Học phần trang bị cho học viên các kiến thức cơ bản và hướng dẫn học viên vận dụng các kiến thức để giải quyết các bài toán thực tế trong phân tích số liệu thống kê. Nội dung học phần được chia thành 4 phần:
- Phần 1: trình bày các kiến thức về phân phối xác suất của một véc tơ ngẫu nhiên, phân phối chuẩn nhiều chiều, phân phối của véc tơ trung bình mẫu và ma trận phương sai mẫu, ước lượng các tham số của phân phối chuẩn nhiều chiều bằng phương pháp hợp lý cực đại, nhận dạng phân phối chuẩn nhiều chiều, kiểm định giả thiết về vec tơ giá trị trung bình, phân tích phương sai.
- Phần 2: trình bày các mô hình hồi qui tuyến tính bội, ước lượng bình phương cực tiểu xác định các hệ số hồi quy, kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy và kiểm tra sự phù hợp của mô hình. Cuối phần 2 đề cập đến mô hình phi tuyến và sự tương quan.
- Phần 3: trình bày phân tích thành phần chính và phân tích đa nhân tố cùng phương pháp phân tích trực giao. Các kết quả lý thuyết và thủ tục tính toán cũng được giới thiệu cụ thể.
- Phần 4: giới thiệu về phân tích phân biệt và phân lớp với các khái niệm hàm tổn thất, quy tắc phân biệt Bay-ét, phân lớp theo thứ bậc (hạng) và phương pháp K-trung bình.
Tài liệu bắt buộc
- Nguyễn Văn Hữu, Nguyễn Hữu Dư (2004), Phân Tích Thống Kê và Dự Báo, NXB ĐHQGHN.
- Đào Hữu Hồ, Nguyễn Văn Hữu, Hoàng Hữu Như (2004), Thống Kê Toán Học, NXB ĐHQGHN.
Tài liệu tham khảo thêm
- Đào Hữu Hồ (2001), Xác suất Thống kê, NXB ĐHQGHN.
- Anderson T.W. (1984), An introduction to Multivariate Statistical Methods, second edition, John Wiley, New York.
- Johnson R.A., Wicher D.W. (1998), Applied Multivariate Statistical Analysis, Fourth edition, Prentice Hall.
