Skip to main content
Module

M07 — Estimation

This page doesn't have dedicated content yet. Showing the parent module content from Module 7: Estimation and Inference.

Open full lesson

Module 7: Estimation and Inference

Nguồn: SAPP Quant 2026 pp. 274–304

Learning Outcomes

LOSMô tả
7.aSo sánh các phương pháp lấy mẫu và ảnh hưởng đến sampling error
7.bCentral limit theorem, sampling distribution, standard error
Pre.iPoint estimate vs confidence interval
Pre.iiConfidence interval cho trung bình tổng thể
7.cResampling (bootstrap, jackknife) để xác định sampling distribution
Pre.iiiCác loại bias: data snooping, selection, survivorship, look-ahead, time period

LOS 7.a — Sampling Methods

Probability Sampling

Phương phápCơ chế
Simple RandomMỗi quan sát được chọn ngẫu nhiên
SystematicMỗi phần tử thứ nn (thứ 10, 20, 30...)
Stratified RandomChia thành các strata → lấy mẫu ngẫu nhiên từ mỗi strata
ClusterChia thành các cluster → chọn toàn bộ cluster

Non-Probability Sampling

| Convenience | Dựa trên mức độ dễ tiếp cận (sampling error cao hơn) | | Judgmental | Dựa trên kinh nghiệm của nhà nghiên cứu |

LOS 7.b — Central Limit Theorem

XˉN(μ,σ2n)for n30\bar{X} \sim N\left(\mu, \frac{\sigma^2}{n}\right) \quad \text{for } n \geq 30

Standard Error:

σ\sigma đã biếtσ\sigma chưa biết
σXˉ=σn\sigma_{\bar{X}} = \frac{\sigma}{\sqrt{n}}sXˉ=sns_{\bar{X}} = \frac{s}{\sqrt{n}}

Các tính chất mong muốn của estimator: Unbiased (E(θ^)=θE(\hat\theta) = \theta), Efficient (phương sai nhỏ nhất), Consistent (hội tụ khi nn \to \infty)

Confidence Intervals (Pre.i, Pre.ii)

Công thức

σ\sigma đã biếtσ\sigma chưa biết
Xˉ±zα/2σn\bar{X} \pm z_{\alpha/2} \cdot \frac{\sigma}{\sqrt{n}}Xˉ±tα/2sn\bar{X} \pm t_{\alpha/2} \cdot \frac{s}{\sqrt{n}}
Mức độ tin cậyzα/2z_{\alpha/2}
90%1.645
95%1.960
99%2.576

Lựa chọn Test Statistic

Tổng thểNhỏ (n<30n<30)Lớn (n30n \geq 30)
Normal, σ\sigma đã biếtzz
Normal, σ\sigma chưa biếttt*
Non-normal, σ\sigma đã biếtN/Az
Non-normal, σ\sigma chưa biếtN/At*

Pre.iii — Sampling Biases

BiasMô tả
Data snoopingKiểm định lặp đi lặp lại cho đến khi tình cờ đạt "mức ý nghĩa"
Sample selectionLoại trừ có hệ thống một số dữ liệu nhất định
SurvivorshipChỉ bao gồm các đối tượng còn tồn tại (bỏ qua những đối tượng đã thất bại)
Look-aheadSử dụng thông tin không có sẵn tại thời điểm ra quyết định
Time periodKết quả chỉ phản ánh đúng cho giai đoạn được nghiên cứu

Connections

M07 — Estimation | LeaPrep Wiki