chuong 5

Tröôøng Ñaïi hoïc KHTNTröôøng Ñaïi hoïc KHTNKhoa Moâi tröôøngKhoa Moâi tröôøng

ÑAÙNH GIAÙ RUÛI RO MOÂI ÑAÙNH GIAÙ RUÛI RO MOÂI TRÖÔØNGTRÖÔØNG

ENVIRONMENTAL RISK ENVIRONMENTAL RISK ASSESSMENTASSESSMENT

(Baøi 5)(Baøi 5)

Giaûng vieân : PGS.TS. PHUØNG CHÍ SYÕGiaûng vieân : PGS.TS. PHUØNG CHÍ SYÕVieän Kyõ thuaät Nhieät ñôùi vaø Baûo veä Vieän Kyõ thuaät Nhieät ñôùi vaø Baûo veä

Moâi tröôøngMoâi tröôøng

Caùc phöông phaùp Caùc phöông phaùp ñaùnh giaùñaùnh giaù

ruûi roruûi ro

Caùc phöông phaùp ñaùnh Caùc phöông phaùp ñaùnh giaù ruûi rogiaù ruûi ro

- Thoáng keâ vaø xöû lyù soá lieäuThoáng keâ vaø xöû lyù soá lieäu- Ñaùnh giaù phaùt thaûi (Ñaùnh giaù Ñaùnh giaù phaùt thaûi (Ñaùnh giaù

nhanh)nhanh)- Lieàu löôïng vaø ñaùp öùng (Dose Lieàu löôïng vaø ñaùp öùng (Dose

and response)and response)- Moâ hình hoaùMoâ hình hoaù- Phaân tích chuoãi söï kieän (Event Phaân tích chuoãi söï kieän (Event

Tree Analysis)Tree Analysis)

PHÂN TÍCH THỐNG KÊ CÁC PHÂN TÍCH THỐNG KÊ CÁC SỐ LIỆU MÔI TRƯỜNGSỐ LIỆU MÔI TRƯỜNG

Phương pháp thống kêPhương pháp thống kê

Phương pháp thống kê (statistics) đã được sử dụng từ Phương pháp thống kê (statistics) đã được sử dụng từ lâu trong nhiều ngành kinh tế, y khoa, nông nghiệp, lâu trong nhiều ngành kinh tế, y khoa, nông nghiệp, sinh học,môi trường …sinh học,môi trường …

Các phương pháp thống kê toán học là :Các phương pháp thống kê toán học là : Thống kê mô tả (descriptive statistics)Thống kê mô tả (descriptive statistics) Thống kê suy diễn (Inferential statistics)Thống kê suy diễn (Inferential statistics) Ước lượng và trắc nghiệm (Estimation and testing)Ước lượng và trắc nghiệm (Estimation and testing) Phân tích tương quan (hồi quy) (Regression analysis)Phân tích tương quan (hồi quy) (Regression analysis) Phân tích chuỗi thời gian (Time series analysis) Phân tích chuỗi thời gian (Time series analysis)

Phương pháp thống kê(tt)Phương pháp thống kê(tt)

5 nhiệm vụ xử lý dữ liệu môi trường :5 nhiệm vụ xử lý dữ liệu môi trường :1). Phân tích dữ liệu điều tra các yếu tố môi trường (đất, nước, 1). Phân tích dữ liệu điều tra các yếu tố môi trường (đất, nước, không khí …) phục vụ cho việc đánh giá tác động môi trường, phân không khí …) phục vụ cho việc đánh giá tác động môi trường, phân tích hiện trạng môi trường.tích hiện trạng môi trường.2). So sánh kết quả thu thập được với các tiêu chuẩn quy định, so 2). So sánh kết quả thu thập được với các tiêu chuẩn quy định, so sánh kết quả của 2 hay nhiều trạm quan trắc, các công nghệ xử lý, sánh kết quả của 2 hay nhiều trạm quan trắc, các công nghệ xử lý, các chỉ tiêu môi trường của 2 nhà máy, 2 KCN …các chỉ tiêu môi trường của 2 nhà máy, 2 KCN …3). Phân tích kết quả của các thí nghiệm môi trường, từ đó tìm ra các 3). Phân tích kết quả của các thí nghiệm môi trường, từ đó tìm ra các biện pháp xử lý tối ưu.biện pháp xử lý tối ưu.4). Nghiên cứu mối liên hệ giữa 2 yếu tố môi trường hoặc mối quan 4). Nghiên cứu mối liên hệ giữa 2 yếu tố môi trường hoặc mối quan hệ nhân quả giữa các yếu tố môi trường (Ví dụ : liều lượng/phản hệ nhân quả giữa các yếu tố môi trường (Ví dụ : liều lượng/phản ứng).ứng).5). Theo dõi diễn biến môi trường theo thời gian (quan trắc môi 5). Theo dõi diễn biến môi trường theo thời gian (quan trắc môi trường)trường)


Các phần mềm xử lý thống kê :Các phần mềm xử lý thống kê :

SPSS (Sử dụng ở AIT)SPSS (Sử dụng ở AIT) Minitab (Sử dụng ở Châu Âu)Minitab (Sử dụng ở Châu Âu) Statgraphics 7.0 (Sử dụng rộng rãi)Statgraphics 7.0 (Sử dụng rộng rãi)


Ứng dụng thống kê mô tả trong lĩnh vực tài nguyên và môi trường :Ứng dụng thống kê mô tả trong lĩnh vực tài nguyên và môi trường :

Trình bày kết quả đo đạc môi trường đất, nước và không khí … sau khi Trình bày kết quả đo đạc môi trường đất, nước và không khí … sau khi phân tích.phân tích.

Trình bày thông tin cơ bản về các thành phần môi trường như đất đai, Trình bày thông tin cơ bản về các thành phần môi trường như đất đai, thành phần hoá chất, cơ cấu dân số … (Thông tin trạng thái).thành phần hoá chất, cơ cấu dân số … (Thông tin trạng thái).

Trình bày khái quát các thống kê về hoạt động sản xuất, đời sống của con Trình bày khái quát các thống kê về hoạt động sản xuất, đời sống của con người, từ đó đánh giá được các nguồn áp lực lên môi trường như thống kê người, từ đó đánh giá được các nguồn áp lực lên môi trường như thống kê giao thông, tình hình sản xuất, dân số, sản phẩm, năng lượng … (Thông tin giao thông, tình hình sản xuất, dân số, sản phẩm, năng lượng … (Thông tin áp lực).áp lực).

Trình bày các kết quả hoạt động quản lý môi trường, tài nguyên như thuế, Trình bày các kết quả hoạt động quản lý môi trường, tài nguyên như thuế, phí môi trường … ( Thông tin đáp ứng).phí môi trường … ( Thông tin đáp ứng).

Trình bày các kết quả phân tích liều lượng-phản ứng trong đánh giá rủi ro Trình bày các kết quả phân tích liều lượng-phản ứng trong đánh giá rủi ro môi trường môi trường

Trình bày kết quả trong các phân tích thử nghiệp nhiều lần, lấy kết quả Trình bày kết quả trong các phân tích thử nghiệp nhiều lần, lấy kết quả chung để công bố. chung để công bố.

CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊCÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ

1. Các thông số đo chiều hướng tập trung của dãy 1. Các thông số đo chiều hướng tập trung của dãy sốsố

Trung bìnhTrung bình (mean)(mean): Đại lượng đo độ trung bình của : Đại lượng đo độ trung bình của dãy số liệu.dãy số liệu.

Trung bình hình học (Geometric mean)Trung bình hình học (Geometric mean) – Giá trị – Giá trị trung bình của log các giá trị nằm trong dãy số.trung bình của log các giá trị nằm trong dãy số.

Trung bình số học (Arithmetic mean)Trung bình số học (Arithmetic mean) – Giá trị – Giá trị trung bình của các giá trị nằm trong dãy số (Tổng số trung bình của các giá trị nằm trong dãy số (Tổng số các giá trị chia cho cỡ mẫu).các giá trị chia cho cỡ mẫu).

CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt)CÁC ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ (tt)

Trung vị (median) hay Giá trị giữa (50% Trung vị (median) hay Giá trị giữa (50% percentile)percentile): Xếp thứ tự các số liệu từ thấp đến : Xếp thứ tự các số liệu từ thấp đến cao, sau đó tìm giá trị chia dãy dữ kiện thành 2 cao, sau đó tìm giá trị chia dãy dữ kiện thành 2 phần có số mẫu bằng nhau.phần có số mẫu bằng nhau.- Nếu cỡ mẫu (n) là lẻ : Trung vị là giá trị nằm - Nếu cỡ mẫu (n) là lẻ : Trung vị là giá trị nằm thứ [(n+1)/2] trong dãy sốthứ [(n+1)/2] trong dãy số- Nếu cỡ mẫu (n) là chẵn : Trung vị là giá trị - Nếu cỡ mẫu (n) là chẵn : Trung vị là giá trị trung bình của 2 giá trị nằm ở vị trí [n/2] và vị trung bình của 2 giá trị nằm ở vị trí [n/2] và vị trí thứ [(n/2) + 1].trí thứ [(n/2) + 1].


Phần tư vị dưới (Lower quartile) hay giá trị Phần tư vị dưới (Lower quartile) hay giá trị 25% (25% percentile)25% (25% percentile) : Giá trị nằm ở vị trí : Giá trị nằm ở vị trí đầu của quãng phần tư thứ 2 khi chia dãy số đầu của quãng phần tư thứ 2 khi chia dãy số thành 4 phần có kích cỡ bằng nhau.thành 4 phần có kích cỡ bằng nhau.

Phần tư vị trên (Upper quartile) hay giá trị Phần tư vị trên (Upper quartile) hay giá trị 75% (75% percentile)75% (75% percentile) : Giá trị nằm ở vị trí : Giá trị nằm ở vị trí cuối của quãng phần tư thứ 3 khi chia dãy số cuối của quãng phần tư thứ 3 khi chia dãy số thành 4 phần có kích cỡ bằng nhau.thành 4 phần có kích cỡ bằng nhau.


2. Các thông số đo đặc trưng của độ phân tán2. Các thông số đo đặc trưng của độ phân tán Biến lượng (Variance)Biến lượng (Variance) : Trung bình của bình : Trung bình của bình

phương tất cả các độ lệch của giá trị quan sát trừ đi phương tất cả các độ lệch của giá trị quan sát trừ đi giá trị trung bình. giá trị trung bình.

Độ lệch tiêu chuẩn (Standard Deviation)Độ lệch tiêu chuẩn (Standard Deviation) : Là căn : Là căn số dương của biến lượngsố dương của biến lượng

Sai số tiêu chuẩn (Standard Error): Sai số tiêu chuẩn (Standard Error): là tỷ số giữa độ là tỷ số giữa độ lệch tiêu chuẩn và căn bậc 2 của cỡ mẫu (n)lệch tiêu chuẩn và căn bậc 2 của cỡ mẫu (n)


Phạm vi phân bố của số liệu (Range)Phạm vi phân bố của số liệu (Range) : Hiệu : Hiệu số của số lớn nhất và số nhỏ nhất.số của số lớn nhất và số nhỏ nhất.

Cực tiểu (Minimum)Cực tiểu (Minimum) : Số bé nhất : Số bé nhất Cực đại (Maximum)Cực đại (Maximum) : Số lớn nhất : Số lớn nhất Độ lệch của phân bố dãy số liệu (Skewness) Độ lệch của phân bố dãy số liệu (Skewness) : :

Đại lượng đo sự đối xứng của phân bố số liệuĐại lượng đo sự đối xứng của phân bố số liệu Độ nhọn của phân bố dãy số liệu Độ nhọn của phân bố dãy số liệu

(Kurtosis) :(Kurtosis) :Đại lượng đo độ nhọn của sự phân Đại lượng đo độ nhọn của sự phân bố số liệu.bố số liệu.


3. Bảng và đồ thị 3. Bảng và đồ thị Các bảng : dữ liệu thô ; dữ liệu được sắp xếp, tần suất, Các bảng : dữ liệu thô ; dữ liệu được sắp xếp, tần suất,

Các đồ thị :Các đồ thị :- Giản đồ tần suất (frequency histograms)- Giản đồ tần suất (frequency histograms)- Các đồ thị đa thức tần suất (Relative frequency polygons)- Các đồ thị đa thức tần suất (Relative frequency polygons)- Các đồ thị hộp (box plot) - Các đồ thị hộp (box plot) - Các hộp và râu (Box and whisher plot)- Các hộp và râu (Box and whisher plot)- Các đồ thị tuyến (Line graphs)- Các đồ thị tuyến (Line graphs)

Tóm tắt các bước xây dựng Box WisherTóm tắt các bước xây dựng Box Wisher

B1 : Chia khoảng biến thiên nồng độB1 : Chia khoảng biến thiên nồng độ

B2 : Xác định tần suất gặp, thấy (%)B2 : Xác định tần suất gặp, thấy (%)

B3 : Xây dựng biểu đồ phân bố tần suất (hình B3 : Xây dựng biểu đồ phân bố tần suất (hình chuông lệch) chuông lệch) xác định số thường gặp, xác định số thường gặp, Max, Max, Min, 25%, 75%, Trung bình cộng, Số giữaMin, 25%, 75%, Trung bình cộng, Số giữa

B4 : Xây dựng bản đồ tần suất tích luỹB4 : Xây dựng bản đồ tần suất tích luỹ

B5 : Xác định số giữa (50%), số 25%, số 75%B5 : Xác định số giữa (50%), số 25%, số 75%

B6 : Xây dựng Box and WisherB6 : Xây dựng Box and Wisher

Các hộp và râu (Box and whisher plot)Các hộp và râu (Box and whisher plot)

Max

Min

Phần tư vị dưới (25%)

Phần tư vị trên (75%)

Trung bình cộng (Mean)

Số giữa (Median)

Sau khi thực hiện các bước trên ta tiến hành xây dựng đồ thị Sau khi thực hiện các bước trên ta tiến hành xây dựng đồ thị biễu diễn sự biến thiên của nồng độ bụi.biễu diễn sự biến thiên của nồng độ bụi.

Bụi(mg/m3)

Năm 2000 2001 2002 2003 2004 2005

GiGiản đồ ản đồ tần suất tích luỹtần suất tích luỹ

Số 25%

0

25

50

75

100

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4Noàng ñoä (mg/m3)

Taàn

sua

át (%

)

Cumulative Frequency Distribution (Tần suất tích luỹ)

Số 75%

PHƯƠNG PHÁP HỒI QUIPHƯƠNG PHÁP HỒI QUI

1). Hồi qui tuyến tính đơn tố (Simple Linear 1). Hồi qui tuyến tính đơn tố (Simple Linear Regression) (SLR)Regression) (SLR)- Tương quan thuần tuyến tính : Y= A + B.X - Tương quan thuần tuyến tính : Y= A + B.X Ở đây : Y là biến phụ thuộc ; X là biến độc lập ; A, B Ở đây : Y là biến phụ thuộc ; X là biến độc lập ; A, B là các hằng số.là các hằng số.- Tương quan bội biến đổi (multiplicative) : Y = - Tương quan bội biến đổi (multiplicative) : Y = A.Xb hay logY = logA + b.logXA.Xb hay logY = logA + b.logX- Tương quan mũ biến đổi (exponential) : Y = e - Tương quan mũ biến đổi (exponential) : Y = e (A+B.X) hay logY = A + B.X(A+B.X) hay logY = A + B.X- Tương quan nghịch đảo biến đổi (Reciprocal) : 1/Y - Tương quan nghịch đảo biến đổi (Reciprocal) : 1/Y = A + B.X hay Y = 1/(A+B.X)= A + B.X hay Y = 1/(A+B.X)

PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI (tt)PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI (tt)

2). 2). Hồi quy tuyến tính đa tố (Multiple Linear Hồi quy tuyến tính đa tố (Multiple Linear Regression) (MLR)Regression) (MLR)

Y = Y = αα + + ββ1X1 + 1X1 + ββ2X2 + 2X2 + ββ3X3 + ... + 3X3 + ... + ββkXkkXk

Ở đây : Y là biến phụ thuộc ; Xi là biến độc Ở đây : Y là biến phụ thuộc ; Xi là biến độc lập ; lập ; αα, , ββi là các hằng số.i là các hằng số.


3). Hồi quy phi tuyến tính (Nonlinear 3). Hồi quy phi tuyến tính (Nonlinear Regression)Regression)- Hồi quy phi tuyến tính đơn tố (Simple - Hồi quy phi tuyến tính đơn tố (Simple nonlinear) nonlinear) Y = Y = αα + + ββ1X + 1X + ββ2X2 + 2X2 + ββ3X3 + ... + 3X3 + ... + ββkXkkXkĐặt Z1 = X, Z2 = X2, Z3 =X3, … Zk =Xk có Đặt Z1 = X, Z2 = X2, Z3 =X3, … Zk =Xk có thể biến hàm hồi quy phi tuyến tính đơn tố thể biến hàm hồi quy phi tuyến tính đơn tố thành hàm hồi quy tuyến tính đa tố :thành hàm hồi quy tuyến tính đa tố :Y = Y = αα + + ββ1Z1 + 1Z1 + ββ2Z2 + 2Z2 + ββ3Z3 + ... + 3Z3 + ... + ββkZkkZk


- Hồi quy phi tuyến tính đa tố (Multiple - Hồi quy phi tuyến tính đa tố (Multiple nonlinear) nonlinear)

Y = Y = αα + + ββ1X1 + 1X1 + ββ2X12 + 2X12 + ββ3X2 + 3X2 + ββ4X22 4X22

NẮN SỐ LIỆU (DATA SMOOTHINGNẮN SỐ LIỆU (DATA SMOOTHING

Phương pháp nắn số liệu được áp dụng để xử Phương pháp nắn số liệu được áp dụng để xử lý với số liệu chuỗi thời gian nhằm hạn chế các lý với số liệu chuỗi thời gian nhằm hạn chế các tác động bất thường của các biến thiên ngẫu tác động bất thường của các biến thiên ngẫu nhiên.nhiên.

KKỸ THUẬT Ỹ THUẬT NẮN SỐ LIỆU NẮN SỐ LIỆU

Làm mềm

PHÂN TÍCH CHIỀU HƯỚNG (TREND PHÂN TÍCH CHIỀU HƯỚNG (TREND ANALYSIS)ANALYSIS)

Phương pháp phân tích chiều hướng cho phép mô Phương pháp phân tích chiều hướng cho phép mô phỏng quy luật biến đổi của chuỗi số liệu thời gian phỏng quy luật biến đổi của chuỗi số liệu thời gian theo đường thẳng (tuyến tính); đường cong hàm theo đường thẳng (tuyến tính); đường cong hàm parabol hay hàm mũ hay đường cong dạng S (S-parabol hay hàm mũ hay đường cong dạng S (S-curve).curve).

- Đường thẳng : - Đường thẳng : Y = a +b.t Y = a +b.t

- Đường cong hàm parabol : Y = a + b.t + c.t- Đường cong hàm parabol : Y = a + b.t + c.t22

- Hàm mũ :- Hàm mũ : Z = exp(a +b.t)Z = exp(a +b.t)

- Đường cong dạng S :- Đường cong dạng S : Z = exp(a +b/t)Z = exp(a +b/t)

Các bước thực hiện như sau:Các bước thực hiện như sau:

B1 : Chia chuỗi số liệu thành 3 phần có kích thước gần bằng nhauVD : chuỗi số liệu 10 năm (1 năm có 365 số) là 3.650 số chia làm 3 phần:

+ 1217+ 1217+ 1217B2 : Xác định số giữa của chuỗi số liệuB3 : Xây dựng đường thẳng di qua 3 điểm

Vẽ đường thẳng y = ax + bVẽ đường thẳng y = ax + b

x3, y3.

x2, y2. x2, y2

a =tg

y = ax + b

ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP THỐNG KÊ NHẰM ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP THỐNG KÊ NHẰM ĐÁNH GIÁ RỦI RO MÔI TRƯỜNGĐÁNH GIÁ RỦI RO MÔI TRƯỜNG

Công đoạn đầu tiên trong ERA là lấy mẫu, Công đoạn đầu tiên trong ERA là lấy mẫu, phân tích để xem nồng độ hoá chất trong môi phân tích để xem nồng độ hoá chất trong môi trường có đủ cao để gây rủi ro không.trường có đủ cao để gây rủi ro không.

Ví dụ :Nồng độ Benzen trong đất Ví dụ :Nồng độ Benzen trong đất (microgram/kg đất) xung quanh 1 nhà máy lọc (microgram/kg đất) xung quanh 1 nhà máy lọc dầu. dầu.

ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP THỐNG KÊ NHẰM ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP THỐNG KÊ NHẰM ĐÁNH GIÁ RỦI RO MÔI TRƯỜNG (tt)ĐÁNH GIÁ RỦI RO MÔI TRƯỜNG (tt)

1.Thống kê số liệu 1.Thống kê số liệu Trung bình (Mean) : 2.837368Trung bình (Mean) : 2.837368Sai số tiêu chuẩn (Standard Error): 0.167376Sai số tiêu chuẩn (Standard Error): 0.167376Trung vị hay Số giữa (Median) : 2.698883Trung vị hay Số giữa (Median) : 2.698883Số trội hay Số thường gặp nhất (Mode) : 1.278754Số trội hay Số thường gặp nhất (Mode) : 1.278754Độ lệch tiêu chuẩn (Standard Deviation) : 1.587867Độ lệch tiêu chuẩn (Standard Deviation) : 1.587867Biến lượng mẫu (Sample variance) : 2.521321Biến lượng mẫu (Sample variance) : 2.521321Độ nhọn của phân bố dãy số liệu (Kurtosis) : -0.12122Độ nhọn của phân bố dãy số liệu (Kurtosis) : -0.12122Độ lệch của phân bố dãy số liệu (Skewness) : 0.534096Độ lệch của phân bố dãy số liệu (Skewness) : 0.534096Phạm vi phân bố của số liệu (Range) : 7.289292Phạm vi phân bố của số liệu (Range) : 7.289292Cực tiểu (Minimum) : -0.12494Cực tiểu (Minimum) : -0.12494Cực đại (Maximum) : 7.164353Cực đại (Maximum) : 7.164353Tổng (Sum) : 255.3631Tổng (Sum) : 255.3631Kích cỡ của dãy số liệu (Count) : 90Kích cỡ của dãy số liệu (Count) : 90Giới hạn tin tưởng (Confidence level (95%)) : 0.332572Giới hạn tin tưởng (Confidence level (95%)) : 0.332572

Biều đồ tần suất (Frequency Histogram)Biều đồ tần suất (Frequency Histogram)

TTTT Tần suấtTần suất Tần suất tích lũy (%)Tần suất tích lũy (%)

-1-1 00 0.000.00

00 22 2.222.22

11 99 12.2212.22

22 2121 35.5635.56

33 2020 57.7857.78

44 2020 80.0080.00

55 77 87.7887.78

66 77 95.5695.56

77 33 98.8998.89

88 11 100.00100.00

99 00 100.00100.00

Xác suấtXác suất

- Sắp xếp dãy số từ cao đến thấp 14600000 1

3360000 21590000 31005000 4

725000 5710000 6360000 7143000 8135000 9130000 10130000 11

76800 1271000 13

Xác suất (tt)Xác suất (tt)

Có 90 giá trị trong dãy số này (n = 90). Xác Có 90 giá trị trong dãy số này (n = 90). Xác suất để một số ngẫu nhiên C nào đó lớn hơn suất để một số ngẫu nhiên C nào đó lớn hơn giá trị c* được xác định như sau :giá trị c* được xác định như sau :

Như vậy, nếu c* = 100,000 ug/kg, thì xác suất Như vậy, nếu c* = 100,000 ug/kg, thì xác suất sẽ là :sẽ là :

P(C>100,000) = 11/91 = 0.121 P(C>100,000) = 11/91 = 0.121

Sai số tiêu chuẩn của giá trị trung bìnhSai số tiêu chuẩn của giá trị trung bình

Giá trị trung bình của một dãy số là :

hoặc

Phương trình này sẽ được sắp xếp lại như sau :

Độ lệch tiêu chuẩn (standard deviation) của dãy n số liệu như sau :

Xác định giới hạn tin cậy 95% : Giá trị trung bình cộng hoặc Xác định giới hạn tin cậy 95% : Giá trị trung bình cộng hoặc

trừ 2 lần sai số chuẩn (standard error) (m-2sd, m+2sd).trừ 2 lần sai số chuẩn (standard error) (m-2sd, m+2sd). Giá trịGiá trị Chỉ số iChỉ số i LogLog Trung Trung

bình tíchbình tích luỹluỹ (Cum(Cum mean)mean)

Độ lệchĐộ lệch tiêu tiêu ChuẩnChuẩn(Standa(StandaDeviation/Deviation/

n^0.5)n^0.5)

m-2sdm-2sd M+2sdM+2sd

21802180 11 3.3383.338 3.3383.338 0.0000.000 3.3383.338 3.3383.338

9090 22 1.9541.954 2.6462.646 0.6920.692 1.2621.262 4.0314.031

477477 33 2.6792.679 2.6572.657 0.4000.400 1.8581.858 3.4573.457

44004400 44 3.6433.643 2.9042.904 0.3750.375 2.1532.153 3.6543.654

1818 55 1.2551.255 2.5742.574 0.4390.439 1.6951.695 3.4533.453

Kết quả tính toán như sau: Kết quả tính toán như sau:

Sự khác nhau về giá trị trung bình của 2 dãy số Sự khác nhau về giá trị trung bình của 2 dãy số

Xác định dãy số liệu này khác dãy số liệu khác trên cơ sở sử dụng t-test :

Ở đây S là độ lệch chuẩn của dãy số liệu.Hai dãy số liệu khác nhau nếu |t| > 2 . Nếu |t|<2 có nghĩa là hai dãy số không phân biệt được với nhau.

TÀI LIỆU THAM KHẢOTÀI LIỆU THAM KHẢO

[01]. Chế Đình Lý (2004). Báo cáo đề tài [01]. Chế Đình Lý (2004). Báo cáo đề tài “Nghiên cứu các phương pháp xử lý thống kê “Nghiên cứu các phương pháp xử lý thống kê dữ liệu môi trường tài nguyên nhằm gia tăng dữ liệu môi trường tài nguyên nhằm gia tăng độ tin cậy các kết quả nghiên cứu, quan trắc, độ tin cậy các kết quả nghiên cứu, quan trắc, điều tra”. TP. Hồ Chí Minh.điều tra”. TP. Hồ Chí Minh.

[02]. Miller, J.C; Miller J.N (1993). [02]. Miller, J.C; Miller J.N (1993). Statistics Statistics for Analytical Chemistry, Ellis Horwood PTR for Analytical Chemistry, Ellis Horwood PTR Prentice Hall.Prentice Hall.

XIN CÁM ƠN SỰ CHÚ Ý THEO DÕI !XIN CÁM ƠN SỰ CHÚ Ý THEO DÕI !

Documents

chuong 5