< Return to Video

Sử dụng máy tính TI cho giá trị P từ thống kê t | Thống kê AP | Khan Academy

  • 0:01 - 0:03
    Miriam đang kiểm tra
    giả thuyết không của mình
  • 0:03 - 0:06
    rằng trung bình tổng thể của một số tập dữ liệu
  • 0:06 - 0:10
    bằng 18 so với giả thuyết thay thế của cô ấy
  • 0:10 - 0:12
    là giá trị trung bình nhỏ hơn 18
  • 0:12 - 0:15
    với một mẫu gồm bảy quan sát.
  • 0:15 - 0:18
    Thống kê thử nghiệm của cô ấy,
  • 0:18 - 0:21
    là t bằng âm 1,9.
  • 0:21 - 0:25
    Giả sử rằng các điều kiện
    để suy luận đã được đáp ứng.
  • 0:25 - 0:28
    Giá trị p gần đúng cho phép thử của Miriam là bao nhiêu?
  • 0:28 - 0:29
    Vì vậy, hãy tạm dừng video này và xem bạn
  • 0:29 - 0:31
    có thể tự tìm ra được không.
  • 0:31 - 0:34
    Được rồi, điều mình luôn muốn
    nhắc nhở bản thân về những gì
  • 0:34 - 0:38
    đang xảy ra ở đây trước khi mình
    tiếp tục và tính giá trị p.
  • 0:38 - 0:41
    Có một số tập dữ liệu,
    một số tổng thể ở đây
  • 0:41 - 0:44
    và giả thuyết không là
    giá trị trung bình thực sự là 18,
  • 0:44 - 0:46
    giải pháp thay thế là nó nhỏ hơn 18.
  • 0:46 - 0:50
    Để kiểm tra giả thuyết không đó,
    Miriam lấy mẫu,
  • 0:50 - 0:53
    cỡ mẫu bằng bảy.
  • 0:53 - 0:56
    Từ đó, cô ấy sẽ tính toán
    trung bình mẫu của mình
  • 0:56 - 0:58
    và độ lệch chuẩn mẫu của cô ấy,
  • 0:58 - 1:02
    và từ đó, cô ấy sẽ
    tính toán thống kê t này.
  • 1:02 - 1:03
    Cách cô ấy sẽ làm điều đó hoặc nếu họ
  • 1:03 - 1:06
    không cho chúng ta biết trước đó là gì.
  • 1:06 - 1:09
    Chúng ta sẽ nói thống kê t
    bằng với giá trị trung bình mẫu của cô ấy,
  • 1:09 - 1:13
    trừ giá trị trung bình được
    giả định từ giả thuyết không,
  • 1:13 - 1:15
    đó là những gì chúng ta có ở đây, chia cho
  • 1:15 - 1:18
    và đây là một ước tính gần đúng của chúng ta
  • 1:18 - 1:20
    về sai số chuẩn của giá trị trung bình.
  • 1:20 - 1:22
    Cách chúng ta nhận được ước tính đó,
  • 1:22 - 1:25
    chúng ta lấy độ lệch chuẩn mẫu của chúng ta
  • 1:25 - 1:28
    và chia nó cho căn bậc hai của cỡ mẫu của chúng ta.
  • 1:28 - 1:30
    Họ đã tính toán trước điều này cho chúng ta.
  • 1:30 - 1:33
    Cái này bằng âm 1,9.
  • 1:33 - 1:36
    Vì vậy, nếu chúng ta nghĩ về một phân phối t,
  • 1:36 - 1:40
    mình sẽ cố gắng vẽ tay
    một bản phân phối t thật nhanh,
  • 1:40 - 1:43
    và nếu đây là giá trị trung bình của phân phối t,
  • 1:43 - 1:45
    những gì chúng ta tò mò về,
    bởi vì giả thuyết
  • 1:45 - 1:48
    thay thế của chúng ta
    là giá trị trung bình nhỏ hơn 18.
  • 1:48 - 1:53
    Điều chúng ta quan tâm là,
    xác suất
  • 1:53 - 1:58
    giá trị t lớn hơn 1,9 dưới
  • 1:58 - 2:02
    giá trị trung bình là bao nhiêu
    để giá trị này ngay tại đây, âm 1,9.
  • 2:02 - 2:04
    Vậy là diện tích này, ngay tại đây.
  • 2:04 - 2:07
    Mình sẽ làm với TI-84,
  • 2:07 - 2:09
    ít nhất một trình mô phỏng TI-84.
  • 2:10 - 2:15
    Tất cả những gì chúng ta phải làm là,
    nhấn "2nd", "phân phối" (distribution)
  • 2:16 - 2:19
    và sau đó mình sẽ sử dụng hàm phân phối
  • 2:19 - 2:22
    tích lũy t, vì vậy hãy đến đó,
  • 2:22 - 2:25
    đó là số sáu ngay tại đó, nhấn "enter".
  • 2:25 - 2:26
    Giới hạn dưới của mình...
  • 2:26 - 2:28
    Về cơ bản mình muốn nó là âm vô cùng
  • 2:28 - 2:30
    và chúng ta có thể gọi đó là âm vô cùng.
  • 2:30 - 2:31
    Đó là một con số gần đúng
  • 2:31 - 2:33
    của âm vô cực, rất, rất thấp.
  • 2:33 - 2:38
    Giới hạn trên của chúng ta sẽ là
    âm 1,9, âm 1,9.
  • 2:38 - 2:40
    Và sau đó là các bậc tự do của chúng ta,
  • 2:40 - 2:42
    đó là cỡ mẫu của chúng ta trừ đi một.
  • 2:42 - 2:43
    Cỡ mẫu của chúng ta là bảy vì vậy
  • 2:43 - 2:45
    bậc tự do sẽ là sáu.
  • 2:46 - 2:48
    Chúng ta có nó.
  • 2:48 - 2:52
    Điều này sẽ là, giá trị p của
    chúng ta sẽ là khoảng 0,053.
  • 2:55 - 2:59
    Giá trị p của chúng ta sẽ là khoảng 0,053.
  • 3:01 - 3:05
    Sau đó, những gì Miriam sẽ làm là,
    sẽ so sánh giá trị p này
  • 3:05 - 3:08
    với mức ý nghĩa đặt trước của cô ấy, với alpha.
  • 3:08 - 3:11
    Nếu cái này dưới alpha, thì cô ấy sẽ bác bỏ
  • 3:11 - 3:14
    giả thuyết không của mình, và
    sẽ đề xuất giả thuyết thay thế.
  • 3:14 - 3:15
    Nếu cái này trên alpha, thì cô ấy sẽ
  • 3:15 - 3:18
    không bác bỏ giả thuyết không của cô ấy.
Title:
Sử dụng máy tính TI cho giá trị P từ thống kê t | Thống kê AP | Khan Academy
Description:

Ví dụ về cách tính giá trị P bằng hàm tcdf trên máy tính TI.

Xem thêm các bài học hoặc thực hành chủ đề này tại http://www.khanacademy.org/math/ap-stosystem/tests-significance-ap/one-sample-t-test-mean/v/using-ti-calculator-for- p-value-from-t-Statistics? utm_source = youtube & utm_medium = desc & utm_campaign = apst Statistics

Thống kê của AP về Khan Academy: Gặp gỡ một trong những nhà văn của chúng tôi cho AP¨_ Thống kê, Jeff. Từng là giáo viên trung học trong 10 năm ở Kalamazoo, Michigan, Jeff đã dạy Đại số 1, Hình học, Đại số 2, Thống kê giới thiệu và Thống kê AP¨_. Hôm nay anh ấy làm việc chăm chỉ để tạo ra các bài tập và bài báo mới cho AP¨_ Thống kê.

Khan Academy là một tổ chức phi lợi nhuận với sứ mệnh cung cấp nền giáo dục miễn phí, đẳng cấp thế giới cho mọi người, ở bất cứ đâu. Chúng tôi cung cấp các câu đố, câu hỏi, video hướng dẫn và các bài báo về một loạt các chủ đề học thuật, bao gồm toán, sinh học, hóa học, vật lý, lịch sử, kinh tế, tài chính, ngữ pháp, học mầm non, v.v. Chúng tôi cung cấp cho giáo viên các công cụ và dữ liệu để họ có thể giúp học sinh của mình phát triển các kỹ năng, thói quen và tư duy để thành công ở trường và hơn thế nữa. Khan Academy đã được dịch sang hàng chục ngôn ngữ và 15 triệu người trên toàn cầu học trên Khan Academy mỗi tháng. Là một tổ chức phi lợi nhuận 501 (c) (3), chúng tôi rất mong được bạn giúp đỡ! Đóng góp hoặc tình nguyện ngay hôm nay!

Đóng góp tại đây: https://www.khanacademy.org/donate?utm_source=youtube&utm_medium=desc

Tình nguyện tại đây: https://www.khanacademy.org/contribute?utm_source=youtube&utm_medium=desc

more » « less
Video Language:
English
Team:
Khan Academy
Duration:
03:19

Vietnamese subtitles

Revisions Compare revisions