008-Statistics_en.srt Vietnamese (vi) subtitles
Download subtitles
Subtitle preview:
1
00:00:00,000 --> 00:00:02,000
Được rồi, tuyệt vời.
2
00:00:02,000 --> 00:00:10,000
Trong video này, chúng ta sẽ xem máy tính
Texas Instruments Battoo Plus giúp chúng ta giải
3
00:00:10,000 --> 00:00:10,000
các bài toán thống kê như thế nào.
4
00:00:11,000 --> 00:00:18,000
Chẳng mấy chốc, bạn sẽ thấy rằng chúng ta có
thể dễ dàng tính toán phương sai trung bình và
5
00:00:18,000 --> 00:00:23,000
độ lệch chuẩn của mẫu và quần thể như chúng
ta đã làm trước đó.
6
00:00:23,000 --> 00:00:28,000
Cách tốt nhất để học cách làm việc với máy
tính là giải một ví dụ thực hành.
7
00:00:29,000 --> 00:00:38,000
Hãy tưởng tượng rằng giá cổ phiếu của Công ty
X có lợi nhuận là 10, 12 và 14 phần trăm trong
8
00:00:38,000 --> 00:00:38,000
ba năm qua.
9
00:00:39,000 --> 00:00:45,000
Hiệu suất trung bình và độ lệch chuẩn mẫu của
cổ phiếu là bao nhiêu?
10
00:00:46,000 --> 00:00:47,000
Cùng xem nhé.
11
00:00:47,000 --> 00:00:55,000
Đầu tiên, chúng ta cần chọn chế độ nhập dữ
liệu của máy tính bằng cách nhấn second data,
12
00:00:55,000 --> 00:00:57,000
là chức năng thứ hai của phím số bảy.
13
00:00:58,000 --> 00:01:05,000
Như chúng tôi đã đề cập trước đây, luôn là một
thói quen tốt để xóa bộ nhớ của máy tính bằng
14
00:01:05,000 --> 00:01:07,000
cách nhấn second clear work.
15
00:01:08,000 --> 00:01:11,000
Được rồi, hãy nhập các giá trị liên quan.
16
00:01:11,000 --> 00:01:17,000
Bảng tính thống kê của Máy tính thực hiện
phân tích trên dữ liệu một và hai biến.
17
00:01:18,000 --> 00:01:25,000
Đó là lý do tại sao khi chúng ta cuộn xuống
bằng các phím lên và xuống, chúng ta thấy rằng
18
00:01:25,000 --> 00:01:26,000
thiết bị yêu cầu các giá trị của X và Y.
19
00:01:27,000 --> 00:01:32,000
Trong ví dụ của chúng tôi, chúng tôi chỉ có một
biến công ty, lợi nhuận cổ phiếu của X.
20
00:01:33,000 --> 00:01:36,000
Ngoài ra, chúng tôi sử dụng dữ liệu lịch sử.
21
00:01:36,000 --> 00:01:40,000
Do đó, chúng ta không cần nhập bất cứ điều
gì cho Y.
22
00:01:40,000 --> 00:01:48,000
Khi chúng ta thực hiện phân tích trên dữ liệu
một biến, X biểu thị giá trị và Y chỉ định số
23
00:01:48,000 --> 00:01:50,000
lần xuất hiện hoặc tần suất.
24
00:01:51,000 --> 00:01:55,000
Thế nào là đúng x zero one bằng mười.
25
00:01:56,000 --> 00:02:02,000
Một điều chúng ta nên nhớ là chúng ta có thể
nhập các giá trị dưới dạng số thập phân hoặc
26
00:02:02,000 --> 00:02:06,000
số nguyên. Giới hạn duy nhất là chúng ta phải
nhất quán.
27
00:02:06,000 --> 00:02:16,000
Chúng ta không thể nhập 10 cho x zero one và
sau đó zero point one two cho x2 vì máy tính
28
00:02:16,000 --> 00:02:16,000
sẽ hiển thị lỗi.
29
00:02:16,000 --> 00:02:21,000
Sau đó, chúng ta cuộn xuống Y zero one.
30
00:02:21,000 --> 00:02:25,000
Giá trị đầu tiên của Y mặc định là một.
31
00:02:26,000 --> 00:02:32,000
Và chúng ta cứ để như vậy vì chúng ta sử dụng
dữ liệu lịch sử không chỉ định số lần xuất hiện.
32
00:02:33,000 --> 00:02:40,000
Sau đó, chúng ta nhập 12 và 14 cho 02 và 03
tương ứng.
33
00:02:40,000 --> 00:02:41,000
Được rồi.
34
00:02:41,000 --> 00:02:47,000
Bây giờ chúng ta đã lưu trữ dữ liệu của mình
trong máy tính, chúng ta cần chọn loại phân
35
00:02:47,000 --> 00:02:48,000
tích mà chúng ta muốn thực hiện.
36
00:02:49,000 --> 00:02:52,000
Để làm điều đó, chúng ta nhấn second stat.
37
00:02:53,000 --> 00:03:00,000
Bảng tính thống kê thực hiện phân tích trên
dữ liệu một và hai biến với bốn mô hình hồi
38
00:03:00,000 --> 00:03:02,000
quy để chuyển đổi giữa chúng.
39
00:03:02,000 --> 00:03:04,000
Chúng ta nhấn second set.
40
00:03:05,000 --> 00:03:08,000
Hãy thảo luận chi tiết hơn về từng mô hình này.
41
00:03:09,000 --> 00:03:10,000
L i.
42
00:03:10,000 --> 00:03:12,000
N là viết tắt của hồi quy tuyến tính tiêu chuẩn.
43
00:03:13,000 --> 00:03:24,000
L.N. chỉ định hồi quy logarit exp là hồi quy
hàm mũ, P.W. R là viết tắt của hồi quy lũy thừa.
44
00:03:24,000 --> 00:03:30,000
Và cuối cùng, one dash V đại diện cho thống
kê một biến.
45
00:03:31,000 --> 00:03:34,000
Đây là phương pháp chúng ta sẽ sử dụng cho
vấn đề hiện tại.
46
00:03:35,000 --> 00:03:41,000
Khi chúng ta chọn nó, chúng ta nhấn mũi tên
xuống để truy cập phân tích thống kê của dữ liệu.
47
00:03:41,000 --> 00:03:47,000
Máy tính tự động tính toán đầu ra nên không
cần nhấn nút.
48
00:03:48,000 --> 00:03:50,000
Hãy xem xét kết quả.
49
00:03:51,000 --> 00:03:55,000
N là số lượng quan sát mà trong trường hợp của
chúng ta là ba.
50
00:03:56,000 --> 00:04:01,000
Sau đó, chúng ta có X bar, là trung bình mẫu,
nó bằng mười hai.
51
00:04:02,000 --> 00:04:04,000
Điều này trả lời phần đầu của câu hỏi.
52
00:04:05,000 --> 00:04:14,000
Xin lưu ý rằng máy tính hiển thị X trung bình
chứ không phải mu y vì không có khác biệt.
53
00:04:15,000 --> 00:04:21,000
Theo định nghĩa, cả hai công thức đều chia
tổng tất cả các giá trị cho số lượng quan sát.
54
00:04:22,000 --> 00:04:31,000
Khi chúng ta cuộn xuống sâu hơn, chúng ta có
thể thấy ESX, là viết tắt của Độ lệch chuẩn
55
00:04:31,000 --> 00:04:34,000
mẫu và Sigma X, là độ lệch chuẩn quần thể.
56
00:04:35,000 --> 00:04:41,000
Trong trường hợp của chúng ta, giới tính bằng
hai và đó là câu trả lời cho phần thứ hai.
57
00:04:42,000 --> 00:04:47,000
Hãy tiếp tục cuộn xuống và xem xét các biến
khác mà máy tính đã tính toán được.
58
00:04:48,000 --> 00:04:53,000
Chúng ta có tổng các giá trị X và tổng các
giá trị X bình phương.
59
00:04:53,000 --> 00:04:59,000
Như bạn có thể thấy, máy tính không cung cấp
trực tiếp phương sai quần thể hoặc mẫu.
60
00:04:59,000 --> 00:05:08,000
Lee, nếu chúng ta cần có được phương sai mẫu,
chúng ta phải cuộn lại đến độ lệch chuẩn mẫu ESX
61
00:05:08,000 --> 00:05:11,000
và nhấn phím X bình phương.
62
00:05:11,000 --> 00:05:14,000
Đó là cách chúng ta tìm thấy nó bằng bốn.
63
00:05:16,000 --> 00:05:16,000
Được rồi.
64
00:05:17,000 --> 00:05:22,000
Bây giờ, giả sử chúng ta muốn dự đoán lợi
nhuận năm tới của Công ty X.
65
00:05:22,000 --> 00:05:30,000
Những gì chúng ta có là một bảng với ba lợi
nhuận có thể có của công ty và xác suất xảy ra.
66
00:05:31,000 --> 00:05:37,000
Lợi nhuận trung bình và độ lệch chuẩn của
quần thể của công ty là bao nhiêu?
67
00:05:38,000 --> 00:05:41,000
Chúng ta sẽ tiếp cận vấn đề này giống như
cách chúng ta đã làm trước đây.
68
00:05:42,000 --> 00:05:48,000
Đầu tiên, chúng ta cung cấp dữ liệu đầu vào
cần thiết bằng cách nhấn dữ liệu thứ hai.
69
00:05:48,000 --> 00:05:54,000
Như bạn có thể thấy, máy tính nhớ các giá trị
chúng ta đã nhập trong tác vụ trước đó.
70
00:05:55,000 --> 00:06:00,000
Vì vậy, chúng ta cần xóa các thanh ghi bộ nhớ
bằng cách nhấn xóa công việc thứ hai.
71
00:06:01,000 --> 00:06:06,000
Bây giờ chúng ta đã sẵn sàng để tiếp tục X
không một bằng bốn.
72
00:06:07,000 --> 00:06:10,000
Sau đó, chúng ta cuộn xuống Y không một.
73
00:06:10,000 --> 00:06:15,000
Đây là tần suất hoặc xác suất của X không một.
74
00:06:16,000 --> 00:06:23,000
Khi chúng ta sử dụng chức năng này, máy tính
không chấp nhận bất cứ điều gì ngoại trừ số.
75
00:06:24,000 --> 00:06:29,000
Vì vậy, ví dụ: nhập không điểm hai sẽ dẫn
đến lỗi.
76
00:06:30,000 --> 00:06:39,000
Vì vậy, hãy nhập hai mươi cho y không một
và sau đó tiếp tục cuộn xuống không hai, bằng
77
00:06:39,000 --> 00:06:39,000
năm.
78
00:06:40,000 --> 00:06:44,000
Xác suất tương ứng của nó y không hai là ba mươi.
79
00:06:45,000 --> 00:06:52,000
Cuối cùng X không ba bằng sáu, trong khi Y
không ba là năm mươi.
80
00:06:52,000 --> 00:06:53,000
Được rồi.
81
00:06:54,000 --> 00:06:58,000
Bây giờ chúng ta có thể truy cập kết quả
bằng cách nhấn thống kê thứ hai.
82
00:06:59,000 --> 00:07:03,000
Một lần nữa, chúng ta sẽ thực hiện phân tích
trên dữ liệu một biến.
83
00:07:04,000 --> 00:07:09,000
Hãy cuộn xuống để kiểm tra kết quả và bằng 100.
84
00:07:10,000 --> 00:07:16,000
Trong trường hợp này, máy tính cung cấp cho
bạn tổng của tất cả các xác suất, phải bằng một.
85
00:07:16,000 --> 00:07:20,000
Vì chúng ta đã nhập tất cả các whys bằng số.
86
00:07:20,000 --> 00:07:23,000
Kết quả là một trăm thay vì một.
87
00:07:24,000 --> 00:07:26,000
Đây là một ví dụ rất hay về bẫy lỗi.
88
00:07:27,000 --> 00:07:33,000
Nếu chúng ta mắc lỗi khi nhập giá trị xác suất,
máy tính sẽ hiển thị một giá trị mà
89
00:07:33,000 --> 00:07:35,000
khác một trăm.
90
00:07:36,000 --> 00:07:43,000
Đây sẽ là một dấu hiệu cảnh báo để quay lại
và kiểm tra dữ liệu nhập bằng cách nhấn dữ liệu.
91
00:07:43,000 --> 00:07:46,000
Trong trường hợp này, mọi thứ dường như ổn.
92
00:07:46,000 --> 00:07:51,000
Vì vậy, chúng ta cuộn xuống X Trung bình, bằng năm
điểm ba.
93
00:07:52,000 --> 00:07:58,000
Đây là giá trị trung bình có trọng số của ba
giá trị sử dụng xác suất làm trọng số.
94
00:07:58,000 --> 00:08:06,000
Sau đó, chúng ta cuộn xuống sâu hơn để lấy
độ lệch mẫu RSX, bằng không điểm bảy tám năm.
95
00:08:07,000 --> 00:08:13,000
Sau đó, chúng ta cuộn xuống sâu hơn để có
được độ lệch chuẩn quần thể Sigma X.
96
00:08:14,000 --> 00:08:21,000
Như bạn có thể thấy, nó thấp hơn vì công thức
tính độ lệch chuẩn quần thể sử dụng
97
00:08:21,000 --> 00:08:25,000
N trong mẫu số thay vì N trừ một.
98
00:08:25,000 --> 00:08:32,000
Nếu bài toán yêu cầu phương sai quần thể,
chúng ta nhấn phím X bình phương để có được nó.
99
00:08:32,000 --> 00:08:33,000
Vậy là xong.
100
00:08:33,000 --> 00:08:39,000
Trước khi kết thúc, hãy tính hiệp phương sai
và tương quan của hai biến.
101
00:08:40,000 --> 00:08:46,000
Bảng bạn thấy ở đây cung cấp lợi tức
của hai cổ phiếu, A và B.
102
00:08:47,000 --> 00:08:51,000
Chúng ta muốn tính hiệp phương sai mẫu
giữa hai cổ phiếu này.
103
00:08:52,000 --> 00:09:01,000
Được rồi, hãy nhập dữ liệu liên quan
bằng cách nhấn second data, nhưng trước đó
104
00:09:01,000 --> 00:09:04,000
chúng ta sẽ xóa bộ nhớ bằng cách nhấn
second clear work.
105
00:09:05,000 --> 00:09:06,000
Bây giờ chúng ta đã sẵn sàng.
106
00:09:07,000 --> 00:09:10,000
Chúng ta có thể nhập giá trị dưới dạng số
thập phân hoặc số nguyên.
107
00:09:11,000 --> 00:09:20,000
Chúng ta chọn phương án sau, X không
một bằng ba và Y không một là năm.
108
00:09:21,000 --> 00:09:25,000
Lần này chúng ta phân tích một tập dữ
liệu hai biến.
109
00:09:25,000 --> 00:09:30,000
Do đó, Y không còn chỉ định số lần xuất
hiện nữa.
110
00:09:31,000 --> 00:09:35,000
Chúng ta sử dụng nó để nhập các giá trị
liên quan của biến thứ hai.
111
00:09:35,000 --> 00:09:47,000
Nói cách khác, lợi tức cổ phiếu của B,
chúng ta cuộn xuống xa hơn X không hai là
112
00:09:48,000 --> 00:09:57,000
hai và Y không hai là ba. Năm thứ ba,
chúng ta có X không ba và Y không ba, lần
113
00:09:57,000 --> 00:09:59,000
lượt bằng trừ sáu và trừ bảy. Điều tiếp
theo chúng ta cần làm.
114
00:09:59,000 --> 00:10:07,000
Là chọn phương pháp tính toán bằng cách
nhấn second và STATT, như chúng ta đã
115
00:10:07,000 --> 00:10:14,000
đề cập, chúng ta phân tích dữ liệu hai
biến, vì vậy chúng ta nhấn second set cho
116
00:10:15,000 --> 00:10:19,000
đến khi Lenn của hồi quy tuyến tính xuất
hiện. Tiếp theo, chúng ta nhấn mũi tên
117
00:10:20,000 --> 00:10:20,000
xuống để xem lại đầu ra. Hãy xem nào.
118
00:10:21,000 --> 00:10:26,000
ND là viết tắt của số lượng quan sát
ghép cặp, là ba trong trường hợp của chúng ta.
119
00:10:27,000 --> 00:10:34,000
Sau đó, chúng ta có độ lệch chuẩn mẫu
trung bình và độ lệch chuẩn quần thể của X.
120
00:10:35,000 --> 00:10:41,000
Nếu chúng ta tiếp tục cuộn xuống, chúng
ta cũng sẽ nhận được các số liệu thống kê
121
00:10:42,000 --> 00:10:51,000
tương tự cho biến Y. Tiếp theo, chúng ta
có a, viết tắt của chặn hồi quy tuyến tính,
122
00:10:51,000 --> 00:10:57,000
trong khi B là độ dốc hồi quy tuyến tính.
Và cuối cùng, chúng ta có thể tìm thấy R,
123
00:10:57,000 --> 00:11:02,000
hệ số tương quan. Máy tính sẽ không
cho chúng ta biết trực tiếp hiệp phương sai
124
00:11:03,000 --> 00:11:11,000
giữa hai cổ phiếu. Thay vào đó, chúng ta
có thể sử dụng định nghĩa về tương quan vì
125
00:11:11,000 --> 00:11:17,000
chúng ta biết nó bằng hiệp phương sai giữa
hai biến chia cho tích của độ lệch chuẩn của chúng.
126
00:11:17,000 --> 00:11:25,000
Vì vậy, để tính hiệp phương sai, chúng
ta nhân tương quan với độ lệch chuẩn của
127
00:11:25,000 --> 00:11:26,000
X và Y.
128
00:11:27,000 --> 00:11:34,000
Như chúng tôi đã đề cập trước đây, luôn
hữu ích khi lưu trữ bất kỳ kết quả tạm
129
00:11:34,000 --> 00:11:37,000
thời nào mà chúng ta có thể thao tác sau
thay vì viết chúng ra giấy.
130
00:11:37,000 --> 00:11:45,000
Điều này tiết kiệm rất nhiều thời gian
trong kỳ thi, vì vậy chúng ta lưu trữ hệ
131
00:11:45,000 --> 00:11:48,000
số tương quan trong thanh ghi một bằng
cách nhấn store và số một.
132
00:11:49,000 --> 00:11:55,000
Sau đó, chúng ta áp dụng cùng một phương
pháp cho độ lệch chuẩn mẫu của X và Y tại.
133
00:11:58,000 --> 00:12:10,000
Cuối cùng, chúng ta nhấn recall một, sau
đó là multiply, sau đó recall hai, multiply
134
00:12:10,000 --> 00:12:16,000
và recall ba bằng để thu được tích của
ba giá trị, là ba mươi mốt phẩy sáu bảy.
135
00:12:17,000 --> 00:12:18,000
Làm tốt lắm.
136
00:12:18,000 --> 00:12:20,000
Chúng ta đã đi một chặng đường dài.
137
00:12:20,000 --> 00:12:27,000
Bây giờ bạn có thể tính toán các số đo
thống kê bằng máy tính Texas Instruments,
138
00:12:27,000 --> 00:12:30,000
a hai cộng. Xin chúc mừng và tiếp tục
phát huy nhé.