tailieunhanh - Bài giảng Phân tích dữ liệu: Chương 9 - PGS. TS. Nguyễn Thống

Bài giảng "Phân tích dữ liệu - Chương 9: Xử lý số liệu thực nghiệm" trình bày ý nghĩa của việc xử lý số liệu thực nghiệm, lựa chọn và xác định các tham số trong phương trình thực nghiệm. . | PHÂN TÍCH KHOA TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCHDỮ LIỆUTP. HCM PHÂN TÍCH DỮ LIỆU Chương 9: Xử lý số liệu thực nghiệm Chương 9: Xử lý số liệu thực nghiệm Khoa KTXD - Bộ môn KTTNN Giảng viên: PGS. TS. NGUYỄN THỐNG E-mail: nguyenthong@ or nthong56@ Web: 1 Tél. (08) 38 691 592- 098 99 66 719 NỘI DUNG MÔN HỌC Chương 1. Thống kê mô tả (ôn). Chương 1bis. Xác suất & phân phối thống kê (ôn) Chương 2. Khoảng tin cậy. Chương 3. Kiểm định thống kê. Chương 4. Phân loại dữ liệu (Classification). Chương 5. Phân nhóm dữ liệu (Cluster). Chương 6. Phân tích thành phần chính (PCA). Chương 7. Phân tích chuỗi thời gian. Chương 8. Hồi quy tuyến tính. Chương 9. Xử lý số liệu thực nghiệm. Chương 10. Giới thiệu phần mềm SPSS or R QUY HOẠCH THỰC NGHIỆM PHÂN TÍCH DỮ LIỆU Xöû lyù soá lieäu thöïc nghieäm PHÂN TÍCH DỮ NGHIỆM QUY HOẠCH THỰC LIỆU Chương 9: Xử lý số liệu nghieäm Xöû lyù soá lieäu thöïc thực nghiệm Chương 9: Xử lý số liệu thực nghiệm GIỚI THIỆU Trong quá trình nghiên cứu một số hiện tương vật lý, kinh tế, xã hội ta nhận được các cặp số liệu thực nghiệm (xk,yk). Chúng ta muốn tổng quát hóa các cặp số liệu thực nghiệm bằng một phương trình toán học thích hợp và phương trình thực nghiệm tìm ra sẽ được xem như quy luật của hiện tượng nghiên cứu. XỬ LÝ SỐ LIỆU THỰC NGHIỆM 8/18/2013 3 PGS. Dr. Nguyễn Thống 8/18/2013 4 PGS. Dr. Nguyễn Thống PHÂN TÍCH DỮ NGHIỆM QUY HOẠCH THỰC LIỆU PHÂN TÍCH DỮ NGHIỆM QUY HOẠCH THỰC LIỆU Chương 9: Xử lý số liệu nghieäm Xöû lyù soá lieäu thöïc thực nghiệm Chương 9: Xử lý số liệu nghieäm Xöû lyù soá lieäu thöïc thực nghiệm Qui tắc loại trừ số liệu thực nghiệm bất thường Trong quá trình thực hiện các thí nghiệm, các giá trị sẽ được ghi nhận và trong một số trường hợp do ảnh hưởng của nhiều yếu tố “bất thường” (ghi số liệu sai, điều kiện thí nghiệm không đúng ) mà số liệu ghi nhận có thể không hợp lý. Trước khi tiến hành phân tích một tập hợp mẫu chúng ta phải đánh giá tính hợp lý của .