บทที่1-สถิติทั่วไป 09121045 ตอน1

สถติ ทิ ว่ั ไป 09121045 หนา้ ที่ 1 -101 M .Dx  ส่วนเบี่ยงเบนเฉล่ียของขอ้ มูลเดิม M .Dy N  xi  x  i1 N  ส่วนเบ่ียงเบนเฉลี่ยของขอ้ มลู ใหม่ N  yi  y  i1 N N   xi  c  x  c  i1 N N  xi  x  i1 N  M .Dx 4. ถำ้ นำจำนวนจริง a ไปคูณกบั ทุกค่ำในขอ้ มูลชุดหน่ึงแลว้ ส่วนเบ่ียงเบนเฉลี่ยของขอ้ มูลชุดใหม่จะเท่ำกบั a คูณกบั ส่วนเบ่ียงเบนเฉลยี่ ของขอ้ มลู ชุดเดิมให้ xi แทนค่ำในขอ้ มลู เดิม yi แทนค่ำในขอ้ มลู ใหม่ โดยที่ yi  axi เมื่อ a เป็นค่ำคงท่ีดงั น้นั y  ax ( จำกคุณสมบตั ิของค่ำเฉลยี่ เลขคณิต ) M.Dx  ส่วนเบ่ียงเบนเฉลยี่ ของขอ้ มลู เดิม N  xi  x  i1 N M.Dy  ส่วนเบี่ยงเบนเฉลี่ยของขอ้ มลู ใหม่ N  yi  y  i1 N N  axi  ay  i1 N N  a  xi  x   i1 N N a xi  x  i1 Nสาขาวิชาสถิติประยกุ ต์ คณะวทิ ยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลยั เทคโนโลยรี าชมงคลธญั บุรี

สถิตทิ วั่ ไป 09121045 หนา้ ท่ี 1 -102  a M .Dx 5. ถำ้ ให้ xi แทนค่ำในขอ้ มูลเดิม yi แทนค่ำในขอ้ มูลใหม่ โดยที่ yi  axi  b เม่อื a และ b เป็นค่ำคงที่แลว้ จะได้ M.Dy  a M.Dx จำกคุณสมบตั ิขอ้ 3 และ 4ตวั อย่าง 1.34 ขอ้ มลู ต่อไปน้ีเป็นส่วนสูง (เซนติเมตร) ของคน 8 คน 157, 156, 160, 158, 175, 170, 164, 167จงหำส่วนเบ่ียงเบนมำตรฐำนของส่วนสูงของคนท้งั 8 คนน้ีวธิ ีทา ให้ M.D. เป็นส่วนเบี่ยงเบนมำตรฐำนของส่วนสูงคนท้งั 8 คนจำกสูตร N และ  Xi   M.D.  i1 N   X 157N  156    167 8  163.38หำค่ำ M.D.ไดจ้ ำกตำรำงX 157 156 160 158 175 170 164 167 รวมX   6.38 7.38 3.38 5.38 11.62 6.62 0.62 3.62 45 M.D.  45  5.625 8นนั่ คือ ส่วนเบี่ยงเบนมำตรฐำนของส่วนสูงของคนท้งั 8 คนน้ี เท่ำกบั 5.625 คะแนนสาขาวชิ าสถติ ิประยกุ ต์ คณะวทิ ยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลยั เทคโนโลยรี าชมงคลธญั บุรี

สถติ ทิ ว่ั ไป 09121045 หนา้ ที่ 1 -103 สถิติ า้ ง งิ แบบมี ารามิเต ร์ การแ กแ งแบบที ประชากรกลมุ เ ียว Parametric Inference t-test One Sample Test สถติ ิ า้ ง งิ การแ กแ งแบบปกติมาตร าน Inference Z-test ประชากร กลมุ สิ ระกัน การวเิ คราะหค์ วามแปรปรวน IndependenceSamples Test ANOVA ประชากร กลุม สิ ระ Statistics สถติ ิ า้ ง งิ แบบไมมี ารามเิ ต ร์ การแ กแ งแบบไคสแควร์ ต กนั Non Parametric Inference Chi-Square Paired Sample Test สัมประสิทธสิ หสมั นั ธ์ Correlation Coefficientสาขาวชิ าสถิตปิ ระยกุ ต์ คณะวทิ ยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลยั เทคโนโลยรี าชมงคลธญั บุรี

สถติ ทิ วั่ ไป 09121045 หนา้ ที่ 1 -104 ภา แส งโครงสร้างการเก็บรวบรวมข้ มลู Primary Data Data Secondary Data Observation Method Survey Method Experiment Method Interview Mail Telephone Internet Survey Survey Survey ตาราง แจกแจงความถี่ของนา้ หนักทารกนา้ หนัก Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent 1250 1 4.0 4.0 4.0 1500 1 4.0 4.0 8.0 1900 3 12.0 12.0 20.0 2000 1 4.0 4.0 24.0 2400 4 16.0 16.0 40.0 2490 2 8.0 8.0 48.0 2500 3 12.0 12.0 60.0 2800 5 20.0 20.0 80.0 3200 1 4.0 4.0 84.0 3250 1 4.0 4.0 88.0 3450 1 4.0 4.0 92.0 3500 1 4.0 4.0 96.0 3990 1 4.0 4.0 100.0Total 25 100.0 100.0สาขาวิชาสถติ ปิ ระยกุ ต์ คณะวทิ ยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวทิ ยาลยั เทคโนโลยรี าชมงคลธญั บรุ ี