Bài giảng Thống kê ứng dụng - XD - Chương 8: Ước lượng - Đặng Thế Gia

2/25/2019
1
Bộ môn Kỹ Thuật Xây Dựng
Khoa Công Nghệ, Trường Đại Học Cần Thơ
MÔN HỌC
THỐNG KÊ ỨNG DỤNG - XD (KC107)
GIÁO VIÊN PHỤ TRÁCH
ĐẶNG THẾ GIA
Chương 8:
Ước Lượng
Estimator
BM Kỹ thuật xây dựng
1-3
1. Giới thiệu
2. Ước lượng điểm (Piont Estimator)
3. Ước lượng khoảng (Interval Estimator)
a) Giá trị trung bình (Estimating Mean)
b) Tỉ lệ (Emstimating Probability)
c) Phương sai (Estimation variance)
Nội dung chương
Giới thiệu
• Thống kê suy luận (Inferential/Inductive statistics) 
là quá trình giúp ta nhận được thông tin của tổng
thể thông qua mẫu.
• Có hai quy trình suy luận:
 Ước lượng
 Kiểm định giả thuyết
2/25/2019
2
• Một biến ngẫu nhiên được đặc trưng bởi các tham số, 
trong thực tế hầu như khó xác định các tham số này
một cách chính xác. Mục tiêu của ước lượng là để xác
định giá trị một tham số nào đó của tổng thể dựa trên
thống kê mẫu.
• Một ước lượng (estimator) là một quy tắc cho việc tính 
toán ước tính của một tham số nhất định dựa trên dữ 
liệu quan sát (observed data); do đó quy tắc (ước 
lượng), số lượng quan tâm (quantity of interest, 
estimand) và kết quả của nó (dự toán) được phân biệt.
• Có hai loại ước lượng:
 Ước lượng điểm (Point estimator)
 Ước lượng khoảng (Interval estimator)
Khái niệm về ước lượng
• Muốn xác định độ cao trung bình của trẻ ở độ tuổi 10, ta 
thực hiện một điều tra trên một mẫu được lấy trên tập
thể các trẻ em ở độ tuổi 10 (ví dụ mẫu điều tra là các em
học sinh được lấy ngẫu nhiên từ nhiều trường ở nhiều
vùng khác nhau). Chiều cao trung bình tính được từ
mẫu điều tra này, thường là trung bình tích lũy, sẽ là một
ước lượng cho chiều cao trung bình của trẻ em ở độ
tuổi 10.
• Nếu ta muốn xác định tỷ lệ bầu cử cho ứng cử viên A, ta 
có thể thực hiện một điều tra trên một mẫu dân số tiêu
biểu. Tỷ lệ bầu cho A trong mẫu điều tra là một ước
lượng của tỷ lệ bầu cho A của toàn thể dân số.
Các ví dụ về ước lượng
• Giả sử ta muốn xác định tổng số cá có trong hồ, ta bắt 
đầu bằng cách bắt lên n con cá (ví dụ n=50), đánh dấu 
chúng, sau đó lại thả xuống hồ cho chúng lẫn với những 
con khác. Sau đó lấy một mẫu cá bất kỳ trong hồ, tính tỷ 
lệ p cá bị đánh dấu trong mẫu đó (ví dụ mẫu có 20 con 
trong đó có 2 con có dấu, p=1/10). Khi đó giá trị n/p 
(=500) là một ước lượng cho tổng số cá có trong hồ.
• Nếu trong mẫu không có con cá nào bị đánh dấu, ta 
thực hiện lại trên một mẫu khác.
Các ví dụ về ước lượng
• Ước lượng khoảng tin cậy trị số trung bình hoặc so 
sánh 2 số trung bình (Ước lượng vị trí)
• Ước lượng tỉ lệ
• Ước lượng phương sai
• Trắc nghiệm tính phân bố chuẩn
• Trắc nghiệm tính phù hợp với một phân bố lý thuyết
• Khử sai số thô
• Tính kích cỡ mẫu thí nghiệm
• Tìm độ tin cậy
Các tham số được ước lượng
BM Kỹ thuật xây dựng
2/25/2019
3
• Có thể dùng nhiều thống kê khác nhau để ước lượng 
cùng một tham số, nghĩa là có thể tìm được nhiều giá trị 
ước lượng khác nhau. Do vậy cần các tiêu chuẩn cho 
các ước lượng để có thể so sánh các ước lượng này.
• Với cùng tiêu chuẩn so sánh, thống kê nào cho giá trị 
gần nhất với tham số thì được coi là thống kê tốt hơn.
• Các tiêu chuẩn bao gồm: Không chệch (unbiasedness), 
hội tụ (converge), hiệu quả (efficiency) và vững 
(robustness)
Tiêu chuẩn ước lượng
Ước lượng điểm
Point Estimator
Một ước lượng điểm giúp rút ra suy luận về một 
tổng/quần thể bằng cách ước lượng giá trị của một tham 
số chưa biết trên cơ sở một giá trị đơn hoặc một điểm.
Ước lượng điểm
Ước lượng điểm
Phân phối mẫu
Ước lượng điểm
Phân phối tổng thể
Tham số
?
Một ước lượng điểm giúp rút ra suy luận về một 
tổng/quần thể bằng cách ước lượng giá trị của một tham 
số chưa biết trên cơ sở một giá trị đơn hoặc một điểm.
Ước lượng điểm
2/25/2019
4
X
Trong thực tế nghiên cứu các thông số thống kê của một
tổng thể người ta thường tính toán trên mẫu được chọn từ
tổng thể một cách có lý luận được gọi là thống kê mẫu. 
Ví dụ: và S biểu thị giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của
mẫu (thông thường là các đại lượng  và  không biết chính
xác vì kích thước tổng thể quá lớn, tiến hành xác định đúng
thường tốn kém hoặc không khả thi !). 
Thông số tập hợp mẹ Đại lượng đánh giáng số của tổng thể Đại lượng đánh giá
Sai biệt giá trị trung bình 2 
tổng thể: 1- 2
Kỳ vọng hay Trung bình, 
Sử dụng các đặc trưng của mẫu
BM Kỹ thuật xây dựng
Tham số cần ước lượng Ước lượng điểm Công thức
Trung bình 
Phương sai
Tỉ lệ p
• Khái niệm ước lượng điểm:
– Giá trị ước lượng cho bởi 1 số cụ thể . Chẳng hạn, ta 
phỏng đoán một mẫu bê tông A nào đó có cường độ
chịu nén là 11,5 MPa
– Ta gọi â là ước lượng điểm của tham số a chưa biết
nếu ta coi như: 
a â 
– Bảng liệt kê các ước lượng điểm thường dùng:
ˆ X ˆ
2 2*2ˆ S 2ˆ
pˆ nFp ˆ
Ước lượng điểm
BM Kỹ thuật xây dựng
Thí dụ: Nghiên cứu cường độ chịu kéo của tổ mẫu thép ta 
có bảng:
a) Hãy ước lượng cường độ trung bình và phương sai của
các mẫu thép.
b) Giả sử mẫu thép có cường độ < 275 MPa là mẫu thép
thuộc loại CI. Hãy ước lượng tỉ lệ thép loại CI.
Cường độ chịu
kéo (MPa)
270 272 274 276 278 280 282 284
Tần số mẫu 2 6 24 35 39 24 14 6
Ví dụ
BM Kỹ thuật xây dựng
Giải: 
a) Ta tính được
b) Tỉ lệ thép loại CI là: 
fn = (2+6+24)/150 = 0,2133 = 21,33%
15,9;MPa 48,277 2 XX 
Ví dụ
BM Kỹ thuật xây dựng
2/25/2019
5
Ước lượng khoảng
Interval Estimator
• Dù có nhiều tiêu chuẩn và quy tắc cho ước lượng điểm, 
nhưng ước lượng điểm, dù tốt đến đâu, cũng chỉ cho
biết một giá trị trong tập vô hạn các giá trị của biến.
• Không đánh giá được mức độ sai lầm khi dùng giá trị
bình quân mẫu hay phương sai mẫu thay cho giá trị kỳ
vọng và phương sai của tổng thể.
• Để khắc phục, ta dùng khái niệm ước lượng khoảng tin 
cậy cho tham số thống kê.
Khái niệm
• Giả sử cần biết tham số của một biến ngẫu nhiên. Ước
lượng khoảng của tham số a là nghĩa làm tìm khoảng
(a1, a2) sao cho xác suất để a ϵ (a1, a2) bằng một độ tin 
cậy cho trước.
• Các ký hiệu:
• a: Mức ý nghĩa, khả năng có thể