tailieunhanh - Bài giảng Xử lý thống kê với phần mềm SPSS - Bài 8: Thống kê nhiều chiều

Bài giảng cung cấp cho người học các kiến thức: Thống kê nhiều chiều, thống kê mô tả, phân tích thành phần chính,.Hi vọng đây sẽ là một tài liệu hữu ích dành cho các bạn sinh viên đang theo học môn dùng làm tài liệu học tập và nghiên cứu. chi tiết nội dung tài liệu. | Bài 8-THỐNG KÊ NHIỀU CHIỀU Trong các chương trước chúng ta đã nghiên cứu các vấn đề liên quan đến một biến định lượng như nhật đồ, thống kê, ước lượng, kiểm định giá trị trung bình, kiểm định phương sai, so sánh hai trung bình, so sánh nhiều trung bình (phân tích phương sai). Khi có nhiều biến thì để hiểu người học phải có sự hiểu biết sâu hơn về toán học đặc biệt là các vấn đề trình bầy trong đại số tuyến tính như không gian vectơ, ánh xạ tuyến tính, dạng toàn phương, giá trị riêng và vectơ riêng v . v . . . Sau đây là một số phần được trình bầy trong thống kê nhiều chiều 1-Thống kê mô tả Giả thiết thường đưa ra là k biến phân phối chuẩn nhiều chiều (Multivariate Normal distribution) N(µ, ), µ là véctơ trung bình (kỳ vọng), là ma trận hiệp phương sai. Từ ma trận phương sai có thể tìm được ma trận tương quan . Nếu lấy mẫu quan sát gồm n véctơ ngẫu nhiên trong không gian k chiều thì tính được véctơ trung bình cộng và ma trận hiệp phương sai mẫu S. Việc nghiên cứu phân phối của và phân phối của S (thường gọi là phân phối Wishart) là sự mở rộng của bài toán nghiên cứu phân phối của trung bình cộng và phương sai mẫu s2 trong trường hợp một biến chuẩn N(µ,σ2). Việc tìm các ước lượng của véctơ µ và ma trận và nghiên cứu các tính chất của các ước lượng đó là sự mở rộng của bài toán ước lượng µ và σ2 đối với biến chuẩn N(µ,σ2). Việc tìm miền tin cậy (thường gọi là elipsoit tin cậy) của véctơ µ là sự mở rộng của bài toán tìm khoảng tin cậy đối với trung bình µ của một biến chuẩn. Việc so sánh 2 véctơ trung bình µ1 và µ2 là sự mở rộng của bài toán so sánh 2 trung bình µ1 và µ2 của một biến chuẩn trên 2 tổng thể. Ở đây cũng phân chia thành so sánh khi lấy mẫu độc lập và so sánh khi lấy mẫu theo cặp. Việc so sánh nhiều véctơ trung bình được trình bầy trong phần phân tích phương sai một nhân tố nhiều chiều (One way Manova) và là sự mở rộng của bài toán phân tích 109 phương sai một nhân tố (One way Anova) đối với một nhân tố có nhiều mức. Sau phân tích phương sai là .