NHIỆM VỤ 2:

Chọn và giải thích về đối tượng (vấn đề) cần mô phỏng (có ít nhất 6 biến ngẫu nhiên đầu vào).

1. GIỚI THIỆU ĐỐI TƯỢNG MÔ PHỎNG

1.1. CỬA HÀNG

Phúc Long là thương hiệu tiên phong với nhiều ý tưởng sáng tạo đi đầu trong ngành trà và cà phê. Phúc Long có nhiều chi nhánh rải rác khắp TP HCM và các tỉnh trên toàn Việt Nam, số lượng bán ra có thể lên đến hàng ngàn ly một ngày.

Menu Phúc Long bao gồm nhiều nhóm thức uống như: Trà nguyên bản, Trà sữa nguyên bản, Đá xay, Cà phê.

Cửa hàng lấy dữ liệu: Phúc Long Kha Vạn Cân (734 Kha Vạn Cân, KP. 5, Phường Linh Đông, TP. Thủ Đức, TP.HCM). Của hàng có diện tích 60m2, có 2 không gian bao gồm trong nhà và ngoài trời, phù hợp với nhiều nhu cầu của khách hàng.

knitr::include_graphics("C:/Users/ASUS/Downloads/phuclong.jpg")
## Warning in knitr::include_graphics("C:/Users/ASUS/Downloads/phuclong.jpg"): It
## is highly recommended to use relative paths for images. You had absolute paths:
## "C:/Users/ASUS/Downloads/phuclong.jpg"

1.2. GIÁ SẢN PHẨM

Giá của từng thức uống được lấy từ trang web https://phuclong.com.vn/en/category/thuc-uong

library(readxl)
PHUCLONG <- read_excel("D:/MPNN/data/PHUC LONG.xlsx", 
    sheet = "Sheet3")
knitr::kable(PHUCLONG)
DRINK REGURA SIZE BIG SIZE
Hồng Trà Caramel Dừa Đá Xay 70000 -
Hồng Trà Sữa Caramel 55000 60000
Trà Ô Long Dừa Caramel 55000 60000
Trà Ô Long Mãng Cầu 50000 55000
Hồng Trà Chanh 40000 45000
Trà Lài Đác Thơm 50000 55000
Trà Nhãn Sen 50000 55000
Trà Vải Lài 50000 55000
Lucky Tea 50000 55000
Hồng Trà Đào 40000 45000
Trà Ô Long Dâu 50000 55000
Trà Sữa Matcha 45000 50000
Hồng Trà Đào Sữa 45000 50000
Trà Sữa Berry Berry 60000 70000
Hồng Trà Sữa 45000 50000
Trà Sữa Phúc Long 45000 50000
Trà Ô Long Sữa 45000 50000
Nhãn Đá Xay 70000 -
Chanh Đá Xay 70000 -
Matcha Đá Xay 70000 -
Oreo Cà Phê Sữa Đá Xay 70000 -
Cà Phê Đá Xay 70000 -
Trà Đào Đá Xay 70000 -
Cappuccino 45000 50000
Latte 45000 50000
Phin Sữa Đá 35000 40000
Phin Đen Đá 30000 35000

2. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

Trong bài này em lấy dữ liệu số ly bán được của cửa hàng Phúc Long trong vòng 3 tháng từ đầu tháng 3/2023 đến hết tháng 4/2023

Từ việc thống kê số ly bán được ta có thể tính toán được doanh thu của cửa hàng và tính toán được sự phát triển của cửa hàng trong năm tiếp theo.

library(readxl)
PHUCLONG1 <- read_excel("D:/MPNN/data/PHUC LONG.xlsx", 
    sheet = "Sheet2")
knitr::kable(PHUCLONG1,caption = "SÓ LY THỐNG KÊ ĐƯỢC SAU 2 THÁNG BÁN")
SÓ LY THỐNG KÊ ĐƯỢC SAU 2 THÁNG BÁN
DRINK REGURA SIZE BIG SIZE
Hồng Trà Caramel Dừa Đá Xay 23 31
Hồng Trà Sữa Caramel 15 19
Trà Ô Long Dừa Caramel 24 32
Trà Ô Long Mãng Cầu 37 60
Hồng Trà Chanh 19 38
Trà Lài Đác Thơm 39 78
Trà Nhãn Sen 25 96
Trà Vải Lài 21 97
Lucky Tea 54 143
Hồng Trà Đào 31 95
Trà Ô Long Dâu 23 67
Trà Sữa Matcha 34 153
Hồng Trà Đào Sữa 6 15
Trà Sữa Berry Berry 9 21
Hồng Trà Sữa 29 114
Trà Sữa Phúc Long 45 134
Trà Ô Long Sữa 32 121
Nhãn Đá Xay 6 14
Chanh Đá Xay 8 19
Matcha Đá Xay 39 68
Oreo Cà Phê Sữa Đá Xay 12 22
Cà Phê Đá Xay 21 27
Trà Đào Đá Xay 15 31
Cappuccino 15 25
Latte 17 37
Phin Sữa Đá 58 82
Phin Đen Đá 65 75

3. GIẢI THÍCH CÁC BIẾN

Em chọn 6 biến để tiến hành thực hiện mô phỏng.

  • mc: Số ly “Trà Ô Long Mãng Cầu” bán được trong 1 ngày

  • dt: Số ly “Trà Lài Đác Thơm” bán được trong 1 ngày

  • lt: Số ly “Lucky Tea” bán được trong 1 ngày

  • pl: Số ly “Trà Sữa Phúc Long” bán được trong 1 ngày

  • ma: Số ly “Matcha Đá Xay” bán được trong 1 ngày

  • ph: Số ly “Phin Đen Đá” bán được trong 1 ngày

library(readxl)
PHUCLONG2 <- read_excel("D:/MPNN/data/PHUC LONG.xlsx", 
    sheet = "Sheet4")
knitr::kable(PHUCLONG2,caption = "SÓ LY BÁN ĐƯỢC TRONG 1 NGÀY TRONG VÒNG 2 THÁNG")
SÓ LY BÁN ĐƯỢC TRONG 1 NGÀY TRONG VÒNG 2 THÁNG
mc dt lt pl ma ph
1 3 5 8 5 15
0 2 7 5 5 8
3 3 1 4 3 9
3 3 5 3 2 6
9 1 1 5 5 3
3 2 5 5 6 4
0 1 9 5 6 4
0 2 2 8 0 1
2 5 6 3 4 4
5 2 3 4 6 7
7 1 2 10 7 11
8 5 9 8 7 5
0 3 1 4 0 5
3 1 0 2 6 15
5 2 0 8 0 1
0 0 4 10 3 8
3 3 6 1 7 10
5 6 1 13 6 5
2 3 0 9 1 4
2 5 3 4 0 6
0 1 5 3 7 0
9 5 8 8 3 2
4 9 9 11 2 2
4 1 5 6 1 11
9 3 9 8 3 7
2 4 7 4 2 4
5 7 8 2 2 14
1 6 6 1 7 10
5 0 2 3 7 7
6 3 4 5 6 7
9 5 7 10 4 1
9 5 5 2 0 2
9 0 7 4 0 0
4 6 3 9 2 4
1 6 4 18 7 10
7 5 4 2 2 12
9 1 1 0 0 0
6 0 7 0 3 4
5 2 5 3 6 15
3 3 0 7 2 3
5 0 7 7 4 12
2 4 6 6 3 8
9 2 8 8 0 3
1 4 8 10 3 14
2 1 9 1 0 12
7 4 4 7 3 7
0 6 7 0 4 15
1 4 6 6 4 13
5 6 7 11 5 3
4 5 0 10 7 10
5 4 8 4 1 3
3 2 2 7 5 1
6 5 6 4 2 1
3 4 6 10 4 12
1 0 6 8 0 5
4 5 3 10 3 5
9 5 5 8 6 12
3 4 9 8 7 8
9 5 8 1 7 3
7 6 6 3 5 13

NHIỆM VỤ 1:

MÔ PHỎNG ÍT NHẤT 5 BIẾN NGẪU NHIÊN (CÓ PHÂN PHỐI XÁC SUẤT KHÁC NHAU), MÔ PHỎNG, VẼ ĐỒ THỊ, TÍNH TOÁN CÁC ĐẶC TRƯNG ĐO LƯỜNG VÀ GIẢI THÍCH Ý NGHĨA

1.PHÂN PHỐI POSSION

a <- rpois(2000, 15)
hist(a, main= "phân phối possion", xlab = "a")

summary(a)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    2.00   12.00   15.00   14.96   17.00   31.00

2.PHÂN PHỐI CHUẨN

100 biến ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình μ= 50 và độ lệch tiêu chuẩn σ= 10.

b <- rnorm(n = 100, mean = 50, sd = 10)
hist(b,main= "phân phối chuẩn", xlab = "b")

summary(b)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   25.42   41.77   51.79   50.76   58.38   72.03

3. PHÂN PHỐI STUDENT

c <- rt(2000,100,0.5)
hist(c, main= "phân phối student", xlab = "c")

summary(c)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
## -2.8872 -0.1007  0.5247  0.5394  1.1770  4.7848

4. PHÂN PHỐI NHỊ THỨC

d <- rbinom(n = 3000,size = 7,prob = 0.5)
hist(d, main = "phân phối nhị thức", xlab = "d")

summary(d)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   0.000   3.000   3.000   3.473   4.000   7.000

5. PHÂN PHỐI ĐỀU

e <- runif(1000,0,4)
hist(e, main = "phân phối đều", xlab = "e")

summary(e)
##     Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max. 
## 0.002282 1.023085 1.990104 1.967610 2.873322 3.999116