THỐNG KÊ TIN HỌC TRONG LÂM NGHIỆP

Excel thiết kếsẵn một sốchương trình đểxửlý sốliệu và nghiên cứu và phân tích thống kê cơbản ứng dụngtrong nhiều nghành :- Chức năng xửlý sốliệu, tạo bảng tổng hợp dữliệu : Sắp xếp, giám sát nhanh những bảng

tổng hợp từsốliệu thô,.

– Chức năng của những hàm : Cung cấp hàng loạt những hàm vềkỹthuật, thống kê, kinh tếtàichính, hàm tra những chỉtiêu thống kê nhưt, F, χ ^ 2- Chức năng Data Analysis : Dùng đểphân tích thống kê nhưphân tích những đặc trưng mẫu ,tiêu chuNn t đểso sánh sựsai khác, nghiên cứu và phân tích phương sai, ước đạt những đối sánh tương quan hồiquy- Phân tích quy mô tưong quan hoặc hồi quy đểdựbáo những đổi khác theo thời hạn ngay

trên đềthị.

pdf90 trang | Chia sẻ : lelinhqn| Lượt xem : 1327

| Lượt tải: 1

download

Nội dung tài liệu THỐNG KÊ TIN HỌC TRONG LÂM NGHIỆP, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÂY NGUYÊN PGS.TS. BẢO HUY THỐNG KÊ TIN HỌC TRONG LÂM NGHIỆP Áp dụng ứng dụng Statgraphics Centurion và MS. Excel ( Dùng cho Cao học Lâm nghiệp ) Tháng 5 năm 2009 2 3 Mục lục 1 TỔNG QUÁT VỀ CHỨC NĂNG XỬ LÝ THỐNG KÊ CỦA EXCEL VÀ STATGRAPHICS …………………………………………………………………………………………… 7 1.1 Tổng quát về phần giải quyết và xử lý thống kê trong Excel ……………………………………….. 7 1.2 Tổng quát về ứng dụng giải quyết và xử lý thống kê Statgraphics Centuiron ………………. 8 2 THỐNG KÊ MÔ TẢ ………………………………………………………………………………… 10 3 SO SÁNH 1 – 2 MẪU QUAN SÁT BẰNG TIÊU CHUẨN T ………………………….. 13 3.1 So sánh một mẫu với một giá trị cho trước – Kiểm tra T một mẫu …………… 13 3.2 So sánh sự sai khác giữa trung bình 2 mẫu – Kiểm tra T 2 mẫu …………….. 14 4 NGHIÊN CỨU MỐI QUAN HỆ SINH THÁI LOÀI TRONG RỪNG MƯA NHIỆT ĐỚI DỰA VÀO TIÊU CHUẨN χ2 ( Bảo Huy, 1997 ) ……………………………………………. 17 5 PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI …………………………………………………………………….. 23 5.1. Phân tích phương sai 1 tác nhân với những thí nghiệm ngẫu nhiên trọn vẹn. 23 5.2. Phân tích phương sai 2 tác nhân …………………………………………………………. 27 5.2.1. Phân tích phương sai 2 tác nhân với 1 lần lặp lại : ( Bố trí thí nghiệm theo khối ngẫu nhiên vừa đủ ( Randomized Complete Blocks ) ( RCB ) : ……………………………………… 27 5.2.2. Phân tích phương sai 2 tác nhân m lần lặp ………………………………………………….. 32 6. PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN – HỒI QUY …………………………………………………… 36 6.1. Hồi quy tuyến tính 1 lớp ……………………………………………………………………. 36 6.2. Dạng phi tuyến đưa về tuyến tính 1 lớp ………………………………………………. 38 6.2.1. Lập quy mô hàm mũ trong Excel : …………………………………………………………… 38 6.2.2. Lập quy mô hàm mũ và Schumacher trong Statgraphics : …………………………… 40 6.3. Hồi quy tuyến tính nhiều lớp ……………………………………………………………… 46 6.4. Hồi quy phi tuyến tính nhiều lớp, tổng hợp biến ………………………………………. 49 6.4.1. Lập quy mô phi tuyến nhiều lớp chuyển về tuyến tính nhiều lớp trong Excel .. 49 6.4.2. Lập quy mô phi tuyến nhiều lớp chuyển về tuyến tính trong Statgraphics ……. 51 7. ƯỚC LƯỢNG CÁC DẠNG HỒI QUY MỘT BIẾN TRÊN ĐỒ THỊ …………………. 55 8. SẮP XẾP VÀ VẼ BIỂU ĐỒ PHÂN BỐ TẦN SỐ XUẤT HIỆN THEO CẤP, CỠ, HẠNG …………………………………………………………………………………………………………. 59 9. KIỂM TRA THUẦN NHẤT K MẪU QUAN SÁT ĐỨT QUẢNG – ỨNG DỤNG : KIỂM TRA SỰ THUẦN NHẤT CỦA CÁC DÃY PHÂN BỐ N / D, N / H Ở CÁC Ô TIÊU CHUẨN ………………………………………………………………………………………………………. 61 10. MÔ HÌNH HOÁ QUY LUẬT PHÂN BỐ ………………………………………………….. 62 10.1. Mô hình hoá phân bố giảm theo hàm Mayer …………………………………….. 63 10.2. Mô phỏng phân bổ thực nghiệm theo phân bổ khoảng chừng cách-hình học : …. 67 10.3. Mô phỏng phân bổ thực nghiệm theo phân bổ Weibull : ……………………… 69 11. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU CẤU TRÚC MẶT BẰNG RỪNG ( Bảo Huy, 1993 ) ………………………………………………………………………………………………………… 71 12. PHÂN TÍCH, PHÁT HIỆN CÁC NGUYÊN NHÂN, NHÂN TỐ ĐỊNH TÍNH, ĐỊNH LƯỢNG ẢNH HƯỞNG ĐẾN BIẾN PHỤ THUỘC ( HẬU QUẢ, VẤN ĐỀ ) ( Bảo Huy, 2006 ) ………………………………………………………………………………………………………… 73 4 5 LỜI NÓI ĐẦU Tài liệu này được biên soạn ship hàng cho việc giảng dạy môn học “ Thống kê và Tin học trong lâm nghiệp ” cho lớp Cao học Lâm nghiệp ở trường Đại học Tây Nguyên. Môn học này giúp cho người học nghiên cứu và phân tích, xử lý số liệu thống kê trên máy vi tính trong quy trình học tập, làm đề tài điều tra và nghiên cứu cũng như ứng dụng vào thực tiễn. Có rất nhiều ứng dụng ứng dụng để giải quyết và xử lý thống kê như SPSS, Statgraphics Plus, Excel …. Microsoft Excel được mọi người biết đến khi nói đến công cụ bảng tính, tính tóan …, nhưng những tính năng sâu xa về ứng dụng thống kê trong sinh học, nông lâm nghiệp, quản trị tài nguyên vạn vật thiên nhiên, thiên nhiên và môi trường lại ít được đề cập đến. Mục đích của môn học này là khai thác công dụng giải quyết và xử lý thống kê rất là đa dạng và phong phú và mạnh của ứng dụng Excel để ứng dụng trong nghiên cứu và phân tích những hiệu quả thí nghiệm, nhìn nhận những tác dụng tìm hiểu khảo sát trong lâm nghiệp, điều tra và nghiên cứu về quản trị tài nguyên vạn vật thiên nhiên. Trong đó gồm có những giải quyết và xử lý thống kế phổ cập như : Phân tích những đặc trưng mẫu, so sánh những mẫu thí nghiệm, nghiên cứu và phân tích phương sai, đối sánh tương quan hồi quy, dự báo … .. do đó ứng dụng Excel được lựa chọn để ra mắt. Các ứng dụng thống kê chuyên sử dụng và phổ cập trên quốc tế là Statgrahics, SPSS, …. Đây là những ứng dụng thống kê được ứng dụng rộng trong hầu hết những nghành điều tra và nghiên cứu, nghiên cứu và phân tích tài liệu của nhiều ngành khác nhau về xã hội, tự nhiên. Ứng dụng mạnh của những ứng dụng này là nghiên cứu và phân tích những quy mô hồi quy đa biến dạng tuyến tính hay phi tuyến tính với những cách nghiên cứu và phân tích phong phú như hồi quy lọc, hồi quy từng bước, tổng hợp biến, mã hóa tự động hóa những biến định tính, … .. Do đó ứng dụng Statgraphics cũng được ra mắt để người học hoàn toàn có thể tiếp cận với công cụ nghiên cứu và phân tích thống kê này. Tài liệu này sẽ không đi sâu vào kim chỉ nan Phần Trăm thống kê, mà thiên về hướng ứng dụng đơn thuần, dễ hiểu, kèm theo những ví dụ để người đọc hoàn toàn có thể thực hành thực tế những công dụng giải quyết và xử lý, nghiên cứu và phân tích tài liệu bằng Excel, Statgraphics Plus một cách nhanh gọn, thuận tiện trong hoạt động giải trí quản trị và điều tra và nghiên cứu lâm nghiệp, quản trị tài nguyên vạn vật thiên nhiên, môi trường tự nhiên. 6 7 1 TỔNG QUÁT VỀ CHỨC NĂNG XỬ LÝ THỐNG KÊ CỦA EXCEL VÀ STATGRAPHICS 1.1 Tổng quát về phần giải quyết và xử lý thống kê trong Excel Excel phong cách thiết kế sẵn một số ít chương trình để xử lý số liệu và nghiên cứu và phân tích thống kê cơ bản ứng dụng trong nhiều nghành : – Chức năng xử lý số liệu, tạo bảng tổng hợp tài liệu : Sắp xếp, đo lường và thống kê nhanh những bảng tổng hợp từ số liệu thô, … – Chức năng của những hàm : Cung cấp hàng loạt những hàm về kỹ thuật, thống kê, kinh tế tài chính kinh tế tài chính, hàm tra những chỉ tiêu thống kê như t, F, χ2 – Chức năng Data Analysis : Dùng để nghiên cứu và phân tích thống kê như nghiên cứu và phân tích những đặc trưng mẫu, tiêu chuNn t để so sánh sự sai khác, nghiên cứu và phân tích phương sai, ước đạt những đối sánh tương quan hồi quy – Phân tích quy mô tưong quan hoặc hồi quy để dự báo những biến hóa theo thời hạn ngay trên đề thị. Lưu ý : Về việc thiết lập chương trinh nghiên cứu và phân tích tài liệu ( Data Analysis ) trong Excel : – Khi setup ứng dụng Excel phải triển khai trong chính sách lựa chọn thiết lập, sau đó phải chọn mục : Add-Ins và Analysis Toolpak. – Khi chạy Excel lần đầu cần mở chính sách nghiên cứu và phân tích tài liệu bằng cách : Menu Tools / Add-Ins và chọn Analysis Toolpak-OK. ( Đối với MS. Office 2003 ) Đối với MS. Office 2007, thực thi mở chính sách nghiên cứu và phân tích thống kê như sau : Kích vào Microsoft Office Button sau đó chọn excel options, kích vào Add-ins, và chọn Analysis ToolPak trong hộp thoại – OK. N hư vậy trong thực tiễn quản trị tài liệu nông lâm nghiệp nói riêng, việc khai thác hết tiềm năng ứng dụng của Excel cũng mang lại hiệu suất cao tốt mà không nhất thiết phải tìm kiếm thêm một ứng dụng chuyên được dùng nào khác. Vấn đề đặt ra là xác lập kế hoạch ứng dụng và khai thác đúng và sâu những công cụ tính năng sẵn có ở một ứng dụng thông dụng ở bất kể một vi tính cá thể nào. 8 Một số hàm thông dụng trong thống kê : o Tính tổng : = Sum ( dãy đs ). o Tổng bình phương : = Sumq ( dãy đs ). o Trung bình : = Average ( dãy đs ). o Lấy giá trị tuyệt đối : = Abs ( đs ). o Trị lớn nhất, nhỏ nhất : = Max ( dãy đs ), Min ( dãy đs ). o Các hàm lượng giác : = Cos ( đs ), = Sin ( đs ), = tan ( đs ). o Hàm mũ, log : = Exp ( đs ), = Ln ( đs ), = Log ( đs ). o Căn bậc 2 : = Sqrt ( đs ) .. o Sai tiêu chuNn mẫu chưa hiệu đính : = Stdevp ( dãy đs ) ; đã hiệu đính = Stdev ( dãy đs ). o Phương sai mẫu chưa hiệu đính : = Varp ( dãy đs ) ; đã hiệu đính = Var ( dãy đs ). o Giai thừa : = Fact ( n ). o Số Pi : = Pi ( ). Tra những giá trị T, F, χ2 : Chọn 1 ô lấy giá trị tra. Kích nút fx trên thanh công cụ chuNn. Trong hộp thoại Function Category, chọn Statistical. Trong mục Function name, chọn 1 trong những hàm : Hàm Tinv : để tra T. Hàm Chiinv : để tra χ2. Hàm Finv : để tra F. Bấm N ext. Trong hộp thoại tiếp theo : Function Wizard chọn : o Probability ( fx ) : Gõ vào mức ý nghĩa α = 0.05 ; 0.01 hay 0.001. o Degrees Freedom ( fx ) : Gõ vào bậc tự do. Đối với tiêu chuNn F cần đua vào 2 độ tự do. o Finish. 1.2 Tổng quát về ứng dụng giải quyết và xử lý thống kê Statgraphics Centuiron Đây là một ứng dụng chuyên được dùng trong giải quyết và xử lý thống kê, gồm có những công dụng : – Tạo lập cơ sở tài liệu dưới dạng bảng tính – Tính toán những đặc trưng mẫu, vẽ sơ đồ, đồ thị quan hệ – So sánh hai hay nhiều mẫu bằng những tiêu chuNn thống kê t, U, F và nhiều tiêu chuNn phi tham số khác. – Phân tích phương sai AN OVA. – Kiểm tra tính chuNn của tài liệu và đổi biến số. – Thiết lập những quy mô hồi quy tuyến tính hay phi tuyến tính từ một cho đến nhiều lớp, tổng hợp biến. Với cách giải quyết và xử lý phong phú để lựa chọn được những biến ảnh hưởng tác động đến một hậu qủa ( biến nhờ vào ). 9 Giao tiếp trong Statgraphics Centurion, số liệu nguồn vào hoàn toàn có thể được nhập trực tiếp trong file bảng tính và cơ sở tài liệu ; tuy nhiên với những làm này đôi khi không thuận tiện trong những bước xử lý số liệu thô như đổi biến số, tính những biến trung gian, mã hóa biến số. Do đó thường thì nên tạo lập cơ sở tài liệu trong bảng tính Excel để hoàn toàn có thể sử dụng những tính năng bảng tính mạnh của nó trong giải quyết và xử lý tài liệu thô, tạo lập cơ sở tài liệu ; sau đó sẽ nhập vào Statgraphics Centurion để đo lường và thống kê, thiết lập quy mô, …. Cơ sở tài liệu lập trong Excel cần lưu dưới dạng phiên bản của Excel 97 – 2003, vì nó chưa nhận được file Excel ở version 2007. Sau khi nhập tài liệu trong Excel 97-2003, đóng file của Excel và mở nó trong Statgrahics Centurion như sau : File / Open / Open Data Source ; chọn External Data File – OK. Trong hộp thoại mở file, chọn kiểu file Excel và chọn file cần mở đã tạo trước đó. 10 2 THỐNG KÊ MÔ TẢ Để có những thông số kỹ thuật đặc trưng về một đối tượng người dùng quan sát như sinh trưởng của một lô rừng, sự phong phú loài của lô rừng, sự ảnh hưởng tác động của cháy rừng đến tỷ lệ, chất lượng tái sinh, dịch chuyển trữ lượng, tỷ lệ của một lô rừng trồng, trạng thái rừng ….. cần tiến thành thu thập dữ liệu theo một tác nhân chủ yếu và sau đó ước đạt, thống kê giám sát những đặc trưng cơ bản. Đây là những thông tin cơ bản về một đối tượng người dùng quan sát, theo một chỉ tiêu, tác nhân chăm sóc. Các đặc trưng mẫu gồm có tính những chỉ tiêu : Số trung bình, số trung vị, phương sai, sai tiêu chuNn, độ lệch, độ nhọn của dãy số liệu quan sát, khoanh vùng phạm vi dịch chuyển của nó với một mức sai số được cho phép đặt trước. Ví dụ : Khảo sát những đặc trưng cơ bản về sinh trưởng đường kính của rừng trồng tếch. Số liệu đo D1, 3 rừng trồng Tếch 14 tuổi trong ô tiêu chuNn 500 mét vuông. Các đặc trưng mẫu hoàn toàn có thể tính đồng thời trong Excel theo những bước : N hập số liệu theo cột hoặc hàng. Menu Tools / Data Analyisis / Descriptive Statistics / OK. Có hộp thoại, trong đó cần xác lập : o Input range : Khai báo khối tài liệu. o Grouped by : Chọn dữ liệu nhập theo cột ( Columns ) hoặc hàng ( Rows ). o Label in first row : N ếu đưa vào cả hàng tiêu đề thì lưu lại. o Output range : Đánh vào địa chỉ ô trên trái nơi đưa ra hiệu quả. o Summary Statistics : tin tức tóm lược những đặc trưng thống kê ( ghi lại ). o Kích nút OK Bảng nhập tài liệu đường kính D1. 3 của Tếch Sử dụng tính năng nghiên cứu và phân tích đặc trưng mẫu của Excel 11 Kết quả tính đặc trưng mẫu D1, 3 ( cm ) Mean 18,98 Standard Error 0,442 Median 19,1 Mode 19,42 Standard Deviation 3,16 Sample Variance 9,986 Kurtosis 0,852 Skewness – 0,227 Range 17,19 Minimum 9,868 Maximum 27,06 Sum 968 Count 51 Confidence Level ( 95,0 % ) 0,889 12 Giải thích : o Mean : Số trung bình. o Standard Error : Sai số của số trung bình mẫu. o Median : Trung vị mẫu. o Mode : Trị số ứng với tần số phân bổ tập trung chuyên sâu nhất. o Standard deviation : Sai tiêu chuNn mẫu. o Sample variance : Phương sai mẫu. o Kurtosis : Độ nhọn của phân bổ Ku = 0 phân bổ thực nghiệm tiệm cận chuNn. Ku > 0 đường cong có dạng bẹt hơn so với phân bổ chuNn. Ku 0 đỉnh đường cong lệch trái so với số trung bình. Sk 0 thì giá trị quan sát có khuynh hướng phân tán xa số trung bình, ngược lại Ku 0 thì số liệu quan sát có xu thế nghiêng về những giá trị nhỏ hơn trung bình, nếu là số liệu sinh trưởng rừng, thì cây rừng đang ở quá trình non ; ngược lại Sk 0 thì trung bình của mẫu lớn hơn có ý nghĩa so với trung bình kim chỉ nan – N ếu | t | tính ≤ t ( 0.05, df ) thì hoàn toàn có thể Kết luận ở mức sai 5 % trung bình mẫu quan sát xê dịch với trung bình triết lý. Trong đó t kim chỉ nan được tính theo hàm = tinv ( 0.05, df ), với độ tự do df = n-1. Số liệu đo cao cây tái sinh rừng khộp trong Excel Stt Chiểu cao cây tái sinh ( m ) 1 1.5 2 1.3 3 0.8 4 1.9 5 1.7 6 2.2 7 2.5 8 1.0 9 0.7 10 1.9 11 1.8 … … 14 58 1.6 59 2.0 60 1.9 61 1.7 Để tính được giá trị t, cần đo lường và thống kê đặc trưng mẫu để có những giá trị thông kê về Xbq, S. Kết quả tính đặc trưng mẫu tái sinh rừng khộp Chiểu cao cây tái sinh ( m ) Mean 1.64 Standard Error 0.06318 Median 1.7 Mode 1.9 Standard Deviation 0.49347 Sample Variance 0.24351 Kurtosis – 0.4499 Skewness – 0.4627 Range 1.8 Minimum 0.7 Maximum 2.5 Sum 100.3 Count 61 Confidence Level ( 95.0 % ) 0.12638 Từ đó tính giá trị thống kê t : So sánh trung bình chiều cao tái sinh với giá trị triết lý µ = 2 m 𝑡 = 1.64 − 20.493 √ 61 = − 5.63 Và t kim chỉ nan : t ( 0.05, df = n-1 ) = tinv ( 0.05, 60 ) = 2.00 Kết quả cho thấy | t | = 5.63 > t ( 0.05, 60 ). Kết luận : Có sự sai khác có ý nghĩa giữa trung bình chiều cao cây tái sinh rừng khộp với giá trị trung bình kim chỉ nan mong đợi là 2 m. Và t 30 thì hoàn toàn có thể xem là tiệm cận chuNn. Kiểm tra bằng nhau của 2 phương sai của 2 mẫu bằng tiêu chuẩn F. Trước khi lựa chọn tiêu chuNn t để so sánh trung bình 2 mẫu, cần kiểm tra sự sai khác phương sai của chúng bằng tiêu chuNn F. Ví dụ : Kiểm tra sinh trưởng chiều cao H của 2 chiêu thức trồng thông 3 lá Pinus kesiya bằng cây con và rễ trần tại trạm thực nghiệm Lang Hanh-Lâm Đồng : Mỗi công thức được rút mẫu theo ô tiêu chuNn 1000 mét vuông, đo đếm chiều cao : – Dung lượng quan sát mỗi mẫu > 90 cây, nên gật đầu giả thuyết phân bổ N – H của từng mẫu tiệm cận chuNn. – Kiểm tra bằng nhau của 2 phương sai bằng tiêu chuNn F : Bảng tóm tắt số liệu sinh trưởng H của hai mẫu A B 1 H ( cây con ) H ( rễ trần ) 2 13,6 13 3 14 13,5 13,8 12 13 13,5 11 15 12 14 93 12,5 10 94 9 Tính F : Một trong 2 cách : C1 : Kích nút fx, có hộp thoại : Chọn : Statistical ( trong Function Category ) và Ftest-N ext ( trong Function name ) : Xuất hiện hội thoại tiếp theo : Array 1 : Đưa vào dãy 1 : A2 : A93 16 Array 2 : Đưa vào dãy 2 : B2 : B94 Finish. C2 : Đưa đến ô hiệu quả : = Ftest ( A2 : A93, B2 : b94 ) Enter. Nếu giá trị Tỷ Lệ P > 0.05, Kết luận hai phương sai bằng nhau, nếu ngược lại thì bác bỏ. Kết quả ví dụ trên có P = 0.40 > 0.05, Tóm lại phương sai hai mẫu bằng nhau ( chưa có sai dị rõ ). • Dùng tiêu chuẩn t để kiểm tra giả thuyết Ho theo trình tự : Trong menu Tools / Data Analysis : Chọn trong hộp thoại một trong hai trưòng hợp tuỳ theo phương sai hai mẫu có bằng nhau hay không qua kiểm tra bằng F ở bước trước o t-Test : Two sample assuming equal variance ( Trường hợp phương sai bằng nhau ). o t-Test : Two sample assuming unequal variance ( Trường hợp phương sai không bằng nhau ). Trong Hộp thoại : Xác định : o Variable 1 range : Khối dữ liệu mẫu 1 ( A1 : A93 ) o Variable 2 range : Khối dữ liệu mẫu 2 ( B1 : B94 ) N ên đưa cả tiêu đề. o Hypothesized mean diference : Đưa vào 0 ( Có nghĩa giả thuyết Ho = 0 ). Có thể đổi khác giả thuyết này theo nhu yếu nhìn nhận thí nghiệm. Ví dụ nếu muốn kiểm tra xem hai trung bình của hai mẫu có thực sự sai khác nhau không, giả thuyết Ho sẽ là : Ho : Mean1 = Mean2 hay nói khác Mean1 – Mean 2 = 0, lúc này giải thuyết Ho được đặt giá trị là 0. o Label : N ếu có đưa hàng tiêu đề vào thì cần lưu lại vào label o Output range : Đưa địa chỉ ô trên trái nơi xuất tác dụng. o OK. 17 N ếu : P ( T t Critical two tail ( t hai chiều ), bác bỏ Ho, hai mẫu sai dị rõ, ngược lại thì sai khác là ngẫu nhiên. t-Test : Two-Sample Assuming Equal Variances H ( cây con ) H ( rễ trần ) Mean 11,60434783 13,40322581 Variance 2,559761108 2,148141655 Observations 92 93 Pooled Variance 2,352826738 Hypothesized Mean Difference 0 df 183 t Stat – 7,975469453 P ( T

READ:  Cách mở nhiều cửa sổ của một phần mềm

  • pdfbai_giang_thong_ke_va_tin_hoc_cho_cao_hoc_lam_nghiep_2009_5993.pdf
  • Share this post

    Post Comment