ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦN
TRÌNH ĐỘ ĐÀO TẠO: ĐẠI HỌC LOẠI HÌNH ĐÀO TẠO: CHÍNH QUY
1. TÊN HỌC PHẦN:
Tiếng Việt: PHÂN TÍCH THỐNG KÊ ĐA BIẾN 2
Tiếng Anh: Multivariate Statistical Analysis 2
Mã học phần: TOKT1110 Số tín chỉ: 2
2. BỘ MÔN PHỤ TRÁCH GIẢNG DẠY: Toán kinh tế
3. ĐIỀU KIỆN HỌC TRƯỚC:Phân tích thống kê nhiều chiều 1
4. MÔ TẢ HỌC PHẦN:
Học phần này cung cấp kiến thức chuyên ngành sâu cho chương trình đào tạo Toán ứng dụng trong kinh tế xã hội.
Phân tích tương quan và tương quan riêng. Phương pháp phân tích nhân tố với các mô hình cụ thể như phân tích thành phần chính, phân tích tương ứng, phân lớp và phân tích khác biệt. Tấtt cả các nội dung sẽ được trình bày cùng kỹ năng sử dụng các phần mềm thống kê chuyên dụng theo chuẩn quốc tế (SPSS và Winstata).
Phân tích thực nghiệm với số liệu Việt nam, Thế giới và khu vực. Ngoài ra cũng sẽ bố sung các kiến thức về lý thuyết mẫu và điều tra chọn mẫu.
5. MỤC TIÊU HỌC PHẦN
Với học phần này sinh viên cần có được các kiến thức và kỹ năng ở mức độ sau:
– Nắm được phương pháp luận nghiên cứu kinh tế xã hội với các mô hình thống kê
– Nắm được cơ sở lý thuyết hình thành và giải các bài toán phân tích thống kê nhiều chiều
– Nắm được phạm vi, điều kiện sử dụng các mô hình và các phương pháp phân tích
– Thành thạo kỹ năng phân tích thống kê với các mô hình và sử dụng tốt phần mềm chuyên dụng
– Thông qua sử dụng thực nghiệm các bộ số liệu Việt nam có thêm hiểu biết về tình hình kinh tế xã hội Việt nam và khả năng, cách thức sử dụng các mô hình phân tích thống kê.
6. NỘI DUNG HỌC PHẦN
PHÂN BỐ THỜI GIAN
|
STT |
Nội dung |
Tổng số tiết |
Trong đó |
Ghi chú |
|
|
Lý thuyết |
Bài tập, |
||||
|
1 |
Chương 6 Chương 7 Chương 8 Chương 9 Chương 10 Chương 11 Kiểm tra |
6 |
4 |
2 |
|
| Cộng |
30 |
20 |
10 |
||
CHƯƠNG 6 – PHÂN TÍCH HỒI QUY VÀ TƯƠNG QUAN
Mục đích chính của chương là phân tích tương quan, tương quan riêng phần và tương quan bán phần. Nội dung hồi qui được trình bày như một cách tiếp cận khác (so với kinh tế lượng) trên quan điểm thống kê và làm cơ sở cho các phân tích tương quan. Ngược lại phân tích tương quan cũng làm rõ hơn ý nghĩa của phân tích hồi qui.
6.1. Mô hình hồi qui
6.1.1. Định nghĩa và phân loại
6.1.2. Hồi qui đơn, hồi qui thực nghiệm và ước lượng hồi qui
6.1.3. Hồi qui bội và phương pháp ma trận
6.1.4. Phương pháp bình phương nhỏ nhất và phép chiếu vuông góc
6.1.5. Ước lượng và kiểm định từ hồi qui mẫu
6.2 Phân tích tương quan
6.2.1. Trường hợp hai biến ngẫu nhiên
6.2.2. Trường hợp nhiều biến ngẫu nhiên- Hệ số tương quan riêng phần
6.3. Phân tích hồi qui và tương quan với SPSS và Winstata
6.3.1. Phân tích hồi qui với SPSS
6.3.2. Một số kỹ thuật cơ bản và thí dụ
6.3.3. Phân tích tương quan với SPSS
6.3.4. Phân tích hồi qui với Winstata
6.3.5. Phân tích tương quan
Tài liệu tham khảo của chương
1 – Ngô Văn Thứ: Giáo trình "Thống kê thực hành" với sự trợ giúp của Winstata và SPSS. NXB KH&KT 2005. Chương 6.
2 – T.W. Anderson, 1971, An introduction to Multivariate Statistical analysis, Wiley. Chapter 4.
3 – Benzecri, 1990, L’analyse des donnees en sociologie, IdP Universitaires de France.
4 – Allen Webster, 1992, Applied statistics for Businees and economics, Irwin
5 – Michel Volle, 1980, Analyse des donnees, Economica. Chapter 4.
CHƯƠNG 7 – PHÂN TÍCH NHÂN TỐ – PHƯƠNG PHÁP THÀNH PHẦN CHÍNH
Đây là chương mở đầu cho một lớp mô hình sử dụng các kiến thức toán học cao hơn. Các cơ sở lý thuyết cơ bản cho các chương sau được hình thành ở chương này. Phương pháp thành phần chính là một phương pháp đang được sử dụng hiệu quả và sẽ là một nội dung nền tảng cho các chương sau. Ngoaid kiến thức lý thuyết được trình bày đầy đủ các kỹ năng phân tích với sự hỗ trợ của các phần mềm cũng được trình bày chi tiết với các thực nghiệm trên các cơ sở dữ liệu thưc của Việt nam.
7.1. Bài toán phân tích nhân tố
7.2. Một thí dụ không chuẩn mực và ý tưởng cơ bản
7.2.1. Thí dụ
7.2.2. Bài toán phân tích nhân tố trong không gian 2 và 3 chiều
7.2.3. Bài toán trong không gian p chiều
7.3. Mô tả, tóm tắt số liệu
7.3.1. Số liệu và các đặc trưng
7.3.2. Không gian các cá thể
7.3.3. Không gian các biến
7.4. Tạo biến và phép chiếu trong không gian tuyến tính
7.4.1. Tạo biến mới
7.4.2. Phép chiếu
7.5. Phân tích thành phần chính
7.5.1. Phép chiếu lên không gian con
7.5.2. Trục chính, thành phần chính và nhân tố chính
7.5.3. Xác định l và chọn số thành phần chính
7.5.4. Tái hiện dữ liệu
7.6. Trường hợp sử dụng độ đo từ ma trận hiệp phương sai
7.7. Phân tích và đánh giá kết qu của việc áp dụng phương pháp thành phần chính trong phân tích nhân tố
7.7.1. Tương quan của các thành phần và các biến ban đầu
7.7.2. Vị trí và vai trò của các cá thể
7.7.3. Kết quả định dạng
7.7.4. Những sai lầm có thể
7.7.5. Thí dụ bằng số
7.8. Tỷ lệ giải thích trên các siêu phẳng chiếu
7.8.1. Mức giải thích chung (tổng cộng)
7.8.2. Tỷ lệ bộ phận
7.8.3. Một số chỉ số khác
7.8.4. Mô tả đồng thời
7.9. Tiêu chuẩn chọn số thành phần chính cho một phân tích
7.9.1. Tiêu chuẩn lý thuyết
7.9.2. Tiêu chuẩn Kaiser
7.10. Winstata và SPSS với phân tích thành phần chính
7.10.1. Winstata với phân tích thành phần chính
7.10.2. SPSS với phân tích thành phần chính
7.11. Vai trò của các biến và các cách thức lựa chọn biến
7.11.1. Xác định mục đích phân tích và chọn biến ban đầu
7.11.2. Phân tích tương quan và lọc biến ban đầu
7.11.3. Lựa chọn mô hình phân tích
7.11.4. Phân tích nhân tố bằng phương pháp thành phần chính
Tài liệu tham khảo của chương:
1 – Ngô Văn Thứ: Giáo trình "Thống kê thực hành" với sự trợ giúp của Winstata và SPSS. NXB KH&KT 2005. Chương 7.
2 – T.W. Anderson, 1971, An introduction to Multivariate Statistical analysis, Wiley. Chapter 11.
3 – Benzecri, 1990, L’analyse des donnees en sociologie, IdP Universitaires de France.
4 – Gilbert Saporta,1993, Analyse des donnees, L’INSEE. Chapter 1.
5 – Allen Webster, 1992, Applied statistics for Businees and economics, Irwin
6 – Michel Volle, 1980, Analyse des donnees, Economica. Chapter 5-6.
CHƯƠNG 8 – PHÂN TÍCH TƯƠNG ỨNG
Sinh viên tự đọc có hướng dẫn
Giới thiệu lớp bài toán dẫn đến phân tích tương ứng và việc vận dụng mô hình phân tích nhân tố để phân tích tương ứng một chiều.
8.1.. Bài toán phân tích tương ứng
8.2. Bảng tiếp liên và các độ đo đối với đám mây số liệu
8.2.1. Mô tả hình học một bảng tiếp liên
8.2.2. Mô tả ma trận và cấu trúc bài toán
8.3. Độ đo khoảng cách Khi bình phương
8.4. Phân tích thành phần chính trong các không gian chiếu
8.4.1. Phân tích thành phần chính không trung tâm hoá và nhân tố tầm thường theo số liệu sơ cấp đối với các dòng và các cột
8.4.2.Phân tích thành phần chính không trung tâm hoá với hình chiếu của các đám mây
8.4.3.Công thức chuyển đổi
8.4.4.Vết ma trận và việc tái hiện dữ liệu
8.5. Biểu diễn đồng thời
8.5.1. Hình chiếu của các dòng và các cột trên cùng một siêu phẳng
8.5.2. Mô tả đồng thời mức đóng góp của các điểm dòng, cột đối với các nhân tố chính
8.6. Áp dụng phân tích tương ứng cho phân tích chính tắc đối với hai biến định tính
8.6.1. Mô t định lượng các biến định tính
8.6.2. Lượng hoá các biến định tính và phân tích tương ứng
8.6.3. Phân tích chính tắc với hai nhóm chỉ số
8.6.4.Biểu diễn đồng thời tối ưu các dấu hiệu của các cá thể
8.6.5.Mô tả đồng thời các dấu hiệu
8.6.6.Mô tả đồng thời theo hai độ đo
8.7. Phân tích tương ứng trên SPSS – Một thí dụ
8.8. Phân tích tương ứng trên winstata – Một thí dụ
Tài liệu tham khảo của chương
1 – Ngô Văn Thứ: Giáo trình "Thống kê thực hành" với sự trợ giúp của Winstata và SPSS. NXB KH&KT 2005. Chương 8.
2 – T.W. Anderson, 1971, An introduction to Multivariate Statistical analysis, Wiley. Chapter 12.
3 – Benzecri, 1990, L’analyse des donnees en sociologie, IdP Universitaires de France.
4 – Gilbert Saporta,1993, Analyse des donnees, L’INSEE. Chapter 2.
5 – Allen Webster, 1992, Applied statistics for Businees and economics, Irwin.
6 – Michel Volle, 1980, Analyse des donnees, Economica. Chapter 8-9.
CHƯƠNG 9 – PHÂN TÍCH TƯƠNG ỨNG NHIỀU BIẾN
Trang bị kiến thức phân tích tương ứng tổng quát trên cơ sở mở rộng mô hình ở chương 8. Sử dụng các mô hình khác nhau đáp ứng các bài toán phân tích với loại biến khác nhau trong phân tích. Trang bị kỹ năng sử dụng phần mềm và cách thức phân tích lời giải.
9.1. Cách thức mô tả và mã hoá số liệu
9.1.1. Số liệu
9.1.2. Mô tả số liệu theo thứ tự
9.2..Phân tích tương ứng nhiều biến
9.2.1. Trường hợp p=2
9.2.2. Trường hợp tổng quát (p > 2)
9.3. Phân tích tương ứng nhiều biến trên SPSS
9.3.1. Phân tích trực tiếp bảng số liệu X
9.3.2. Phân tích trên bảng tần số
Tài liệu tham khảo của chương
1 – Ngô Văn Thứ: Giáo trình "Thống kê thực hành" với sự trợ giúp của Winstata và SPSS. NXB KH&KT 2005. Chương 9.
2 – T.W. Anderson, 1971, An introduction to Multivariate Statistical analysis, Wiley. Chapter 12.
3 – Benzecri, 1990, L’analyse des donnees en sociologie, IdP Universitaires de France.
4 – Gilbert Saporta,1993, Analyse des donnees, L’INSEE. Chapter 3.
5 – Allen Webster, 1992, Applied statistics for Businees and economics, Irwin
6 – Michel Volle, 1980, Analyse des donnees, Economica. Chapter 12.
CHƯƠNG 10 – CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÂN LỚP
Giới thiệu một lớp mô hình thống kê với một số cách tiếp cận khác nhau. Cách thức lựa chọn mô hình và phương pháp giải. Các thuật toán có thể sử dụng và một số thuật toán đã được mềm hóa trên các phần mềm chuyên dụng. Tạo kỹ năng phân tích và đánh giá kết quả. Chương này cũng như chương 11, những vấn đề lý thuyết sẽ được công nhận, tập trung thực hành và rèn luyện kỹ năng.
10.1. Một số khái niệm cơ sở
10.1.1. Khoảng cách và độ khác biệt
10.1.2. Vấn đề tổ hợp trong phân nhóm
10.2. Các phương pháp chia lớp
10.2.1. Các phương pháp kiểu đám mây động
10.2.2. Phân lớp với các biến nhị phân
10.3. Phân lớp theo thứ bậc
10.3.1. Thứ bậc trong phép phân lớp
10.3.2. Các độ đo kết hợp dựa trên sự phát tán (khác biệt)
10.3.3. Tiêu chuẩn quán tính và phương pháp Ward
10.3.4. Phân lớp với khoảng cách phi Ơclit
10.4. Phân lớp đối với các biến
10.4.1.Phân lớp các biến – tách tổng thể theo giác độ nghiên cứu
10.4.2. Độ đo khoảng cách đối với các biến định lượng
10.4.3. Độ đo khoảng cách đối với các biến định tính
10.4.4. Tiếp cận Lerman và thuật toán dựa trên tính đúng đắn của các liên hệ
10.5. Bài toán phân lớp trên SPSS và winstata
10.5.1. Thủ tục K – Means Cluster….
10.5.2. Phân lớp có thứ bậc các cá thể
10.5.3. Phân lớp có thứ bậc các biến
10.5.4. Các thủ tục phân lớp trên Winstata đối với các cá thể
Tài liệu tham khảo của chương:
1 – Ngô Văn Thứ: Giáo trình "Thống kê thực hành" với sự trợ giúp của Winstata và SPSS. NXB KH&KT 2005. Chương 10.
2 – Nguyễn Quang Dong: Giáo trình kinh tế lượng nâng cao, NXB KHKT.2007, chương 3
3 – T.W. Anderson, 1971, An introduction to Multivariate Statistical analysis, Wiley. Chapter 6.
4 – Benzecri, 1990, L’analyse des donnees en sociologie, IdP Universitaires de France.
5 – Gilbert Saporta,1993, Analyse des donnees, L’INSEE. Chapter 4.
6 – Allen Webster, 1992, Applied statistics for Businees and economics, Irwin
7 – Michel Volle, 1980, Analyse des donnees, Economica. Chapter 12-15.
CHƯƠNG 11 – PHÂN TÍCH KHÁC BIỆT
Trang bị một tiếp cận khác của bài toán phân lớp các cá thể và các biến. Giới thiệu kỹ thuật phân tích và các ứng dụng phổ biến hiện nay của lớp mô hình này. Mở rộng thực nghiệm trong các mô hình định mức tín nhiệm của các công ty, các định chế tào chính. Giới thiệu các kết quả vận dụng ở Việt nam.
11.1. Một minh hoạ cụ thể của phân tích khác biệt
11.1.1. Phân lớp đám mây số liệu theo một biến định tính đã cho
11.1.2. Phân lớp một đám mây số liệu chưa có tiêu thức phân lớp
11.2.Các phương pháp hình học
11.2.1. Dữ liệu và các khái niệm
11.2.2. Phân tích khác biệt
11.2.3. Trường hợp hai nhóm
11.2.4. Qui tắc hình học đối với các phần tử bổ sung
11.3. Các phương pháp xác suất
11.3.1. Qui tắc Bayes
11.3.2. Mô hình chuẩn nhiều chiều
11.3.3. Lực của qui tắc phân nhóm
11.3.4. Hồi qui Logistic
11.4. Phân tích khác biệt với SPSS và winstata
11.4.1. Phân tích khác biệt trên SPSS
11.4.2. Phân tích khác biệt trên Winstata
Tài liệu tham khảo của chương:
1 – Ngô Văn Thứ: Giáo trình "Thống kê thực hành" với sự trợ giúp của Winstata và SPSS. NXB KH&KT 2005. Chương 11.
2 – Nguyễn Quang Dong: Giáo trình kinh tế lượng nâng cao, NXB KHKT.2007, chương 3
3 – T.W. Anderson, 1971, An introduction to Multivariate Statistical analysis, Wiley. Chapter 11.
4 – Benzecri, 1990, L’analyse des donnees en sociologie, IdP Universitaires de France.
5 – Gilbert Saporta,1993, Analyse des donnees, L’INSEE. Chapter 5.
6 – Allen Webster, 1992, Applied statistics for Businees and economics, Irwin
7 – Michel Volle, 1980, Analyse des donnees, Economica. Chapter 9.
7. GIÁO TRÌNH:
Ngô Văn Thứ: Giáo trình "Thống kê thực hành" với sự trợ giúp của Winstata và SPSS. NXB KH&KT 2005.
8. TÀI LIỆU THAM KHẢO:
1 – Lê Văn Phong, Trần trọng nguyên, 2011, Giáo trình Lý thuyết xác suất.
2 – Nguyễn Cao Văn, Trần Thái Ninh, Ngô Văn Thứ, 2011, Giáo trình lý thuyết xác suất và thống kê toán, NXB Đại học kinh tế quốc dân.
3 – Nguyễn Quang Dong, 2008, Giáo trình kinh tế lượng, NXB Khoa học và Kỹ thuật
4 – Nguyễn Minh Thắng, 1987, Điều tra chọn mẫu, NXB thống kê.
5 – Hoàng Đình Tuấn, 2010, Lý thuyết mô hình toán kinh tế, NXB Khoa học và Kỹ thuật.
6 – Thomas H.Wonnacott, Ronald J. Wonnacott, 1990, Introductory statistis for business and economics.
7 – Douglas A, Lind, William G.Marxhal, Robert D.Mason, 2001, Statisstical Techniques in Business & Economics, McGraw-Hill.
Dữ liệu học tập:
– Số liệu điều tra mức sống dân cư 2002-2004-2006-2008
– Số liệu điều tra doanh nghiệp 2000-2009
– Số liệu thị trường chứng khoán 2000-2010.
– Số liệu một số cuộc khảo sát chuyên đề.
Phần mềm hỗ trợ:
– SPSS, Winstata.
9. PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ HỌC PHẦN
– Thang điểm: 10
– Cơ cấu điểm:
+ Điểm thảo luận: 10%
+ Điểm bài tập, kiểm tra: 30%
+ Điểm thi cuối kì: 60%
– Điều kiện dự thi học phần:
+ Phải tham dự ít nhất 80% số tiết học trên lớp