự báo từ hàm hồi quy:Ŷ = -3.0566 + 0.187XCông ty có điểm đánh giá X0 = 55Dự báo cho thị phần trung bình của Công ty X 0[r]

243.96 confidence interval 95.% lower250.04 confidence interval 95.% upper3.04 margin of error9Kiểm định rằng mức độ tập trung bình quân trong toàn bộ lô hàng là 247ppm với mức ý nghĩa α = 0,01.Dựa vào α ta tìm Zα/2 = Z0.01/2 = Z0.005 = 2.66→ -2.66 tin từ mẫu đảm bảo được chất lượng đạt 247ppm.b. Qu[r]

5.4916 ≤ µ ≤ 6.7683Kết luận: Số ngày trung bình từ khi đặt hàng đến khi giao hàng la 6 ngày.Gọi µ là số ngày trung bình từ khi đặt hàng đến khi giao hàngKiểm nghiệm cặp giả thiết:H0: µ ≥ 7.5: Phương pháp mới tốn nhiều thời gian hơn phương pháp cũH1: µ n= 30, X = 6.133 , s = 1.7839 , α = 0.05, z(α 2[r]