Statistics - Nhãn - NZQIRC https://nzqirc.xyz/tags/statistics/ Statistics - Nhãn - NZQIRC Hugo -- gohugo.ioviThis work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.Wed, 05 Aug 2026 14:03:00 +0700 Khoảng tin cậy (Confidence Interval): Sự thật về mức 95% https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/confidence-interval/ Wed, 05 Aug 2026 14:03:00 +0700 Du Mã https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/confidence-interval/ Khi đọc các nghiên cứu khoa học, ta thường xuyên bắt gặp cụm từ: “Khoảng tin cậy 95% (95% CI) của biến số X là [A, B]”. Đa số mọi người (thậm chí cả một số nhà nghiên cứu) sẽ diễn giải điều này rằng: “Có 95% xác suất để giá trị thực sự nằm trong khoảng [A, B]”.

Đó là một sự hiểu lầm căn bản!

Trong thống kê cổ điển (Frequentist), giá trị trung bình thực sự của quần thể (True Population Mean) là một hằng số cố định. Nó đã nằm ở đó rồi, không hề nhúc nhích hay di chuyển ngẫu nhiên. Nó hoặc là nằm trong khoảng [A, B], hoặc là không. Xác suất lúc này chỉ có thể là 100% hoặc 0%, không có khái niệm 95%.

]]> Định lý Giới hạn Trung tâm (CLT): Trái tim của Thống kê https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/central-limit-theorem/ Wed, 05 Aug 2026 13:45:00 +0700 Du Mã https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/central-limit-theorem/ Nếu Luật Số Lớn cho ta biết rằng trung bình mẫu sẽ hội tụ về trung bình của quần thể, thì Định lý Giới hạn Trung tâm (Central Limit Theorem - CLT) tiến xa hơn một bước vĩ đại: nó cho ta biết hình dáng của sự phân tán xung quanh điểm hội tụ đó.

Sự kỳ diệu của CLT nằm ở chỗ: Không quan trọng quần thể gốc có hình thù kỳ dị đến mức nào (phân phối đều, lệch phải, hay thậm chí đứt gãy thành nhiều đỉnh), khi cỡ mẫu ($N$) đủ lớn, phân phối của trung bình mẫu sẽ luôn mang hình dáng của một quả chuông hoàn hảo (Phân phối chuẩn - Normal Distribution).

]]>