TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
--o0o—

BÀI TẬP LỚN
Môn học: Phân tích và thống kê số liệu
Đề tài: Phân tích ảnh hưởng của 3 yếu tố Số giờ nắng, độ ẩm không khí,
lượng mưa ảnh hường đến nhiệt độ không khí của khu vực Hà Nội những
năm 2011 – 2016
Giảng viên hướng dẫn: Th.s Nguyễn Thị Thanh Huyền
Lớp:

Khoa học máy tính 2

Nhóm:

4

Sinh viên thực hiện:

--Hà Nội – 2017—


CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Giáo trình môn phân tích và thống kê số liệu

CHƯƠNG 2: THU THẬP DỮ LIỆU ĐỂ PHÂN TÍCH
2.1

Dữ liệu thu thập
- Bảng Lượng mưa trung bình của các tháng trong năm từ năm 2011-2016 của khu

vực Hà Nội


- Bảng số giờ nắng trung bình của các tháng trong năm từ năm 2011-2016 của khu
vực Hà Nội

- Bảng Độ ẩm không khí trung bình của các tháng trong năm từ năm 2011-2016
của khu vực Hà Nội


- Bảng Nhiệt độ không khí trung bình của các tháng trong năm từ năm 2011-2016
của khu vực Hà Nội


2.2

Chọn phương pháp để phân tích dữ liệu

- Đề tài: Phân tích sự ảnh hưởng của 3 yếu tố: số giờ nắng, độ ẩm không khí, lượng
mưa đến nhiệt độ không khí của khu vực Hà Nội.
- Tập dữ liệu: 4 tập lấy từ Tổng cục thống kê, 4 đối tượng.
- Phân tích cho bài toán:
+ Phân tích đặc trưng.
+ Phân tích hồi qui tuyến tính đơn, đa biến.
+ Phân tích chuỗi thời gian.


a) Phương pháp phân tích đặc trưng
 Phương sai (Variance)
σ2 hoặc S2 = 2

Với N’ = N khi N > 30 () , N’ = N – 1 khi N < 30 ()
- Bảng phương sai của lượng mưa( năm 2011-2016)
Năm

Trung bình

Phương sai

2011

135.925

24422.2

2012

126.667

15084.9

2013

138.383

14849.9

2014

161.225


30262.4

2015

150.1

31315.1

2016

149.6

16612.2

- Bảng phương sai của số giờ nắng (năm 2011-2016)
Năm

Trung bình

Phương sai

2011

111.65

2457.3

2012

110.167


2955.01

2013

97.3333

2800.79

2014

102.317

2539.37

2015

75.8083

3061.86

2016

88.6333

2606.2

- Bảng phương sai của độ ẩm không khí (năm 2011-2016)
Năm


Trung bình

Phương sai

2011

74.5833

39.1742


2012

78.3333

23.5152

2013

78.5

36.8182

2014

78.3333

27.1515

2015


78.5

7.90909

2016

77.3333

19.8788

- Bảng phương sai của nhiệt độ không khí (năm 2011-2016)

Năm

Trung bình

Phương sai

2011

24.8417

26.0845

2012

25.3333

23.8606


2013

24.55

27.1427

2014

24.3917

24.819

2015

24.3333

31.2152

2016

23.35

33.0082

 Số trung vị (Median):
Số trung vị của tập N số lẻ:
Med =
Số trung vị của tập N số chẵn:
Med =

- Bảng trung vị của lượng mưa (năm 2011-2016)
Năm

Trung vị

2011

96.0


2012

85.5

2013

112.75

2014

65.4

2015

44.75

2016

127.4


- Bảng trung vị của độ ẩm không khí (năm 2011-2016)
Năm

Trung vị

2011

74.5

2012

78

2013

79

2014

80.5

2015

78.5

2016

79.0

- Bảng trung vị của số giờ nắng (năm 2011-2016)

Năm

Trung vị

2011

124.4

2012

107.65

2013

113.4

2014

104.65

2015

99.7

2016

99.15


 Độ lệch chuẩn (Standard deviation):

hoặc Sf =
- Bảng độ lệch chuẩn của lượng mưa (năm 2011-2016)
Năm

Độ lệch chuẩn

2011

156.276

2012

122.82

2013

121.86

2014

173.961

2015

176.961

2016

128.888


- Bảng độ lệch chuẩn của số giờ nắng (năm 2011-2016)

Năm

Độ lệch chuẩn

2011

49.5712

2012

54.36

2013

52.9225

2014

50.3921

2015

52.3556

2016

51.0509


- Bảng độ lệch chuẩn của độ ẩm không khí (năm 2011-2016)
Năm

Độ lệch chuẩn

2011

6.25893


2012

4.84924

2013

6.0678

2014

5.21071

2015

2.81231

2016

4.45856


- Bảng độ lệch chuẩn của nhiệt độ không khí (năm 2011-2016)
Năm

Độ lệch chuẩn

2011

5.1073

2012

4.88473

2013

5.20987

2014

4.98187

2015

5.58705

2016

5.74527

 Độ sai chuẩn (Standard error):

hoặc Sx =
- Bảng độ sai chuẩn của nhiệt độ không khí (năm 2011-2016)
Năm

Sai chuẩn

2011

1.47435

2012

1.4101

2013

1.50396

2014

1.43814

2015

1.61284


2016

1.65852


- Bảng sai chuẩn của lượng mưa ( năm 2011-2016)
Năm

Sai chuẩn

2011

45.113

2012

35.4552

2013

35.178

2014

50.2182

2015

51.0842

2016

37.2069


- Bảng độ sai chuẩn của độ ẩm không khí (năm 2011-2016)
Năm

Sai chuẩn

2011

1.8068

2012

1.39986

2013

1.75162

2014

1.5042

2015

0.811844

2016

1.28708

- Bảng sai chuẩn của số giờ nắng (năm 2011-2016)



Năm

Sai chuẩn

2011

14.31

2012

15.6924

2013

15.2774

2014

14.547

2015

15.9736

2016

14.7371


b) Kiểm định dữ liệu bằng phương pháp hồi qui đơn biến
 Dữ liệu: lượng mưa trung bình các tháng và nhiệt độ không khí trung bình các
tháng năm 2011
b = = =0.0189754, a = = 22.2624
y = 22.2624+0.0189754 * x
 Kiểm định một phía:
Để kiểm tra giả thuyết về B ta đặt:
H0: B = 0
Ha: B < 0 hoặc B > 0
Với n = 12 và = 0.05
tbảng dựa trên df = (n - 2) = 10 => v = 10
tra bảng T với v = 10 và =>tbảng = 1.812
Vì vậy, chúng ta bác bỏ H0 nếu ttính < -1.812 hay ttính > 1.812
Để tính toán các số liệu thống kê thí nghiệm ta cần các giá trị của S, b và SSxx:
ttính = = 13.0886


Vì giá trị ttính là lớn hơn giá trị tra bảng t0.05 = 1.812, nên ta bác bỏ H0 và kết luận
rằng độ dốc B > 0 hoặc B < 0. Ở mức = 0.05, các dữ liệu mẫu cung cấp bằng
chứng đủ để kết luận rằng:
 Lượng mưa trung bình các tháng có ảnh hưởng đến nhiệt độ không khí
trung bình năm 2011 Hà Nội bằng cách sử dụng mô hình tuyến tính.
 Kiểm định hai phía:
Để kiểm tra giả thuyết về B ta đặt:
H0: B = 0
Ha: B 0
Với n = 12 và = 0.05
tbảng dựa trên df = (n - 2) = 10 => v = 10
tra bảng T với v = 10 và =>tbảng = 2.228
Vì vậy, chúng ta bác bỏ H0 nếu ttính < -2.262 hay ttính > 2.228


ttính = = 13.0886
Vì giá trị ttính là lớn hơn giá trị tra bảng t0.05/2 = 2.228, nên ta bác bỏ H0 và kết luận
rằng độ dốc B 0. Ở mức = 0.025, các dữ liệu mẫu cung cấp bằng chứng đủ để kết
luận rằng:
 Lượng mưa trung bình các tháng có ảnh hưởng đến nhiệt dộ không khí trung
bình năm 2011 Hà Nội bằng cách sử dụng mô hình tuyến tính.
 Dữ liệu: Số giờ nắng trung bình các tháng và nhiệt độ không khí trung bình các
tháng năm 2011
b = = =0.0784903, a = =16.0782
y =16.0782 +0.0784903 * x
 Kiểm định một phía:


Để kiểm tra giả thuyết về B ta đặt:
H0: B = 0
Ha: B < 0 hoặc B > 0
Với n = 12 và = 0.05
tbảng dựa trên df = (n - 2) = 10 => v = 10
tra bảng T với v = 10 và =>tbảng = 1.812
Vì vậy, chúng ta bác bỏ H0 nếu ttính < -1.833 hay ttính > 1.812
Để tính toán các số liệu thống kê thí nghiệm ta cần các giá trị của S, b và SSxx:

ttính = =6.27938
Vì giá trị ttính là lớn hơn giá trị tra bảng t0.05 = 1.812, nên ta bác bỏ H0 và kết luận
rằng độ dốc B > 0 hoặc B < 0. Ở mức = 0.05, các dữ liệu mẫu cung cấp bằng
chứng đủ để kết luận rằng:
 Số giờ nắng trung bình các tháng có ảnh hưởng đến nhiệt dộ không khí trung
bình năm 2011 Hà Nội bằng cách sử dụng mô hình tuyến tính.
 Kiểm định hai phía:

Để kiểm tra giả thuyết về B ta đặt:
H0: B = 0
Ha: B 0
Với n = 12 và = 0.05
tbảng dựa trên df = (n - 2) = 10 => v = 10
tra bảng T với v = 10 và =>tbảng = 2.228
Vì vậy, chúng ta bác bỏ H0 nếu ttính < -2.262 hay ttính > 2.228


ttính = = 6.27938
Vì giá trị ttính là lớn hơn giá trị tra bảng t0.05/2 = 2.228, nên ta bác bỏ H0 và kết luận
rằng độ dốc B 0. Ở mức = 0,025, các dữ liệu mẫu cung cấp bằng chứng đủ để kết
luận rằng:
 Số giờ nắng trung bình các tháng có ảnh hưởng đến nhiệt dộ không khí trung
bình năm 2011 Hà Nội bằng cách sử dụng mô hình tuyến tính.
 Dữ liệu: Độ ẩm không khí trung bình các tháng và nhiệt độ không khí trung
bình các tháng năm 2011
b = = =0.017895, a = =26.1729
y =26.1729+0.017895* x
 Kiểm định một phía:
Để kiểm tra giả thuyết về B ta đặt:
H0: B = 0
Ha: B < 0 hoặc B > 0
Với n = 12 và = 0.05
tbảng dựa trên df = (n - 2) = 10 => v = 10
tra bảng T với v = 10và =>tbảng = 1.812
Vì vậy, chúng ta bác bỏ H0 nếu ttính < -1.812 hay ttính > 1.812
Để tính toán các số liệu thống kê thí nghiệm ta cần các giá trị của S, b và SSxx:

ttính = =1.3559

Vì giá trị ttính là nhỏ hơn giá trị tra bảng t 0.05 = 1.812, nên ta chấp nhận H0 và bác bỏ
Ha và kết luận rằng độ dốc B = 0. Ở mức = 0.05, các dữ liệu mẫu cung cấp bằng
chứng không đủ để kết luận rằng:


 Độ ẩm không khí của năm 2011ảnh hưởng đến nhiệt độ trung bình cả năm
của các năm ở Hà Nội bằng cách sử dụng mô hình tuyến tính.
 Kiểm định hai phía:
Để kiểm tra giả thuyết về B ta đặt:
H0: B = 0
Ha: B 0
Với n = 12 và = 0.05
tbảng dựa trên df = (n - 2) = 10 => v = 10
tra bảng T với v = 10 và =>tbảng = 2.228
Vì vậy, chúng ta bác bỏ H0 nếu ttính < -2.262 hay ttính > 2.228
ttính = = 1.3559
Vì giá trị ttính là nhỏ hơn giá trị tra bảng t 0.05/2 = 2.228, nên ta bác bỏ H a và kết luận
rằng độ dốc B = 0. Ở mức = 0,025, các dữ liệu mẫu cung cấp bằng chứng không đủ
để kết luận rằng:
 Độ ẩm không khí trung bình của năm 2011 ảnh hưởng đến nhiệt dộ trung
bình năm 2011 ở Hà Nội bằng cách sử dụng mô hình tuyến tính.
 Vì dữ liệu không đáng tin cậy nên sử dụng dữ liệu: năm 2015
 Dữ liệu: Độ ẩm không khí trung bình các tháng và nhiệt độ không khí trung
bình các tháng năm 2015
b = = =-1.65862, a = =154.535
y =154.535-1.65862* x
 Kiểm định một phía:
Để kiểm tra giả thuyết về B ta đặt:
H0: B = 0
Ha: B < 0 hoặc B > 0



Với n = 12 và = 0.05
tbảng dựa trên df = (n - 2) = 10 => v = 10
tra bảng T với v = 10và =>tbảng = 1.812
Vì vậy, chúng ta bác bỏ H0 nếu ttính < -1.812 hay ttính > 1.812
Để tính toán các số liệu thống kê thí nghiệm ta cần các giá trị của S, b và
SSxx:

ttính = =5.68967. Vì giá trị t tính là lớn hơn giá trị tra bảng t 0.05 =
1.812, nên ta bác bỏ H0 và kết luận rằng độ dốc B > 0 hoặc B<0. Ở mức = 0.05,
các dữ liệu mẫu cung cấp bằng chứng đủ để kết luận rằng:
 Độ ẩm không khí của năm 2015 ảnh hưởng đến nhiệt độ trung bình năm
2015 ở Hà Nội bằng cách sử dụng mô hình tuyến tính.
 Kiểm định hai phía:
Để kiểm tra giả thuyết về B ta đặt:
H0: B = 0
Ha: B 0
Với n = 12 và = 0.05
tbảng dựa trên df = (n - 2) = 10 => v = 10
tra bảng T với v = 10 và =>tbảng = 2.228
Vì vậy, chúng ta bác bỏ H0 nếu ttính < -2.262 hay ttính > 2.228
ttính = = 5.68967
Vì giá trị ttính là lớn hơn giá trị tra bảng t0.05/2 = 2.228, nên ta bác bỏ H0 và kết luận
rằng độ dốc B 0. Ở mức = 0,025, các dữ liệu mẫu cung cấp bằng chứng đủ để kết


luận rằng độ ẩm không khí trung bình của năm 2015 ảnh hưởng đến nhiệt dộ trung
bình năm 2015 ở Hà Nội bằng cách sử dụng mô hình tuyến tính.
c) Kiểm định dữ liệu bằng phương pháp hồi qui đa biến

 Dữ liệu: lượng mưa(x1), số giờ nắng(x2), độ ẩm không khí(x3), nhiệt độ không
khí (y)của năm 2011
B1 = ==- 0.000910157
B2= ==0.127887
B3= ==0.6187
B0= = 24.8417-135.925*(- 0.000910157)-111.65*0.127887
-74.5833*0.6187= -35.4579
=> y== -35.4579 - 0.000910157*x1+0.127887*x2+0.6187*x3
Nhietdokk.Nam2011 = -35.4579 - 0.000910157*Luongmua.Nam2011 +
0.127887*Sogionang.Nam2011 + 0.6187*Doamkk.Nam2011.
 Kiểm định một phía:
Để kiểm tra giả thuyết về B ta đặt:
H0: B = 0
Ha: B < 0 hoặc B > 0
Với n = 12 và = 0.05
tbảng dựa trên df = (n - 2) = 10 => v = 10
tra bảng T với v = 10 và =>tbảng = 1.812
Vì vậy, chúng ta bác bỏ H0 nếu ttính < -1.812 hay ttính > 1.812
Để tính toán các số liệu thống kê thí nghiệm ta cần các giá trị của S, b và SSxx:
ttính = =-2.91828
Vì giá trị ttính là lớn hơn giá trị tra bảng t0.05 = 1.812, nên ta bác bỏ H0 và kết luận
rằng độ dốc B > 0 hoặc B < 0. Ở mức = 0,05, các dữ liệu mẫu cung cấp bằng


chứng đủ để kết luận rằng độ ẩm không khí trung bình các tháng có ảnh hưởng đến
nhiệt dộ không khí trung bình năm 2011 Hà Nội bằng cách sử dụng mô hình tuyến
tính.
 Kiểm định hai phía:
Để kiểm tra giả thuyết về B ta đặt:
H0: B = 0

Ha: B 0
Với n = 12 và = 0.05
tbảng dựa trên df = (n - 2) = 10 => v = 10
tra bảng T với v = 10 và =>tbảng = 2.228
Vì vậy, chúng ta bác bỏ H0 nếu ttính < -2.262 hay ttính > 2.228

ttính = = = =-2.91828
Vì giá trị ttính là lớn hơn giá trị tra bảng t0.05/2 = 2.228, nên ta bác bỏ H0 và kết luận
rằng độ dốc B 0. Ở mức = 0,025, các dữ liệu mẫu cung cấp bằng chứng đủ để kết
luận rằng độ ẩm không khí trung bình các tháng có ảnh hưởng đến nhiệt dộ không
khí trung bình năm 2011 Hà Nội bằng cách sử dụng mô hình tuyến tính.
CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO DỰA VÀO PHẦN MỀM
STATGRAPHCS
3.1 Các đại lượng đặc trưng.
Các bước thực hiện trong phần mềm statgraphics: Analyze -> Variable Data ->
One –Variable Analysis… Sau khi hiển thị hộp thoại One –Variable Analysis. Chọn cột
muốn thực hiện -> chọn Data -> Ok.


Hộp thoại sau xuất hiện: -> OK

Kết quả sẽ được như sau:
- Các đại lượng đặc trưng của Số giờ nắng của các năm:
 Năm 2011


 Năm 2016


- Các đại lượng đặc trưng của lượng mưa qua các năm:

 Năm 2011

 Năm 2016

- Các đại lượng đặc trưng của độ ẩm không khí qua các năm:


 Năm 2011

 Năm 2016

- Các đại lượng đặc trưng của độ ẩm không khí qua các năm:
 Năm 2011


 Năm 2016

3.2. Mô hình hồi quy đơn biến.


Các bước thực hiện: Improve -> Regression Analysis -> One Factor ->
Simple Regression… Sau khi hộp thoại Simple Regression xuất hiện thì ô Y chọn cột là
biến phụ thuộc còn X thì chọn cột là biến độc lập ->OK.

Hộp thoại sau xuất hiện -> chọn dữ liệu cần -> OK

Kết quả sẽ thu được như sau:
- Nhiệt độ không khí phụ thuộc vào số giờ nắng:
 Năm 2011