Bài giảng thống kê kinh tế

Nguyễn Văn Vũ An
Bộ môn Tài chính – Ngân hàng (TVU)
THỐNG KÊ KINH TẾ

05/11/17 15:40 nguyenvanvuan@gmail.com 2
TÀI LIỆU THAM KHẢO

TÀI LIỆU THAM KHẢO

CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU MÔN HỌC
1. KHÁI NIỆM
 Thống kê là một nhánh của toán học liên quan đến
việc thu thập, phân tích, diễn giải hay giải thích và
trình bày các dữ liệu
 Thống kê mô tả và thống kê suy diễn tạo thành
thống kê trong ứng dụng

2. TỔNG QUAN VỀ THỐNG KÊ
 Thống kê mô tả: Là pháp sử dụng để tóm tắt hoặc
mô tả một tập hợp dữ liệu
 Thống kê suy diễn: Là phương pháp mô hình hóa
trên các dữ liệu quan sát để giải thích được những
biến thiên “dường như” có tính ngẫu nhiên và tính
không chắc chắn của các quan sát

3. MỘT SỐ KHÁI NIỆM TRONG THỐNG KÊ
 Tổng thể thống kê là tập hợp các đơn vị thuộc hiện
tượng nghiên cứu, cần quan sát, thu thập và phân
tích mặt lượng của chúng theo một hoặc một số
tiêu thức nào đó
 Mẫu là tổng thể bao gồm một số đơn vị được chọn
ra từ tổng thể chung theo một phương pháp lấy
mẫu nào đó

3. MỘT SỐ KHÁI NIỆM TRONG THỐNG KÊ
 Quan sát là cơ sở thu thập số liệu và thông tin cần
nghiên cứu
 Dữ liệu định tính phản ánh tính chất, sự hơn kém
của đối tượng của các đối tượng nghiên cứu, là các
dữ liệu ban đầu không được thể hiện dưới dạng số
 Dữ liệu định lượng phản ánh mức độ hay mức độ
hơn kém, là các dữ liệu có thể cân, đong, đo, đếm
được

4. QUÁ TRÌNH NGHIÊN CỨU THỐNG KÊ
Xác định vấn đề nghiên cứu, mục tiêu,
nội dung, đối tượng nghiên cứu
Xây dựng hệ thống các khái niệm,
Các chỉ tiêu thống kê
Thu thập dữ liệu thống kê
Xử lý số liệu:
• Kiểm tra, chỉnh lý, sắp xếp số liệu
• Phân tích thống kê sơ bộ
• Phân tích thống kê thích hợp
Phân tích và giải thích kết quả
Báo cáo và truyền đạt kết quả nghiên cứu

5. CÁC LOẠI THANG ĐO
 Thang đo định danh
 Thang đo thứ bậc
 Thang đo khoảng
 Thang đo tỷ lệ

CHƯƠNG 2. THU THẬP DỮ LIỆU
 Vấn đề đầu tiên của công việc thu thập dữ liệu là
xác định rõ những dữ liệu nào cần thu thập, thứ tự
ưu tiên của các dữ liệu này
 Dữ liệu sơ cấp là dữ liệu thu thập trực tiếp, ban
đầu từ đối tượng nghiên cứu
 Dữ liệu thứ cấp là dữ liệu thu thập từ những nguồn
có sẵn, đó chính là những dữ liệu đã qua tổng hợp,
xử lý

 Các phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp
o Thực nghiệm
o Khảo sát qua điện thoại
o Thư hỏi
o Quan sát trực tiếp
o Phỏng vấn cá nhân

 Các kỹ thuật chọn mẫu
o Kỹ thuật lấy mẫu xác suất
• Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản
• Lấy mẫu hệ thống
• Lấy mẫu cả khối/ cụm và lấy mẫu nhiều giai đoạn
• Lấy mẫu phân tầng
o Kỹ thuật lấy mẫu phi xác suất
• Lấy mẫu thuận tiện
• Lấy mẫu định mức
• Lấy mẫu phán đoán

CHƯƠNG 3. TÓM TẮT VÀ TRÌNH BÀY DỮ
LIỆU BẰNG BẢNG VÀ ĐỒ THỊ
1. BẢNG TẦN SỐ
Trị số của biến (Xi) Tần số (fi) Tần suất (%)
X1 f1 f1/n
X2 f2 f2/n
--- --- ---
Xk fk fk/n
Tổng ∑fi = n 100

Công việc của chủ hộ Tần số (người) Tần suất (%)
Có hoạt động kinh tế 658 63,45
Không hoạt động kinh tế 47 4,53
Không có việc làm 332 32,02
Tổng 1.037 100

Độ tuổi (tuổi) Tần số (người) Tần suất (%)
Tần suất
tích lũy (%)
15 - 20 146 12,9 12,9
21 - 30 410 36,3 49,2
31 - 40 293 26,0 75,2
41 - 50 187 16,6 91,8
51 - 60 93 8,2 100
Tổng 1.129 100

2. TÓM LƯỢC VÀ TRÌNH BÀY DỮ LIỆU
BẰNG ĐỒ THỊ

CHƯƠNG 4. TÓM TẮT DỮ LIỆU
BẰNG CÁC ĐẠI LƯỢNG SỐ
 Trung bình mẫu (Mean):
 Trung bình có trọng số:
 Trung vị - Me (Median): Là giá trị đứng giữa của
tập dữ liệu đã được sắp xếp theo thứ tự tăng dần
 Mode (Mo): Giá trị gặp nhiều nhất trong tập dữ
liệu
∑
∑
=
i
i
i
W
f
x
f
X
n
x
x i
∑
=

 Trung bình nhân (Geometric mean):
 Khảo sát hình dạng của các đa giác tần số tương
ứng với các kiểu phân phối
Lệch trái Cân đối Lệch phải
n
n
x
x
x
x ...
2
1
=
Mean < Me < Mo Mean = Me = Mo Mo < Me < Mean

 Phương sai: Trung bình của các biến thiên bình
phương giữa từng quan sát trong tập dữ liệu so với
trung bình của nó
Hoặc
 Độ lệch chuẩn: Lấy căn bậc hai của phương sai
( )
1
2
2
−
−
=
∑
n
x
x
s i ( )
1
2
2
−
×
−
=
∑
∑
i
i
i
f
f
x
x
s
( )
1
2
2
−
−
=
∑
n
x
x
s i

Tuổi

 Trung bình tổng thể:
 Phương sai tổng thể:
 Chuẩn hóa dữ liệu: Biến đổi chúng thành dữ liệu ở
1 thang đo chuẩn
o Chuẩn hóa z cho dữ liệu tổng thể:
o Chuẩn hóa z cho dữ liệu mẫu:
N
Xi
∑
=
µ
( )
N
Xi
∑ −
=
2
2
µ
σ
σ
µ
−
=
x
z
s
x
x
z
−
=

CHƯƠNG 5. XÁC SUẤT, BIẾN NGẪU
NHIÊN VÀ LUẬT PHÂN PHỐI
1. XÁC SUẤT CĂN BẢN
 Phép thử
 Biến cố: Kết cục của phép thử
o Biến cố chắc chắn (Ω)
o Biến cố không thể có (Ø)
o Biến cố ngẫu nhiên (A, B, C,…)
 Xác suất của một biến cố

 Biến cố tổng C = A B hay C = A + B là biến cố
∪
xảy ra khi và chỉ khi A hoặc B xảy ra
 Biến cố tích C = A ∩ B hay C = A*B là biến cố
xảy ra khi và chỉ khi A và B cùng xảy ra
 Biến cố xung khắc
 Biến cố độc lập

 P(A) = m/n
 Tính chất:
o 0 ≤ P(A) ≤ 1
o P(Ω) = 1
o P(Ø) = 0

2. BIẾN NGẪU NHIÊN
 Biến ngẫu nhiên là những biến mà giá trị của nó
được xác định 1 cách ngẫu nhiên
o Biến ngẫu nhiên rời rạc
o Biến ngẫu nhiên liên tục

3. CÁC PHÂN PHỐI LÝ THUYẾT QUAN TRỌNG
 Phân phối nhị thức (Binominal distribution)
 Phân phối Poisson (Poisson distribution)
 Phân phối bình thường (Normal distribution)
 Phân phối bình thường chuẩn hóa (Standard
normal distribution)
 Dùng phân phối bình thường tính xấp xỉ một số
phân phối rời rạc
 Phân phối đều (Uniform distribution)
 Phân phối mũ (Exponential distribution)

CHƯƠNG 6. PHÂN PHỐI CỦA CÁC
THAM SỐ MẪU
1. PHÂN PHỐI CỦA TRUNG BÌNH MẪU
 Trung bình mẫu là ước lượng không chệch của
trung bình tổng thể vì giá trị trung bình tính được
từ tất cả các trị trung bình mẫu của mẫu cỡ n có
thể lấy được từ tổng thể cỡ N sẽ đúng trị trung
bình của tổng thể
 Ví dụ: Tuổi có cỡ N = 4 như sau {18, 20, 22, 24}
Ta có μ = (18 + 20 + 22 + 24)/4 = 21

Các mẫu 18 20 22 24
18 18; 18 18; 20 18; 22 18; 24
20 20; 18 20; 20 20; 22 20; 24
22 22; 18 22; 20 22; 22 22; 24
24 24; 18 24; 20 24; 22 24; 24
Nếu tất cả các cỡ mẫu có
2 người được chọn theo
kiểu hoàn lại từ tổng thể
thì có 16 mẫu theo
nguyên tắc Nn
µ
µ =
=
=
+
+
+
+
= 21
16
336
16
)
24
...
20
19
18
(
x

 Sai số chuẩn của trung bình mẫu
( )
236
,
2
5
4
)
21
24
(
...
)
21
18
( 2
2
2
=
=
−
+
+
−
=
−
=
∑
N
Xi µ
σ
58
,
1
2
236
,
2
=
=
=
n
x
σ
σ
Như vậy: Khi cỡ mẫu tăng
thì sai số chuẩn của trung
bình giảm xuống
1
−
−
×
=
×
=
N
n
N
n
FPC
n
x
σ
σ
σ
Khi n/N > 0,05
Với FPC (Finite population
correction) là yếu tố hiệu chỉnh
tổng thể hữu hạn

 Chọn mẫu từ một tổng thể có phân phối bình thường
o Ví dụ: Xem ví dụ P. 176 (Thống kê ứng dụng)
µ
µ =
x
n
x
x
σ
σ =
X
X
X
Z
σ
µ
−
=
Tải bản FULL (69 trang): https://bit.ly/2YSkOCh
Dự phòng: fb.com/TaiHo123doc.net

 Chọn mẫu từ một tổng thể không có phân phối
bình thường
o Lý thuyết giới hạn trung tâm (Central limit theorem)
• Tổng thể có phân phối bình thường thì trung bình mẫu cũng là
phân phối bình thường dù cỡ mẫu là bao nhiêu
• n ≥ 30, phân phối mẫu xấp xỉ phân phối bình thường
• Hình dáng của phân phối tổng thể khá đối xứng thì phân phối
mẫu xấp xỉ phân phối bình thường nếu cỡ mẫu n ≥ 15
o Ví dụ: P.179 (Thống kê ứng dụng)
Tải bản FULL (69 trang): https://bit.ly/2YSkOCh
Dự phòng: fb.com/TaiHo123doc.net

2. PHÂN PHỐI CỦA TỶ LỆ MẪU
 Tỷ lệ mẫu:
o X: Số quan sát có thuộc tính quan tâm
o Ví dụ: P. 182 (Thống kê ứng dụng)
Khi n/N > 0,05
o Ví dụ: P. 183 (Thống kê ứng dụng)
n
X
Ps =
p
s
P =
µ
n
p
p
s
P
)
1
( −
=
σ
n
p
p
p
p
Z s
)
1
( −
−
=
1
)
1
(
)
1
(
−
−
×
−
=
×
−
=
N
n
N
n
p
p
FPC
n
p
p
x
σ
4237506

Bài giảng thống kê kinh tế

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

Similar to Bài giảng thống kê kinh tế

Similar to Bài giảng thống kê kinh tế (20)

More from nataliej4

More from nataliej4 (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (19)

Bài giảng thống kê kinh tế