Mô tả vắn tắt học phần
1. Tên học phần:
Thống kê trong kinh doanh
2. Ngôn ngữ giảng dạy:
Tiếng Anh
3. Mã học phần:
MAT102
4. Bộ môn phụ trách giảng dạy:
ISB - Đơn vị thuôc ISB
5. Trình độ:
Đại Học
6. Số tín chỉ:
4
7. Phân bổ thời gian:
- Đối với hoạt động trên lớp:
- Lý thuyết: 45 credit hours
- Làm việc nhóm, thảo luận:: 15 credit hours
- Đối với hoạt động tại phòng máy tính, phòng mô phỏng, …:
- Thực hành, làm việc nhóm, thảo luận
- Tự nghiên cứu, tự học: 140 hours
- Đồ án, Đề án, Dự án
- Thực tập
8. Tính chất học phần:
Dữ liệu đang cập nhật...
9. Ngành áp dụng:
Dữ liệu đang cập nhật...
10. Điều kiện tiên quyết:
Không có môn học bắt buộc phải hoàn thành trước học phần này
11. Mục tiêu học phần:
"
Hình dung và mô tả dữ liệu thống kê, bao gồm thảo luận về bảng, biểu đồ và các biện pháp cơ bản của xu hướng trung tâm và biến thiên.
Hiểu các phân phối xác suất phổ biến, đặc biệt là phân phối Chuẩn, và cách tính toán và diễn giải giá trị trung bình, phương sai và độ lệch chuẩn của một phân phối.
Hiểu các phân phối mẫu, ước lượng thiên lệch và không thiên lệch, và Định lý Giới hạn Trung tâm.
Tính toán và diễn giải khoảng tin cậy cho giá trị trung bình của tổng thể và xác định kích thước mẫu phù hợp để có được khoảng tin cậy.
Hiểu các nguyên tắc kiểm định giả thuyết và kiểm định giả thuyết để kiểm tra giá trị trung bình hoặc phương sai.
Sử dụng phân tích hồi quy để dự đoán giá trị của biến phụ thuộc.
Hiểu một số ứng dụng của thống kê trong kinh doanh.
Thực hiện các thao tác phân tích thống kê bằng phần mềm thống kê như Mega Stat, Stata/"Visualize and statistically describe data, including discussion of tables, charts and basic measures of central tendency and variability
Understand common probability distributions, particularly the Normal distribution, and how to calculate and interpret the mean, variance, and standard deviation of a distribution.
Understand sampling distributions, biased and unbiased estimates,
and the Central Limit Theorem.
Calculate and interpret confidence intervals for population means
and determine the appropriate sample size to obtain a confidence interval.
Understand the principles of hypothesis testing and hypothesis testing to test a mean or variance.
Use regression analysis to predict the value of a dependent variable.
Understand some applications of statistics in business.
Perform statistical analysis operations using statistics software like Mega Stat, Stata"