GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
Mục đích
Phân tích dữ liệu đang trở thành xu hướng quan trọng trong thời đại mới, không chỉ giúp hiểu bản chất của dữ liệu mà còn hỗ trợ ra quyết định hiệu quả Kỹ năng này ngày càng được tích hợp vào chương trình giảng dạy tại các trường đại học, bao gồm nhiều lĩnh vực khác nhau Môn học Kỹ thuật dự báo trang bị cho sinh viên kiến thức cơ bản về thống kê và dự báo, từ đó giúp họ phát triển kỹ năng phân tích dữ liệu cần thiết cho sự nghiệp sau này.
Báo cáo này nhằm phân tích dữ liệu về chỉ số vận tải container qua hai phương thức: đường sắt và đường thuỷ tại các quốc gia như Hà Lan, Đức, Ý, Tây Ban Nha, Bỉ, Hungary, Lithuania và Romania từ năm 1970 đến 2019 Qua việc phân tích này, nhóm đã áp dụng kiến thức từ môn Kỹ thuật dự báo để giải quyết vấn đề thực tiễn, đồng thời tìm hiểu đặc tính của vận tải hàng hoá bằng container ở các nước trên, góp phần nâng cao hiểu biết của nhóm trong lĩnh vực Logistics quốc tế.
Nhiệm vụ
Nhiệm vụ chính liên quan đến thống kê và phân tích dữ liệu của báo cáo bao gồm:
− Chọn lọc, thu thập dữ liệu cho chỉ số Container transportation (chỉ số vận tải container) của 5 nước có giao thương nhiều nhất với Việt Nam
Kỹ thuật EDA (Phân tích dữ liệu khám phá) được áp dụng để phân tích và xác định các đặc trưng cơ bản của dữ liệu, bao gồm thống kê mô tả như trung bình, trung vị, phương sai và độ lệch chuẩn Ngoài ra, việc tính toán các tứ phân vị, khoảng tin cậy cho trung bình và độ lệch chuẩn, cùng với mức biến động và sự tương quan, giúp rút ra những đặc tính quan trọng của dữ liệu.
− Từ đặc tính của dữ liệu, đưa ra mô hình dự báo phù hợp cho chỉ số vận tải container của các nước.
Bố cục
Bố cục bài báo cáo gồm 5 chương, cụ thể:
− Chương 1: Giới thiệu đề tài
− Chương 2: Cơ sở lý thuyết và Phương pháp luận
− Chương 3: Giới thiệu vấn đề
− Chương 4: Thống kê mô tả
− Chương 5: Trả lời câu hỏi
Phạm vi báo cáo
− Chỉ tiến hành dự báo đối với dữ liệu có data pattern là stationary, trend và seasonal
− Các phương pháp dự báo sử dụng bao gồm: Nạve, Simple averages, Moving averages, Exponential smoothing, Growth curves, Linear exponential smoothing, Quadratic exponential smoothing, Holt’s method.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP LUẬN
Cơ sở lý thuyết
Phân tích dữ liệu khám phá (EDA) là một phương pháp quan trọng trong phân tích dữ liệu, chủ yếu sử dụng các kỹ thuật biểu đồ và hình vẽ Kỹ thuật này bao gồm việc nghiên cứu và xem xét các dữ liệu cùng với các biểu đồ khác nhau, cũng như áp dụng các phương pháp thống kê mô tả để tìm ra kết quả cần thiết cho các câu hỏi nghiên cứu EDA không chỉ giúp hiểu rõ hơn về dữ liệu mà còn cung cấp cơ sở vững chắc để lựa chọn mô hình trong các bước phân tích tiếp theo.
Những kỹ thuật biểu đồ được sử dụng trong EDA thường khá đơn giản, bao gồm một vài kỹ thuật sau:
− Vẽ dữ liệu nguyên bản sử dụng data traces, histograms, block plots,
− Vẽ phân bố của dữ liệu nguyên bản sử dụng mean plots, standard deviation plots, box plots,
− Sắp xếp các biểu đồ giúp tối đa hoá khả năng tự nhiên về nhận biết mô hình của con người
Bảng 2.1 Lựa chọn phương pháp dự báo
Data Time horizon Type of Model
Pattern of the data: ST, stationary; T, trending; S, seasonal
Time horizon: S, short term; I, intermediate term; L, long term
Type of model: TS, time series.
Phương pháp luận
Hình 2.1 Phương pháp luận thực hiện báo cáo
GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ
Vấn đề
Trong phân tích dự báo, việc thu thập thông tin tối đa về lĩnh vực dự báo là rất quan trọng Thông tin này bao gồm số liệu quá khứ, diễn biến hiện tại và các yếu tố phát triển của lĩnh vực, cũng như đánh giá đầy đủ các nhân tố ảnh hưởng cả về định lượng lẫn định tính.
Bài báo cáo này phân tích các chỉ số thống kê mô tả cho chuỗi dữ liệu thông qua kỹ thuật phân tích dữ liệu khai phá (EDA) và phương pháp chuỗi thời gian EDA giúp xác định mối quan hệ, xu hướng và các quan sát quan trọng, từ đó tóm tắt và mô tả dữ liệu một cách trực quan, hỗ trợ nhà phân tích tối ưu hóa việc sử dụng dữ liệu Phương pháp chuỗi thời gian sẽ tập trung vào việc phân tích chuỗi quan sát của một biến duy nhất theo thời gian Dữ liệu được sử dụng là chỉ số vận tải hàng hóa bằng container của năm quốc gia mà Việt Nam xuất khẩu nhiều nhất, bao gồm vận tải đường sắt và đường thủy, với đơn vị đo lường là TEU (Đơn vị tương đương 20 feet) Dữ liệu được thu thập từ Bộ cơ sở dữ liệu OECD, có thể truy cập tại: https://www.oecd-ilibrary.org/transport.
Công cụ
− Kỹ thuật EDA bao gồm:
▪ Các thông số đo lường sự tập trung: Trung bình, Trung vị, Yếu vị
▪ Các thông số đo lường sự phân tán: Khoảng biến thiên, Tứ phân vị, IQR, Phương sai, Độ lệch chuẩn
▪ Biểu đồ Biểu đồ Histogram, Biểu đồ hệ số tương quan
▪ Hệ số biến thiên (CV), Khoảng tứ phân vị, Biểu đồ Box Plot, Hệ số tương quan Pearson
Thu thập dữ liệu
3.3.1 Cách thức thu thập dữ liệu
Dữ liệu về chỉ số xuất khẩu container được thu thập từ trang thông tin điện tử OECD iLibrary, bao gồm 5 nước đường sắt: Hà Lan, Hungary, Romania, Đức, Lithuania và 5 nước đường biển: Hà Lan, Đức, Ý, Tây Ban Nha, Bỉ.
Sau khi thu thập dữ liệu về chỉ số vận tải container của các quốc gia, một số nước không có dữ liệu cho một vài năm Để khắc phục tình trạng này, nhóm nghiên cứu đã áp dụng phương pháp trung bình dịch chuyển (MA) nhằm làm đầy các khoảng trống trong dữ liệu thô.
Ví dụ: nước Hà Lan không có dữ liệu về vận tải container từ năm 1995 – 2003
Hình 3.1 Chuỗi dữ liệu bị thiếu của Hà Lan
Ta sử dụng phương pháp trung bình dịch chuyển với k = 3, 4, 5 để dự báo dữ liệu cho giai đoạn 1995 – 2003 cho Hà Lan
Hình 3.2 Kết quả dự báo bằng phương pháp Trung bình dịch chuyển với k = 3,4,5
Dựa vào các loại sai số MAD, MSE, MAPE khi lần lượt dự báo dữ liệu, sử dụng lần lượt
Khi số thời đoạn dự báo tăng lên (3, 4 và 5 thời đoạn), giá trị sai số của dự báo cũng gia tăng Do đó, chúng tôi áp dụng phương pháp dự báo Trung bình dịch chuyển với 3 thời đoạn (k = 3) để ước lượng dữ liệu cho các năm còn thiếu.
Dữ liệu chỉ số xuất khẩu container của các nước được trình bày đầy đủ ở phần phụ lục A.
KỸ THUẬT EDA VÀ THỐNG KÊ MÔ TẢ
Thống kê mô tả
4.1.1 Các thông số của thống kê mô tả
Sử dụng công cụ Thống kê Mô tả trong Minitab (Stat → Basic Statistics → Display Descriptive Statistics ) để tính toán các thông số thống kê mô tả, kết quả thu được như hình 4.1.
Hình 4.1 Các thông số của thống kê mô tả
Nhóm đã sử dụng công cụ Graphical Summary (Stat → Basic Statistics → Graphical Summary) để khai thác biểu đồ Histogram và Boxplot của dữ liệu, nhằm tính toán các thông số cơ bản của thống kê mô tả Các biểu đồ Histogram và Box Plot được vẽ cho từng nước, với hình 4.2 minh họa dữ liệu của Hà Lan, và kết quả cho tất cả các nước được trình bày trong phần phụ lục B.
Hình 4.2 Summary Report for Netherlands 4.1.2 Nhận xét các thông số của thống kê mô tả
Chỉ số xuất khẩu container qua đường sắt của Đức dao động từ 365.243 TEU đến 7.138.556 TEU, với khoảng IQR từ 1.013.776 đến 5.209.543 TEU Trung vị (Median) của dữ liệu là 2.206.628 TEU, thấp hơn giá trị trung bình (Mean) là 2.857.355 TEU, cho thấy chỉ số vận tải có sự chênh lệch đáng kể.
95% Confidence Interval for Mean 95% Confidence Interval for Median 95% Confidence Interval for StDev
Báo cáo tóm tắt cho thấy rằng lưu lượng container qua đường sắt từ Đức đến Hà Lan có xu hướng lệch phải, với phần lớn dữ liệu có giá trị thấp hơn mức trung bình là 2.857.355 TEU.
Hungary: Ta thấy chỉ số xuất khẩu container qua đường sắt của Hungary có giá trị từ 8687
Số liệu về vận tải container qua đường sắt của Hungary ghi nhận tổng TEU đạt 736.798 TEU, với khoảng IQR từ 132.127 đến 441.856 TEU Trung vị của dữ liệu là 204.713 TEU, thấp hơn giá trị trung bình 266.232 TEU, cho thấy sự phân bố dữ liệu có xu hướng lệch phải, tức là phần lớn các giá trị nằm dưới mức trung bình.
Hà Lan: Ta thấy chỉ số xuất khẩu container qua đường sắt của Hà Lan có giá trị từ 88
Dữ liệu về vận tải container qua đường sắt của Hà Lan cho thấy khối lượng từ 000TEU đến 1 686 000 TEU, với khoảng IQR từ 200 044 đến 930 458 TEU Trung vị (Median) là 216 784 TEU, thấp hơn giá trị trung bình (Mean) là 517 214 TEU, cho thấy sự lệch phải trong phân phối dữ liệu, tức là phần lớn khối lượng vận tải có giá trị dưới mức trung bình.
Lithuania: Ta thấy chỉ số xuất khẩu container qua đường sắt của Lithuania có giá trị từ 10
Số liệu vận tải container qua đường sắt của Lithuania dao động từ 554 TEU đến 305.686 TEU, với khoảng IQR từ 38.670 đến 187.983 TEU Trung vị (Median) là 103.125 TEU, thấp hơn giá trị trung bình (Mean) là 123.127 TEU, cho thấy xu hướng lệch phải của dữ liệu, tức là phần lớn các giá trị nằm dưới mức trung bình.
Romania: Ta thấy chỉ số xuất khẩu container qua đường sắt của Romania có giá trị từ 54
Số liệu vận tải container qua đường sắt của Romania dao động từ 995 TEU đến 2.468.750 TEU, với khoảng IQR từ 108.364 đến 1.436.772 TEU Trung vị của dữ liệu là 220.074 TEU, thấp hơn giá trị trung bình 750.837 TEU, cho thấy sự phân bố lệch phải, tức là phần lớn dữ liệu có giá trị nhỏ hơn giá trị trung bình.
❖ Đối với các nhóm nước xuất khẩu container bằng đường biển :
Hà Lan: Ta thấy chỉ số xuất khẩu container qua đường sắt của Hà Lan có giá trị từ 88 000
Chỉ số vận tải container qua đường sắt của Hà Lan ghi nhận giá trị từ 1 đến 1.686.000 TEU, với khoảng IQR nằm trong khoảng 200.044 đến 930.458 TEU Trung vị (216.784 TEU) thấp hơn giá trị trung bình (517.214 TEU), cho thấy dữ liệu có xu hướng lệch phải, tức là phần lớn giá trị nhỏ hơn giá trị trung bình Đối với Đức, chỉ số xuất khẩu container qua đường biển dao động từ 279.376 TEU đến 15.905.000 TEU, với khoảng IQR từ 1.771.453 TEU đến 13.272.393 TEU Tương tự, trung vị của dữ liệu cũng thấp hơn giá trị trung bình, chỉ ra rằng chỉ số vận tải container qua đường biển của Đức có xu hướng lệch phải, với phần lớn giá trị nhỏ hơn giá trị trung bình.
6 803 993 TEU Ý: Ta thấy chỉ số xuất khẩu container qua đường biển của Ý có giá trị từ 49 937 TEU đến
Số liệu vận tải container qua đường biển tại Ý đạt 12.758.529 TEU, với khoảng IQR phân bố từ 792.015 TEU đến 7.943.429 TEU Trung vị của dữ liệu thấp hơn giá trị trung bình 4.557 TEU, cho thấy chỉ số Transportation có xu hướng lệch phải, tức là phần lớn dữ liệu có giá trị nhỏ hơn giá trị trung bình.
Chỉ số xuất khẩu container qua đường biển của Tây Ban Nha dao động từ 137,483 TEU đến 17,435,718 TEU, với khoảng IQR phân bố từ 1,335,867 TEU đến 17,435 TEU.
Trung vị của dữ liệu về vận tải container qua đường biển của Bỉ thấp hơn giá trị trung bình, cho thấy chỉ số Transportation có xu hướng lệch phải Điều này có nghĩa là phần lớn dữ liệu có giá trị nhỏ hơn 6.374.367 TEU.
Chỉ số xuất khẩu container qua đường biển của Bỉ dao động từ 316.354 TEU đến 11.527.000 TEU, với khoảng IQR phân bố từ 1.033.084 TEU đến 8.658.750 TEU Dữ liệu cho thấy trung vị nhỏ hơn giá trị trung bình, cho thấy chỉ số Transportation cho vận tải container qua đường biển của Bỉ có xu hướng lệch phải, tức là phần lớn dữ liệu có giá trị thấp hơn giá trị trung bình.
Dựa vào dữ liệu từ biểu đồ Histogram (phụ lục B), độ lệch của chuỗi dữ liệu cho thấy rằng cả 10 giá trị đều có độ lệch dương Hơn nữa, giá trị trung bình lớn hơn giá trị trung vị, cho thấy phân bố của cả năm nước đều có xu hướng lệch phải.
Xác định dạng của chuỗi dữ liệu: Đầu tiên, sử dụng công cụ vẽ Time Series Plot (Stat
Biểu đồ chuỗi thời gian (Time Series Plot) được sử dụng để xác định các hình dạng có thể có của chuỗi dữ liệu Chẳng hạn, dữ liệu xuất khẩu container của Bỉ được minh họa trong hình 4.3 cho thấy các xu hướng và biến động trong thời gian.
Hình 4.3 Biểu đồ chuỗi thời gian
Hệ số biến thiên
Sử dụng công cụ Descriptive Statistics (Stat → Basic Statistics → Display Descriptive Statistics ) của phần mềm Minitab để tính toán hệ số biến thiên, thu được kết quả như hình 4.7
Kết quả phân tích chỉ số CV cho thấy rằng các nước tham gia vận tải container qua đường biển đều có mức biến động chỉ số TEU thấp, với tất cả chỉ số CV đều nhỏ hơn 1 Hà Lan có mức biến động thấp nhất (73.12%), cho thấy dữ liệu vận tải container của nước này ổn định hơn Ngược lại, Tây Ban Nha có mức biến động cao nhất (90.76%), cho thấy sự không ổn định trong dữ liệu vận tải của nước này Đối với vận tải đường sắt, Đức, Hungary và Lithuania cũng có chỉ số CV nhỏ hơn 1, phản ánh mức biến động thấp Tuy nhiên, Romania và Hà Lan có chỉ số TEU biến động mạnh với giá trị CV lần lượt là 106.28% và 100.27%, trong khi Lithuania có mức biến động thấp nhất trong nhóm với 72.51%.
Dữ liệu về vận tải container qua đường sắt của Lithuania cho thấy tính ổn định cao với mức biến động thấp hơn so với các quốc gia khác Ngược lại, Romania có chỉ số TEU biến động lớn nhất đạt 106.28%, cho thấy sự không ổn định và biến động mạnh trong vận tải container qua đường sắt.
Phân tích khoảng tin cậy
Khoảng tin cậy là một dải giá trị có khả năng chứa tham số tổng thể không xác định, với mức độ tin cậy thể hiện tỷ lệ phần trăm xác suất mà khoảng tin cậy sẽ bao gồm tham số tổng thể thực tế khi tiến hành lấy mẫu ngẫu nhiên nhiều lần Điều này cũng áp dụng cho khoảng tin cậy về giá trị trung bình và độ lệch chuẩn trong dữ liệu vận tải container của các quốc gia.
Ví dụ với dữ liệu chỉ số xuất khẩu container theo đường sắt của Hà Lan:
Sử dụng Minitab để tính toán khoảng tin cậy (trích từ mục thống kê mô tả), ta được kết quả như sau
Hình 4.8 Kết quả tính toán khoảng tin cậy sử dụng Minitab
Khoảng tin cậy 95% cho giá trị trung bình của chỉ số vận tải container qua đường sắt tại Hà Lan là (370.251; 664.177) TEU, cho thấy rằng khi lấy mẫu ngẫu nhiên dữ liệu vận tải trong các năm, 95% giá trị trung bình của chỉ số này sẽ nằm trong khoảng tin cậy đã nêu.
Khoảng tin cậy 95% cho độ lệch chuẩn của chỉ số vận tải container qua đường sắt ở Hà Lan là (426.674 ; 639.202) TEU, cho thấy rằng khi lấy mẫu ngẫu nhiên dữ liệu vận tải từ các năm, 95% giá trị độ lệch chuẩn sẽ nằm trong khoảng này.
Phân tích hệ số tương quan
Bảng 4.2 Ma trận hệ số tương quan của 5 nước vận tải container bằng đường sắt
Nước Đức Hungary Lithuania Hà Lan Romania Đức 1 0.903 -0.430 0.939 -0.639
Trong nhóm ba nước Đức, Hungary và Hà Lan, có sự tương đồng rõ rệt về tăng trưởng chỉ số vận tải container theo đường sắt, với xu hướng tăng trưởng theo hàm bậc 2 Điều này dẫn đến hệ số tương quan cao giữa ba quốc gia này, với giá trị thấp nhất là 0.882.
Lithuania và Romania đều cho thấy dữ liệu tăng trưởng ổn định từ năm 1970, tuy nhiên, đã xảy ra sự sụt giảm đột ngột vào các năm 1987 và 1988 Hệ số tương quan giữa hai quốc gia này đạt giá trị cao, gần 0.912.
Hệ số tương quan giữa Lithuania và Romania với Đức, Hà Lan và Hungary cho thấy sự khác biệt trong xu hướng tăng trưởng chỉ số vận tải Hai nhóm nước này có ít sự tương quan trong vận tải container bằng đường sắt Giá trị hệ số âm chỉ ra rằng trong khi chỉ số vận tải của Hungary, Đức và Hà Lan tăng đều, thì chỉ số vận tải của Lithuania và Romania sau khi giảm đột ngột vào giai đoạn 1987-1988 đã tiếp tục tăng trưởng, nhưng với mức độ thấp hơn nhiều so với trước khi giảm.
Bảng 4.3 Ma trận hệ số tương quan của 5 nước vận tải container bằng đường biển
Nước Hà Lan Đức Ý Tây Ban Nha Bỉ
Ma trận hệ số tương quan của nhóm 5 nước đường biển, được trình bày trong bảng 4.3, cho thấy sự tương quan rất cao với giá trị thấp nhất đạt 0.967 Chỉ số Transportation cho vận tải container bằng đường biển của nhóm này có mối liên hệ chặt chẽ, phù hợp với xu hướng dữ liệu vận tải tăng dần từ 1970 đến 2019, theo hàm xu hướng bậc 2 đã được đề cập trước đó.
4.4.2 Kiểm định hệ số tương quan
Giá trị p-value được xuất ra từ phần mềm Minitab với độ tin cậy 95% cho thấy sự có ý nghĩa thống kê trong các hệ số tương quan giữa các nước Cụ thể, nhóm ba nước Hà Lan, Đức và Hungary cùng với hai nước Lithuania và Romania có p-value tiến gần về 0, chứng tỏ các hệ số tương quan đều có ý nghĩa Đối với các mối tương quan giữa các nước thuộc hai nhóm khác nhau, như Hungary và Romania, Hà Lan và Lithuania, p-value lần lượt là 0.002 và 0.008, vẫn nhỏ hơn 0.05, cho thấy các hệ số tương quan này vẫn có giá trị thống kê.
Trị thống kê p-value cho hệ số tương quan giữa Hungary và Lithuania có giá trị 0.077
> 0.05, cho thấy mức ý nghĩa của hệ số tương quan này thấp hơn các hệ số tương quan còn lại Đối với nhóm các nước đường biển:
Giá trị kiểm định p-value cho từng hệ số tương quan từ phần mềm Minitab đều tiến gần đến 0, điều này chứng minh rằng các hệ số tương quan được trình bày trong bảng 4.3 đều có ý nghĩa thống kê.
TRẢ LỜI CÂU HỎI
Câu 2A
Mô tả các đối tượng nghiên cứu (các nước đã chọn) bằng các đặc điểm đặc trưng nhất thông qua phân tích EDA ở câu 1?
− Đa số các nước có chỉ số vận tải container theo xu hướng tăng dần qua các năm
Chỉ số vận tải container qua đường sắt và đường biển giữa các quốc gia có sự phân bố không đồng đều, với xu hướng lệch phải Điều này có nghĩa là phần lớn dữ liệu có giá trị thấp hơn giá trị trung bình, nhưng không có sự chênh lệch quá lớn so với giá trị trung bình.
Trong số các quốc gia xuất khẩu container bằng đường sắt, Đức dẫn đầu với giá trị xuất khẩu trung bình cao nhất đạt 2,875,355 TEU, trong khi Lithuania có giá trị xuất khẩu trung bình thấp nhất chỉ đạt 123,127 TEU.
Đối với các nhóm nước xuất khẩu container bằng đường biển, Đức dẫn đầu với giá trị xuất khẩu trung bình lên tới 6,803,993 TEU, cho thấy vị thế mạnh mẽ của nước này trong ngành logistics toàn cầu.
Bỉ là thấp nhất (4,533,168 TEU)
− Nhìn chung các nước xuất khẩu theo đường biển với trọng lượng container (TEU) nhiều hơn đáng kể so với đường sắt.
Câu 2B
Chuỗi dữ liệu sử dụng của các đối tượng nghiên cứu có tuân theo phân bố Normal không? Tại sao?
Dựa vào giá trị p – value của kiểm định Anderson – Darling Normality Test được thực hiện trên Minitab 18 ta thu được kết quả dưới bảng sau
Bảng 5.1 Kết quả kiểm định phân bố Normal
Dữ liệu Giá trị kiểm định Nhận xét Đường biển
The statistical analysis indicates that the data from the Netherlands, Germany, Italy, Spain, and Belgium do not conform to a normal distribution, as evidenced by p-values less than 0.05 This finding highlights significant deviations in the datasets related to railways in these countries.
In a statistical analysis of several European countries, it was found that Germany, Hungary, Lithuania, the Netherlands, and Romania all exhibited significant deviations from a normal distribution, with p-values less than 0.05.
Câu 3C
Ước lượng về CIs của chuỗi dữ liệu của các đối tượng nghiên cứu có đủ “tốt” để tin cậy không?
− Do dữ liệu không tuân theo phân bố Normal nên khoảng tin cậy không dùng được
Dữ liệu trong mẫu cần phải ngẫu nhiên, nhưng do một số quốc gia thiếu hụt thông tin, phương pháp dự báo phải được áp dụng để tính toán Điều này dẫn đến việc dữ liệu không còn giữ được tính ngẫu nhiên và độc lập.
Câu 3D
Chủ đề mà nhóm quan tâm là liệu giá trị vận chuyển hàng hóa của Đức có tương đương với giá trị vận chuyển hàng hóa của Hà Lan hay không Việc so sánh này giúp xác định sự tương đồng trong lĩnh vực giao thông và logistics giữa hai quốc gia.
Sử dụng kiểm định trung bình 2 tổng thể theo cặp (Paired t for the mean)
To conduct the analysis in Minitab 18, navigate to Stat → Paired t for the mean, where 𝜇 1 represents the mean value for Germany and 𝜇 2 denotes the mean value for the Netherlands, with the difference calculated as difference = 𝜇 1 − 𝜇 2 The results obtained are as follows:
Hình 5.1 Kết quả kiểm định đối với vận tải đường thủy
Hình 5.2 Kết quả kiểm định đối với vận tải đường sắt
Kết luận: Chỉ số vận tải container cả bằng đường sắt và đường thủy của Đức đều lớn hơn Hà Lan
Hình 5.3 Chỉ số vận tải container bằng đường thủy và đường sắt của Đức và Hà Lan qua các năm
Câu 3E
Có sự khác biệt giữa các bộ dữ liệu được phân tích từ các quốc gia khác nhau, điều này có thể được kiểm tra thông qua phương pháp ANOVA một chiều và kiểm định Tukey Việc sử dụng biểu đồ khoảng và biểu đồ hộp giúp minh họa sự phân bố và so sánh dữ liệu một cách trực quan, từ đó hỗ trợ việc phân tích và rút ra kết luận chính xác hơn về sự khác nhau giữa các nhóm dữ liệu.
Hình 5.4 Phân tích One-way ANOVA các chỉ số vận tải container bằng đường biển
Hình 5.5 Interval Plot và Boxplot các chỉ số vận tải container bằng đường biển
Vì p – value = 0.05 nên kết luận rằng không có sự khác biệt giữa chỉ số vận tải container bằng đường biển giữa 5 nước Netherlands, Germany, Italy, Spain, Belgium Đường sắt
Hình 5.6 Phân tích One-way ANOVA các chỉ số vận tải container bằng đường sắt
Hình 5.7 Interval Plot và Boxplot các chỉ số vận tải container bằng đường sắt
Vì p-value < 0.05 nên có sự khác biệt giữa giá trị trung bình của các nước Tiến hành
Interval Plot of Netherlands, Germany,
The pooled standard deviation is used to calculate the intervals Netherlands Germany Italy Spain Belgium
Interval Plot of Germany (Rai, Hungary,
The pooled standard deviation is used to calculate the intervals Germany (Rail) Hungary Lithuania Netherlands (Rail) Romania
Boxplot of Germany (Rai, Hungary,
Hình 5.8 Kết quả kiểm định Turkey
Kết quả kiểm định Turkey chỉ ra rằng các cặp nước Hungary – Đức, Lithuania – Đức, Hà Lan – Đức, Romania – Đức, và Romania – Lithuania có sự khác biệt thống kê đáng kể về chỉ số xuất khẩu container với p-value < 0.05 Ngược lại, các cặp nước còn lại không cho thấy sự khác biệt với p-value > 0.05.
Câu 3F 15 TÀI LIỆU THAM KHẢO
Dự báo cho năm tiếp theo có thể thực hiện được dựa trên dữ liệu thu thập từ các đối tượng nghiên cứu đã chọn Nếu có đủ thông tin và mẫu dữ liệu đại diện, chúng ta có thể tiến hành tính toán giá trị dự báo một cách chính xác Tuy nhiên, nếu dữ liệu không đủ hoặc không đáng tin cậy, việc đưa ra dự báo sẽ gặp khó khăn và có thể không phản ánh đúng thực tế.
Dựa vào phân tích hình dạng chuỗi dữ liệu ở phần Thống kê mô tả, thu được bảng sau
Bảng 5.2 Phân tích các yếu tố của chuỗi thời gian
Phương pháp dự báo đề xuất Đường biển
Hà Lan Trend Short time TS − Linear exponential smoothing
− Holt’s method Đức Trend Short time TS Ý Trend Short time TS
Tây Ban Nha Trend Short time TS
Bỉ Trend Short time TS Đường sắt Đức Trend Short time TS
Hungary Trend Short time TS
Hà Lan Trend Short time TS
Lithuania Non stationary Short time TS Không tiến hành dự báo với dữ liệu non stationary
Romania Non stationary Short time TS Không tiến hành dự báo với dữ liệu non stationary
Bảng 5.3 So sánh sai số của các phương án lựa chọn
Vì giá trị thực rất lớn nên sử dụng sai số MAPE để đánh giá lựa chọn phương pháp dự báo →
Sử dụng phương pháp Holt’s method
Sau khi tiến hành phân tích và đánh giá các quốc gia còn lại, chúng ta đã thu được kết quả dự báo như thể hiện trong bảng 5.4 Dữ liệu dự báo của các quốc gia này được thực hiện bằng phần mềm Minitab và được trình bày chi tiết trong phụ lục C.
Bảng 5.4 Kết quả dự báo
Dữ liệu Phương pháp dự báo Giá trị dự báo Đường biển
Hà Lan Holt’s method 16,067,404 Đức Holt’s method 15,229,009 Ý Holt’s method 11,511,375
Tây Ban Nha Holt’s method 17,584,252
Bỉ Exponential trend models 19,002,833 Đường sắt Đức Holt’s Method 7,323,485
Phương pháp Hà Lan Holt được đánh giá với 1.754.952 mẫu, thông qua việc kiểm tra hệ số tương quan residual để xác định tính ngẫu nhiên của phương pháp dự báo.
Dựa vào LBQ test để kiểm tra sự tương quan giữa time lags với data thu được kết quả sau
Ví dụ đối với nước Đức của vận tải đường sắt, ta có kết quả sau:
Hình 5.9 Kiểm tra sự tương quan của Residual đối với nước Đức
Do LBQ
