THỐNG KÊ ỨNG DỤNG VÀ PPTN (210335)Học kỳ 1-2012-2013

Giảng viên: Lương Hồng Quang

ANOVA  df SS MS F Significance F

Regression 1 13600 13600 1813.3333 1.01959E-10Residual 8 60 7.5Total 9 13660     

Thống kê ứng dụng và phương pháp thí nghiệm

• Giáo viên giảng dạy: Lương Hồng Quang– E-mail: lhquang@hcmuaf.edu.vn

• Sách, bài giảng tham khảo:• Phạm Tuấn Anh, Thống kê ứng dụng và thiết kế thí nghiệm, 2012

• Bài giảng trên lớp

• Phân bổ tiết học:– Lý thuyết: 30 tiết (2 tín chỉ)

– Thực hành: 30 tiết (1 tín chỉ)

• Đánh giá môn học:• Bài tập, kiểm tra 40%

• Thi cuối học kỳ 60%

Thống kê ứng dụng và phương pháp thí nghiệm

• Sự cần thiết của môn học? Mục tiêu?

• Tóm tắt lịch sử “Thống kê ứng dụng và PPTN”

• Các công thức cơ bản và thuật ngữ

• Các hàm phân bố xác xuất

• “Chiến lược” thiết kế, bố trí thí nghiệm

• Hướng dẫn thiết kế thí nghiệm, thu thập và xử lý số liệu

Giới thiệu

• Thí nghiệm là gì?– “An experiment is a test or a series of tests” (Montgomery)

• Thí nghiệm được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu khoa học– Xây dựng quy trình chế biến– Tối ưu hóa – Đánh giá đặc tính nguyên vật liệu– Thiết kế và phát triển sản phẩm– Xác định các thành phần (bộ phận) và khả năng hoạt động

của hệ thống

• Tất cả thí nghiệm đều phải được thiết kế: -

Thiết kế thí nghiệm

• Rút ngắn thời gian thiết kế/phát triển sản phẩm/quy trình chế biến mới

• Nâng cao chất lượng một quy trình chế biến có sẵn

• Cải thiện khả năng ứng dụng và chất lượng sản phẩm

• Tạo sản phẩm và hoàn thiện quy trình

• Đánh giá vật liệu, kiến nghị - thiết kế mới, chuyển giao công nghệ, lắp đặt hệ thống….

Figure 1. General model of a process or system (Montgomery)

Lịch sử phát triển

• Thời kỳ nông nghiệp: 1918-1940s– R. A. Fisher và cộng tác viên của ông– Ảnh hưởng sâu rộng và hiệu quả trong khoa học nông nghiệp– Thí nghiệm yếu tố, ANOVA

• Kỷ nguyên công nghiệp:– 1951 – cuối 1970s

• Box và Wilson: Phương pháp bề mặt đáp ứng (Response surface methodology – RSM)

• Ứng dụng trong lĩnh vực hóa học– Cuối 1970s – 1990

• Sự đầu tư vào cải thiện chất lượng sản phẩm diễn ra ở các công ty• Taguchi và robust parameter design, process robustness

• Thời kỳ hiện đại: bắt đầu1990

Các công thức cơ bản và thuật ngữ

• Dân số (Population) và mẫu (Sample)

• Số trung bình (Mean)

• Phương sai (Variance)

• Độ lệch chuẩn (Standard deviation)

• Số trung vị (Median)

• Yếu số (Mode)

• Hệ số biến động (Coefficient of variation)

• Phân tích phương sai (ANOVA)

• …

Các hàm phân bố xác xuất

• Mô hình phân bố chuẩn

• Mô hình phân bố t (Student)

• Mô hình phân bố F

• Phân bố 2

Chiến lược thiết kế thí nghiệm

• Chủ yếu dựa vào các mô hình

• Dựa vào các kiểu mẫu thí nghiệm– Kiểu hoàn toàn ngẫu nhiên (Completely random design)

– Kiểu khối ngẫu nhiên đầy đủ (Randomized complete block design)

– Kiểu bình phương Latin (Latin square design)

– Thí nghiệm đa yếu tố (Factorial experiment)

– Kiểu thí nghiệm có lô phụ (Split-plot design)

• …

Thu thập và xử lý số liệu

1. Xác lập vấn đề nghiên cứu

2. Chọn yếu tố, mức độ, khoảng biến thiên

3. Chọn các chỉ tiêu đánh giá

4. Chọn kiểu thiết kế thí nghiệm

5. Thực hiện thí nghiệm

6. Phân tích số liệu

7. Kết luận, đề nghị

Thu thập và xử lý số liệu

• Đọc, nghiên cứu: Thống kê, phương pháp bố trí thí nghiệm, …

• Thực hiện các bước thí nghiệm quan trọng (1-3)

• Thực hiện các thí nghiệm (Sử dụng công thức KISS)

Các phần mềm ứng dụng xử lý số liệu

• MS Excel 2002, 2003, 2007

• Statgraphics – Statistical Graphic System 7.0

• Matlab

• SAS – Statistical Analysis System 9.1

• Minitab

• JMP

• …

Bộ môn Kỹ Thuật Thực phẩm – Khoa Công nghệ Thực phẩm