Giáo án môn Đại số lớp 11 - Bài giải xác suất thống kê

1 BÀI GIẢI XÁC SUẤT THỐNG KÊ (GV: Trần Ngọc Hội – 2009) CHƯƠNG 4 KIỂM ĐỊNH GIẢ THIẾT Bài 4.1. Trọng lượng của một sản phẩm theo qui định là 6kg. Sau một thời gian sản xuất, người ta tiến hành kiểm tra 121 sản phẩm và tính được trung bình mẫu là 5,975kg và phương sai mẫu hiệu chỉnh 5,7596kg2. Sản xuất được xem là bình thường nếu các sản phẩm có trọng lượng trung bình bằng trọng lượng qui định. Với mức ý nghĩa 5%, hãy kết luận về tình hình sản xuất. Lời giải Gọi X là trọng lượng của một sản phẩm. Giả thiết cho ta: • Cỡ mẫu n = 121. • Kỳ vọng mẫu của X là X 5,975 (kg)= . • Phương sai mẫu hiệu chỉnh của X là S2 = 5,7596(kg2). • Độ lệch mẫu hiệu chỉnh của X là S = 2,3999(kg). Đây là bài toán kiểm định giả thiết về kỳ vọng μ = M(X) với mức ý nghĩa α = 5% = 0,05: H0: μ = 6 với giả thiết đối H1: μ ≠ 6. Vì n ≥ 30; σ2 = D(X) chưa biết, nên ta kiểm định như sau: Bước 1: Ta có 0(X ) n (5,975 6) 121z 0.1146. S 2,3999 − μ −= = = − Bước 2: Tra bảng giá trị hàm Laplace để tìm zα thoả ϕ(zα) = (1- α)/2 = 0,95/2 = 0,475 ta được zα = 1,96. Bước 3: Kiểm định. Vì |z|= 0,1146 < 1,96 = zα nên ta chấp nhận giả thiết H0: μ = 6. Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, tình hình sản xuất được xem là bình thường. 2 Bài 4.2. Trọng lượng của một sản phẩm có phân phối chuẩn với trọng lượng trung bình là 500g. Sau một thời gian sản xuất, người ta nghi ngờ trọng lượng trung bình của loại sản phẩm này có xu hướng giảm nên tiến hành kiểm tra 25 sản phẩm và thu được kết quả sau: Trọng lượng (g) 480 485 490 495 500 510 Số sản phẩm 2 3 8 5 3 4 Với mức ý nghĩa 3%, hãy kết luận điều nghi ngờ trên có đúng hay không. Lời giải Đây là bài toán kiểm định giả thiết về kỳ vọng μ = M(X) với mức ý nghĩa α = 3% = 0,03: H0: μ = 500 với giả thiết đối H1: μ < 500. Ta có: Xi 480 485 490 495 500 510 ni 2 3 8 5 3 4 n 25;= i iX n 12350;=∑ 2i iX n 6102800.=∑ • Kỳ vọng mẫu của X là i i 1X X n 494(g). n = =∑ • Phương sai mẫu của X là:  2 2 2 2 2 i i 1S X n X (8,7178) (g ). n = − =∑ • Phương sai mẫu hiệu chỉnh của X là:  22 2 2nS S (8,8976) (g ). n 1 = =− Vì n < 30; σ2 = D(X) chưa biết, nên ta kiểm định như sau: Bước 1: Ta có 0(X ) n (494 500) 25z 3,3717. S 8,8976 − μ −= = = − Bước 2: Đặt k = n - 1 = 24. Tra bảng phân phối Student ứng với k = 24 và 2α = 0,06 ta được 2t α = 1,974. Bước 3: Kiểm định. Vì -z = 3,3717 > 1,974 = 2t α nên ta bác bỏ giả thiết H0: μ = 500, nghĩa là chấp nhận H1: μ < 500. Kết luận: Với mức ý nghĩa 3%, điều nghi ngờ trọng lượng trung bình của loại sản phẩm này có xu hướng giảm là đúng. Bài 4.3. Năng suất lúa trung bình của những vụ trước là 5,5tấn/ha. Vụ lúa năm nay người ta áp dụng một phương pháp kỹ thuật mới cho toàn bộ Printed with FinePrint trial version - purchase at www.fineprint.com 3 diện tích trồng lúa trong vùng. Điều tra năng suất 100ha lúa, ta có bảng số liệu sau: Năngsuất (tạ/ha) 40-45 45-50 50-55 55-60 60-65 65-70 70-75 75-80 Diện tích (ha) 7 12 18 27 20 8 5 3 Với mức ý nghĩa 1%, hãy kết luận xem phương pháp kỹ thuật mới có làm tăng năng suất lúa trung bình của vùng này hay không? Lời giải Đây là bài toán kiểm định giả thiết về kỳ vọng μ = M(X) với mức ý nghĩa α = 1% = 0,01: H0: μ = 55 với giả thiết đối H1: μ > 55. (5,5tấn = 55tạ). Ta có: Xi 42,5 47,5 52,5 57,5 62,5 67,5 72,5 77,5 ni 7 12 18 27 20 8 5 3 n 100;= i iX n 5750;=∑ 2i iX n 337475.=∑ • Kỳ vọng mẫu của X là i i 1X X n 57,5(tạ). n = =∑ • Phương sai mẫu của X là:  2 2 2 2 2 i i 1S X n X (8,2765) (tạ ). n = − =∑ • Phương sai mẫu hiệu chỉnh của X là:  22 2 2nS S (8,3182) (tạ ). n 1 = =− Vì n ≥ 30; σ2 = D(X) chưa biết, nên ta kiểm định như sau: Bước 1: Ta có 0(X ) n (57,5 55) 100z 3,0055. S 8,3182 − μ −= = = Bước 2: Tra bảng giá trị hàm Laplace để tìm z2α thoả ϕ(z2α) = (1- 2α)/2 = 0,98/2 = 0,49 ta được z2α = 2,33. Bước 3: Kiểm định. Vì z = 3,0055 > 2,33 = z2α nên ta bác bỏ giả thiết H0: μ = 55, nghĩa là chấp nhận H1: μ > 55. Kết luận: Với mức ý nghĩa 1%, phương pháp kỹ thuật mới làm tăng năng suất lúa trung bình của vùng này. Bài 4.4. Một công ty dự định mở một siêu thị tại một khu dân cư. Để đánh giá khả năng mua hàng của dân cư trong khu vực, người ta tiến 4 hành điều tra về thu nhập của 100 hộ trong khu vực và có bảng số liệu sau: Thu nhập bình quân (ngàn/người/tháng) 150 200 250 300 350 Số hộ 8 15 38 22 17 Theo bộ phận tiếp thị thì siêu thị chỉ hoạt động có hiệu quả tại khu vực này khi thu nhập bình quân hàng tháng của các hộ tối thiểu là vào khoảng 250ngàn/người/tháng. Vậy theo kết quả điều tra trên, công ty có nên quyết định mở siêu thị tại khu vực này hay không với mức ý nghĩa 5%? Lời giải Đây là bài toán kiểm định giả thiết về kỳ vọng μ = M(X) với mức ý nghĩa α = 5% = 0,05: H0: μ = 250 với giả thiết đối H1: μ > 250. Ta có: Xi 150 200 250 300 350 ni 8 15 38 22 17 n 100;= i iX n 26250;=∑ 2i iX n 7217500.=∑ • Kỳ vọng mẫu của X là i i 1X X n 262,5. n = =∑ • Phương sai mẫu của X là:  2 2 2 2 i i 1S X n X (57,1730) . n = − =∑ • Phương sai mẫu hiệu chỉnh của X là:  22 2nS S (57,4610) . n 1 = =− Vì n ≥ 30; σ2 = D(X) chưa biết, nên ta kiểm định như sau: Bước 1: Ta có 0(X ) n (262,5 250) 100z 2,1754. S 57,4610 − μ −= = = Bước 2: Tra bảng giá trị hàm Laplace để tìm z2α thoả ϕ(z2α) = (1- 2α)/2 = 0,90/2 = 0,45 ta được z2α = 1,65. Bước 3: Kiểm định. Vì z = 2,1754 > 1,65 = z2α nên ta bác bỏ giả thiết H0: μ = 250, chấp nhận giả thiết H1: μ > 250, nghĩa là thu nhập bình quân của các hộ cao hơn 250ngàn/người/tháng. Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, công ty nên quyết định mở siêu thị tại khu vực này. Printed with FinePrint trial version - purchase at www.fineprint.com 5 Bài 4.5. Để nghiên cứu nhu cầu của một loại hàng, người ta tiến hành khảo sát nhu cầu của mặt hàng này ở 400 hộ. Kết quả như sau: Nhu cầu (kgï/tháng) 0 0-1 1-2 2-3 3-4 4-5 5-6 6-7 Số hộ 10 35 86 132 78 31 18 10 Giả sử khu vực đó có 4000 hộ. Nếu cho rằng nhu cầu trung bình về mặt hàng này của toàn khu vực là 14tấn/tháng thì có chấp nhận được không với mức ý nghĩa 2%? Lời giải Khi cho rằng nhu cầu trung bình về mặt hàng này của toàn khu vực là 14tấn/tháng, nghĩa là nhu cầu trung bình về mặt hàng này của một hộ trong một tháng là 14tấn 14000kg 3,5kg. 4000 4000 = = Do đó đây là bài toán kiểm định giả thiết về kỳ vọng μ = M(X) với mức ý nghĩa α = 2% = 0,02: H0: μ = 3,5 với giả thiết đối H1: μ ≠ 3,5. Ta có: Xi 0 0,5 1,5 2,5 3,5 4,5 5,5 6,5 ni 10 35 86 132 78 31 18 10 n 400;= i iX n 1053;=∑ 2i iX n 3577,5.=∑ • Kỳ vọng mẫu của X là i i 1X X n 2, 6325. n = =∑ • Phương sai mẫu của X là:  2 2 2 2 i i 1S X n X (1,4190) . n = − =∑ • Phương sai mẫu hiệu chỉnh của X là:  22 2nS S (1,4208) . n 1 = =− Vì n ≥ 30; σ2 = D(X) chưa biết, nên ta kiểm định như sau: Bước 1: Ta có 0(X ) n (2,6325 3,5) 400z 12,2114. S 1,4208 − μ −= = = − Bước 2: Tra bảng giá trị hàm Laplace để tìm zα thoả ϕ(zα) = (1- α)/2 = 0,98/2 = 0,49 ta được zα = 2,33. Bước 3: Kiểm định. Vì |z| = 12,2114 > 2,33 = zα nên ta bác bỏ giả thiết H0: μ = 3,5, chấp nhận giả thiết H1: μ ≠ 3,5. 6 Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, không thể cho rằng nhu cầu trung bình về mặt hàng này của toàn khu vực là 14tấn/tháng. Bài 4.6. Trọng lượng của một loại gàø công nghiệp ở một trại chăn nuôi có phân phối chuẩn. Trọng lượng trung bình khi xuất chuồng năm trước là 2,8kg/con. Năm nay, người ta sử dụng một loại thức ăn mới. Cân thử 25 con khi xuất chuồng người ta tính được trung bình mẫu là 3,2kg và phương sai mẫu hiệu chỉnh 0,25kg2. a) Với mức ý nghĩa 5%, hãy kết luận xem loại thức ăn mới có thực sự làm tăng trọng lượng trung bình của đàn gà hay không? b) Nếu trại chăn nuôi báo cáo trọng lượng trung bình khi xuất chuồng là 3,3kg/con thì có chấp nhận được không với mức ý nghĩa 5%? Lời giải Gọi X là trọng lượng của một con gà sau khi sử dụng loại thức ăn mới. Giả thiết cho ta: • X có phân phối chuẩn. • Cỡ mẫu n = 25. • Kỳ vọng mẫu của X là X 3,2(kg)= . • Phương sai mẫu hiệu chỉnh của X là S2 = 0,25(kg2). • Độ lệch mẫu hiệu chỉnh của X là S = 0,5(kg). a) Với mức ý nghĩa 5%, hãy kết luận xem loại thức ăn mới có thực sự làm tăng trọng lượng trung bình của đàn gà hay không? Đây là bài toán kiểm định giả thiết về kỳ vọng μ = M(X) với mức ý nghĩa α = 5% = 0,05: H0: μ = 2,8 với giả thiết đối H1: μ > 2,8. Vì n < 30; X có phân phối chuẩn; σ2 = D(X) chưa biết, nên ta kiểm định như sau: Bước 1: Ta có 0(X ) n (3,2 2,8) 25z 4. S 0,5 − μ −= = = Bước 2: Đặt k = n -1 = 24. Tra bảng phân phối Student ứng với k = 24 và 2α = 0,1 ta được k2 2t t 1,711.α α= = Bước 3: Kiểm định. Vì z = 4 > 1,711 = t2α nên ta bác bỏ giả thiết H0: μ = 2,8, ghĩa là chấp nhận giả thiết H1: μ > 2,8. Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, loại thức ăn mới thực sự làm tăng trọng lượng trung bình của đàn gà. Printed with FinePrint trial version - purchase at www.fineprint.com 7 b) Nếu trại chăn nuôi báo cáo trọng lượng trung bình khi xuất chuồng là 3,3kg/con thì có chấp nhận được không với mức ý nghĩa 5%? Đây là bài toán kiểm định giả thiết về kỳ vọng μ = M(X) với mức ý nghĩa α = 5% = 0,05: H0: μ = 3,3 với giả thiết đối H1: μ ≠ 3,3. Vì n < 30; X có phân phối chuẩn; σ2 = D(X) chưa biết, nên ta kiểm định như sau: Bước 1: Ta có 0(X ) n (3,2 3,3) 25z 1. S 0,5 − μ −= = = − Bước 2: Đặt k = n -1 = 24. Tra bảng phân phối Student ứng với k = 24 và α = 0,05 ta được kt t 2,064.α α= = Bước 3: Kiểm định. Vì |z| = 1 < 2,064 = tα nên ta chấp nhận giả thiết H0: μ = 3,3. Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, báo cáo trọng lượng trung bình khi xuất chuồng là 3,3kg/con là chấp nhận được. Bài 4.7. Chiều cao trung bình của 100 nam sinh lớp 12 ở một trường trung học nội thành là 1,68m với độ lệch mẫu hiệu chỉnh 6cm. Trong khi kiểm tra 120 nam sinh lớp 12 ở một huyện ngoại thành thì chiều cao trung bình là 1,64m với độ lệch mẫu hiệu chỉnh 5cm. Với mức ý nghĩa 1%, có thể kết luận rằng nam sinh nội thành thực sự cao hơn nam sinh ngoại thành hay không? Lời giải Gọi X, Y (cm) lần lượt là chiều cao của nam sinh nội thành và nam sinh ngoại thành. Bài toán trên chính là bài toán kiểm định so sánh hai kỳ vọng với mức ý nghĩa α = 1% = 0,01: H0: μX = μY với giả thiết đối H1: μX > μY. 1) Đối với X, giả thiết cho ta: • Cỡ mẫu nX = 100. • Kỳ vọng mẫu của X là X 168(cm)= . • Độ lệch mẫu hiệu chỉnh của X là SX = 6(cm). 2) Đối với Y, giả thiết cho ta: • Cỡ mẫu nY = 120 • Kỳ vọng mẫu của Y là Y 164(cm)= . • Độ lệch mẫu hiệu chỉnh của Y là SY = 5(cm). 8 Vì nX > 30; nY > 30 nên ta kiểm định như sau: Bước 1: Ta có: 2 2 2 2 X Y X Y X Y 168 164z 5,3059. S S 6 5 100 120n n − −= = = ++ Bước 2: Tra bảng giá trị hàm Laplace để tìm z2α thoả ϕ(z2α) = (1 - 2α)/2 = 0,98/2 = 0,49 ta được z2α = 2,33. Bước 3: Kiểm định. Vì z = 5,3059 > 2,33 = z2α nên ta bác bỏ giả thiết H0: μX = μY, nghĩa là chấp nhận H1: μX > μY. Kết luận: Với mức ý nghĩa 1%, có thể kết luận rằng nam sinh nội thành thực sự cao hơn nam sinh ngoại thành. Bài 4.8. Một hợp tác xã trồng thử hai giống lúa, mỗi giống trên 30 thửa ruộng và được chăm sóc như nhau. Cuối vụ thu hoạch ta được số liệu như sau: Năng suất trung bình (tạ/ha) Độ lệch mẫu hiệu chỉnh Giống lúa 1 45 2,5 Giống lúa 2 46,5 4,0 a) Với mức ý nghĩa 2%, có thể xem năng suất của hai giống lúa trên là như nhau hay không? b) Với mức ý nghĩa 2%, có thể xem năng suất của giống lúa 2 cao hơn của giống lúa 1 hay không? Lời giải Gọi X, Y (tạ/ha) lần lượt là năng suất của giống lúa 1 và 2. Khi đó: 1) Đối với X, giả thiết cho ta: • Cỡ mẫu nX = 30. • Kỳ vọng mẫu của X là X = 45. • Độ lệch mẫu hiệu chỉnh của X là SX = 2,5. 2) Đối với Y, giả thiết cho ta: • Cỡ mẫu nY = 30. • Kỳ vọng mẫu của Y là Y = 46,5. • Độ lệch mẫu hiệu chỉnh của Y là SY = 4. a) Với mức ý nghĩa 2%, có thể xem năng suất của hai giống lúa trên là như nhau hay không? Đây là bài toán kiểm định so sánh hai kỳ vọng với mức ý nghĩa 2% = 0,02: H0: μX = μY với giả thiết đối H1: μX ≠ μY. Vì nX = nY = 30 nên ta kiểm định như sau: Bước 1: Ta có: Printed with FinePrint trial version - purchase at www.fineprint.com 9 2 2 2 2 X Y X Y X Y 45 46,5z 1,7418. S S 2,5 4 30 30n n − −= = = − ++ Bước 2: Tra bảng giá trị hàm Laplace để tìm zα thoả ϕ(zα) = (1 - α)/2 = 0,98/2 = 0,49 ta được zα = 2,33. Bước 3: Kiểm định. Vì |z| = 1,7418 < 2,33 = zα nên ta chấp nhậnû giả thiết H0: μX = μY. Kết luận: Với mức ý nghĩa 2%, có thể xem năng suất của hai giống lúa trên là như nhau. b) Với mức ý nghĩa 2%, có thể xem năng suất của giống lúa 2 cao hơn của giống lúa 1 hay không? Đây là bài toán kiểm định so sánh hai kỳ vọng với mức ý nghĩa α = 2% = 0,02: H0: μX = μY với giả thiết đối H1: μX < μY. Vì nX = nY = 30 nên ta kiểm định như sau: Bước 1: Tương tự câu a), ta có: 2 2 X Y X Y X Yz 1,7418. S S n n −= = − + Bước 2: Tra bảng giá trị hàm Laplace để tìm z2α thoả ϕ(z2α) = (1 - 2α)/2 = 0,96/2 = 0,48 ta được z2α = 2,06. Bước 3: Kiểm định. Vì -z = 1,7418 < 2,06 = z2α nên ta chấp nhậnûû giả thiết H0: μX = μY. Kết luận: Với mức ý nghĩa 2%, chưa thể xem năng suất của giống lúa 2 cao hơn của giống lúa 1. Bài 4.9. Một máy sản xuất tự động, lúc đầu tỉ lệ sản phẩm loại A là 45%. Sau khi áp dụng một phương pháp sản xuất mới, người ta lấy ra 400 sản phẩm để kiểm tra thì thấy có 215 sản phẩm loại A. Với mức ý nghĩa 5%, hãy kết luận xem phương pháp mới có thực sự làm tăng tỉ lệ sản phẩm loại A hay không? Lời giải Từ giả thiết ta suy ra: • Cỡ mẫu n = 400. • Số sản phẩm loại A có trong mẫu là m = 215. • Tỉ lệ mẫu sản phẩm loại A là Fn = m/n = 215/400 = 0,5375. 10 Ta đưa bài toán về bài toán kiểm định giả thiết về tỉ lệ p các sản phẩm loại A với mức ý nghĩa α = 5% = 0,05: H0: p = 45% = 0,45 với giả thiết đối H1: p > 0,45. Ta kiểm định như sau: Bước 1: Ta có n 0 0 0 (F p ) n (0,5375 0,45) 400z 3,5176. p (1 p ) 0,45(1 0,45) − −= = =− − Bước 2: Tra bảng giá trị hàm Laplace để tìm z2α thoả ϕ(z2α) = (1 - 2α)/2 = 0,90/2 = 0,45 ta được z2α = 1,65. Bước 3: Kiểm định. Vì z = 3,5176 > 1,65= z2α nên ta bác bỏ giả thiết H0: p = 0,45, nghĩa là chấp nhận H1: p > 0,45. Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, phương pháp mới thực sự làm tăng tỉ lệ sản phẩm loại A. Bài 4.10. Thống kê 10650 trẻ sơ sinh ở một địa phương người ta thấy có 5410 bé trai. a) Với mức ý nghĩa 3%, hỏi có sự khác biệt về tỉ lệ sinh bé trai và bé gái hay không? b) Với mức ý nghĩa 1%, hỏi tỉ lệ sinh bé trai có thực sự cao hơn tỉ lệ sinh bé gái hay không? Lời giải Từ các giả thiết của bài toán ta suy ra: 1) Khi khảo sát tỉ lệ bé trai p1: • Cỡ mẫu n1 = 10650. • Số bé trai là m1 = 5410. • Tỉ lệ bé trai Fn1 = 5410/10650. 2) Khi khảo sát tỉ lệ bé gái p2: • Cỡ mẫu n2 = 10650. • Số bé gái là m2 = 10650 – 5410 = 5240. • Tỉ lệ bé gái Fn2 = 5240/10650. 3) p0 = 0,5. a) Với mức ý nghĩa 3%, hỏi có sự khác biệt về tỉ lệ sinh bé trai và bé gái hay không? Đây là bài toán kiểm định giả thiết so sánh hai tỉ lệ với mức ý nghĩa α = 3% = 0,03: H0: p1 = p2 (= p0) với giả thiết đối H1: p1 ≠ p2 Printed with FinePrint trial version - purchase at www.fineprint.com 11 Ta kiểm định như sau: Bước 1: Ta có: n1 n2 0 0 1 2 5410 5240 F F 10650 10650z 2,3296. 1 11 1 0,5(1 0,5)p (1 p ) 10650 10650n n −−= = = ⎛ ⎞ ⎛ ⎞− +− + ⎜ ⎟⎜ ⎟ ⎝ ⎠⎝ ⎠ Bước 2: Tra bảng giá trị hàm Laplace để tìm zα thoả ϕ(zα) = (1 - α)/2 = 0,97/2 = 0,485 ta được zα = 2,17. Bước 3: Kiểm định. Vì |z| = 2,3296 > 2,17 = zα nên ta bác bỏ giả thiết H0: p1 = p2, nghĩa là chấp nhận H1: p1 ≠ p2. Kết luận: Với mức ý nghĩa 3%, có sự khác biệt về tỉ lệ sinh bé trai và bé gái. b) Với mức ý nghĩa 1%, hỏi tỉ lệ sinh bé trai có thực sự cao hơn tỉ lệ sinh bé gái hay không? Đây là bài toán kiểm định giả thiết so sánh hai tỉ lệ với mức ý nghĩa α = 1% = 0,01: H0: p1 = p2 với giả thiết đối H1: p1 > p2 Ta kiểm định như sau: Bước 1: Tương tự câu a), ta có: n1 n2 0 0 1 2 F Fz 2,3296. 1 1p (1 p ) n n −= = ⎛ ⎞− +⎜ ⎟⎝ ⎠ Bước 2: Tra bảng giá trị hàm Laplace để tìm z2α thoả ϕ(z2α) = (1 - 2α)/2 = 0,98/2 = 0,49 ta được z2α = 2,33. Bước 3: Kiểm định. Vì z = 2,3296 < 2,33 = z2α nên ta chấp nhận giả thiết H0: p1 = p2. Kết luận: Với mức ý nghĩa 1%, chưa thể nói tỉ lệ sinh bé trai thực sự cao hơn tỉ lệ sinh bé gái. Bài 4.11. Bệnh A có thể chữa bằng hai loại thuốc H và K. Công ty sản xuất thuốc H tuyên bố tỉ lệ bệnh nhân khỏi bệnh do dùng thuốc của họ là 85%. Người ta dùng thử thuốc H chữa cho 250 bệnh nhân thì thấy có 210 người khỏi bệnh, dùng thử thuốc K cho 200 bệnh nhân thì thấy có 175 người khỏi bệnh. a) Với mức ý nghĩa 1% có thể kết luận thuốc K có khả năng chữa bệnh A tốt hơn thuốc H hay không? b) Xét xem hiệu quả chữa bệnh của thuốc H có đúng như công ty quảng cáo với mức ý nghĩa 5% hay không. 12 Lời giải Từ các giả thiết của bài toán ta suy ra: 1) Đối với loại thuốc H: • Cỡ mẫu n1 = 250. • Số bệnh nhân khỏi bệnh: 210. • Tỉ lệ mẫu bệnh nhân khỏi bệnh Fn1 = 210/250 = 0,84. 2) Đối với loại thuốc K: • Cỡ mẫu n2 = 200. • Số bệnh nhân khỏi bệnh: 175. • Tỉ lệ mẫu bệnh nhân khỏi bệnh Fn2 = 175/200 = 0,875. 1 n1 2 n2 0 1 2 n F n F 250.0,84 200.0,875 3853) p . n n 250 200 450 + += = =+ + a) Với mức ý nghĩa 1% có thể kết luận thuốc K có khả năng chữa bệnh A tốt hơn thuốc H hay không? Đây là bài toán kiểm định giả thiết so sánh hai tỉ lệ với mức ý nghĩa α = 1% = 0,01: H0: p1 = p2 với giả thiết đối H1: p1 < p2 Ta kiểm định như sau: Bước 1: Ta có: n1 n2 0 0 1 2 F F 0,84 0,875z 1,0495. 385 385 1 11 1 1p (1 p ) 450 450 250 200n n − −= = = − ⎛ ⎞ ⎛ ⎞ ⎛ ⎞− +− + ⎜ ⎟ ⎜ ⎟⎜ ⎟ ⎝ ⎠ ⎝ ⎠⎝ ⎠ Bước 2: Tra bảng giá trị hàm Laplace để tìm z2α thoả ϕ(z2α) = (1 - 2α)/2 = 0,98/2 = 0,49 ta được z2α = 2,33. Bước 3: Kiểm định. Vì -z = 1,0495 < 2,33 = z2α nên ta chấp nhận giả thiết H0: p1 = p2. Kết luận: Với mức ý nghĩa 1%, không thể kết luận thuốc K có khả năng chữa bệnh A tốt hơn thuốc H. b) Xét xem hiệu quả chữa bệnh của thuốc H có đúng như công ty quảng cáo với mức ý nghĩa 5% hay không. Đây là bài toán kiểm định giả thiết về tỉ lệ p1 các bệnh nhân khỏi bệnh A khi được điều trị bằng thuốc H với mức ý nghĩa α = 5% = 0,05: H0: p1 = 85% = 0,85 với giả thiết đối H1: p1 < 0,85. Ta kiểm định như sau: Bước 1: Ta có Printed with FinePrint trial version - purchase at www.fineprint.com 13 n1 01 1 01 01 (F p ) n (0, 84 0, 85) 250z 0,4428. p q 0,85(1 0, 85) − −= = = −− Bước 2: Tra bảng giá trị hàm Laplace để tìm z2α thoả ϕ(z2α) = (1 - 2α)/2 = 0,90/2 = 0,45 ta được z2α = 1,65. Bước 3: Kiểm định. Vì - z = 0,4428 < 1,65 = z2α nên ta chấp nhận giả thiết H0: p1 = 0,85. Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, hiệu quả chữa bệnh của thuốc H đúng như công ty quảng cáo. Bài 4.12. Để khảo sát chỉ tiêu X của một loại sản phẩm, người ta quan sát một mẫu và có kết qủa sau: X(cm) 11-15 15-19 19-23 23-27 27-31 31-35 35-39 Sốsản phẩm 8 9 20 16 16 13 18 Những sản phẩm có chỉ tiêu X từ 19cm trở xuống được gọi là những sản phẩm loại B. a) Giả sử trung bình tiêu chuẩn của chỉ tiêu X là 29cm. Hãy cho nhận xét về tình hình sản xuất với mức ý nghĩa 2%. b) Bằng phương pháp sản xuất mới, sau một thời gian người ta thấy giá trị trung bình của chỉ tiêu X của những sản phẩm loại B là 16cm. Hãy cho kết luận về phương pháp sản xuất mới với mức ý nghĩa 1% (GS X có phân phối chuẩn). c) Một tài liệu thống kê cũ cho rằng tỉ lệ những sản phẩm loại B là 12%. Hãy nhận định về tài liệu này với mức ý nghĩa 5%. Lời giải Lập bảng: Xi 13 17 21 25 29 33 37 ni 8 9 20 16 16 13 18 Ta có: ;100=n i iX n 2636;=∑ 2i iX n 75028.=∑ • Kỳ vọng mẫu của X là i i 1X X n 26,36(cm). n = =∑ • Phương sai mẫu của X là:  2 2 2 2 2 i i 1S X n X (7, 4452) (cm ). n = − =∑ • Phương sai mẫu đã hiệu chỉnh của X là: 14  22 2 2nS S (7,4827) (cm ). n 1 = =− a) Giả sử trung bình tiêu chuẩn của chỉ tiêu X là 29cm. Hãy cho nhận xét về tình hình sản xuất với mức ý nghĩa 2%. Đây là bài toán kiểm định giả thiết về kỳ vọng μ = M(X) với mức ý nghĩa α = 2% = 0,02: H0: μ = 29 với giả thiết đối H1: μ ≠ 29. Vì n ≥ 30; σ2 = D(X) chưa biết, nên ta kiểm định như sau: Bước 1: Ta có 0(X ) n (26,36 29) 100z 3,5281. S 7,4827 − μ −= = = − Bước 2: Tra bảng giá trị hàm Laplace để tìm zα thoả ϕ(zα) = (1- α)/2 = 0,98/2 = 0,49 ta được zα = 2,33. Bước 3: Kiểm định. Vì |z|= 3,5281 > 2,33 = zα nên ta bác bỏ giả thiết H0: μ=29, nghĩa là chấp nhận H1: μ ≠ 29. Kết luận: Với mức ý nghĩa 1%, tình hình sản xuất không bình thường vì giá trị trung bình của chỉ tiêu X không đúng tiêu chuẩn. b) Bằng phương pháp sản xuất mới, sau một thời gian người ta thấy giá trị trung bình của chỉ tiêu X của những sản phẩm loại B là 16cm. Hãy cho kết luận về phương pháp sản xuất mới với mức ý nghĩa 1% (GS X có phân phối chuẩn). Đây là bài toán kiểm định giả thiết về kỳ vọng μB = M(XB) của chỉ tiêu X = XB của những sản phẩm loại B với mức ý nghĩa α = 1% = 0,01: H0: μB = 16 với giả thiết đối H1: μB ≠ 16. Ta lập bảng số liệu của XB: XBi 13 17 nBi 8 9 Từ bảng trên ta tính được: ;17=Bn ;257∑ =BiBinX 2Bi BiX n 3,953.=∑ • Kỳ vọng mẫu của XB là ∑ == ).(1176,151 cmnXnX BiBiB • Phương sai mẫu của XB là: 2 2 2 2 2 B Bi Bi B 1S X n X (1,9965) (cm ). n = − =∑ • Phương sai mẫu đã hiệu chỉnh của XB là: 22 2 2B BB B nS S (2,0580) (cm ). n 1 = =− Printed with FinePrint trial version - purchase at www.fineprint.com 15 Vì nB < 30, XB có phân phối chuẩn, σ2B = D(XB) chưa biết, nên ta kiểm định như sau: Bước 1: Ta có B 0 B B (X ) n (15,1176 16) 17z 1,7678. S 2,0580 − μ −= = = − Bước 2: Đặt k = nB -1 = 16. Tra bảng phân phối Student ứng với k = 16 và α = 0,01 ta được tα = 2,921. Bước 3: Kiểm định. Vì |z| = 1,7678 < 2,921=tα nên ta chấp nhận giả thiết H0: μB = 16. Kết luận: Với mức ý nghĩa 2%, phương pháp mới không có tác dụng làm thay đổi giá trị trung bình của chỉ tiêu XB của các sản phẩm loại B. c) Một tài liệu thống kê cũ cho rằng tỉ lệ sản phẩm loại B là 12%. Hãy nhận định về tài liệu này với mức ý nghĩa 5%. Đây là bài toán kiểm định giả thiết về tỉ lệ p các sản phẩm loại B với mức ý nghĩa α = 5% = 0,05: H0: p = 12% = 0,12 với giả thiết đối H1: p ≠ 0,12. Ta có qui tắc kiểm định như sau: Bước 1: Ta có n 0 0 0 (F p ) n