Untitled
Đặng Huỳnh Thanh Hòa
2023-06-26
1 Bài tập về nhà tuần 2
Chọn và giải thích về đối tượng ( vấn đề ) cần mô phỏng ( có ít nhất 6 biến ngẫu
nhiên đầu vào)
1.1 Đối tượng: Mô phỏng lợi nhuận tháng của quán nước Thái Phúc
1.2 Giải thích:
Doanh thu = Số lượng * Đơn giá
Thông tin và dữ liệu về đơn giá,số lượng các món nước bán ra hàng ngày của quán trong 1
năm (6 món với 365 quan sát).
Tên cửa hàng : Thái Phúc Tea
Địa chỉ: 92 Nguyễn Công Trứ, phường Tự An, TP Buôn Ma Thuột, Tỉnh Đak Lak
Lĩnh vực kinh doanh: Ăn uống
Đối tượng kinh doanh: Tất cả các đối tượng có khả năng chi trả kinh tế;
Hình thức kinh doanh: phục vụ tại quán, mang đi
Diện tích: 200m2
Menu
Sữa tươi trân châu đường đen: 35.000đ/ly
Trà sữa truyền thống: 25.000đ/ly
Trà sữa hoàng kim: 30.000đ/ly
Trà sen tứ quý: 35.000đ/ ly
Trà vải: 35.000đ/ly
Cà phê: 20.000đ/ly
library(readxl)## Warning: package 'readxl' was built under R version 4.3.1MPNN <- read_excel("~/MPNN.xlsx")
View(MPNN)
MPNN## # A tibble: 365 × 6
## STTCĐĐ TSTT TSHK TSTQ TV CF
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 26 16 8 8 21 12
## 2 30 17 9 9 15 15
## 3 22 9 8 18 4 12
## 4 26 15 7 16 6 9
## 5 17 17 4 10 8 3
## 6 15 22 9 4 11 3
## 7 28 2 6 19 13 13
## 8 7 6 3 17 22 10
## 9 12 20 10 11 26 9
## 10 26 14 2 3 6 9
## # ℹ 355 more rows2 Bài tập về nhà tuần 3
2.1 Dữ kiệu nghiên cứu:
summary(MPNN)## STTCĐĐ TSTT TSHK TSTQ
## Min. : 1.00 Min. : 1.00 Min. : 2.000 Min. : 1.000
## 1st Qu.: 8.00 1st Qu.: 6.00 1st Qu.: 4.000 1st Qu.: 4.000
## Median :16.00 Median :12.00 Median : 6.000 Median : 9.000
## Mean :15.66 Mean :12.47 Mean : 6.375 Mean : 9.389
## 3rd Qu.:24.00 3rd Qu.:18.00 3rd Qu.: 9.000 3rd Qu.:14.000
## Max. :30.00 Max. :25.00 Max. :11.000 Max. :20.000
## TV CF
## Min. : 1.00 Min. : 1.000
## 1st Qu.: 8.00 1st Qu.: 5.000
## Median :15.00 Median : 8.000
## Mean :15.25 Mean : 7.918
## 3rd Qu.:22.00 3rd Qu.:11.000
## Max. :30.00 Max. :15.000sd(MPNN$STTCĐĐ)## [1] 8.861863Biến STTCĐĐ có giá trị trung bình là 15.14 và độ lệch chuẩn là 8.576192
sd(MPNN$TSTT)## [1] 7.122351Biến TSTT có giá trị trung bình là 12.5 và độ lệch chuẩn là 7.18577
sd(MPNN$TSHK)## [1] 2.889721Biến TSHK có giá trị trung bình là 6.542 và độ lệch chuẩn là 2.768837
sd(MPNN$TSTQ)## [1] 5.501437Biến TSTQ có giá trị trung bình là 9.89 và độ lệch chuẩn là 5.562733
sd(MPNN$TV)## [1] 8.38166Biến TV có giá trị trung bình là 14.69 và độ lệch chuẩn là 8.330012
sd(MPNN$CF)## [1] 4.165377Biến CF có giá trị trung bình là 8.186 và độ lệch chuẩn là 4.40633
2.2 Xác định ngẫu nhiên phân phối chuẩn
- Đồ thị phân phối số lượng sữa tươi trân châu đường đen
hist(MPNN$STTCĐĐ)
Kiểm định phân phối chuẩn
Gỉa thuyết:
H0: STTCĐĐ theo phân phối chuẩn
H1: STTCĐĐ không theo phân phối chuẩn
LNG<- as.data.frame(MPNN$STTCĐĐ)
shapiro.test(MPNN$STTCĐĐ)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: MPNN$STTCĐĐ
## W = 0.94506, p-value = 2.159e-10Vì p_value= 2.444e-09 < 5% nên bác bỏ giả thuyết HO chấp nhận H1, nghĩa là STTCĐĐ không
theo phân phối chuẩn
- Đồ thị phân phối số lượng trà sữa truyền thống
hist(MPNN$TSTT)
Kiểm định phân phối chuẩn
Gỉa thuyết:
H0: TSTT theo phân phối chuẩn
H1: TSTT không theo phân phối chuẩn
LNG<- as.data.frame(MPNN$TSTT)
shapiro.test(MPNN$TSTT)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: MPNN$TSTT
## W = 0.95152, p-value = 1.377e-09Vì p_value= 1.4113e-09 < 5% nên bác bỏ giả thuyết HO chấp nhận H1, nghĩa là TSTT không
theo phân phối chuẩn
- Đồ thị phân phối số lượng trà sữa hoàng kim
hist(MPNN$TSHK)
Kiểm định phân phối chuẩn
Gỉa thuyết:
H0: TSHK theo phân phối chuẩn
H1: TSHK không theo phân phối chuẩn
LNG<- as.data.frame(MPNN$TSHK)
shapiro.test(MPNN$TSHK)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: MPNN$TSHK
## W = 0.93352, p-value = 1.087e-11Vì p_value= 1.703e-10 < 5% nên bác bỏ giả thuyết HO chấp nhận H1, nghĩa là TSHK không
theo phân phối chuẩn
- Đồ thị phân phối số lượng trà sen tứ quý
hist(MPNN$TSTQ)
Kiểm định phân phối chuẩn
Gỉa thuyết:
H0: TSTQ theo phân phối chuẩn
H1: TSTQ không theo phân phối chuẩn
LNG<- as.data.frame(MPNN$TSTQ)
shapiro.test(MPNN$TSTQ)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: MPNN$TSTQ
## W = 0.94902, p-value = 6.619e-10Vì p_value= 6.888e-09 < 5% nên bác bỏ giả thuyết HO chấp nhận H1, nghĩa là TSTQ không
theo phân phối chuẩn
- Đồ thị phân phối số lượng trà vải
hist(MPNN$TV)
Kiểm định phân phối chuẩn
Gỉa thuyết:
H0: TV theo phân phối chuẩn
H1: TV không theo phân phối chuẩn
LNG<- as.data.frame(MPNN$TV)
shapiro.test(MPNN$TV)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: MPNN$TV
## W = 0.96072, p-value = 2.558e-08Vì p_value= 5.267e-09 < 5% nên bác bỏ giả thuyết HO chấp nhận H1, nghĩa là TV không
theo phân phối chuẩn
- Đồ thị phân phối số lượng cà phê
hist(MPNN$CF)
Kiểm định phân phối chuẩn
Gỉa thuyết:
H0: CF theo phân phối chuẩn
H1: CF không theo phân phối chuẩn
LNG<- as.data.frame(MPNN$CF)
shapiro.test(MPNN$CF)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: MPNN$CF
## W = 0.95637, p-value = 6.15e-09Vì p_value= 6.88e-11 < 5% nên bác bỏ giả thuyết HO chấp nhận H1, nghĩa là CF không
theo phân phối chuẩn
3 Bài tập về nhà tuần 4
3.1 Xác định mô hình cho đối tượng
Doanh thu = α + β1_STTCĐL + β2_TSTT + β3_TSHK + β4_TSTQ + β5_TV + β6_CF + u
Giải thích mô hình:
α là hằng số
β1_STTCĐL + β2_TSTT + β3_TSHK + β4_TSTQ + β5_TV + β6_CF là các hệ số hồi quy,thể hiện sự tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc là Doanh thu. Chúng cho biết khi các biến độc lập thay đổi (tăng/giảm) một đơn vị thì biến phụ thuộc sẽ
thay đổi đúng bằng đơn vị biến độc lập thay đổi.
biến khác không đổi.
u là sai số ngẫu nhiên
3.2 Mô phỏng doanh thu theo mô hình
library(readxl)
DataDT <- read_excel("D:/DataDT.xlsx")
View(DataDT)3.3 Mô phỏng biểu đồ doanh thu của quán Thái Phúc Tea trong 365 ngày
library(ggplot2)## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.3.1library(scales)## Warning: package 'scales' was built under R version 4.3.1ggplot(data = DataDT, aes(x = Doanhthu)) +
geom_histogram ( fill = "pink", col = "white") +
labs(x = "Doanh thu",
y = "Số ngày",
title = "Biểu đồ doanh thu của Thái Phúc Tea") +
scale_x_continuous(labels = comma)## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.