text:
Tìm hiểu về phân bố liên tục trong xác xuất
Những phân bố mà chúng ta đã gặp cho đến giờ được gọi là phân bố kinh nghiệm vì chúng được dựa trên những quan sát kinh nghiệm, vốn là các mẫu có kích thước giới hạn.
Một phân bố khác là phân bố liên tục, vốn được đặc trưng bởi một CDF dưới dạng hàm liên tục (thay vì hàm bậc thang). Nhiều hiện tượng thực tế có thể được xấp xỉ bằng những phân bố liên tục.
Phân bố lũy thừa
Tôi sẽ bắt đầu với phân bố lũy thừa vì giải thích nó rất dễ. Trong thực tế, các phân bố lũy thừa thường được bắt gặp khi ta quan sát một chuỗi các hiện tượng và đo khoảng thời gian giữa hai hiện tượng kế tiếp, mà chúng ta gọi là thời gian giữa hai sự kiện. Nếu các sự kiện có vẻ như xảy ra được bất kì lúc nào thì phân bố giữa khoảng thời gian liên tiếp này sẽ có xu hướng tuân theo một phân bố lũy thừa. CDF của một phân bố lũy thừa là:
CDF(x) = 1 - e - λx
Thông số λ quyết định hình dạng của phân bố. Hình dưới đây cho thấy CDF này trông ra sao với λ = 2.
CDF(x) = 1 - e - λx
Thông số λ quyết định hình dạng của phân bố. Hình dưới đây cho thấy CDF này trông ra sao với λ = 2.
Nói chung, giá trị trung bình của phân bố lũy thừa bằng 1/ λ, nên trị trung bình của phân bố này bằng 0,5. Số trung vị thì bằng log(2)/λ, vốn xấp xỉ bằng 0,35. Để xem ví dụ về một phân bố có dạng xấp xỉ lũy thừa, ta sẽ xét khoảng thời gian giữa hai đứa trẻ chào đời liên tiếp. Vào ngày 18/12/1997, có 44 trẻ được sinh ra ở một bệnh viện tại Brisbane, Úc.1 Thời điểm chào đời của cả 44 đứa bé được đăng trên một tờ báo địa phương; bạn có thể tải dữ liệu về từ
http://thinkstats.com/babyboom.dat. Hình {interarrival_cdf} cho thấy CDF của khoảng thời gian, tính theo phút, giữa các ca sinh. Dường như nó có hình dạng tựa như một phân bố lũy thừa, nhưng làm sao ta cho thấy được điều này? Một cách làm và vẽ đồ thị của hàm bù CDF, 1 - CDF(x), theo trục tỉ lệ log-y. Với số liệu của một hàm lũy thừa, kết quả sẽ là một đường thẳng. Hãy xem bằng cách nào mà ta có điều đó.
Nếu bạn vẽ hàm bù CDF (tức CCDF) của một bộ số liệu mà bạn cho rằng có phân bố lũy thừa, bạn sẽ trông đợi một hàm như:
y ≈ e - λx
Lấy loga cả 2 vế ta được:
y ≈ e - λx
Lấy loga cả 2 vế ta được:
log y ≈ - λ x
Vì vậy theo trục log-y hàm CCDF là một đường thẳng với độ dốc - λ.
Hình {interarrival_ccdf} cho thấy CCDF của thời gian giữa hai ca sinh nở theo trục log-y. Nó không thẳng hoàn toàn, nghĩa là phân bố lũy thừa chỉ là một cách xấp xỉ. Trong phần lớn trường hợp thì giả thiết nền tảng ở đây—việc sinh nở có khả năng xảy ra như nhau bất kể giờ trong ngày—là không hoàn toàn đúng.
Với những giá trị n nhỏ, ta không trông đợi một phân bố kinh nghiệm khớp đúng với phân bố liên tục. Một cách đánh giá chất lượng khớp là phát sinh một mẫu từ phân bố liên tục và xem nó hợp với số liệu đến mức nào. Hàm
expovariatetrong module
randomsẽ phát sinh các giá trị ngẫu nhiên từ một phân bố lũy thừa, khi cho trước giá trị của λ. Hãy dùng nó để phát sinh 44 giá trị từ một phân bố lũy thừa với trị trung bình bằng 32,6. Vẽ CCDF lên trục tỉ lệ log-y và so sánh nó với Hình {interarrival_ccdf}. Gợi ý: Bạn có thể dùng hàm
pyplot.yscaleđể dựng trục y theo thang loga.Hoặc, nếu bạn dùng
myplot, hàm
Cdfsẽ nhận một tùy chọn kiểu boolean có tên
complement, để quy định xem cần phải vẽ đồ thị CDF hay CCDF, và các tùy chọn kiểu chuỗi,
xscalevà
yscale, để chuyển đổi các trục; từ đó có thể vẽ CCDF theo trục tỉ lệ log-y:
myplot.Cdf(cdf, complement=True, xscale='linear', yscale='log')
Hãy thu thập ngày sinh của các sinh viên cùng lớp, sắp xếp và tính khoảng thời gian theo ngày giữa các ngày sinh. Vẽ đồ thị CDF của các thời gian giữa này, cùng CCDF theo trục tỉ lệ log-y. Liệu nó có trông giống một phân bố lũy thừa không?
Phân bố Pareto
Phân bố Pareto được đặt tên theo nhà kinh tế học Vilfredo Pareto, người đã dùng nó để mô tả sự phân bố mức giàu nghèo (xem
CDF(x) = 1 - (x / xm) - α
Các tham số xm và α quyết định vị trí và hình dạng của phân bố. xm là giá trị khả dĩ nhỏ nhất. Hình {pareto_cdf} cho thấy CDF của một phân bố Pareto với các tham số xm = 0,5 và α = 1.
http://wikipedia.org/wiki/Pareto_distribution). Từ đó, nó được dùng để mô tả những hiện tượng trong khoa học tự nhiên và xã hội bao gồm quy mô các thành phố, kích cỡ các hạt cát hay thiên thạch, quy mô cháy rừng và động đất. CDF của phân bố Pareto là:
CDF(x) = 1 - (x / xm) - α
Các tham số xm và α quyết định vị trí và hình dạng của phân bố. xm là giá trị khả dĩ nhỏ nhất. Hình {pareto_cdf} cho thấy CDF của một phân bố Pareto với các tham số xm = 0,5 và α = 1.
Số trung vị của phân bố này là xm21 / α, tức là bằng 1, nhưng số phần trăm thứ 95 lại bằng 10. Thật khác với phân bố lũy thừa, với số trung vị bằng 1, thì số phần trăm thứ 95 chỉ bằng 1,5. Có một cách kiểm tra đơn giản bằng mắt thường để phát hiện rằng liệu một phân bố kinh nghiệm có khớp với một phân bố Pareto hay không: trên thang log-log, hàm CCDF sẽ trông như một đường thẳng. Nếu bạn vẽ đồ thị CCDF của một mẫu tuân theo phân bố Pareto lên một thang tuyến tính thì bạn sẽ trông đợi một hàm có dạng:
y ≈ (x / xm) - α
Lấy loga cả hai vế ta được:
y ≈ (x / xm) - α
Lấy loga cả hai vế ta được:
log y ≈ - α (log x - log xm)
Vì vậy nếu bạn vẽ log y theo log x, nó sẽ có hình dạng như một đường thẳng với độ dốc - α và giao điểm - α log xm với trục tung.
Module
randomcó phương thức
paretovariateđể phát sinh các giá trị ngẫu nhiên từ một phân bố Pareto. Nó nhận vào một tham số α, nhưng không phải xm. Giá trị mặc định cho xm là 1; bạn có thể phát sinh một phân bố với tham số khác bằng cách nhân phân bố này với xm. Hãy viết một hàm bọc có tên
paretovariatenhận vào các tham số α và xm rồi dùng
random.paretovariateđể phát sinh các giá trị từ một phân bố Pareto hai tham số. Hãy dùng hàm vừa viết để phát sinh một mẫu từ phân bố Pareto. Tính CCDF rồi vẽ đồ thị của nó lên thang log-log. Liệu đồ thị này có là đường thẳng không? Độ dốc của nó bằng bao nhiêu?
Để hình dung được phân bố Pareto, hãy tưởng tượng thế giới sẽ ra sao nếu như cân nặng của con người tuân theo phân bố Pareto. Chọn các tham số xm = 100 cm và α = 1,7, ta thu được một phân bố với chiều cao tối thiểu hợp lý là 100 cm, và số trung vị 150 cm. Hãy phát sinh 6 tỉ giá trị ngẫu nhiên từ phân bố này. Giá trị trung bình của mẫu này bằng bao nhiêu. Có mấy phần của tổng thể với chiều cao dưới trị trung bình? Người cao nhất trong thế giới Pareto này sẽ cao bao nhiêu?
Định luật Zipf được là kết quả quan sát xem mức độ thường xuyên mà các từ khác nhau được dùng là bao nhiêu. Những từ thường dùng nhất thì có tần số rất cao, nhưng cũng có nhiều từ kì lạ, như “hapaxlegomenon,” chỉ xuât hiện một số ít lần. Định luật Zipf dự đoán rằng trong một văn bản, hay tác phẩm (“corpus”), sự phân bố các tần số từ vựng thì có dạng xấp xỉ Pareto. Hãy tìm một tác phẩm lớn dưới dạng điện tử, bằng bất kì ngôn ngữ nào. Hãy đếm xem mỗi từ xuất hiện bao nhiêu lần. Tính CCDF của số từ đếm được rồi vẽ đồ thị của nó theo thang tỉ lệ log-log. Liệu định luật Zipf có đúng trong trường hợp này không? Giá trị α xấp xỉ bằng bao nhiêu?
Phân bố Weibull là một dạng tổng quát của phân bố lũy thừa, xuất hiện trong phân tích rủi ro (xem
http://wikipedia.org/wiki/Weibull_distribution). CDF của nó là
CDF(x) = 1 - e - (x / λ)k
Bạn có thể tìm được một phép biến đổi nào khiến cho phân bố Weibull trở nên giống đường thẳng không? Khi đó độ dốc và tung độ giao điểm sẽ biểu thị điều gì? Hãy dùng
random.weibullvariateđể phát sinh một mẫu từ phân bố Weibull rồi dùng nó để thử nghiệm phép biến đổi của bạn.
Phân bố chuẩn
Phân bố chuẩn, còn gọi là phân bố Gauss, là loại thường được dùng nhất vì nó mô tả rất nhiều hiện tượng, chí ít là gần đúng. Hóa ra còn một lý do giải thích được tính đa năng của phân bố này, mà ta sẽ xét đến trong Mục {Định lý giới hạn trung tâm}. Phân bố chuẩn có nhiều thuộc tính khiến nó thích hợp với việc dùng để phân tích, nhưng CDF không phải là thuộc tính như vậy. Khác với những kiểu phân bố khác mà ta đã xét đến, với phân bố chuẩn CDF không có dạng biểu thức chính xác nào; cách làm thay thế thông dụng nhất cho CDF là dưới dạng hàm sai số, vốn là hàm đặc biệt ký hiệu bởi erf(x):
Các tham số μ và σ quy định trị trung bình và độ lệch chuẩn của phân bố này. Nếu các công thức trên làm bạn thấy đau đầu thì đừng lo; chúng rất dễ viết trong Python2. Có nhiều cách xấp xỉ erf(x) nhanh chóng và chính xác. Bạn có thể tải về một cách như vậy từ
http://thinkstats.com/erf.py, vốn có các hàm tên là
erfvà
NormalCdf.
Hình {normal_cdf} cho thấy CDF của một phân bố chuẩn với các tham số μ = 2,0 và σ = 0,5. Hàm sigmoid của đường cong này là một đặc trưng dễ nhận biết của phân bố chuẩn.
Trong chương trước ta đã xét đến phân bố của cân nặng trẻ sơ sinh từ NSFG. Hình {nsfg_birthwgt_model} cho thấy CDF kinh nghiệm của cân nặng tất cả trẻ được sinh ra và CDF của một phân bố chuẩn có cùng trị trung bình và độ lệch chuẩn.
Phân bố chuẩn là một mô hình hợp lý cho bộ số liệu này. Một mô hình là một sự giản hóa có ích. Trong trường hợp này, vì ta có thể tóm gọn dạng phân bố chỉ với hai số, μ = 116,5 và σ = 19,9; và sai số thu được (hiệu số giữa mô hình và số liệu) là nhỏ. Phía dưới số phần trăm thứ 10, đã có sự khác biệt giữa số liệu và mô hình; số liệu cho thấy nhiều trẻ nhẹ cân hơn ta mong đợi từ phân bố chuẩn. Nếu ta cần nghiên cứu những ca sinh sớm thì rất cần phải mô phỏng đúng phần này của phân bố, vì vậy có lẽ sẽ không tốt nếu dùng mô hình phân bố chuẩn.
Thang Weschler đo mức thông minh của người lớn là phép kiểm tra để đo trí thông minh3. Kết quả được chuyển đổi sao cho phân bố của điểm số trong tổng thể nói chung có dạng chuẩn với μ = 100 và σ = 15. Hãy dùng
erf.NormalCdfđể khảo sát tần số của các hiện tượng hiếm trong một phân bố chuẩn. Có mấy phần dân số có IQ cao hơn trung bình? Có mấy phần vượt trên 115? 130? 145?Một hiện tượng “6-sigma” là giá trị vượt mức trung bình một khoảng cách bằng 6 lần độ lệch chuẩn. Vì vậy IQ của người 6-sigma thì bằng 190. Trên thế giới 6 tỉ người, có bao nhiêu người có IQ từ 190 trở lên?4
Hãy vẽ đồ thị CDF của thời gian mang thai cho tất cả những ca sinh thành công. Liệu nó có dạng giống như phân bố chuẩn không? Hãy tính trị trung bình và phương sai của mẫu rồi vẽ đồ thị phân bố chuẩn với cùng các tham số đó. Liệu phân bố chuẩn có phải là mô hình tốt cho số liệu này không? Nếu bạn phải tóm tắt dạng phân bố này chỉ với hai đặc trưng thống kê, thì bạn sẽ chọn những đặc trưng nào?
Đồ thị xác suất chuẩn
Đối với các phân bố lũy thừa, Pareto và Weibull, có những phép biến đổi đơn giản mà ta cso thể dùng để kiểm xem liệu một phân bố liên tục có phải là mô hình tốt cho bộ số liệu hay không. Đối với phân bố chuẩn thì không có phép chuyển đổi nào như vậy cả, nhưng có một cách làm thay thế là đồ thị xác suất chuẩn. Nó được dựa theo rankit: nếu bạn phát sinh n giá trị từ một phân bố chuẩn và sắp xếp chúng lại, thì rankit thứ sẽ bằng trị trung bình của phân bố đối với giá trị thứ .
Hãy viết một hàm có tên
Sampleđể phát sinh ra 6 mẫu từ một phân bố chuẩn với μ = 0 và σ = 1. Thực hiện sắp xếp và trả lại các giá trị.Hãy viết một hàm có tên
Samplesđể gọi
Sample1000 lần và trả lại một danh sách gồm 1000 danh sách.Nếu bạn áp dụng
zipcho danh sách chứa các danh sách nói trên, thì kết quả sẽ là 6 danh sách với mỗi danh sách chứa 1000 giá trị. Hãy tính trị trung bình của mỗi danh sách này rồi in kết quả ra. Tôi dự đoán rằng bạn sẽ nhận được đáp số tựa như sau:{ - 1.2672, - 0.6418, - 0.2016, 0.2016, 0.6418, 1.2672}Nếu bạn tăng số lần gọi
Samplelên, kết quả sẽ hội tụ về những con số trên.
Việc tính chính xác rankit thì tương đối khó, nhưng có những phương pháp số để xấp xỉ chúng. Và có một cách tính mẹo dễ thực hiện hơn:
- Từ phân bố chuẩn với μ = 0 và σ = 1, hãy phát sinh một mẫu có cùng kích thước với bộ số liệu hiện có, rồi sắp xếp mẫu này.
- Sắp xếp các giá trị trong bộ số liệu.
- Chấm các điểm số liệu ban đầu theo các điểm ngẫu nhiên được phát sinh.
Với các bộ dữ liệu lớn, phương pháp này hoạt động tốt. Với bộ số liệu nhỏ hơn, bạn có thể cải thiện nó bằng cách phát sinh m (n+1) - 1 giá trị từ một phân bố chuẩn, trong đó n là kích thước bộ số liệu còn m là một thừa số. Sau đó bắt đầu từ giá trị thứ m, cứ cách m giá trị lại chọn một.
Phương thức này cũng hoạt động với các phân bố khác, chỉ cần bạn biết cách phát sinh ra mẫu ngẫu nhiên.
Hình {nsfg_birthwgt_normal} là cách mẹo để vẽ được đồ thị xác suất chuẩn của số liệu cân nặng trẻ sơ sinh.
Độ cong của đường này cho thấy rằng có sự lệch khỏi một phân bố chuẩn; tuy vậy, đó vẫn là một mô hình dùng được cho nhiều mục đích.
Hãy viết một hàm có tên
NormalPlotnhận vào một dãy giá trị rồi phát sinh một đồ thị xác suất chuẩn. Bạn có thể tải về một lời giải từ
http://thinkstats.com/rankit.py. Hãy dùng tốc độ chạy từ
relay.pyđể phát sinh một đồ thị xác suất chuẩn. Liệu rằng phân bố chuẩn có phải là một mô hình tốt cho số liệu này không? Bạn có thể tải về một lời giải từ
http://thinkstats.com/relay_normal.py.
Phân bố loga chuẩn
Nếu logarit của một bộ các giá trị hợp thành phân bố chuẩn, thì bản thân các giá trị này sẽ có phân bố loga chuẩn. CDF của phân bố loga chuẩn cũng giống như CDF của phân bố chuẩn khi thay log x cho x.
CDFloga chuẩn(x) = CDFchuẩn(log x)
Các tham số của phân bố loga chuẩn thường được viết là μ và σ. Song cần nhớ rằng những tham số này không phải là trị trung bình và độ lệch chuẩn; trị trung bình của phân bố loga chuẩn là exp(μ + σ2/2) và độ lệch chuẩn thì lằng nhằng hơn 5. Hóa ra là phân bố cân nặng của người lớn có dạng xấp xỉ loga chuẩn 6.
“National Center for Chronic Disease Prevention and Health Promotion” đã tiến hành cuộc điều tra thường niên như một phần của “Behavioral Risk Factor Surveillance System” (BRFSS)7. Vào năm 2008, họ đã phỏng vấn 414.509 người và lấy các thông tin về cấu trúc dân số, sức khỏe và rủi ro liên quan đến sức khỏe.
Trong số dữ liệu thu thập được có cân nặng tính theo ki-lô của 398.484 người. Hình {brfss_weight_log} trên cho thấy phân bố của log w, trong đó w là cân nặng theo ki-lô, cùng với một mô hình phân bố chuẩn. Mô hình phân bố chuẩn khớp với số liệu, mặc dù các số cân nặng lớn nhất ngay cả khi lấy loga vẫn vượt quá mô hình chuẩn. Vì phân bố của log w khớp với một phân bố chuẩn, ta kết luận được rằng w khớp với một phân bố loga chuẩn.
Hãy tải số liệu BRFSS về từ
http://thinkstats.com/CDBRFS08.ASC.gz, và mã lệnh do tôi viết để đọc số liệu đó từ
http://thinkstats.com/brfss.py. Hãy chạy
brfss.pyvà khẳng định rằng nó in ra các đặc trưng thống kê cho một vài biến. Hãy viết một chương trình để đọc vào cân nặng của người lớn từ BRFSS và phát sinh các đồ thị xác suất chuẩn cho w và log w. Bạn có thể tải về một lời giải từ
http://thinkstats.com/brfss_figs.py.
Phân bố của số dân thành phố được đề xuất lấy làm ví dụ cho một hiện tượng thực tế mà có thể được mô tả bằng một phân bố Pareto. Cục thống kê dân số Hoa Kỳ (U.S. Census Bureau) đã xuất bản số liệu về dân số của từng thành phố / thị trấn trên lãnh thổ nước Mỹ. Tôi đã viết một chương trình nhỏ để tải về số liệu này và lưu nó vào một file. Bạn có thể tải chương trình về từ
http://thinkstats.com/populations.py.
- Hãy đọc qua chương trình để nắm vững mục đích của nó; rồi chạy nó để tải về và xử lý số liệu.
- Viết một chương trình tính rồi vẽ đồ thị phân bố của dân số cho 14593 thành phố và thị trấn trong bộ số liệu.
- Vẽ đồ thị CDF lần lượt trên trục tỉ lệ tuyến tính và log-x, từ đó hình dung được hình dạng của phân bố này. Sau đó vẽ CCDF lên trục tỉ lệ log-log để xem liệu nó có hình dạng đặc trưng của một phân bố Pareto không.
- Hãy thử các phép biến đổi và kiểu đồ thị khác trong chương này để xem liệu có mô hình nào tốt hơn cho bộ số liệu này không.Bạn rút ra được kết luận gì về phân bố quy mô (số dân) các thành phố và thị trấn? Bạn có thể tải về một lời giải từ
http://thinkstats.com/populations_cdf.py.
Ở Hoa Kỳ, tổ chức Internal Revenue Service (IRS) cung cấp số liệu về thuế thu nhập tại
http://irs.gov/taxstats. Một trong số các file của họ, bao gồm thông tin về các khoản thu nhập cá nhân trong năm 2008, được đăng tại
http://thinkstats.com/08in11si.csv. Tôi đã chuyển nó sang dạng file chữ CSV (“comma-separated values”); bạn có thể đọc file này bằng module
csv.Từ bộ số liệu này, hãy kết xuất phân bố của thu nhập. Liệu có dạng phân bố liên tục nào trong chương này là mô hình phù hợp cho số liệu này không? Bạn có thể tải về lời giải từ
http://thinkstats.com/irs.py.
Tại sao cần dùng mô hình?
Ở đầu chương này, tôi đã nói rằng nhiều hiện tượng thực tế có thể được mô hình hóa bởi phân bố liên tục. Bạn có thể hỏi, “Vậy thì sao?”
Cũng như tất cả mô hình, các phân bố liên tục đều trừu tượng, theo nghĩa chúng lược bỏ tất cả những chi tiết nào được coi là thừa. Chẳng hạn, một phân bố được quan sát có thể chứa những sai số đo đạc hay nhiễu đặc thù của mẫu đó; các mô hình liên tục thì làm trơn tất cả những biến động này. Mô hình liên tục cũng là một hình thức nén dữ liệu. Khi một mô hình khớp phù hợp với bộ số liệu thì một tập hợp ít các tham số có thể tóm tắt được cả một lượng số liệu rất lớn. Đôi khi thật ngạc nhiên khi số liệu từ một hiện tượng tự nhiên lại khớp một phân bố liên tục, nhưng các quan sát này có thể dẫn tới kiến thức sâu sắc về hệ vật lý. Đôi khi chúng ta có thể giải thích tại sao một phân bố quan sát được lại có dạng riêng nào đó. Chẳng hạn, phân bố Pareto thường là kết quả của các quá trình phát sinh với phản hồi tích cực (thường gọi là quá trình gắn kết theo ý thích: hãy xem
http://wikipedia.org/wiki/Preferential_attachment.).
Các phân bố liên tục rất thích hợp cho việc phân tích toán học, như ta sẽ được thấy ở Chương {tính toán}.
Phát sinh số ngẫu nhiên
Các CDF liên tục rất có ích trong việc phát sinh ra số ngẫu nhiên. Nếu có một cách làm hiệu quả để tính được CDF ngược, ICDF(p), thì ta sẽ có thể phát sinh ra những giá trị ngẫu nhiên với dạng phân bố thích hợp bằng cách chọn một phân bố đều từ 0 đến 1, rồi chọn
x = ICDF(p)
Chẳng hạn, CDF của phân bố lũy thừa là
p = 1 - e - λx
Giải theo x ta được:
p = 1 - e - λx
Giải theo x ta được:
x = - log (1 - p) / λ
Vì vậy trong Python, ta có thể viết
def expovariate(lam): p = random.random() x = -math.log(1-p) / lam return x
Tôi gọi tham số là
lamvì
lambdatrùng với một từ khóa của Python. Hấu hết phương thức
random.randomcó thể trả lại giá trị 0 nhưng không thể trả lại 1, vì vậy 1 - p có thể bằng 1 nhưng không bằng 0; điều này tốt vì log 0 là vô định.
Hãy viết một hàm có tên
weibullvariatenhận vào
lamvà
krồi trả lại một giá trị ngẫu nhiên từ phân bố Weibull với các tham số đó.
Thuật ngữ
- phân bố kinh nghiệm:
- Phân bố của các giá trị trong một mẫu.
- phân bố liên tục:
- Phân bố được mô tả bởi một hàm liên tục.
- khoảng thời gian giữa:
- Khoảng thời gian trôi qua giữa hai sự kiện.
- hàm sai số:
- Hàm toán học đặc biệt, nó có tên như vậy vì được tìm ra trong quá trình nghiên cứu sai số của phép đo đạc.
- đồ thị xác suất chuẩn:
- Đồ thị biểu diễn các giá trị đã sắp xếp trong một mẫu, theo các giá trị được trông đợi của chúng nếu phân bố có dạng chuẩn.
- rankit:
- Giá trị kì vọng của một phần tử trong danh sách đã sắp xếp gồm các giá trị từ một phân bố chuẩn.
- mô hình:
- Một cách giản hóa có ích. Các phân bố liên tục thường là mô hình tốt cho những phân bố kinh nghiệm phức tạp hơn.
- tác phẩm:
- Chỉnh thể văn bản được dùng làm mẫu phân tích ngôn ngữ.
- hapaxlegomenon:
- Từ xuất hiện chỉ một lần trong tác phẩm. Trong quyển sách này, đến giờ thì nó xuất hiện hai lần.
- Ví dụ này được dựa theo thông tin và số liệu từ Dunn, “A Simple Dataset for Demonstrating Common Distributions,” Journal of Statistics Education v.7, n.3 (1999).
- Từ Python 3.2, thậm chí còn dễ hơn;
erfđã sẵn có trong module
math.
- Về việc liệu đây có phải là một chủ đề gây tranh cãi thú vị hay không thì bạn có thể tự tìm hiểu lúc rảnh rỗi.
- Về chủ đề này, bạn đọc quan tâm có thể xem
http://wikipedia.org/wiki/Christopher_Langan.
- Xem
http://wikipedia.org/wiki/Log-normal_distribution.
- Tôi được khuyến cáo điều này, có lẽ qua một lời bình (không ghi chú thích) ở
http://mathworld.wolfram.com/LogNormalDistribution.html. Sau đó tôi đã tìm thấy một bài báo đề xuất lý do và cách thực hiện phép chuyển đổi loga; đó là Penman and Johnson, “The Changing Shape of the Body Mass Index Distribution Curve in the Population,” Preventing Chronic Disease, 2006 July; 3(3): A74. Bản trực tuyến tại
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1636707.
- Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Behavioral Risk Factor Surveillance System Survey Data. Atlanta, Georgia: U.S. Department of Health and Human Services, Centers for Disease Control and Prevention, 2008.
0 nhận xét:
Đăng nhận xét

markdown:
###
[Tìm hiểu về phân bố liên tục trong xác xuất](http://www.vuson.tk/2015/12/tim-hieu-ve-phan-bo-lien-tuc-trong-xac.html)
Những phân bố mà chúng ta đã gặp cho đến giờ được gọi là
**phân bố kinh nghiệm**vì chúng được dựa trên những quan sát kinh nghiệm, vốn là các mẫu có kích thước giới hạn.
Một phân bố khác là
**phân bố liên tục**, vốn được đặc trưng bởi một CDF dưới dạng hàm liên tục (thay vì hàm bậc thang). Nhiều hiện tượng thực tế có thể được xấp xỉ bằng những phân bố liên tục.
### Phân bố lũy thừa
Tôi sẽ bắt đầu với phân bố lũy thừa vì giải thích nó rất dễ. Trong thực tế, các phân bố lũy thừa thường được bắt gặp khi ta quan sát một chuỗi các hiện tượng và đo khoảng thời gian giữa hai hiện tượng kế tiếp, mà chúng ta gọi là
CDF(
Thông số λ quyết định hình dạng của phân bố. Hình dưới đây cho thấy CDF này trông ra sao với λ = 2.
**thời gian giữa hai sự kiện**. Nếu các sự kiện có vẻ như xảy ra được bất kì lúc nào thì phân bố giữa khoảng thời gian liên tiếp này sẽ có xu hướng tuân theo một phân bố lũy thừa. CDF của một phân bố lũy thừa là:
CDF(
*x*) = 1 - *e*- λ *x*
Thông số λ quyết định hình dạng của phân bố. Hình dưới đây cho thấy CDF này trông ra sao với λ = 2.
Nói chung, giá trị trung bình của phân bố lũy thừa bằng 1/ λ, nên trị trung bình của phân bố này bằng 0,5. Số trung vị thì bằng log(2)/λ, vốn xấp xỉ bằng 0,35. Để xem ví dụ về một phân bố có dạng xấp xỉ lũy thừa, ta sẽ xét khoảng thời gian giữa hai đứa trẻ chào đời liên tiếp. Vào ngày 18/12/1997, có 44 trẻ được sinh ra ở một bệnh viện tại Brisbane, Úc.
[1](https://quangchien.wordpress.com/2012/01/10/ch4-thinkstats/#fn1)Thời điểm chào đời của cả 44 đứa bé được đăng trên một tờ báo địa phương; bạn có thể tải dữ liệu về từ [. Hình {interarrival_cdf} cho thấy CDF của khoảng thời gian, tính theo phút, giữa các ca sinh. Dường như nó có hình dạng tựa như một phân bố lũy thừa, nhưng làm sao ta cho thấy được điều này? Một cách làm và vẽ đồ thị của hàm bù CDF, 1 - CDF(](http://thinkstats.com/babyboom.dat)
http://thinkstats.com/babyboom.dat
*x*), theo trục tỉ lệ log- *y*. Với số liệu của một hàm lũy thừa, kết quả sẽ là một đường thẳng. Hãy xem bằng cách nào mà ta có điều đó.
Nếu bạn vẽ hàm bù CDF (tức CCDF) của một bộ số liệu mà bạn cho rằng có phân bố lũy thừa, bạn sẽ trông đợi một hàm như:
Lấy loga cả 2 vế ta được:
*y*≈ *e*- λ *x*
Lấy loga cả 2 vế ta được:
log
*y*≈ - λ *x*
Vì vậy theo trục log-
*y*hàm CCDF là một đường thẳng với độ dốc - λ.
Hình {interarrival_ccdf} cho thấy CCDF của thời gian giữa hai ca sinh nở theo trục log-
*y*. Nó không thẳng hoàn toàn, nghĩa là phân bố lũy thừa chỉ là một cách xấp xỉ. Trong phần lớn trường hợp thì giả thiết nền tảng ở đây—việc sinh nở có khả năng xảy ra như nhau bất kể giờ trong ngày—là không hoàn toàn đúng.
Với những giá trị
nnhỏ, ta không trông đợi một phân bố kinh nghiệm khớp đúng với phân bố liên tục. Một cách đánh giá chất lượng khớp là phát sinh một mẫu từ phân bố liên tục và xem nó hợp với số liệu đến mức nào. Hàm
expovariatetrong module
randomsẽ phát sinh các giá trị ngẫu nhiên từ một phân bố lũy thừa, khi cho trước giá trị của λ. Hãy dùng nó để phát sinh 44 giá trị từ một phân bố lũy thừa với trị trung bình bằng 32,6. Vẽ CCDF lên trục tỉ lệ log-
yvà so sánh nó với Hình {interarrival_ccdf}. Gợi ý: Bạn có thể dùng hàm
pyplot.yscaleđể dựng trục
ytheo thang loga.Hoặc, nếu bạn dùng
myplot, hàm
Cdfsẽ nhận một tùy chọn kiểu boolean có tên
complement, để quy định xem cần phải vẽ đồ thị CDF hay CCDF, và các tùy chọn kiểu chuỗi,
xscalevà
yscale, để chuyển đổi các trục; từ đó có thể vẽ CCDF theo trục tỉ lệ log-
y:
myplot.Cdf(cdf, complement=True, xscale='linear', yscale='log')
Hãy thu thập ngày sinh của các sinh viên cùng lớp, sắp xếp và tính khoảng thời gian theo ngày giữa các ngày sinh. Vẽ đồ thị CDF của các thời gian giữa này, cùng CCDF theo trục tỉ lệ log-
y. Liệu nó có trông giống một phân bố lũy thừa không?
### Phân bố Pareto
Phân bố Pareto được đặt tên theo nhà kinh tế học Vilfredo Pareto, người đã dùng nó để mô tả sự phân bố mức giàu nghèo (xem
CDF(
Các tham số
[). Từ đó, nó được dùng để mô tả những hiện tượng trong khoa học tự nhiên và xã hội bao gồm quy mô các thành phố, kích cỡ các hạt cát hay thiên thạch, quy mô cháy rừng và động đất. CDF của phân bố Pareto là:](http://wikipedia.org/wiki/Pareto_distribution)
http://wikipedia.org/wiki/Pareto_distribution
CDF(
*x*) = 1 - ( *x*/ *x* *m*) - α
Các tham số
*x* *m*và α quyết định vị trí và hình dạng của phân bố. *x* *m*là giá trị khả dĩ nhỏ nhất. Hình {pareto_cdf} cho thấy CDF của một phân bố Pareto với các tham số *x* *m*= 0,5 và α = 1.
Số trung vị của phân bố này là
Lấy loga cả hai vế ta được:
*x* *m*21 / α, tức là bằng 1, nhưng số phần trăm thứ 95 lại bằng 10. Thật khác với phân bố lũy thừa, với số trung vị bằng 1, thì số phần trăm thứ 95 chỉ bằng 1,5. Có một cách kiểm tra đơn giản bằng mắt thường để phát hiện rằng liệu một phân bố kinh nghiệm có khớp với một phân bố Pareto hay không: trên thang log-log, hàm CCDF sẽ trông như một đường thẳng. Nếu bạn vẽ đồ thị CCDF của một mẫu tuân theo phân bố Pareto lên một thang tuyến tính thì bạn sẽ trông đợi một hàm có dạng: *y*≈ ( *x*/ *x* *m*) - α
Lấy loga cả hai vế ta được:
log y ≈ - α (log
*x*- log *x* *m*)
Vì vậy nếu bạn vẽ log
*y*theo log *x*, nó sẽ có hình dạng như một đường thẳng với độ dốc - α và giao điểm - α log *x* *m*với trục tung.
Module
randomcó phương thức
paretovariateđể phát sinh các giá trị ngẫu nhiên từ một phân bố Pareto. Nó nhận vào một tham số α, nhưng không phải
x m. Giá trị mặc định cho x mlà 1; bạn có thể phát sinh một phân bố với tham số khác bằng cách nhân phân bố này với x m. Hãy viết một hàm bọc có tên
paretovariatenhận vào các tham số α và
x mrồi dùng
random.paretovariateđể phát sinh các giá trị từ một phân bố Pareto hai tham số. Hãy dùng hàm vừa viết để phát sinh một mẫu từ phân bố Pareto. Tính CCDF rồi vẽ đồ thị của nó lên thang log-log. Liệu đồ thị này có là đường thẳng không? Độ dốc của nó bằng bao nhiêu?
Để hình dung được phân bố Pareto, hãy tưởng tượng thế giới sẽ ra sao nếu như cân nặng của con người tuân theo phân bố Pareto. Chọn các tham số
x m= 100 cm và α = 1,7, ta thu được một phân bố với chiều cao tối thiểu hợp lý là 100 cm, và số trung vị 150 cm. Hãy phát sinh 6 tỉ giá trị ngẫu nhiên từ phân bố này. Giá trị trung bình của mẫu này bằng bao nhiêu. Có mấy phần của tổng thể với chiều cao dưới trị trung bình? Người cao nhất trong thế giới Pareto này sẽ cao bao nhiêu?
Định luật Zipf được là kết quả quan sát xem mức độ thường xuyên mà các từ khác nhau được dùng là bao nhiêu. Những từ thường dùng nhất thì có tần số rất cao, nhưng cũng có nhiều từ kì lạ, như “hapaxlegomenon,” chỉ xuât hiện một số ít lần. Định luật Zipf dự đoán rằng trong một văn bản, hay tác phẩm (“corpus”), sự phân bố các tần số từ vựng thì có dạng xấp xỉ Pareto. Hãy tìm một tác phẩm lớn dưới dạng điện tử, bằng bất kì ngôn ngữ nào. Hãy đếm xem mỗi từ xuất hiện bao nhiêu lần. Tính CCDF của số từ đếm được rồi vẽ đồ thị của nó theo thang tỉ lệ log-log. Liệu định luật Zipf có đúng trong trường hợp này không? Giá trị α xấp xỉ bằng bao nhiêu?
Phân bố Weibull là một dạng tổng quát của phân bố lũy thừa, xuất hiện trong phân tích rủi ro (xem
[). CDF của nó là]
http://wikipedia.org/wiki/Weibull_distribution
CDF(
x) = 1 - e- ( x/ λ) k
Bạn có thể tìm được một phép biến đổi nào khiến cho phân bố Weibull trở nên giống đường thẳng không? Khi đó độ dốc và tung độ giao điểm sẽ biểu thị điều gì? Hãy dùng
random.weibullvariateđể phát sinh một mẫu từ phân bố Weibull rồi dùng nó để thử nghiệm phép biến đổi của bạn.
### Phân bố chuẩn
Phân bố chuẩn, còn gọi là phân bố Gauss, là loại thường được dùng nhất vì nó mô tả rất nhiều hiện tượng, chí ít là gần đúng. Hóa ra còn một lý do giải thích được tính đa năng của phân bố này, mà ta sẽ xét đến trong Mục {Định lý giới hạn trung tâm}. Phân bố chuẩn có nhiều thuộc tính khiến nó thích hợp với việc dùng để phân tích, nhưng CDF không phải là thuộc tính như vậy. Khác với những kiểu phân bố khác mà ta đã xét đến, với phân bố chuẩn CDF không có dạng biểu thức chính xác nào; cách làm thay thế thông dụng nhất cho CDF là dưới dạng
![CDF(x) = \frac{1}{2} \left[ 1 + \text{erf} \left( \frac{x - \mu}{\sigma \sqrt{2}} \right) \right] ](https://i0.wp.com/latex.codecogs.com/gif.latex)
**hàm sai số**, vốn là hàm đặc biệt ký hiệu bởi erf( *x*):
Các tham số μ và σ quy định trị trung bình và độ lệch chuẩn của phân bố này. Nếu các công thức trên làm bạn thấy đau đầu thì đừng lo; chúng rất dễ viết trong Python
[2](https://quangchien.wordpress.com/2012/01/10/ch4-thinkstats/#fn2). Có nhiều cách xấp xỉ erf( *x*) nhanh chóng và chính xác. Bạn có thể tải về một cách như vậy từ [, vốn có các hàm tên là](http://thinkstats.com/erf.py)
http://thinkstats.com/erf.py
erfvà
NormalCdf.
Hình {normal_cdf} cho thấy CDF của một phân bố chuẩn với các tham số μ = 2,0 và σ = 0,5. Hàm sigmoid của đường cong này là một đặc trưng dễ nhận biết của phân bố chuẩn.
Trong chương trước ta đã xét đến phân bố của cân nặng trẻ sơ sinh từ NSFG. Hình {nsfg_birthwgt_model} cho thấy CDF kinh nghiệm của cân nặng tất cả trẻ được sinh ra và CDF của một phân bố chuẩn có cùng trị trung bình và độ lệch chuẩn.
Phân bố chuẩn là một mô hình hợp lý cho bộ số liệu này. Một
**mô hình**là một sự giản hóa có ích. Trong trường hợp này, vì ta có thể tóm gọn dạng phân bố chỉ với hai số, μ = 116,5 và σ = 19,9; và sai số thu được (hiệu số giữa mô hình và số liệu) là nhỏ. Phía dưới số phần trăm thứ 10, đã có sự khác biệt giữa số liệu và mô hình; số liệu cho thấy nhiều trẻ nhẹ cân hơn ta mong đợi từ phân bố chuẩn. Nếu ta cần nghiên cứu những ca sinh sớm thì rất cần phải mô phỏng đúng phần này của phân bố, vì vậy có lẽ sẽ không tốt nếu dùng mô hình phân bố chuẩn.
Thang Weschler đo mức thông minh của người lớn là phép kiểm tra để đo trí thông minh
[3]. Kết quả được chuyển đổi sao cho phân bố của điểm số trong tổng thể nói chung có dạng chuẩn với μ = 100 và σ = 15. Hãy dùng
erf.NormalCdfđể khảo sát tần số của các hiện tượng hiếm trong một phân bố chuẩn. Có mấy phần dân số có IQ cao hơn trung bình? Có mấy phần vượt trên 115? 130? 145?Một hiện tượng “6-sigma” là giá trị vượt mức trung bình một khoảng cách bằng 6 lần độ lệch chuẩn. Vì vậy IQ của người 6-sigma thì bằng 190. Trên thế giới 6 tỉ người, có bao nhiêu người có IQ từ 190 trở lên?
[4]
Hãy vẽ đồ thị CDF của thời gian mang thai cho tất cả những ca sinh thành công. Liệu nó có dạng giống như phân bố chuẩn không? Hãy tính trị trung bình và phương sai của mẫu rồi vẽ đồ thị phân bố chuẩn với cùng các tham số đó. Liệu phân bố chuẩn có phải là mô hình tốt cho số liệu này không? Nếu bạn phải tóm tắt dạng phân bố này chỉ với hai đặc trưng thống kê, thì bạn sẽ chọn những đặc trưng nào?
### Đồ thị xác suất chuẩn
Đối với các phân bố lũy thừa, Pareto và Weibull, có những phép biến đổi đơn giản mà ta cso thể dùng để kiểm xem liệu một phân bố liên tục có phải là mô hình tốt cho bộ số liệu hay không. Đối với phân bố chuẩn thì không có phép chuyển đổi nào như vậy cả, nhưng có một cách làm thay thế là
**đồ thị xác suất chuẩn**. Nó được dựa theo **rankit**: nếu bạn phát sinh *n*giá trị từ một phân bố chuẩn và sắp xếp chúng lại, thì rankit thứ sẽ bằng trị trung bình của phân bố đối với giá trị thứ .
Hãy viết một hàm có tên
Sampleđể phát sinh ra 6 mẫu từ một phân bố chuẩn với μ = 0 và σ = 1. Thực hiện sắp xếp và trả lại các giá trị.Hãy viết một hàm có tên
Samplesđể gọi
Sample1000 lần và trả lại một danh sách gồm 1000 danh sách.Nếu bạn áp dụng
zipcho danh sách chứa các danh sách nói trên, thì kết quả sẽ là 6 danh sách với mỗi danh sách chứa 1000 giá trị. Hãy tính trị trung bình của mỗi danh sách này rồi in kết quả ra. Tôi dự đoán rằng bạn sẽ nhận được đáp số tựa như sau:{ - 1.2672, - 0.6418, - 0.2016, 0.2016, 0.6418, 1.2672}Nếu bạn tăng số lần gọi
Samplelên, kết quả sẽ hội tụ về những con số trên.
Việc tính chính xác rankit thì tương đối khó, nhưng có những phương pháp số để xấp xỉ chúng. Và có một cách tính mẹo dễ thực hiện hơn:
- Từ phân bố chuẩn với μ = 0 và σ = 1, hãy phát sinh một mẫu có cùng kích thước với bộ số liệu hiện có, rồi sắp xếp mẫu này.
- Sắp xếp các giá trị trong bộ số liệu.
- Chấm các điểm số liệu ban đầu theo các điểm ngẫu nhiên được phát sinh.
Với các bộ dữ liệu lớn, phương pháp này hoạt động tốt. Với bộ số liệu nhỏ hơn, bạn có thể cải thiện nó bằng cách phát sinh
*m*( *n*+1) - 1 giá trị từ một phân bố chuẩn, trong đó *n*là kích thước bộ số liệu còn *m*là một thừa số. Sau đó bắt đầu từ giá trị thứ *m*, cứ cách *m*giá trị lại chọn một.
Phương thức này cũng hoạt động với các phân bố khác, chỉ cần bạn biết cách phát sinh ra mẫu ngẫu nhiên.
Hình {nsfg_birthwgt_normal} là cách mẹo để vẽ được đồ thị xác suất chuẩn của số liệu cân nặng trẻ sơ sinh.
Độ cong của đường này cho thấy rằng có sự lệch khỏi một phân bố chuẩn; tuy vậy, đó vẫn là một mô hình dùng được cho nhiều mục đích.
Hãy viết một hàm có tên
NormalPlotnhận vào một dãy giá trị rồi phát sinh một đồ thị xác suất chuẩn. Bạn có thể tải về một lời giải từ
[. Hãy dùng tốc độ chạy từ]
http://thinkstats.com/rankit.py
relay.pyđể phát sinh một đồ thị xác suất chuẩn. Liệu rằng phân bố chuẩn có phải là một mô hình tốt cho số liệu này không? Bạn có thể tải về một lời giải từ
[.]
http://thinkstats.com/relay_normal.py
### Phân bố loga chuẩn
Nếu logarit của một bộ các giá trị hợp thành phân bố chuẩn, thì bản thân các giá trị này sẽ có phân bố
**loga chuẩn**. CDF của phân bố loga chuẩn cũng giống như CDF của phân bố chuẩn khi thay log *x*cho *x*.
CDFloga chuẩn(
*x*) = CDFchuẩn(log *x*)
Các tham số của phân bố loga chuẩn thường được viết là μ và σ. Song cần nhớ rằng những tham số này
*không*phải là trị trung bình và độ lệch chuẩn; trị trung bình của phân bố loga chuẩn là exp(μ + σ2/2) và độ lệch chuẩn thì lằng nhằng hơn [5](https://quangchien.wordpress.com/2012/01/10/ch4-thinkstats/#fn5). Hóa ra là phân bố cân nặng của người lớn có dạng xấp xỉ loga chuẩn [6](https://quangchien.wordpress.com/2012/01/10/ch4-thinkstats/#fn6).
“National Center for Chronic Disease Prevention and Health Promotion” đã tiến hành cuộc điều tra thường niên như một phần của “Behavioral Risk Factor Surveillance System” (BRFSS)
[7](https://quangchien.wordpress.com/2012/01/10/ch4-thinkstats/#fn7). Vào năm 2008, họ đã phỏng vấn 414.509 người và lấy các thông tin về cấu trúc dân số, sức khỏe và rủi ro liên quan đến sức khỏe.
Trong số dữ liệu thu thập được có cân nặng tính theo ki-lô của 398.484 người. Hình {brfss_weight_log} trên cho thấy phân bố của log
*w*, trong đó *w*là cân nặng theo ki-lô, cùng với một mô hình phân bố chuẩn. Mô hình phân bố chuẩn khớp với số liệu, mặc dù các số cân nặng lớn nhất ngay cả khi lấy loga vẫn vượt quá mô hình chuẩn. Vì phân bố của log *w*khớp với một phân bố chuẩn, ta kết luận được rằng *w*khớp với một phân bố loga chuẩn.
Hãy tải số liệu BRFSS về từ
[, và mã lệnh do tôi viết để đọc số liệu đó từ]
http://thinkstats.com/CDBRFS08.ASC.gz
[. Hãy chạy]
http://thinkstats.com/brfss.py
brfss.pyvà khẳng định rằng nó in ra các đặc trưng thống kê cho một vài biến. Hãy viết một chương trình để đọc vào cân nặng của người lớn từ BRFSS và phát sinh các đồ thị xác suất chuẩn cho
wvà log w. Bạn có thể tải về một lời giải từ [.]
http://thinkstats.com/brfss_figs.py
Phân bố của số dân thành phố được đề xuất lấy làm ví dụ cho một hiện tượng thực tế mà có thể được mô tả bằng một phân bố Pareto. Cục thống kê dân số Hoa Kỳ (U.S. Census Bureau) đã xuất bản số liệu về dân số của từng thành phố / thị trấn trên lãnh thổ nước Mỹ. Tôi đã viết một chương trình nhỏ để tải về số liệu này và lưu nó vào một file. Bạn có thể tải chương trình về từ
[.]
http://thinkstats.com/populations.py
- Hãy đọc qua chương trình để nắm vững mục đích của nó; rồi chạy nó để tải về và xử lý số liệu.
- Viết một chương trình tính rồi vẽ đồ thị phân bố của dân số cho 14593 thành phố và thị trấn trong bộ số liệu.
- Vẽ đồ thị CDF lần lượt trên trục tỉ lệ tuyến tính và log-
x, từ đó hình dung được hình dạng của phân bố này. Sau đó vẽ CCDF lên trục tỉ lệ log-log để xem liệu nó có hình dạng đặc trưng của một phân bố Pareto không.
- Hãy thử các phép biến đổi và kiểu đồ thị khác trong chương này để xem liệu có mô hình nào tốt hơn cho bộ số liệu này không.Bạn rút ra được kết luận gì về phân bố quy mô (số dân) các thành phố và thị trấn? Bạn có thể tải về một lời giải từ
[.]
http://thinkstats.com/populations_cdf.py
Ở Hoa Kỳ, tổ chức Internal Revenue Service (IRS) cung cấp số liệu về thuế thu nhập tại
[. Một trong số các file của họ, bao gồm thông tin về các khoản thu nhập cá nhân trong năm 2008, được đăng tại]
http://irs.gov/taxstats
[. Tôi đã chuyển nó sang dạng file chữ CSV (“comma-separated values”); bạn có thể đọc file này bằng module]
http://thinkstats.com/08in11si.csv
csv.Từ bộ số liệu này, hãy kết xuất phân bố của thu nhập. Liệu có dạng phân bố liên tục nào trong chương này là mô hình phù hợp cho số liệu này không? Bạn có thể tải về lời giải từ
[.]
http://thinkstats.com/irs.py
### Tại sao cần dùng mô hình?
Ở đầu chương này, tôi đã nói rằng nhiều hiện tượng thực tế có thể được mô hình hóa bởi phân bố liên tục. Bạn có thể hỏi, “Vậy thì sao?”
Cũng như tất cả mô hình, các phân bố liên tục đều trừu tượng, theo nghĩa chúng lược bỏ tất cả những chi tiết nào được coi là thừa. Chẳng hạn, một phân bố được quan sát có thể chứa những sai số đo đạc hay nhiễu đặc thù của mẫu đó; các mô hình liên tục thì làm trơn tất cả những biến động này. Mô hình liên tục cũng là một hình thức nén dữ liệu. Khi một mô hình khớp phù hợp với bộ số liệu thì một tập hợp ít các tham số có thể tóm tắt được cả một lượng số liệu rất lớn. Đôi khi thật ngạc nhiên khi số liệu từ một hiện tượng tự nhiên lại khớp một phân bố liên tục, nhưng các quan sát này có thể dẫn tới kiến thức sâu sắc về hệ vật lý. Đôi khi chúng ta có thể giải thích tại sao một phân bố quan sát được lại có dạng riêng nào đó. Chẳng hạn, phân bố Pareto thường là kết quả của các quá trình phát sinh với phản hồi tích cực (thường gọi là quá trình gắn kết theo ý thích: hãy xem
[.).](http://wikipedia.org/wiki/Preferential_attachment)
http://wikipedia.org/wiki/Preferential_attachment
Các phân bố liên tục rất thích hợp cho việc phân tích toán học, như ta sẽ được thấy ở Chương {tính toán}.
### Phát sinh số ngẫu nhiên
Các CDF liên tục rất có ích trong việc phát sinh ra số ngẫu nhiên. Nếu có một cách làm hiệu quả để tính được CDF ngược, ICDF(
*p*), thì ta sẽ có thể phát sinh ra những giá trị ngẫu nhiên với dạng phân bố thích hợp bằng cách chọn một phân bố đều từ 0 đến 1, rồi chọn *x*= ICDF( *p*)
Chẳng hạn, CDF của phân bố lũy thừa là
Giải theo
*p*= 1 - *e*- λ *x*
Giải theo
*x*ta được: *x*= - log (1 - *p*) / λ
Vì vậy trong Python, ta có thể viết
def expovariate(lam): p = random.random() x = -math.log(1-p) / lam return x
Tôi gọi tham số là
lamvì
lambdatrùng với một từ khóa của Python. Hấu hết phương thức
random.randomcó thể trả lại giá trị 0 nhưng không thể trả lại 1, vì vậy 1 -
*p*có thể bằng 1 nhưng không bằng 0; điều này tốt vì log 0 là vô định.
Hãy viết một hàm có tên
weibullvariatenhận vào
lamvà
krồi trả lại một giá trị ngẫu nhiên từ phân bố Weibull với các tham số đó.
### Thuật ngữ
- phân bố kinh nghiệm:
- Phân bố của các giá trị trong một mẫu.
- phân bố liên tục:
- Phân bố được mô tả bởi một hàm liên tục.
- khoảng thời gian giữa:
- Khoảng thời gian trôi qua giữa hai sự kiện.
- hàm sai số:
- Hàm toán học đặc biệt, nó có tên như vậy vì được tìm ra trong quá trình nghiên cứu sai số của phép đo đạc.
- đồ thị xác suất chuẩn:
- Đồ thị biểu diễn các giá trị đã sắp xếp trong một mẫu, theo các giá trị được trông đợi của chúng nếu phân bố có dạng chuẩn.
- rankit:
- Giá trị kì vọng của một phần tử trong danh sách đã sắp xếp gồm các giá trị từ một phân bố chuẩn.
- mô hình:
- Một cách giản hóa có ích. Các phân bố liên tục thường là mô hình tốt cho những phân bố kinh nghiệm phức tạp hơn.
- tác phẩm:
- Chỉnh thể văn bản được dùng làm mẫu phân tích ngôn ngữ.
- hapaxlegomenon:
- Từ xuất hiện chỉ một lần trong tác phẩm. Trong quyển sách này, đến giờ thì nó xuất hiện hai lần.
- Ví dụ này được dựa theo thông tin và số liệu từ Dunn, “A Simple Dataset for Demonstrating Common Distributions,” Journal of Statistics Education v.7, n.3 (1999).
- Từ Python 3.2, thậm chí còn dễ hơn;
erfđã sẵn có trong module
math.
- Về việc liệu đây có phải là một chủ đề gây tranh cãi thú vị hay không thì bạn có thể tự tìm hiểu lúc rảnh rỗi.
- Về chủ đề này, bạn đọc quan tâm có thể xem
[.](http://wikipedia.org/wiki/Christopher_Langan)
http://wikipedia.org/wiki/Christopher_Langan
- Xem
[.](http://wikipedia.org/wiki/Log-normal_distribution)
http://wikipedia.org/wiki/Log-normal_distribution
- Tôi được khuyến cáo điều này, có lẽ qua một lời bình (không ghi chú thích) ở
[. Sau đó tôi đã tìm thấy một bài báo đề xuất lý do và cách thực hiện phép chuyển đổi loga; đó là Penman and Johnson, “The Changing Shape of the Body Mass Index Distribution Curve in the Population,” Preventing Chronic Disease, 2006 July; 3(3): A74. Bản trực tuyến tại](http://mathworld.wolfram.com/LogNormalDistribution.html)
http://mathworld.wolfram.com/LogNormalDistribution.html
[.](http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1636707)
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1636707
- Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Behavioral Risk Factor Surveillance System Survey Data. Atlanta, Georgia: U.S. Department of Health and Human Services, Centers for Disease Control and Prevention, 2008.
## 0 nhận xét:
## Đăng nhận xét

Cache-Control: private, max-age=0


text:
Việc Windows Blue hỗ trợ thêm hai kích thước 7 và 8 inch có thể bù đắp cho sự thiếu sót của Windows 8/RT đối với phân khúc máy tính bảng nhỏ hơn 10 inch.
Theo Phone Arena, nếu tin đồn Windows mới hỗ trợ máy tính bảng 7 và 8 inch là đúng thì đây là động thái khôn ngoan từ phía Microsoft. Nguyên nhân là bởi phân khúc thị trường dành cho máy tính bảng có kích thước dưới 10 inch vẫn đang là "mảnh đất" chưa được khai thác triệt để. Hiện tại, các nhà sản xuất cũng đang ráo riết tung ra sản phẩm mới nhằm thâu tóm được hết lợi nhuận từ "miếng bánh" này, ví dụ, Amazon với máy tính bảng Kindle Fire, Kindle Fire HD, Apple với iPad Mini hay Google với Nexus 7.
Thông tin về hệ điều hành Windows Blue vẫn chưa được công bố cụ thể. Các nguồn tin trước đây dự đoán sản phẩm này có thể chỉ là bản Service Pack nhằm sửa lỗi và bổ sung một số tính năng mới vì Windows 8 mới được bán vào tháng 10. Windows thế hệ mới có thể được bán với giá rẻ hơn hiện tại.
Ngoài ra, nhiều người cho rằng việc Microsoft tung ra Windows Blue sau vài tháng Windows 8 được phát hành sẽ đánh dấu cho bước chuyển trong chiến lược của hãng phần mềm. Theo đó, "gã khổng lồ phần mềm" có thể đưa ra các bản cập nhật định kỳ, giống cách Apple đang làm, thay vì nghiên cứu tập trung trong một thời gian dài để đưa ra phiên bản Windows hoàn toàn mới.
Bảng giá chi tiết các dịch vụ của chúng tôi.
Chi tiết ->
Mô tả chi tiết chức năng từng gói sản phẩm.
Chi tiết ->
Địa chỉ: 68 Nguyễn Huệ, Phường Bến Nghé, Quận 1, TP.HCM.
Hotline: 090 800 7674 (Mr. Quân) - 090 8285 122 (Ms.Linh)
Website: www.webthuanviet.com.

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

WARC-Identified-Payload-Type: application/xhtml+xml

Cache-Control: private, max-age=10

Content-Type: text/html; charset=utf-8

X-Crawler-Content-Encoding: gzip

Vary: Accept-Encoding


text:
Chọn đúng 22 loại trái cây thơm ngon, không lo thối hay sượng với mẹo cực đơn giản từ nhà vườn
Với những chú ý nhỏ cho một vài loại quả thông dụng sau đây sẽ phần nào giúp chị em bớt băn khoăn khi đứng trước gian hàng hoa quả.
▼Bơ: Chọn trái già, vỏ xanh, sần sùi, chọn trái có điểm lấm tấm chấm vàng có tỷ lệ sáp cao, thịt dẻo và béo. Nếu như cuống bơ to, mập mạp thì đó là bơ non. Những trái có cuống đã hơi khô, đã nhỏ lại thì đó là bơ già.
▼Táo: Nên chọn những quả màu đậm, cứng, vỏ sáng bóng và nặng so với kích thước của quả.
▼Dưa hấu: Hãy chọn quả dưa hấu cho cảm giác nặng so với kích cỡ của nó. Mảng màu vàng trên lớp vỏ giáp đất cũng báo hiệu quả dưa đã chín. Hãy vỗ vào quả dưa để cách xa tai bạn khoảng 5cm, nếu bạn nghe thấy tiếng kêu trầm đục là dưa chín, không bị xốp.
▼Chuối: Nếu ăn ngay nên chọn những quả có màu vàng sáng, và chọn những quả xanh nếu muốn chờ chín tại nhà. Không chọn những quả đã thâm hay nứt vỏ.
▼Việt quất: Nên chọn những quả cứng, khô và có màu xanh lam (không mua quả đỏ hay xanh lá). Kiểm tra dưới đáy túi đựng để xem có quả nào bị nứt vỡ, chảy nước không.
▼Măng cụt: Nên chọn những quả cứng, khô và có màu xanh lam (không mua quả đỏ hay xanh lá). Kiểm tra dưới đáy túi đựng để xem có quả nào bị nứt vỡ, chảy nước không.
▼Cherry: Nên chọn những quả mọng, sáng bóng và có màu sẫm. Những quả còn cuống sẽ bảo quản được lâu hơn.
▼Dưa vàng: Cần tránh chọn các quả dưa vàng có vỏ quá xanh. Hãy kiểm tra độ mềm, báo hiệu tình trạng chín của quả dưa ở phần cuống, Bạn cũng cần tránh lựa các quả dưa có lớp vỏ ngoài bị trầy xước.
▼Bưởi: Nên chọn những quả vỏ mịn, mỏng và nặng so với kích thước của quả.
▼Chanh: Vỏ chanh sáng màu, bóng mịn, không sần sùi. Màu sắc đồng đều. Chanh ngon có độ đàn hồi, không quá cứng.
▼Kiwi: Nên chọn những quả khi ấn vào thấy hơi mềm. Không chọn những quả nhũn hay cứng như đá.
▼Xoài: Màu sắc không phải luôn luôn báo hiệu tình trạng chín của các quả xoài. Nên chọn những quả hơi mềm và ở gần cuống có mùi thơm.
▼Cam: Các quả cam nặng hơn sẽ mọng nước hơn. Trong khi đó, các điểm màu sẫm hoặc sáng ở lớp vỏ có thể ám chỉ sự hư hại trong quá trình vận chuyển cam. Nắn vỏ cam để đảm bảo rằng nó không bị tách rời khỏi phần bên trong. Cam tươi ngon sẽ có mùi thơm ở phần cuống.
▼Đào: Hãy chọn các quả có nhiều mảng sẫm màu hơn, do mặt trời gây ra ở lớp vỏ ngoài. Đường được tích tụ ở những vùng này sẽ khiến quả đào ngọt hơn. Bạn cũng nên chọn các quả đào có một đường hằn ngang qua phần cuống để được thưởng thức trọn vẹn hương vị đặc trưng của loại trái cây này.
▼Lê: Nên chọn những quả chưa chín hẳn, không có vết thâm và điểm nào dập nhũn dưới cuống. Để trái cây ở nhiệt độ phòng cho chín dần, có thể cho vào túi giấy để đẩy nhanh quá trình.
▼Lựu: Một quả lựu ngon có màu đỏ tươi và sáng bóng, không quá khô hoặc nứt. Vỏ lựu nên cứng và không có mùi.
▼Hồng: Nên chọn những quả có màu cam đậm hoặc màu đỏ. Hồng giòn nên chọn những quả chắc nhưng không quá cứng. Hồng mềm nên chọn những quả mềm nhũn, hoặc để ở nhiệt độ phòng 1-2 tuần tới khi chúng thực sự chín. Những đốm đen tự nhiên là vô hại, trừ khi chúng bị nứt vỡ.
▼Dứa: Nên chọn những quả có mùi ngọt ở cuống, lá tươi và nặng so với kích thước của quả. Không chọn những quả có đốm nâu nhũn hoặc là khô héo.
▼Mận: Chọn quả mận có lớp vỏ căng mọng, nhẵn bóng, màu sắc đồng nhất, không bầm, lõm hay có đốm đen. Nếu bạn thấy có phấn trên quả mận, chứng tỏ chúng vừa được hái.
▼Sầu riêng: Chọn sầu riêng hơi méo, cuống vẫn còn tươi, gai nở to, cứng và đều, trái già khi bóp 2 gai lại gần nhau không bị mềm. Khi gõ thử vào quả sầu riêng nếu nghe tiếng kêu đặc thì là sầu riêng ngon, còn tiếng gõ nghe chát cứng như “cong cong” thì bạn nên chọn một trái khác. Để mua được những quả sầu riêng thơm ngon, bạn nên chọn trái có hương thơm thật nồng, cảm giác rất tự nhiên và đặc trưng.
▼Dâu tây: Nên chọn những quả mọng, màu đỏ đều (không bị vàng hay xanh), sáng bóng và có cuống màu xanh tươi. Kiểm tra dưới đáy túi để xem có quả nào nứt vỡ hay chảy nước không.
▼Nho: Nên chọn những quả cứng, mọng và nặng so với kích thước của quả. Quả phải dính liền với cuống, không bị nhăn hay thâm nhũn.
Theo Thethaovanhoa
Samsung Galaxy J6 Lavender có gì hot?
Samsung Galaxy J6 Lavender có gì hot?
Công nghệ
Là “hậu duệ” của chiếc điện thoại Samsung Galaxy J6, Samsung Galaxy J6 Lavender có nhiều nâng cấp nổi bật và vượt trội hơn hẳn so với phiên bản cũ. Đặc biệt đây còn là phiên bản giới hạn với màu tím Lavender thanh lịch và sang trọng.
Galaxy Note9 ra mắt với giá chính thức rẻ hơn tin đồn
Galaxy Note9 ra mắt với giá chính thức rẻ hơn tin đồn
Công nghệ
Việt Nam sẽ là một trong những thị trường đầu tiên trên thế giới mở bán Galaxy Note9 vào ngày 24/8/2018 với nhiều chương trình ưu đãi khi đặt hàng trước và đặc quyền dành cho khách hàng Việt Nam khi sở hữu sản phẩm chính hãng.
Một ngày sống chất cùng Galaxy J8 của giới trẻ
Một ngày sống chất cùng Galaxy J8 của giới trẻ
Công nghệ
Có mức giá tầm trung nhưng lại sở hữu những tính năng cao cấp nên từ khi ra mắt, Galaxy J8 đã là một chiếc điện thoại thu hút sự quan tâm của nhiều bạn trẻ. Sau một thời gian trải nghiệm chiếc điện thoại này, số đông người dùng - đặc biệt là các bạn trẻ năng động và cá tính - đều đồng ý rằng Galaxy J8 chính là vật bất ly thân, không thể sống thiếu.
Galaxy Note9 mới trình diễn những tính năng độc đáo vượt trội
Galaxy Note9 mới trình diễn những tính năng độc đáo vượt trội
Công nghệ
Với hiệu suất cao giúp vận hành cả ngày dài, S Pen cải tiến cùng camera thông minh, trải nghiệm cuộc sống của bạn sẽ không bao giờ bị gián đoạn với Galaxy Note9.
Vietnamobile hỗ trợ người dùng chuyển đổi từ 11 số sang 10 số theo quyết định 798 của Bộ thông tin
Vietnamobile hỗ trợ người dùng chuyển đổi từ 11 số sang 10 số theo quyết định 798 của Bộ thông tin
Công nghệ
Vietnamobile chính thức tiến hành chuyển đổi toàn bộ thuê bao 11 số đang hoạt động trên phạm vi toàn quốc sang 10 số, cụ thể: thuê bao đầu 0186 sẽ chuyển thành 056, thuê bao đầu 0188 sẽ chuyển thành 058
Samsung Galaxy J6 Lavender có gì hot?
Samsung Galaxy J6 Lavender có gì hot?
Công nghệ
Là “hậu duệ” của chiếc điện thoại Samsung Galaxy J6, Samsung Galaxy J6 Lavender có nhiều nâng cấp nổi bật và vượt trội hơn hẳn so với phiên bản cũ. Đặc biệt đây còn là phiên bản giới hạn với màu tím Lavender thanh lịch và sang trọng.
Galaxy Note9 ra mắt với giá chính thức rẻ hơn tin đồn
Galaxy Note9 ra mắt với giá chính thức rẻ hơn tin đồn
Công nghệ
Việt Nam sẽ là một trong những thị trường đầu tiên trên thế giới mở bán Galaxy Note9 vào ngày 24/8/2018 với nhiều chương trình ưu đãi khi đặt hàng trước và đặc quyền dành cho khách hàng Việt Nam khi sở hữu sản phẩm chính hãng.
Một ngày sống chất cùng Galaxy J8 của giới trẻ
Một ngày sống chất cùng Galaxy J8 của giới trẻ
Công nghệ
Có mức giá tầm trung nhưng lại sở hữu những tính năng cao cấp nên từ khi ra mắt, Galaxy J8 đã là một chiếc điện thoại thu hút sự quan tâm của nhiều bạn trẻ. Sau một thời gian trải nghiệm chiếc điện thoại này, số đông người dùng - đặc biệt là các bạn trẻ năng động và cá tính - đều đồng ý rằng Galaxy J8 chính là vật bất ly thân, không thể sống thiếu.
Galaxy Note9 mới trình diễn những tính năng độc đáo vượt trội
Galaxy Note9 mới trình diễn những tính năng độc đáo vượt trội
Công nghệ
Với hiệu suất cao giúp vận hành cả ngày dài, S Pen cải tiến cùng camera thông minh, trải nghiệm cuộc sống của bạn sẽ không bao giờ bị gián đoạn với Galaxy Note9.
Vietnamobile hỗ trợ người dùng chuyển đổi từ 11 số sang 10 số theo quyết định 798 của Bộ thông tin
Vietnamobile hỗ trợ người dùng chuyển đổi từ 11 số sang 10 số theo quyết định 798 của Bộ thông tin
Công nghệ
Vietnamobile chính thức tiến hành chuyển đổi toàn bộ thuê bao 11 số đang hoạt động trên phạm vi toàn quốc sang 10 số, cụ thể: thuê bao đầu 0186 sẽ chuyển thành 056, thuê bao đầu 0188 sẽ chuyển thành 058

markdown:
# Chọn đúng 22 loại trái cây thơm ngon, không lo thối hay sượng với mẹo cực đơn giản từ nhà vườn
### Với những chú ý nhỏ cho một vài loại quả thông dụng sau đây sẽ phần nào giúp chị em bớt băn khoăn khi đứng trước gian hàng hoa quả.
**▼Bơ:** Chọn trái già, vỏ xanh, sần sùi, chọn trái có điểm lấm tấm chấm vàng có tỷ lệ sáp cao, thịt dẻo và béo. Nếu như cuống bơ to, mập mạp thì đó là bơ non. Những trái có cuống đã hơi khô, đã nhỏ lại thì đó là bơ già.
▼
**Táo:** Nên chọn những quả màu đậm, cứng, vỏ sáng bóng và nặng so với kích thước của quả.
▼
**Dưa hấu: **Hãy chọn quả dưa hấu cho cảm giác nặng so với kích cỡ của nó. Mảng màu vàng trên lớp vỏ giáp đất cũng báo hiệu quả dưa đã chín. Hãy vỗ vào quả dưa để cách xa tai bạn khoảng 5cm, nếu bạn nghe thấy tiếng kêu trầm đục là dưa chín, không bị xốp.
▼
**Chuối:** Nếu ăn ngay nên chọn những quả có màu vàng sáng, và chọn những quả xanh nếu muốn chờ chín tại nhà. Không chọn những quả đã thâm hay nứt vỏ.
▼
**Việt quất:** Nên chọn những quả cứng, khô và có màu xanh lam (không mua quả đỏ hay xanh lá). Kiểm tra dưới đáy túi đựng để xem có quả nào bị nứt vỡ, chảy nước không.
▼
**Măng cụt:** Nên chọn những quả cứng, khô và có màu xanh lam (không mua quả đỏ hay xanh lá). Kiểm tra dưới đáy túi đựng để xem có quả nào bị nứt vỡ, chảy nước không.
▼
**Cherry:** Nên chọn những quả mọng, sáng bóng và có màu sẫm. Những quả còn cuống sẽ bảo quản được lâu hơn.
▼
**Dưa vàng:** Cần tránh chọn các quả dưa vàng có vỏ quá xanh. Hãy kiểm tra độ mềm, báo hiệu tình trạng chín của quả dưa ở phần cuống, Bạn cũng cần tránh lựa các quả dưa có lớp vỏ ngoài bị trầy xước.
▼
**Bưởi: **Nên chọn những quả vỏ mịn, mỏng và nặng so với kích thước của quả.
▼
**Chanh:** Vỏ chanh sáng màu, bóng mịn, không sần sùi. Màu sắc đồng đều. Chanh ngon có độ đàn hồi, không quá cứng.
▼
**Kiwi: **Nên chọn những quả khi ấn vào thấy hơi mềm. Không chọn những quả nhũn hay cứng như đá.
▼
**Xoài: **Màu sắc không phải luôn luôn báo hiệu tình trạng chín của các quả xoài. Nên chọn những quả hơi mềm và ở gần cuống có mùi thơm.
▼
**Cam:** Các quả cam nặng hơn sẽ mọng nước hơn. Trong khi đó, các điểm màu sẫm hoặc sáng ở lớp vỏ có thể ám chỉ sự hư hại trong quá trình vận chuyển cam. Nắn vỏ cam để đảm bảo rằng nó không bị tách rời khỏi phần bên trong. Cam tươi ngon sẽ có mùi thơm ở phần cuống.
▼
**Đào:** Hãy chọn các quả có nhiều mảng sẫm màu hơn, do mặt trời gây ra ở lớp vỏ ngoài. Đường được tích tụ ở những vùng này sẽ khiến quả đào ngọt hơn. Bạn cũng nên chọn các quả đào có một đường hằn ngang qua phần cuống để được thưởng thức trọn vẹn hương vị đặc trưng của loại trái cây này.
▼
**Lê:** Nên chọn những quả chưa chín hẳn, không có vết thâm và điểm nào dập nhũn dưới cuống. Để trái cây ở nhiệt độ phòng cho chín dần, có thể cho vào túi giấy để đẩy nhanh quá trình.
▼
**Lựu:** Một quả lựu ngon có màu đỏ tươi và sáng bóng, không quá khô hoặc nứt. Vỏ lựu nên cứng và không có mùi.
▼
**Hồng: **Nên chọn những quả có màu cam đậm hoặc màu đỏ. Hồng giòn nên chọn những quả chắc nhưng không quá cứng. Hồng mềm nên chọn những quả mềm nhũn, hoặc để ở nhiệt độ phòng 1-2 tuần tới khi chúng thực sự chín. Những đốm đen tự nhiên là vô hại, trừ khi chúng bị nứt vỡ.
▼
**Dứa: **Nên chọn những quả có mùi ngọt ở cuống, lá tươi và nặng so với kích thước của quả. Không chọn những quả có đốm nâu nhũn hoặc là khô héo.
▼
**Mận:** Chọn quả mận có lớp vỏ căng mọng, nhẵn bóng, màu sắc đồng nhất, không bầm, lõm hay có đốm đen. Nếu bạn thấy có phấn trên quả mận, chứng tỏ chúng vừa được hái.
▼
**Sầu riêng:** Chọn sầu riêng hơi méo, cuống vẫn còn tươi, gai nở to, cứng và đều, trái già khi bóp 2 gai lại gần nhau không bị mềm. Khi gõ thử vào quả sầu riêng nếu nghe tiếng kêu đặc thì là sầu riêng ngon, còn tiếng gõ nghe chát cứng như “cong cong” thì bạn nên chọn một trái khác. Để mua được những quả sầu riêng thơm ngon, bạn nên chọn trái có hương thơm thật nồng, cảm giác rất tự nhiên và đặc trưng.
▼
**Dâu tây:** Nên chọn những quả mọng, màu đỏ đều (không bị vàng hay xanh), sáng bóng và có cuống màu xanh tươi. Kiểm tra dưới đáy túi để xem có quả nào nứt vỡ hay chảy nước không.
▼
**Nho:** Nên chọn những quả cứng, mọng và nặng so với kích thước của quả. Quả phải dính liền với cuống, không bị nhăn hay thâm nhũn.
*Theo Thethaovanhoa* **Infonet** [ Samsung Galaxy J6 Lavender có gì hot? ](http://yeah1.com/cong-nghe/samsung-galaxy-j6-lavender-co-gi-hot.html)
#####
[ Samsung Galaxy J6 Lavender có gì hot? ](http://yeah1.com/cong-nghe/samsung-galaxy-j6-lavender-co-gi-hot.html)
######
[ Công nghệ ](http://yeah1.com/cong-nghe)
Là “hậu duệ” của chiếc điện thoại Samsung Galaxy J6, Samsung Galaxy J6 Lavender có nhiều nâng cấp nổi bật và vượt trội hơn hẳn so với phiên bản cũ. Đặc biệt đây còn là phiên bản giới hạn với màu tím Lavender thanh lịch và sang trọng.
[ Galaxy Note9 ra mắt với giá chính thức rẻ hơn tin đồn ](http://yeah1.com/cong-nghe/galaxy-note9-ra-mat-voi-gia-chinh-thuc-re-hon-tin-don.html)
#####
[ Galaxy Note9 ra mắt với giá chính thức rẻ hơn tin đồn ](http://yeah1.com/cong-nghe/galaxy-note9-ra-mat-voi-gia-chinh-thuc-re-hon-tin-don.html)
######
[ Công nghệ ](http://yeah1.com/cong-nghe)
Việt Nam sẽ là một trong những thị trường đầu tiên trên thế giới mở bán Galaxy Note9 vào ngày 24/8/2018 với nhiều chương trình ưu đãi khi đặt hàng trước và đặc quyền dành cho khách hàng Việt Nam khi sở hữu sản phẩm chính hãng.
[ Một ngày sống chất cùng Galaxy J8 của giới trẻ ](http://yeah1.com/cong-nghe/mot-ngay-song-chat-cung-galaxy-j8-cua-gioi-tre-1.html)
#####
[ Một ngày sống chất cùng Galaxy J8 của giới trẻ ](http://yeah1.com/cong-nghe/mot-ngay-song-chat-cung-galaxy-j8-cua-gioi-tre-1.html)
######
[ Công nghệ ](http://yeah1.com/cong-nghe)
Có mức giá tầm trung nhưng lại sở hữu những tính năng cao cấp nên từ khi ra mắt, Galaxy J8 đã là một chiếc điện thoại thu hút sự quan tâm của nhiều bạn trẻ. Sau một thời gian trải nghiệm chiếc điện thoại này, số đông người dùng - đặc biệt là các bạn trẻ năng động và cá tính - đều đồng ý rằng Galaxy J8 chính là vật bất ly thân, không thể sống thiếu.
[ Galaxy Note9 mới trình diễn những tính năng độc đáo vượt trội ](http://yeah1.com/cong-nghe/galaxy-note9-moi-trinh-dien-nhung-tinh-nang-doc-dao-vuot-troi.html)
#####
[ Galaxy Note9 mới trình diễn những tính năng độc đáo vượt trội ](http://yeah1.com/cong-nghe/galaxy-note9-moi-trinh-dien-nhung-tinh-nang-doc-dao-vuot-troi.html)
######
[ Công nghệ ](http://yeah1.com/cong-nghe)
Với hiệu suất cao giúp vận hành cả ngày dài, S Pen cải tiến cùng camera thông minh, trải nghiệm cuộc sống của bạn sẽ không bao giờ bị gián đoạn với Galaxy Note9.
[ Vietnamobile hỗ trợ người dùng chuyển đổi từ 11 số sang 10 số theo quyết định 798 của Bộ thông tin ](http://yeah1.com/cong-nghe/vietnamobile-ho-tro-nguoi-dung-chuyen-doi-tu-11-so-sang-10-so-theo-quyet-dinh-798-cua-bo-thong-tin.html)
#####
[ Vietnamobile hỗ trợ người dùng chuyển đổi từ 11 số sang 10 số theo quyết định 798 của Bộ thông tin ](http://yeah1.com/cong-nghe/vietnamobile-ho-tro-nguoi-dung-chuyen-doi-tu-11-so-sang-10-so-theo-quyet-dinh-798-cua-bo-thong-tin.html)
######
[ Công nghệ ](http://yeah1.com/cong-nghe)
Vietnamobile chính thức tiến hành chuyển đổi toàn bộ thuê bao 11 số đang hoạt động trên phạm vi toàn quốc sang 10 số, cụ thể: thuê bao đầu 0186 sẽ chuyển thành 056, thuê bao đầu 0188 sẽ chuyển thành 058
[ Samsung Galaxy J6 Lavender có gì hot? ](http://yeah1.com/cong-nghe/samsung-galaxy-j6-lavender-co-gi-hot.html)
#####
[ Samsung Galaxy J6 Lavender có gì hot? ](http://yeah1.com/cong-nghe/samsung-galaxy-j6-lavender-co-gi-hot.html)
######
[ Công nghệ ](http://yeah1.com/cong-nghe)
Là “hậu duệ” của chiếc điện thoại Samsung Galaxy J6, Samsung Galaxy J6 Lavender có nhiều nâng cấp nổi bật và vượt trội hơn hẳn so với phiên bản cũ. Đặc biệt đây còn là phiên bản giới hạn với màu tím Lavender thanh lịch và sang trọng.
[ Galaxy Note9 ra mắt với giá chính thức rẻ hơn tin đồn ](http://yeah1.com/cong-nghe/galaxy-note9-ra-mat-voi-gia-chinh-thuc-re-hon-tin-don.html)
#####
[ Galaxy Note9 ra mắt với giá chính thức rẻ hơn tin đồn ](http://yeah1.com/cong-nghe/galaxy-note9-ra-mat-voi-gia-chinh-thuc-re-hon-tin-don.html)
######
[ Công nghệ ](http://yeah1.com/cong-nghe)
Việt Nam sẽ là một trong những thị trường đầu tiên trên thế giới mở bán Galaxy Note9 vào ngày 24/8/2018 với nhiều chương trình ưu đãi khi đặt hàng trước và đặc quyền dành cho khách hàng Việt Nam khi sở hữu sản phẩm chính hãng.
[ Một ngày sống chất cùng Galaxy J8 của giới trẻ ](http://yeah1.com/cong-nghe/mot-ngay-song-chat-cung-galaxy-j8-cua-gioi-tre-1.html)
#####
[ Một ngày sống chất cùng Galaxy J8 của giới trẻ ](http://yeah1.com/cong-nghe/mot-ngay-song-chat-cung-galaxy-j8-cua-gioi-tre-1.html)
######
[ Công nghệ ](http://yeah1.com/cong-nghe)
Có mức giá tầm trung nhưng lại sở hữu những tính năng cao cấp nên từ khi ra mắt, Galaxy J8 đã là một chiếc điện thoại thu hút sự quan tâm của nhiều bạn trẻ. Sau một thời gian trải nghiệm chiếc điện thoại này, số đông người dùng - đặc biệt là các bạn trẻ năng động và cá tính - đều đồng ý rằng Galaxy J8 chính là vật bất ly thân, không thể sống thiếu.
[ Galaxy Note9 mới trình diễn những tính năng độc đáo vượt trội ](http://yeah1.com/cong-nghe/galaxy-note9-moi-trinh-dien-nhung-tinh-nang-doc-dao-vuot-troi.html)
#####
[ Galaxy Note9 mới trình diễn những tính năng độc đáo vượt trội ](http://yeah1.com/cong-nghe/galaxy-note9-moi-trinh-dien-nhung-tinh-nang-doc-dao-vuot-troi.html)
######
[ Công nghệ ](http://yeah1.com/cong-nghe)
Với hiệu suất cao giúp vận hành cả ngày dài, S Pen cải tiến cùng camera thông minh, trải nghiệm cuộc sống của bạn sẽ không bao giờ bị gián đoạn với Galaxy Note9.
[ Vietnamobile hỗ trợ người dùng chuyển đổi từ 11 số sang 10 số theo quyết định 798 của Bộ thông tin ](http://yeah1.com/cong-nghe/vietnamobile-ho-tro-nguoi-dung-chuyen-doi-tu-11-so-sang-10-so-theo-quyet-dinh-798-cua-bo-thong-tin.html)
#####
[ Vietnamobile hỗ trợ người dùng chuyển đổi từ 11 số sang 10 số theo quyết định 798 của Bộ thông tin ](http://yeah1.com/cong-nghe/vietnamobile-ho-tro-nguoi-dung-chuyen-doi-tu-11-so-sang-10-so-theo-quyet-dinh-798-cua-bo-thong-tin.html)
######
[ Công nghệ ](http://yeah1.com/cong-nghe)
Vietnamobile chính thức tiến hành chuyển đổi toàn bộ thuê bao 11 số đang hoạt động trên phạm vi toàn quốc sang 10 số, cụ thể: thuê bao đầu 0186 sẽ chuyển thành 056, thuê bao đầu 0188 sẽ chuyển thành 058

WARC-Identified-Payload-Type: text/html

Content-Type: text/html; charset=UTF-8

X-Crawler-Transfer-Encoding: chunked

Connection: keep-alive

Cache-Control: public, s-maxage=120


text:
Trang Chính
Dược Vị
Toa Thuốc
Diễn Đàn
Đăng Nhập
Đăng Ký
Diễn đàn
>>
Đông Y Thực Dụng
Tra Těm
<<Đăng Chủ Đề Mới>>
Chủ Đề
Last Post
Replies
Views
Các Phương Pháp Cấp Cứu bằng Đông Y
- (by PhoHVB)
July , 27 2018
by Lộc
3
1369
TẠI SAO KHI UÔNG THUỐC BẮC LẠI HAY CÓ HIỆN TƯỢNG ĐI CẦU LỎNG
- (by phutudu)
October , 27 2017
by PhoHVB
18
46017
MẪU HỒ SƠ BỆNH ÁN
- (by phutudu)
October , 14 2017
by Tuyết Ngô
4
18880
“Xông sinh” (xông Lưu Huỳnh Dược liệu): - Thuốc, có gây độc?
- (by LUONGYVIET)
October , 13 2017
by giathien123
5
2965
Bệnh do Tánh sanh, một môn Khí Công giúp Sửa Tánh trị bệnh.
- (by luanle)
October , 03 2017
by luanle
71
31255
BỆNH HẬU SẢN VŔ VẤN ĐỀ TRỤC Ứ SAU SINH
- (by phutudu)
August , 06 2017
by Jena nguyễn
22
12753
Liều Lượng Thuốc Důng Cho Trẻ Em
- (by PhoHVB)
September, 23 2014
by PhoHVB
0
3469
Các Từ Ngữ Thường Důng Trong Đông Y
- (by AnhTai)
February , 20 2016
by yeuyhoc
49
58874
NHẬN BIẾT VŔ PHÂN BIỆT MỘT SỐ LOẠI THUỐC GIẢ VŔ THUỐC KÉM CHẤT LƯỢNG TRĘN THỊ TRƯỜNG!
- (by phutudu)
May , 18 2016
by LHT
32
26952
Lŕm hoŕn thuốc đông dược
- (by tinhthanh)
June , 29 2016
by nipoka
2
5040
Cách Sắc Thuốc Bắc
- (by PhoHVB)
March , 11 2016
by PhoHVB
41
64536
Mẫu Hồ Sơ Bệnh Án Cho Trẻ Em
- (by PhoHVB)
July , 08 2014
by DừaCạn
1
3941
Các Món Ăn Bŕi Thuốc
- (by PhoHVB)
January , 05 2015
by songtrongtinhthuc
3
9536
Đừng hễ thấy có lưu huỳnh mŕ lo & Lưu huỳnh được phép sử dụng vŕo những việc gě
- (by SaiHo)
May , 05 2014
by Miroku
1
10636
NĘN HAY KHÔNG NĘN SẮC THUỐC BẰNG SIĘU SẮC THUỐC TỰ ĐỘNG (SIĘU ĐIỆN)
- (by phutudu)
April , 30 2014
by Lę Minh Thảo
34
44289
Důng thuốc Đông Y: 5 ý thắc mắc kính nhờ các thầy giải đáp.
- (by Bao)
September, 23 2012
by quangthong02
3
11112
PHƯƠNG PHÁP CHUNG SẮC THUỐC VŔ UỐNG THUỐC (BẰNG SIĘU SẮC THUỐC TỰ ĐỘNG)
- (by phutudu)
September, 03 2012
by phutudu
0
9004
Nội Quy
|
Góp Ý
| © 2009 - 2018 yhoccotruyen.org

Server: Apache/2.4.6 (CentOS) OpenSSL/1.0.2k-fips PHP/5.4.16

Keep-Alive: timeout=5, max=100

Connection: Keep-Alive

Content-Type: text/html; charset=ISO-8859-1


text:
Bạn đang sở hữu một chiếc Smartphone của hãng “táo khuyết” và vì một lý do nào đó muốn khôi phục lại cài đặt gốc cho iPhone để đưa máy về trạng thái giống như lúc ban đầu. Với thao tác thực hiện khôi phục lại cài đặt gốc cho điện thoại iPhone vô cùng đơn giản chỉ cần làm theo những bước hướng dẫn dưới đây của 3gviettel.vn sẽ giúp bạn nhanh chóng thiết lập lại trạng thái ban đầu cũng như khôi phục lại cài đặt mặc định của thiết bị.
Cách khôi phục lại cài đặt gốc cho iPhone
Hướng dẫn cách khôi phục lại cài đặt gốc cho iPhone nhanh chóng
– Bạn chỉ cần thực hiện theo từng bước như hình dưới đây là có thể lấy lại cài đặt gốc của iPhone:
Một số lưu ý khi thực hiện khôi phục cài đặt gốc cho điện thoại iPhone
– Khi khôi phục lại cài đặt gốc cho iPhone, máy sẽ xóa sạch dữ liệu như danh bạ, hình ảnh, clip, video,..
– Nếu như bạn muốn giữ lại dữ liệu, hãy back up dữ liệu rồi hãy tiến hành khôi phục lại cài đặt.
– Những máy đã cài Jailbreak và cài Cydia không nên làm theo cách này vì sẽ bị treo máy.
– Quá trình máy khôi phục lại cài đặt có thể nhanh hoặc chậm, tùy vào dữ liệu của máy.
– Nếu như máy bạn có cài đặt mật khẩu thì máy sẽ đòi xác nhận mật khẩu trước khi đồng ý cho bạn khôi phục lại cài đặt gốc cho iPhone
Hy vọng rằng những hướng dẫn khôi phục cài đặt mặc định cho điện thoại iPhone trên sẽ giúp bạn tận hưởng trọn vẹn đỉnh cao của công nghệ. Đừng quên đăng ký thêm cho thuê bao của mình một gói cước 3G Viettel để thường xuyên truy cập vào website cập nhật những thủ thuật hữu ích.

markdown:
Bạn đang sở hữu một chiếc Smartphone của hãng “táo khuyết” và vì một lý do nào đó muốn
[ để đưa máy về trạng thái giống như lúc ban đầu. Với thao tác thực hiện khôi phục lại cài đặt gốc cho điện thoại iPhone vô cùng đơn giản chỉ cần làm theo những bước hướng dẫn dưới đây của khôi phục lại cài đặt gốc cho iPhone](https://3gviettel.vn/huong-dan-cach-khoi-phuc-lai-cai-dat-goc-cho-iphone.html) [sẽ giúp bạn nhanh chóng thiết lập lại trạng thái ban đầu cũng như khôi phục lại cài đặt mặc định của thiết bị.](https://3gviettel.vn/) **3gviettel.vn** *Cách khôi phục lại cài đặt gốc cho iPhone*
##
**Hướng dẫn cách khôi phục lại cài đặt gốc cho iPhone nhanh chóng**
– Bạn chỉ cần thực hiện theo từng bước như hình dưới đây là có thể lấy lại cài đặt gốc của iPhone:
###
**Một số lưu ý khi thực hiện khôi phục cài đặt gốc cho điện thoại iPhone**
– Khi khôi phục lại cài đặt gốc cho iPhone, máy sẽ xóa sạch dữ liệu như danh bạ, hình ảnh, clip, video,..
– Nếu như bạn muốn giữ lại dữ liệu, hãy back up dữ liệu rồi hãy tiến hành khôi phục lại cài đặt.
– Những máy đã cài Jailbreak và cài Cydia không nên làm theo cách này vì sẽ bị treo máy.
– Quá trình máy khôi phục lại cài đặt có thể nhanh hoặc chậm, tùy vào dữ liệu của máy.
– Nếu như máy bạn có cài đặt mật khẩu thì máy sẽ đòi xác nhận mật khẩu trước khi đồng ý cho bạn khôi phục lại cài đặt gốc cho iPhone
Hy vọng rằng những hướng dẫn
[ trên sẽ giúp bạn tận hưởng trọn vẹn đỉnh cao của công nghệ. Đừng quên đăng ký thêm cho thuê bao của mình một khôi phục cài đặt mặc định cho điện thoại iPhone](https://3gviettel.vn/huong-dan-cach-khoi-phuc-lai-cai-dat-goc-cho-iphone.html) [để thường xuyên truy cập vào website cập nhật những thủ thuật hữu ích.](https://3gviettel.vn/dang-ky-cac-goi-cuoc-3g-viettel.html) **gói cước 3G Viettel**

Accept-Ranges: bytes

Cache-Control: private, must-revalidate

Vary: Accept-Encoding,User-Agent

Pragma: no-cache

Keep-Alive: timeout=1, max=100


text:
Địa chỉ hệ thống Aobongda24h.com
KHU VỰC HÀ NỘI
- Cơ sở 1 218 Nguyễn Ngọc Nại, T.Xuân, HN (Gần sân bóng P.Không Không Quân) ĐT:0983 373 819
- Cơ sở 2 104 phố Chùa Láng, Đống Đa,HN (Gần Đại học Ngoại thương Hà Nội) ĐT:0983 373 819
- Cơ sở 3 51 Trần Đăng Ninh, Cầu Giấy, HN (Đối diện chợ xe máy cũ) ĐT:0983 373 819
- Cơ sở 4 Khu 6 Thị Trấn Trạm Trôi, Huyện Hoài Đức,HN ĐT:0983 373 819
CÁC TỈNH, THÀNH PHỐ KHU VỰC PHÍA BẮC

markdown:
#### Địa chỉ hệ thống Aobongda24h.com
KHU VỰC HÀ NỘI
[Cơ sở 1](https://www.google.com/maps/place/C%E1%BB%ADa+H%C3%A0ng+Aobongda24h/@20.996507,105.8271262,15z/data=!4m2!3m1!1s0x0:0xa355f9a4b3fb062f?sa=X&ved=0ahUKEwiy-_HY05bSAhXMHZQKHX9dDRYQ_BIIdDAK) **218 Nguyễn Ngọc Nại, T.Xuân, HN**(Gần sân bóng P.Không Không Quân) [ĐT:0983 373 819](tel:0983 373 819) [Cơ sở 2](https://www.google.com/maps/place/104+Ch%C3%B9a+L%C3%A1ng,+L%C3%A1ng+Th%C6%B0%E1%BB%A3ng,+%C4%90%E1%BB%91ng+%C4%90a,+H%C3%A0+N%E1%BB%99i,+Vi%E1%BB%87t+Nam/@21.0229805,105.8063155,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x3135ab662abc37d5:0xaececac1c9b34236!8m2!3d21.0229755!4d105.8085042) **104 phố Chùa Láng, Đống Đa,HN**(Gần Đại học Ngoại thương Hà Nội) [ĐT:0983 373 819](tel:0983 373 819) [Cơ sở 3](https://www.google.com/maps/place/51+Tr%E1%BA%A7n+%C4%90%C4%83ng+Ninh,+D%E1%BB%8Bch+V%E1%BB%8Dng,+C%E1%BA%A7u+Gi%E1%BA%A5y,+H%C3%A0+N%E1%BB%99i,+Vi%E1%BB%87t+Nam/@21.037171,105.7911893,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x3135ab37f3e38bb5:0xfec2e1f75dc48337!8m2!3d21.037166!4d105.793378) **51 Trần Đăng Ninh, Cầu Giấy, HN**(Đối diện chợ xe máy cũ) [ĐT:0983 373 819](tel:0983 373 819) [Cơ sở 4](https://www.google.com/maps/search/khu+6+th%E1%BB%8B+tr%E1%BA%A5n+tr%E1%BA%A1m+tr%C3%B4i+ho%C3%A0i+%C4%91%E1%BB%A9c+h%C3%A0+n%E1%BB%99i/@21.0690676,105.7085453,19z) **Khu 6 Thị Trấn Trạm Trôi, Huyện Hoài Đức,HN** [ĐT:0983 373 819](tel:0983 373 819)
CÁC TỈNH, THÀNH PHỐ KHU VỰC PHÍA BẮC

Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate, post-check=0, pre-check=0


text:
- Dismiss Notice
-
Hi Khách !Dismiss Notice
Để xây dựng cộng đồng lớn thì chúng ta cần những người đam mê , nhiệt huyết với công việc. Hãy tham gia quản lý Bam.vn cùng chúng tôi ! Chi tiết Click
Loại sữa nào nên dùng khi bị gút
Thảo luận trong 'Chia Sẻ - Hỏi Đáp' bắt đầu bởi lole196, 6 Tháng mười một 2017.

markdown:
-
[Dismiss Notice](account/dismiss-notice?notice_id=2)
-
Hi
**Khách**!
Để xây dựng cộng đồng lớn thì chúng ta cần những người đam mê , nhiệt huyết với công việc. Hãy tham gia quản lý Bam.vn cùng chúng tôi !
[Chi tiết Click](http://bam.vn/threads/thong-bao-tuyen-mod-cho-dien-dan-bam-vn.23814/) [Dismiss Notice](account/dismiss-notice?notice_id=1)
# Loại sữa nào nên dùng khi bị gút
Thảo luận trong '
[Chia Sẻ - Hỏi Đáp](forums/chia-se-hoi-dap.56/)' bắt đầu bởi [lole196](members/lole196.73127/), [6 Tháng mười một 2017](threads/loai-sua-nao-nen-dung-khi-bi-gut.41672/).

Set-Cookie: xf_session=04387d0f7d09445732c3fb0063ad89d8; path=/; secure; httponly

X-Frame-Options: SAMEORIGIN,SAMEORIGIN

Server: LiteSpeed

Connection: close


text:
Trọn bộ ống tưới,vòi tưới cây đa năng Cellfast Ecolight 1/2″dài 20m (10-190)
283,000 ₫
in stock
Product by: Cellfast
- Chất lượng cao do Ba Lan sản xuất
- Trọn bộ đầy đủ ống tưới, vòi tưới, cút nối thông minh
- Vòi tưới 2 chế độ xịt rửa xe và phun mưa tưới cây
- Các cút nối dễ dàng tháo lắp
- Cút nối nhanh stop giúp tháo vòi tưới dễ dàng mà không cần khóa nguồn nước
- Chất liệu cao cấp độ bền cao, chống chịu tốt
Mô tả
Trọn bộ ống tưới,vòi tưới chất lượng cao Cellfast Ecolight 1/2″ dài 20m do tập đoàn nổi tiếng và uy tín trong lĩnh vưc sản xuất thiết bị tưới vườn Cellfast Ba Lan sản xuất.
Trọn bộ sản phẩm bao gồm:
- 1 cút nối nguồn nước ren trong 1/2″ : dùng nối với nguồn nước ren ngoài 21mm
- 20 m ống tưới ecolight 1/2″ đường kính ngoài 16mm
- 1 vòi tưới cầm tay 2 chế độ phun: phun mưa tưới cây và phun xịt rửa xe
- 1 cút nối nhanh 1/2″: dùng nối nhanh nguồn nước(đã được gắn cút nối ren trong) với ống tưới.
- 1 cút nối nhanh stop: dùng nối nhanh vòi tưới với ống tưới, cút nối nhanh stop có khả năng tự ngắt nguồn nước nên bạn có thể tháo vòi tưới đang tưới ra khỏi ống dễ dàng mà không phải chạy đi khoá nguồn nước.
Các cút nối giúp bạn kết nối, tháo lắp dễ dàng ống nước, vòi tưới với nguồn nước. Ai cũng có thể sử dụng bộ ống tưới một cách dễ dàng. Đặc biệt cút nối nhanh stop giúp bạn tháo vòi tưới đang sử dụng ra khỏi ống tưới dễ dàng mà không cần khóa nguồn nước.
Với thiết bị tưới vườn Cellfast “Chỉ một lần đặt hàng bạn đã có một lợi ích dài lâu”
THIẾT BỊ TƯỚI VƯỜN THÔNG MINH CELLFAST ERGO
Giới thiệu tập đoàn Cellfast
Vòi tưới vườn, xịt rửa cao cấp UNI Cellfast 52-050N148,350 ₫Bền tốt, chất lượng cao do Ba Lan sản xuất 2 chế độ tưới xịt rửa và tưới cây dễ…
Vòi tưới vườn, xịt rửa cao cấp 8 chế độ phun Cellfast MIX 52-055N161,000 ₫Chất lượng cao, do Ba Lan sản xuất 8 chế độ tưới tiện lợi, dễ dàng điều chỉnh Vừa có…
- Out Stock
Vòi tưới cây, rửa xe đa năng-cao cấp Cellfast Ergo 4 chế độ phun 53-330401,000 ₫Do tập đoàn nổi tiếng, uy tín Cellfast của Ba Lan sản xuất Sản phẩm đạt giải thưởng Red dot…
Vòi tưới cây, rửa xe đa năng-2 chế độ phun cao cấp Cellfast Ergo 53-300138,000 ₫Bền tốt, chất lượng cao do Ba Lan sản xuất 2 chế độ tưới xịt rửa và tưới cây dễ…
Vòi tưới cây, rửa xe đa năng cao cấp Cellfast Ergo 53-310207,000 ₫Do Ba Lan sản xuất, khác biệt hẳn tại thị trường Việt Nam 4 chế độ tưới từ phun xịt…
Vòi tưới cây, rửa xe Cellfast Ideal Line 2 chế độ phun (50-700)59,800 ₫Vòi tưới chất lượng cao do Ba Lan sản xuất Có 2 chế độ xịt rửa và tưới cây dễ…
Vòi tưới cây rửa xe đa năng cao cấp-2 chế độ phun Cellfast Ergo 53-320344,000 ₫Chất lượng cao do Ba lan sản xuất Sản phẩm đạt giải thưởng Red dot 2015 winner Trọn bộ đầy…
Vòi tưới cần nối dài Cellfast 6 chế độ-tưới hoa lan- tưới cây chậu treo-tưới vườn và xịt rửa…442,000 ₫Vòi tưới cầm tay cần nối dài do tập đoàn nổi tiếng và uy tín Cellfast Ba Lan sản xuất…
Vòi sen dài ngoài trời cao cao cấp 4 chế độ tưới Cellfast Ergo574,000 ₫Chất lượng cao do Ba Lan sản xuất Dễ dàng lắp đặt và sử dụng Có tới 4 chế độ…
Béc tưới vườn, tưới thảm cỏ cao cấp, chân đỡ tam giác Cellfast Ergo TT 53-460401,350 ₫Do Ba Lan sản xuất Thích hợp dùng tưới sân vườn, thảm cỏ, tưới vườn rau Đường kính tưới từ…
Béc tưới vườn, tưới thảm cỏ cao cấp, chân cắm nhọn Cellfast Ergo SZ 53-415344,000 ₫Do Ba Lan sản xuất Thích hợp dùng tưới sân vườn, thảm cỏ, tưới vườn rau Đường kính tưới từ…
Tags: 10-190, bộ ống tưới, bộ ống tưới cellfast, bộ ống tưới ecolight, bộ ống tưới vườn, cellfast, Ecolight
Chỉ những khách hàng đã đăng nhập và mua sản phẩm này mới có thể đưa ra đánh giá.
Vendor Information
- Store Name: Ban Công Xanh
- Vendor: Ban Công Xanh
- Address:
- 5.00 rating from 4 reviews
Đánh giá
Chưa có đánh giá nào.

markdown:
# Trọn bộ ống tưới,vòi tưới cây đa năng Cellfast Ecolight 1/2″dài 20m (10-190)
283,000 ₫
in stock
Product by:
[Cellfast](https://bancongxanh.com/product_brand/cellfast/) **Chất lượng cao do Ba Lan sản xuất** **Trọn bộ đầy đủ ống tưới, vòi tưới, cút nối thông minh** **Vòi tưới 2 chế độ xịt rửa xe và phun mưa tưới cây** **Các cút nối dễ dàng tháo lắp** **Cút nối nhanh stop giúp tháo vòi tưới dễ dàng mà không cần khóa nguồn nước** **Chất liệu cao cấp độ bền cao, chống chịu tốt**
## Mô tả
* do tập đoàn nổi tiếng và uy tín trong lĩnh vưc sản xuất Trọn bộ ống tưới,vòi tưới chất lượng cao Cellfast Ecolight 1/2″ dài 20m* *vườn* **thiết bị tưới** *sản xuất.* [Cellfast](https://bancongxanh.com/gioi-thieu-tap-doan-cellfast/)Ba Lan
**Trọn bộ sản phẩm bao gồm:** [: dùng nối với nguồn nước ren ngoài 21mm](https://bancongxanh.com/san-pham/thiet-bi-tuoi-canh-quan/cut-noi-phu-kien-tuoi/cut-noi-phu-kien-tuoi-cellfast/cut-noi-nguon-nuoc-ren-trong-21mm-chat-luong-cao-cellfast-ergo/) **1 cút nối nguồn nước ren trong 1/2″** [đường kính ngoài 16mm](https://bancongxanh.com/san-pham/thiet-bi-tuoi-canh-quan/ong-tuoi-vuon/ong-tuoi-vuon-cellfast/ong-tuoi-vuon-chat-luong-cao-cellfast-ecolight-12-dai-20m-3/) **20 m ống tưới ecolight 1/2″**
- 1 vòi tưới cầm tay 2 chế độ phun: phun mưa tưới cây và phun xịt rửa xe
- 1 cút nối nhanh 1/2″: dùng nối nhanh nguồn nước(đã được gắn cút nối ren trong) với ống tưới.
- 1 cút nối nhanh stop: dùng nối nhanh vòi tưới với ống tưới, cút nối nhanh stop có khả năng tự ngắt nguồn nước nên bạn có thể tháo vòi tưới đang tưới ra khỏi ống dễ dàng mà không phải chạy đi khoá nguồn nước.
Các
*giúp bạn cút nối * *. Ai cũng có thể sử dụng bộ ống tưới một cách dễ dàng. Đặc biệt* **kết nối, tháo lắp dễ dàng ống nước, vòi tưới với nguồn nước** *giúp bạn* **cút nối nhanh stop** *mà không cần khóa nguồn nước.* **tháo vòi tưới đang sử dụng ra khỏi ống tưới dễ dàng**
**Với thiết bị tưới vườn Cellfast** **“Chỉ một lần đặt hàng bạn đã có một lợi ích dài lâu”**
## THIẾT BỊ TƯỚI VƯỜN THÔNG MINH CELLFAST ERGO
## Giới thiệu tập đoàn Cellfast
[Vòi tưới vườn, xịt rửa cao cấp UNI Cellfast 52-050N](https://bancongxanh.com/san-pham/voi-tuoi-vuon-xit-rua-cao-cap-uni-cellfast-52-050n/)148,350 ₫Bền tốt, chất lượng cao do Ba Lan sản xuất 2 chế độ tưới xịt rửa và tưới cây dễ… [Vòi tưới vườn, xịt rửa cao cấp 8 chế độ phun Cellfast MIX 52-055N](https://bancongxanh.com/san-pham/voi-tuoi-vuon-xit-rua-cao-cap-8-che-do-phun-cellfast-mix-52-055n/)161,000 ₫Chất lượng cao, do Ba Lan sản xuất 8 chế độ tưới tiện lợi, dễ dàng điều chỉnh Vừa có…
- Out Stock
[Vòi tưới cây, rửa xe đa năng-cao cấp Cellfast Ergo 4 chế độ phun 53-330](https://bancongxanh.com/san-pham/voi-tuoi-cay-rua-xe-da-nang-cao-cap-cellfast-ergo-4-che-do-phun-53-330/)401,000 ₫Do tập đoàn nổi tiếng, uy tín Cellfast của Ba Lan sản xuất Sản phẩm đạt giải thưởng Red dot… [Vòi tưới cây, rửa xe đa năng-2 chế độ phun cao cấp Cellfast Ergo 53-300](https://bancongxanh.com/san-pham/voi-tuoi-cay-rua-xe-da-nang-2-che-do-phun-cao-cap-cellfast-ergo-53-300/)138,000 ₫Bền tốt, chất lượng cao do Ba Lan sản xuất 2 chế độ tưới xịt rửa và tưới cây dễ… [Vòi tưới cây, rửa xe đa năng cao cấp Cellfast Ergo 53-310](https://bancongxanh.com/san-pham/voi-tuoi-cay-rua-xe-da-nang-cao-cap-cellfast-ergo-53-310/)207,000 ₫Do Ba Lan sản xuất, khác biệt hẳn tại thị trường Việt Nam 4 chế độ tưới từ phun xịt… [Vòi tưới cây, rửa xe Cellfast Ideal Line 2 chế độ phun (50-700)](https://bancongxanh.com/san-pham/voi-tuoi-cay-rua-xe-cellfast-ideal-line-2-che-do-phun-50-700/)59,800 ₫Vòi tưới chất lượng cao do Ba Lan sản xuất Có 2 chế độ xịt rửa và tưới cây dễ… [Vòi tưới cây rửa xe đa năng cao cấp-2 chế độ phun Cellfast Ergo 53-320](https://bancongxanh.com/san-pham/voi-tuoi-cay-rua-xe-da-nang-cao-cap-2-che-do-phun-cellfast-ergo-53-320/)344,000 ₫Chất lượng cao do Ba lan sản xuất Sản phẩm đạt giải thưởng Red dot 2015 winner Trọn bộ đầy… [Vòi tưới cần nối dài Cellfast 6 chế độ-tưới hoa lan- tưới cây chậu treo-tưới vườn và xịt rửa…](https://bancongxanh.com/san-pham/voi-tuoi-dai-tuoi-vuon-xit-rua-da-nang-cao-cap-cellfast-idealline/)442,000 ₫Vòi tưới cầm tay cần nối dài do tập đoàn nổi tiếng và uy tín Cellfast Ba Lan sản xuất… [Vòi sen dài ngoài trời cao cao cấp 4 chế độ tưới Cellfast Ergo](https://bancongxanh.com/san-pham/voi-sen-dai-ngoai-troi-cao-cao-cap-4-che-do-tuoi-cellfast-ergo/)574,000 ₫Chất lượng cao do Ba Lan sản xuất Dễ dàng lắp đặt và sử dụng Có tới 4 chế độ… [Béc tưới vườn, tưới thảm cỏ cao cấp, chân đỡ tam giác Cellfast Ergo TT 53-460](https://bancongxanh.com/san-pham/bec-tuoi-vuon-tuoi-tham-co-chan-do-tam-giac-cao-cap-cellfast-ergo-tt/)401,350 ₫Do Ba Lan sản xuất Thích hợp dùng tưới sân vườn, thảm cỏ, tưới vườn rau Đường kính tưới từ… [Béc tưới vườn, tưới thảm cỏ cao cấp, chân cắm nhọn Cellfast Ergo SZ 53-415](https://bancongxanh.com/san-pham/bec-tuoi-vuon-tuoi-tham-co-cao-cap-chan-cam-nhon-cellfast-ergo-sz-53-415/)344,000 ₫Do Ba Lan sản xuất Thích hợp dùng tưới sân vườn, thảm cỏ, tưới vườn rau Đường kính tưới từ…
Tags:
[10-190](https://bancongxanh.com/10-190/), [bộ ống tưới](https://bancongxanh.com/bo-ong-tuoi/), [bộ ống tưới cellfast](https://bancongxanh.com/bo-ong-tuoi-cellfast/), [bộ ống tưới ecolight](https://bancongxanh.com/bo-ong-tuoi-ecolight/), [bộ ống tưới vườn](https://bancongxanh.com/bo-ong-tuoi-vuon/), [cellfast](https://bancongxanh.com/cellfast/), [Ecolight](https://bancongxanh.com/ecolight/)
Chỉ những khách hàng đã đăng nhập và mua sản phẩm này mới có thể đưa ra đánh giá.
## Vendor Information
- Store Name: Ban Công Xanh
- Vendor:
[Ban Công Xanh](https://bancongxanh.com/seller/admin/)
-
**Address:**
-
[5.00 rating from 4 reviews](https://bancongxanh.com/seller/admin/reviews)
## Đánh giá
Chưa có đánh giá nào.

Server: nginx-rc

X-Frame-Options: SAMEORIGIN

X-XSS-Protection: 1; mode=block

X-Content-Type-Options: nosniff


text:
Thẻ: ghế massage Nhật Bản
-
Với cuộc sống hiện đại ngày nay,ghế massage không còn xa lạ gì với mọi người.Tuy nhiên tìm mua một mẫu ghế massage tốt không phải điều dễ dàng.Sau đây chúng tôi sẽ gợi ý đến bạn một vài mẫu ghế massage Nhật Bản được bán chạy nhất hiện nay trên thị trường. Xem thêm
-
Ghế massage Nhật Bản là thương hiệu ghế massage được ưa dùng nhất hiện nay.Bởi chính công nghệ và những tính năng thân thiện với người dùng mà chiếc ghế này mang lại.Qua bài viết này hãy cùng chúng tôi tìm hiểu về những điều đặc biệt mà chiếc ghế massage toàn thân Nhật Bản
-
Là sản phẩm ghế massage Nhật Bản giá rẻ nhưng chất lượng và công nghệ không thua kém những dòng ghế massage đắt đỏ bạn tin không?Bài viết sau đây của tôi sẽ giúp bạn tìm hiểu chi tiết nhất về 3 chiếc ghế massage đến từ những thương hiệu nổi tiếng của Nhật Bản
-
Ghế massage cho gia đình đang là sản phẩm được nhiều người quan tâm.Một trong những câu hỏi đầu tiên của chúng ta khi mong muốn sở hữu một chiếc ghế massage cho gia đình là : Lợi ích của chiếc ghế massage đó mang lại cho gia đình bạn là gì?sau đây chúng ta
-
Ghế massage toàn thân Nhật Bản đang được đa số người tiêu dùng Việt Nam quan tâm khi tìm hiểu về ghế massage toàn thân.Vậy nó có gì vượt trội hơn so với những loại ghế massage nhập khẩu từ các nước khác trên thế giới,chúng ta hãy cùng khám phá. Một số nhãn hàng,thương
Chào tất cả mọi người!
Xin chào, đây là một bình luận Để bắt đầu với quản trị bình...

markdown:
# Thẻ: ghế massage Nhật Bản
-
Với cuộc sống hiện đại ngày nay,ghế massage không còn xa lạ gì với mọi người.Tuy nhiên tìm mua một mẫu ghế massage tốt không phải điều dễ dàng.Sau đây chúng tôi sẽ gợi ý đến bạn một vài mẫu ghế massage Nhật Bản được bán chạy nhất hiện nay trên thị trường. Xem thêm
-
Ghế massage Nhật Bản là thương hiệu ghế massage được ưa dùng nhất hiện nay.Bởi chính công nghệ và những tính năng thân thiện với người dùng mà chiếc ghế này mang lại.Qua bài viết này hãy cùng chúng tôi tìm hiểu về những điều đặc biệt mà chiếc ghế massage toàn thân Nhật Bản
-
Là sản phẩm ghế massage Nhật Bản giá rẻ nhưng chất lượng và công nghệ không thua kém những dòng ghế massage đắt đỏ bạn tin không?Bài viết sau đây của tôi sẽ giúp bạn tìm hiểu chi tiết nhất về 3 chiếc ghế massage đến từ những thương hiệu nổi tiếng của Nhật Bản
-
Ghế massage cho gia đình đang là sản phẩm được nhiều người quan tâm.Một trong những câu hỏi đầu tiên của chúng ta khi mong muốn sở hữu một chiếc ghế massage cho gia đình là : Lợi ích của chiếc ghế massage đó mang lại cho gia đình bạn là gì?sau đây chúng ta
-
Ghế massage toàn thân Nhật Bản đang được đa số người tiêu dùng Việt Nam quan tâm khi tìm hiểu về ghế massage toàn thân.Vậy nó có gì vượt trội hơn so với những loại ghế massage nhập khẩu từ các nước khác trên thế giới,chúng ta hãy cùng khám phá. Một số nhãn hàng,thương
## Chào tất cả mọi người!
Xin chào, đây là một bình luận Để bắt đầu với quản trị bình...


text:
Tiêu chảy cấp là gì?
Biểu hiện của tiêu chảy cấp
Khi bị tiêu chảy cấp, người bệnh sẽ có những biểu hiện dưới đây:
- Đi tiêu phân lỏng, không thành khuôn nhiều hơn 3 lần/ngày.
- Nôn mửa
- Đau thắt bụng
- Sốt nhẹ hoặc sốt cao
- Dấu hiệu mất nước: Môi khô, da nhăn nheo, hốc mắt sau, da tái xanh, háo nước, luôn có cảm giác khát nước…
Tìm hiểu: Tiêu chảy sau khi quan hệ
Nguyên nhân gây tiêu chảy cấp
-Tiêu chảy cấp do trực khuẩn salmonela: Đây là nguyên nhân hay gặp nhất trong các nguyên nhân gây ra ngộ độc thức ăn.
-Tiêu chảy cấp do tụ cầu: Người bệnh ăn phải thức ăn đã nhiễm phải ngoại độc tố của tụ cầu vàng. Sau khi nhiễm từ 30 phút – 6giờ, bệnh nhân đột ngột xuất hiện các triệu chứng của tiêu chảy cấp.
-Tiêu chảy cấp do Rotavirus: Đây là nguyên nhân phổ biến gây tiêu chẩy cấp. Virus này sống nhiều ngày ở nhiệt độ thường trong phân, trong nước…
Để biết chính xác nguyên nhân gây tiêu chảy cấp, người bệnh cần đi khám chuyên khoa tiêu hóa để được khám và làm các kiểm tra, xét nghiệm cần thiết nhằm chẩn đoán chính xác nguyên nhân, từ đó có biện pháp xử trí phù hợp.
>> Đọc thêm: Tiêu chảy ăn chuối được không
Cách xử trí khi bị tiêu chảy cấp
-Bù nước và điện giải: Tiêu chảy cấp làm mất nước và điện giải cơ thể rất nhanh. Do đó, người bệnh cần bù nước đúng cách và khoa học, có thể bù nước bằng đường uống hoặc truyền tĩnh mạch. Người bệnh nên uống nhiều nước lọc, nước trái cây, dung dịch điện giải Oresol. Có thể thay thế Oresol bằng viên Hydrit, mỗi lần uống 1 viên pha vào 200ml nước.
Lưu ý: Cần pha thuốc đúng tỷ lệ, nếu quá loãng sẽ không cung cấp đủ lượng chất điện giải cần thiết; nếu quá đặc sẽ dẫn đến tình trạng quá tải các chất điện giải.
-Bác sĩ có thể kê thuốc làm giảm nhu động ruột. Không dùng thuốc trong các trường hợp tiêu chảy do nhiễm khuẩn, chỉ dùng trong các trường hợp như tiêu chảy do chế độ ăn, do dị ứng…
-Trẻ nhỏ dùng men tiêu hóa theo chỉ định của bác sĩ.
Cần theo dõi tình trạng tiêu chảy cấp một cách sát sao, khi thấy có những dấu hiệu bất thường cần nhập viện để được theo dõi và điều trị thích hợp, tránh những biến chứng nguy hiểm.
Phòng bệnh tiêu chảy cấp như thế nào?
-Có ý thức giữ gìn vệ sinh môi trường sống tốt.
-Vệ sinh cá nhân sạch sẽ mỗi ngày. Rửa tay sau khi đi vệ sinh và trước khi ăn uống.
-Đảm bảo vệ sinh an toàn thực phẩm, ăn chín uống sôi.
-Xử lý tốt chất thải sinh hóa ra môi trường đặc biệt quản lý tốt chất thải của con người nhất là của những bệnh nhân tiêu chảy cấp.
-Tiêm phòng vắc xin phòng tiêu chảy cấp theo quy định.
-Thăm khám bác sĩ ngay khi có các triệu chứng của bệnh.
Tìm hiểu thêm bài viết:

markdown:
**Tiêu chảy cấp nếu không được xử trí sớm và đúng cách sẽ gây mất nước và điện giải có thể khiến người bệnh tử vong. Dưới đây là những cách xử trí khi bị tiêu chảy cấp, ai cũng nên biết để bảo vệ sức khỏe của chính mình và những người xung quanh.**
**Tiêu chảy cấp là gì?**
**Biểu hiện của tiêu chảy cấp**
Khi bị tiêu chảy cấp, người bệnh sẽ có những biểu hiện dưới đây:
- Đi tiêu phân lỏng, không thành khuôn nhiều hơn 3 lần/ngày.
- Nôn mửa
- Đau thắt bụng
- Sốt nhẹ hoặc sốt cao
- Dấu hiệu mất nước: Môi khô, da nhăn nheo, hốc mắt sau, da tái xanh, háo nước, luôn có cảm giác khát nước…
**Tìm hiểu:** [Tiêu chảy sau khi quan hệ](https://benhvienthucuc.com/tieu-chay-sau-khi-quan-he/)
**Nguyên nhân gây tiêu chảy cấp** *-Tiêu chảy cấp do trực khuẩn salmonela*: Đây là nguyên nhân hay gặp nhất trong các nguyên nhân gây ra ngộ độc thức ăn. *-Tiêu chảy cấp do tụ cầu:* Người bệnh ăn phải thức ăn đã nhiễm phải ngoại độc tố của tụ cầu vàng. Sau khi nhiễm từ 30 phút – 6giờ, bệnh nhân đột ngột xuất hiện các triệu chứng của tiêu chảy cấp. *-Tiêu chảy cấp do Rotavirus:* Đây là nguyên nhân phổ biến gây tiêu chẩy cấp. Virus này sống nhiều ngày ở nhiệt độ thường trong phân, trong nước…
Để biết chính xác nguyên nhân gây tiêu chảy cấp, người bệnh cần đi khám chuyên khoa tiêu hóa để được khám và làm các kiểm tra, xét nghiệm cần thiết nhằm chẩn đoán chính xác nguyên nhân, từ đó có biện pháp xử trí phù hợp.
**>> Đọc thêm:** [Tiêu chảy ăn chuối được không](https://benhvienthucuc.com/tieu-chay-chuoi-duoc-khong/)
**Cách xử trí khi bị tiêu chảy cấp**
-Bù nước và điện giải: Tiêu chảy cấp làm mất nước và điện giải cơ thể rất nhanh. Do đó, người bệnh cần bù nước đúng cách và khoa học, có thể bù nước bằng đường uống hoặc truyền tĩnh mạch. Người bệnh nên uống nhiều nước lọc, nước trái cây, dung dịch điện giải Oresol. Có thể thay thế Oresol bằng viên Hydrit, mỗi lần uống 1 viên pha vào 200ml nước.
Lưu ý: Cần pha thuốc đúng tỷ lệ, nếu quá loãng sẽ không cung cấp đủ lượng chất điện giải cần thiết; nếu quá đặc sẽ dẫn đến tình trạng quá tải các chất điện giải.
-Bác sĩ có thể kê thuốc làm giảm nhu động ruột. Không dùng thuốc trong các trường hợp tiêu chảy do nhiễm khuẩn, chỉ dùng trong các trường hợp như tiêu chảy do chế độ ăn, do dị ứng…
-Trẻ nhỏ dùng men tiêu hóa theo chỉ định của bác sĩ.
Cần theo dõi tình trạng tiêu chảy cấp một cách sát sao, khi thấy có những dấu hiệu bất thường cần nhập viện để được theo dõi và điều trị thích hợp, tránh những biến chứng nguy hiểm.
![ ](https://benhvienthucuc.com/wp-content/uploads/2018/05/cach-xu-tri-khi-bi-tieu-chay-cap3.jpg)
![ ](https://benhvienthucuc.com/wp-content/uploads/2018/05/cach-xu-tri-khi-bi-tieu-chay-cap3.jpg)
Chuyên khoa Tiêu hóa Bệnh viện Đa khoa Quốc tế Thu Cúc là địa chỉ khám chữa uy tín, chất lượng các bệnh lý về đường tiêu hóa.
**Phòng bệnh tiêu chảy cấp như thế nào?**
-Có ý thức giữ gìn vệ sinh môi trường sống tốt.
-Vệ sinh cá nhân sạch sẽ mỗi ngày. Rửa tay sau khi đi vệ sinh và trước khi ăn uống.
-Đảm bảo vệ sinh an toàn thực phẩm, ăn chín uống sôi.
-Xử lý tốt chất thải sinh hóa ra môi trường đặc biệt quản lý tốt chất thải của con người nhất là của những bệnh nhân tiêu chảy cấp.
-Tiêm phòng vắc xin phòng tiêu chảy cấp theo quy định.
-Thăm khám bác sĩ ngay khi có các triệu chứng của bệnh.
**Tìm hiểu thêm bài viết:**

Server: nginx

Vary: Accept-Encoding,Cookie,User-Agent

Link: <https://benhvienthucuc.com/wp-json/>; rel="https://api.w.org/", <https://benhvienthucuc.com/?p=33604>; rel=shortlink

Cache-Control: max-age=2628000, public


text:
Khi đi khám sức khỏe định kì hoặc kiểm tra sức khỏe để phục vụ nhu cầu nào đó, mọi người thường được chỉ định làm xét nghiệm sinh hóa máu. Vậy, xét nghiệm sinh hóa máu là gì? Mời bạn đọc cùng tham khảo những thông tin sau để có thêm kiến thức cần thiết.
Xét nghiệm sinh hóa máu là gì?
Sinh hóa máu là một xét nghiệm y học thông dụng trong chẩn đoán và theo dõi bệnh lý nội khoa, đồng thời đánh giá toàn bộ chức năng của cơ thể của bạn. Xét nghiệm sinh hoá máu rất quan trọng giúp phát hiện sớm các bệnh lý trong cơ thể. Từ đó, người bệnh được điều trị kịp thời, tránh các biến chứng nghiêm trọng. Bệnh nhân đỡ tốn kém và sớm hồi phục hoàn toàn. Chẳng hạn, với bệnh viêm gan siêu vi B, nếu người bệnh phát hiện bệnh sớm sẽ hạn chế tối đa biến chứng gây ung thư.
>> Tìm hiểu thêm bài viết: Phòng khám thai tốt ở Hà Nội
Kết quả xét nghiệm sinh hóa máu có ý nghĩa đặc biệt quan trọng trong việc phát hiện những dấu hiệu bất thường của cơ thể. Từ đó giúp chẩn đoán và điều trị bệnh một cách nhanh nhất.
Xét nghiệm sinh hóa máu gồm những mục nào?
Xét nghiệm sinh hóa máu bao gồm 37 hạng mục cần xét nghiệm. Có thể kể một số xét nghiệm phổ biến trong danh mục này như sau:
– Glucose; HbA1C: Chẩn đoán bệnh đái tháo đường, theo dõi điều trị bệnh nhân bị đái tháo đường, hạ đường huyết.
– Cholesterol; Triglycerid; HDL-C; LDL-C: Xác định bệnh tăng Lipid máu, nguy cơ vữa xơ động mạch, tăng huyết áp nhồi máu cơ tim, thận hư, thận nhiễm mỡ, gan nhiễm mỡ…
– Ure; Creatinin; Ure nước tiểu 24 giờ; Creatinin nước tiểu 24 giờ: Chẩn đoán các bệnh lý về thận như thiểu năng thận, viêm cầu thận cấp và mạn, suy thận…
– Protein toàn phần; Albumin; Điện di protein: Chẩn đoán đau tuỷ xương, suy nhược cơ thể, viêm thận, suy thận …
– Acid uric: Chẩn đoán bệnh Gout, bệnh thận.
– Bilirubin toàn phần; Bilirubin trực tiếp; Bilirubin gián tiếp: Các trường hợp vàng da do tan huyết, viêm gan, tắc mật.
– LDH; CK-MB: chẩn đoán nhồi máu cơ tim.
– SGOT (ALAT); SGPT (ASAT); g GT (Gama GT): chẩn đoán các bệnh về gan nhưviêm gan cấp, mạn tính, tổn thương nhu mô gan (viêm gan siêu vi, viêm gan do rượu…).
– ALP (Phosphataza kiềm): phát hiện rối loạn chuyển hoá xương, còi xương, nhuyễn xương, tắc ống mật, ung thư tiền liệt tuyến…
– Amylase: xét nghiệm xác định viêm tụy cấp, mạn, quai bị, viêm tuyến nước bọt.
– Điện giải đồ (Na+, K+, CL-, Ca+): xét nghiệm các rối loạn điện giải trong bệnh thận, tim mạch, co giật, mất nước, hạ canxi máu.
– Fibrinogen: phát hiện các bệnh rối loạn đông máu, gan, khớp.
Kết quả bình thường của xét nghiệm sinh hóa máu
– Xét nghiệm đường huyết -GLU (glucose): Đây là chỉ số lượng đường trong máu. Giới hạn bình thường nằm trong khoảng từ 4,1-6,1 mnol/l. Nếu vượt quá giới hạn cho phép trên thì sẽ có nguy cơ cao mắc bệnh tiểu đường.
– Men gan: Xác định các chỉ số men gan SGOT và SGPT. Giới hạn bình thường của chỉ số SGOT nằm trong khoảng 9,0-48,0. Còn đối với SGPT là 5,0-49,0. Nếu các chỉ số vượt quá giới hạn này, chức năng thải độc của tế bào gan đã suy giảm.
– Xét nghiệm mỡ máu: Gồm có các chỉ số CHOLESTEROL, TRYGLYCERID, HDL-CHOLES, LDL-CHLES. Trong đó:
CHOLESTEROL: Giới hạn bình thường từ 3,4-5,4 mmol/l
TRYGLYCERID:Giới hạn bình thường từ 0,4-2,3 mmol/l
HDL-Choles: Giới hạn bình thường từ 0,9-2,1 mmol/l
LDL-Choles: Giới hạn bình thường từ 0,0-2,9 mmol/l
Chỉ cần một trong các chỉ số trên vượt ra ngoài giới hạn, người bệnh có nguy cơ cao bị mắc các bệnh tim mạch và huyết áp.
– Xét nghiệm acid uric trong máu: Giới hạn bình thường với nam giới là umol/l 180 – 420. Giới hạn này ở phụ nữ là 150 – 360 umol/l.
– Xét nghiệm Ure máu: Chỉ số Ure bình thường trong cơ thể người là 2,5 – 7,5 mmol/l. Mức Ure sẽ tăng cao khi người bệnh mắc các bệnh lý như: suy thận, thiểu niệu, vô niệu, tắc nghẽn đường niệu, chế độ ăn nhiều protein…Ure giảm xuống thấp trong các trường hợp: suy gan gây hạn chế sự tổng hợp ure, chế độ ăn uống thiếu protein, khi phải truyền dich nhiều…

markdown:
**Khi đi khám sức khỏe định kì hoặc kiểm tra sức khỏe để phục vụ nhu cầu nào đó, mọi người thường được chỉ định làm xét nghiệm sinh hóa máu. Vậy, xét nghiệm sinh hóa máu là gì? Mời bạn đọc cùng tham khảo những thông tin sau để có thêm kiến thức cần thiết.** ![ Không ít người còn chưa hiểu rõ xét nghiệm sinh hóa máu là gì](https://benhvienthucuc.com/wp-content/uploads/2017/03/xet-nghiem-mau-t…uat-gom-nhung-gi2.jpg)
Không ít người còn chưa hiểu rõ xét nghiệm sinh hóa máu là gì
## Xét nghiệm sinh hóa máu là gì?
Sinh hóa máu là một xét nghiệm y học thông dụng trong chẩn đoán và theo dõi bệnh lý nội khoa, đồng thời đánh giá toàn bộ chức năng của cơ thể của bạn. Xét nghiệm sinh hoá máu rất quan trọng giúp phát hiện sớm các bệnh lý trong cơ thể. Từ đó, người bệnh được điều trị kịp thời, tránh các biến chứng nghiêm trọng. Bệnh nhân đỡ tốn kém và sớm hồi phục hoàn toàn. Chẳng hạn, với bệnh viêm gan siêu vi B, nếu người bệnh phát hiện bệnh sớm sẽ hạn chế tối đa biến chứng gây ung thư.
**>> Tìm hiểu thêm bài viết:** [Phòng khám thai tốt ở Hà Nội](https://benhvienthucuc.com/phong-kham-thai-tot-o-ha-noi/)
Kết quả xét nghiệm sinh hóa máu có ý nghĩa đặc biệt quan trọng trong việc phát hiện những dấu hiệu bất thường của cơ thể. Từ đó giúp chẩn đoán và điều trị bệnh một cách nhanh nhất.
![ Kết quả xét nghiệm sinh hóa máu có ý nghĩa đặc biệt quan trọng trong việc phát hiện những dấu hiệu bất thường của cơ thể. ](https://benhvienthucuc.com/wp-content/uploads/2016/12/xet-nghiem-ca-19-9-khi-nao-can-thuc-hien-2-600x400.jpg)
Kết quả xét nghiệm sinh hóa máu có ý nghĩa đặc biệt quan trọng trong việc phát hiện những dấu hiệu bất thường của cơ thể.
### Xét nghiệm sinh hóa máu gồm những mục nào?
Xét nghiệm sinh hóa máu bao gồm 37 hạng mục cần xét nghiệm. Có thể kể một số xét nghiệm phổ biến trong danh mục này như sau:
– Glucose; HbA1C: Chẩn đoán bệnh đái tháo đường, theo dõi điều trị bệnh nhân bị đái tháo đường, hạ đường huyết.
– Cholesterol; Triglycerid; HDL-C; LDL-C: Xác định bệnh tăng Lipid máu, nguy cơ vữa xơ động mạch, tăng huyết áp nhồi máu cơ tim, thận hư, thận nhiễm mỡ, gan nhiễm mỡ…
– Ure; Creatinin; Ure nước tiểu 24 giờ; Creatinin nước tiểu 24 giờ: Chẩn đoán các bệnh lý về thận như thiểu năng thận, viêm cầu thận cấp và mạn, suy thận…
– Protein toàn phần; Albumin; Điện di protein: Chẩn đoán đau tuỷ xương, suy nhược cơ thể, viêm thận, suy thận …
– Acid uric: Chẩn đoán bệnh Gout, bệnh thận.
– Bilirubin toàn phần; Bilirubin trực tiếp; Bilirubin gián tiếp: Các trường hợp vàng da do tan huyết, viêm gan, tắc mật.
– LDH; CK-MB: chẩn đoán nhồi máu cơ tim.
– SGOT (ALAT); SGPT (ASAT); g GT (Gama GT): chẩn đoán các bệnh về gan nhưviêm gan cấp, mạn tính, tổn thương nhu mô gan (viêm gan siêu vi, viêm gan do rượu…).
– ALP (Phosphataza kiềm): phát hiện rối loạn chuyển hoá xương, còi xương, nhuyễn xương, tắc ống mật, ung thư tiền liệt tuyến…
– Amylase: xét nghiệm xác định viêm tụy cấp, mạn, quai bị, viêm tuyến nước bọt.
– Điện giải đồ (Na+, K+, CL-, Ca+): xét nghiệm các rối loạn điện giải trong bệnh thận, tim mạch, co giật, mất nước, hạ canxi máu.
– Fibrinogen: phát hiện các bệnh rối loạn đông máu, gan, khớp.
![ ](https://benhvienthucuc.com/wp-content/uploads/2016/12/IMG_2192-600x400.jpg)
Hệ thống máy xét nghiệm sinh hóa hiện đại giúp hỗ trợ chẩn đoán chính xác các bệnh lý
**Kết quả bình thường của xét nghiệm sinh hóa máu**
– Xét nghiệm đường huyết -GLU (glucose): Đây là chỉ số lượng đường trong máu. Giới hạn bình thường nằm trong khoảng từ 4,1-6,1 mnol/l. Nếu vượt quá giới hạn cho phép trên thì sẽ có nguy cơ cao mắc bệnh tiểu đường.
– Men gan: Xác định các chỉ số men gan SGOT và SGPT. Giới hạn bình thường của chỉ số SGOT nằm trong khoảng 9,0-48,0. Còn đối với SGPT là 5,0-49,0. Nếu các chỉ số vượt quá giới hạn này, chức năng thải độc của tế bào gan đã suy giảm.
– Xét nghiệm mỡ máu: Gồm có các chỉ số CHOLESTEROL, TRYGLYCERID, HDL-CHOLES, LDL-CHLES. Trong đó:
CHOLESTEROL: Giới hạn bình thường từ 3,4-5,4 mmol/l
TRYGLYCERID:Giới hạn bình thường từ 0,4-2,3 mmol/l
HDL-Choles: Giới hạn bình thường từ 0,9-2,1 mmol/l
LDL-Choles: Giới hạn bình thường từ 0,0-2,9 mmol/l
Chỉ cần một trong các chỉ số trên vượt ra ngoài giới hạn, người bệnh có nguy cơ cao bị mắc các bệnh tim mạch và huyết áp.
– Xét nghiệm acid uric trong máu: Giới hạn bình thường với nam giới là umol/l 180 – 420. Giới hạn này ở phụ nữ là 150 – 360 umol/l.
– Xét nghiệm Ure máu: Chỉ số Ure bình thường trong cơ thể người là 2,5 – 7,5 mmol/l. Mức Ure sẽ tăng cao khi người bệnh mắc các bệnh lý như: suy thận, thiểu niệu, vô niệu, tắc nghẽn đường niệu, chế độ ăn nhiều protein…Ure giảm xuống thấp trong các trường hợp: suy gan gây hạn chế sự tổng hợp ure, chế độ ăn uống thiếu protein, khi phải truyền dich nhiều…


text:
68 Đường C12, Tân Bình, TP. HCM (bản đồ)
Hỗ trợ đặt hàng (8 giờ - 19 giờ)
0918567409 - 0913268406
Xem tất cả 4 kết quả
Hơn 50.000 sản phẩm có sẵn tại kho. Mẫu mã cập nhật liên tục. Không cần chờ đợi hàng về...
Giao tới bất kỳ địa chỉ nào. Thanh toán tại nhà bạn. Đảm bảo an toàn 100%.
Set nữ quần dài tay dài thêu cao cấp
Set pijama lửng in doremon dễ thương
Đầm suông in cá tính thun da cá
Set áo thun phối vay xẻ nữ tính
Váy đầm thun thắt dây eo lạ mắt
Đầm trắng ren hoa 2 lớp kèm belt
Đầm tuyết mưa đen tay lỡ đính chuỗi
Set quần ngắn cổ bẻ in xinh xắn
Đầm thun cổ bẻ bèo chân trẻ trung

markdown:
68 Đường C12, Tân Bình, TP. HCM (
[bản đồ](https://bosiquanao.net/lien-he))
Hỗ trợ đặt hàng (8 giờ - 19 giờ)
0918567409 - 0913268406
Xem tất cả 4 kết quả
Hơn 50.000 sản phẩm có sẵn tại kho. Mẫu mã cập nhật liên tục. Không cần chờ đợi hàng về...
Giao tới bất kỳ địa chỉ nào. Thanh toán tại nhà bạn. Đảm bảo an toàn 100%.
[Set nữ quần dài tay dài thêu cao cấp](https://bosiquanao.net/p/bo-nu-tay-dai-quan-dai-theu-chu/) [Set pijama lửng in doremon dễ thương](https://bosiquanao.net/p/do-bo-ngu-quan-lo-in-doremon/) [Đầm suông in cá tính thun da cá](https://bosiquanao.net/p/dam-da-ca-tay-ngan-in-3d-cuc-ngau/) [Set áo thun phối vay xẻ nữ tính](https://bosiquanao.net/p/set-dam-thun-roi-ao-tay-ngan-in-chu/) [Váy đầm thun thắt dây eo lạ mắt](https://bosiquanao.net/p/dam-thun-tay-ngan-that-day-eo-ca-tinh/) [Đầm trắng ren hoa 2 lớp kèm belt](https://bosiquanao.net/p/vay-dam-ren-trang-2-lop-that-eo/) [Đầm tuyết mưa đen tay lỡ đính chuỗi](https://bosiquanao.net/p/dam-tuyet-mua-den-tay-lo-dinh-chuoi/) [Set quần ngắn cổ bẻ in xinh xắn](https://bosiquanao.net/p/bo-pijama-quan-dui-in-thu-cute/) [Đầm thun cổ bẻ bèo chân trẻ trung](https://bosiquanao.net/p/dam-thun-rong-co-be-vien-noi-bat/)

Pragma: public

Cache-Control: max-age=3600, public

X-Powered-By: VPSSIM

Server: Nginx