Xác suất thống kê ứng dụng trong Kinh tế: Tổng kết cần nắm vững trước khi thi

Xác suất thống kê ứng dụng trong KT: Một số điểm cần
nắm vững trước khi thi .

**I > Những thao tác cơ bản với R :

>>Các phép toán số học và các hàm giải tích cơ bản trong R
>>Cách nhập dữ liệu < scan() vs nhập từ file >,các thao tác với véc tơ và ma trận (nhập), dãy số, cách đặt đường dẫn

*** II > Phần Bài tập dữ liệu và xử lý dữ liệu :

>>Hiểu rõ dữ liệu định lượng và định tính
>>Cách lấy cột dữ liệu (vec tơ) từ dữ liệu data.frame và ngược lại
>>Bảng tần số của vectơ dữ liệu < lệnh table(x) >, tần suất < prop.table(x) > , tần số tích lũy và tần suất tích lũy < cumsum(table(x)) và cumsum(prop.table(x)) >
>>Cách chia tổ cho DL định lượng
>>Các loại biểu đồ cho DL định tính, định lượng : sử dụng sao cho phù hợp với yêu cầu và dữ liệu của đề bài . Cách nhận xét biểu đồ
>>Các đại lượng thống kê mô tả dùng cho DL véc tơ và cách nhận xét kết quả thu được.
Lưu ý:
>>> Lệnh vẽ biểu đồ có rất nhiều tham số mặc định ,khi vẽ nếu không có yêu cầu gì thêm chỉ cần chú ý đến những tham số cơ bản nhất ,tránh rườm rà ,đơn giản hóa câu lệnh.
>>>Phần dữ liệu định tính chỉ áp dụng dụng được một đại lượng thống kê mô tả duy nhất ,đó là Mode .Cách tìm Mode :
>which( table(x)==max(table(x)) )
Eg:
> x=c(1,1,2,2,2,5,5,5,5)
> which(table(x)==max(table(x)))
5
3 # 5,3 ?
> table(x)
x
1 2 5
2 3 4

Cách đọc kết quả : 5 là giá trị Mode (có tần số lớn nhất trong x) còn 3 là vị trí của nó trong bảng tần số(tần số của nó là 4 ) .Nếu dữ liệu có nhiều Mode thì kết quả sẽ hiện lần lượt theo thứ tự xuất hiện trong bảng tần số .

>>>Khi phải tính nhiều đại lượng TK thì dùng lệnh gộp : summary(x)
Eg:
> x=1:100
> summary(x)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
1.00 25.75 50.50 50.50 75.25 100.00

Lệnh này sẽ cho biết theo thứ tự : Giá trị nhỏ nhất, tứ phân vị thứ nhất, trung vị, trung bình , tứ phân vị thứ 3 và giá trị lớn nhất của dữ liệu vec tơ x .

*** III > Phần Bài tập xác suất cổ điển và biến ngẫu nhiên :

>>>Hiểu được khái niệm xác suất theo nghĩa cổ điển,cách đếm số trường hợp thuận lợi và số trường hợp có thể(không gian mẫu)
>>>Hiểu về các biến cố độc lập , xung khắc, hệ biến cố đầy đủ ,và xác suất có điều kiện .Các công thức về xác suất : cộng , nhân, Bayes, xác suất điều kiện, CT xác suất đầy đủ ...

>>>>Biết cách đặt các mệnh đề A=””,B=””... H=”” sao cho đề bài sẽ được xác suất hóa : P(A)=a,P(B)=b,P(A|H)=ah,.... và Yêu cầu của bài toán được biểu diễn bởi một xác suất dạng P(H|A) hay P(A+B),... nào đó . Áp dụng các công thức quen thuộc và từ giả thuyết sẽ tính được xác suất cần tính !

>>>Một số công thức tính xác suất của các phân phối thông dụng : chuẩn , đều, nhị thức, poison với các dạng theo điểm (dnorm(),dpois()..),tích lũy (pnorm(),ppois()...),tìm ngược giá trị để xác suất tích lũy đạt giá trị cho trước (qnorm(),qpois()...)
Lưu ý : tham số mặc định : lower.tail=T trong các hàm p~ và q~ để xác định việc tích lũy từ cận dưới đến giá trị tích lũy, nếu đổi lower.tail=F thì việc tích lũy sẽ được hiểu là từ già trị tích lũy đến cận trên (rất hợp nếu tính ppois() với già trì X>N)

Click to expand...

Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải: