Słowniczek Hipoteza statystyczna Hipoteza parametryczna Hipoteza nieparametryczna Hipoteza zerowa Hipoteza alternatywna Błąd pierwszego rodzaju

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Słowniczek Hipoteza statystyczna Hipoteza parametryczna Hipoteza nieparametryczna Hipoteza zerowa Hipoteza alternatywna Błąd pierwszego rodzaju"

Transkrypt

1 Słowiczek Hipoteza statystycza jakiekolwiek przypuszczeie dotyczące rozkładu populacji geeralej Hipoteza parametrycza hipoteza statystycza precyzująca wartość parametru w rozkładzie populacji geeralej zaego typu Hipoteza ieparametrycza hipoteza statystycza precyzująca typ rozkładu populacji geeralej Hipoteza zerowa podstawowa hipoteza statystycza sprawdzaa daym testem. Ozacza się ją zwykle symbolem H 0 Hipoteza alteratywa hipoteza statystycza kokurecyja w stosuku do hipotezy zerowej w tym sesie, że jeżeli odrzuca się hipotezę zerową, to przyjmuje się hipotezę alteratywą. Ozacza się ją H Błąd pierwszego rodzaju możliwy do popełieia przy weryfikacji hipotezy statystyczej błąd polegający a odrzuceiu testowaej hipotezy prawdziwej Błąd drugiego rodzaju możliwy do popełieia przy sprawdzaiu hipotezy statystyczej błąd polegający a przyjęciu testowaej hipotezy fałszywej Poziom istotości prawdopodobieństwo popełieia błędu pierwszego rodzaju w postępowaiu testującym hipotezę. Poziom istotości ozacza się zwykle symbolem i obiera się go z góry, zwykle jako małe prawdopodobieństwo. Najczęściej przyjmuje się rówe 0,, 0,05, 0,0 lub 0,00. Odrzuceie sprawdzaej hipotezy a poziomie istotości p. = 0,05 ozacza, że ryzyko popełieia błędu pierwszego rodzaju przy tej decyzji wyosi 5% (iaczej mówiąc: co ajwyżej 5 razy a 00 takich decyzji popełiać będziemy błąd) Test statystyczy reguła postępowaia, która a podstawie wyików próby ma doprowadzić do decyzji przyjęcia lub odrzuceia postawioej

2 hipotezy statystyczej. Za pomocą testu weryfikujemy zatem hipotezę statystyczą. Moc testu prawdopodobieństwo podjęcia decyzji prawidłowej przy weryfikacji hipotezy statystyczej daym testem, a polegającej a odrzuceiu testowaej hipotezy fałszywej Test istotości ajczęściej używay w praktyce statystyczej typ testu, pozwalający a odrzuceie hipotezy z małym ryzykiem popełieia błędu (mierzoym poziomem istotości ). Ze względu a to, że w teście istotości uwzględia się jedyie błąd pierwszego rodzaju, a ie rozpatruje się szasy popełieia błędu drugiego rodzaju, to w wyiku tego testu możliwa jest decyzja odrzuceia hipotezy zerowej lub ie ma podstaw do jej odrzuceia (co ie ozacza jej przyjęcia!) Parametryczy test istotości test istotości weryfikujący hipotezę zerową precyzującą wartość parametru w ustaloym typie rozkładu populacji geeralej Nieparametryczy test istotości test istotości dla hipotezy zerowej precyzującej ogóly typ, postać rozkładu populacji geeralej Obszar krytyczy testu wyjaśioe poiżej Obszar krytyczy testu dwustroy obszar krytyczy złożoy z dwu rozłączych podzbiorów, wyzaczoy ajczęściej symetryczie, w rozkładzie odpowiediej statystyki. Testu z dwustroym obszarem krytyczym używa się zwykle wtedy, gdy hipoteza alteratywa (parametrycza) jest w postaci ierówości typu Obszar krytyczy testu jedostroy w zależości od hipotezy alteratywej może być lewostroy lub prawostroy. Jest to obszar krytyczy złożoy z jedego podzbioru, wybraego z jedej stroy w rozkładzie odpowiediej statystyki. Testu z jedostroym obszarem

3 krytyczym używa się zwykle wtedy, gdy hipoteza alteratywa występuje w postaci ierówości typu < lub > Testowaie hipotez, etapy () w zależości od postaci hipotezy zerowej buduje się pewa statystykę Z z wyików -elemetowej próby () wyzacza się rozkład tej statystyki przy założeiu prawdziwości hipotezy H 0 (3) w rozkładzie tym wybiera się taki obszar Q wartości statystyki Z, by spełioa była rówość P Z Q gdzie jest ustaloym z góry, dowolie małym prawdopodobieństwem (4) obszar Q azywa się obszarem krytyczym testu, gdyż ilekroć wartość statystyki Z z próby zajdzie się w im, to podejmuje się decyzję o odrzuceiu hipotezy H 0 a korzyść jej alteratywy H (5) atomiast, gdy otrzymaa z kokretej próby wartość statystyki Z ie ależy do obszaru krytyczego, to ie ma podstaw do odrzuceia hipotezy H 0 (ależy wyraźie podkreślić, że ie jest to rówozacze z jej przyjęciem). Uzasadieie powyższych decyzji: obszar krytyczy Q jest tak wyzaczoy, że przy założeiu prawdziwości hipotezy H 0 prawdopodobieństwo otrzymaia z próby -elemetowej wartości statystyki Z ależącej do tego obszaru jest zae i jest bardzo małą liczbą. Takie zdarzeie losowe ie powio się więc zrealizować w jedym doświadczeiu. Jeżeli jedak aprawdę zrealizowało się, to musiało mieć większe prawdopodobieństwo iż to wyika z założeia prawdziwości hipotezy H 0, więc skłoi jesteśmy uzać hipotezę za 3

4 fałszywą i odrzucamy ją. Możemy pomylić się i odrzucić hipotezę, która w grucie rzeczy była prawdziwa (błąd pierwszego rodzaju), jedak prawdopodobieństwo takiej pomyłki jest bardzo małe, rówe obraej dowolie liczbie. Jeżeli atomiast wartość statystyki Z z próby -elemetowej zalazła się poza obszarem krytyczym, to prawdopodobieństwo tego zdarzeia, przy prawdziwości hipotezy H 0, jest rówe, co jest bliskie. Zaszło zatem zdarzeie, które powio przy prawdziwości hipotezy zajść, bo miało duże prawdopodobieństwo, więc ie ma podstaw do odrzuceia hipotezy H 0 Jako poziom istotości wybiera się ajczęściej w testach istotości liczby 0,, 0,05, 0,0, 0,00. Im miejszy przyjmie się poziom istotości w teście (czyli im miejsze dopuszcza się ryzyko popełieia błędu pierwszego rodzaju), tym trudiej jest hipotezę H 0 odrzucić (zwykle przyjmuje się = 0,05 a miejsze wartości stosuje się w wyjątkowo ważych badaiach, p. techiczych czy medyczych). Odrzuceie sprawdzaej hipotezy a poziomie istotości p. = 0,0 ozacza, że odrzucając tę hipotezę albo się ie mylimy (czyli hipoteza jest aprawdę fałszywa) albo też popełiamy błąd pierwszego rodzaju (czyli w grucie rzeczy, o czym ie wiemy, hipoteza jest prawdziwa) ale w tym ostatim przypadku częstość popełieia takiego błędu jest tylko a 00 przypadków stosowaia tego testu istotości. Podstawą budowy obszaru krytyczego dla daego testu istotości jest rozkład odpowiediej statystyki z próby, wyzaczay przy założeiu prawdziwości sprawdzaej hipotezy o parametrze populacji. Test dla wartości średiej populacji statystyką jest tutaj średia z próby x. 4

5 MODEL Populacja geerala ma rozkład ormaly N( m,), przy czym odchyleie stadardowe jest zae. Należy a podstawie wyików próby losowej - elemetowej sprawdzić hipotezę H 0 : m = m 0 (m 0 jest kokretą wartością hipotetyczą średiej) wobec hipotezy alteratywej H : m m 0. Test istotości dla hipotezy H 0 jest astępujący: Na podstawie wyików próby oblicz wartość statystyki x a astępie wartość zmieej ormalej stadaryzowaej U według wzoru x m0 u Z tablicy rozkładu N(0,) wyzacz taką wartość krytyczą u /, by dla założoego z góry małego prawdopodobieństwa (poziomu istotości) zachodziła rówość P U u / (u) / / Q -u / Q u u / Zbiór wartości U określoy ierówością u u / jest obszarem krytyczym tego testu, tz. gdy z próby otrzymamy taką wartość u, że u / u, to hipotezę H 0 odrzucamy. Gdy u u /, to ie ma wtedy podstaw do odrzuceia hipotezy H 0 5

6 UWAGA Powyższy test z tzw. dwustroym obszarem krytyczym stosuj jedyie dla takiego przypadku hipotezy alteratywej, w której występuje ierówość m m 0. Gdy hipoteza alteratywa ma postać H : m < m 0 to stosuj test istotości z tzw. lewostroym obszarem krytyczym określoym ierówością U u zachodziła rówość P U u. Wtedy wartość u wyzacz tak, by Dla hipotezy alteratywej postaci: H : m > m 0 Stosuj test istotości z prawostroym obszarem krytyczym określoym ierówością U u zachodziła rówość P U u. Wtedy wartość u wyzacz z rozkładu N(0,) tak, by. Hipotezę H 0 odrzucasz dla takiego przypadku hipotezy H tylko wtedy, gdy wyzaczoa z próby wartość u spełia ierówość u u. 6

7 MODEL Populacja geerala ma rozkład ormaly N( m,), przy czym odchyleie stadardowe jest iezae. Należy a podstawie wyików próby losowej -elemetowej sprawdzić hipotezę H 0 : m = m 0 (m 0 jest kokretą wartością hipotetyczą średiej) wobec hipotezy alteratywej H : m m 0. Test istotości dla hipotezy H 0 jest astępujący: Na podstawie wyików próby oblicz wartość x oraz s lub s ~ a astępie wartość statystyki t według jedego ze wzorów gdzie x m x m t 0 s ~ s 0 s i ( x i x) ~ s i ( x i x) Statystyka t ma przy założeiu prawdziwości hipotezy H 0 rozkład t Studeta o - stopiach swobody. Z tablicy tego rozkładu, dla ustaloego poziomu istotości i dla - stopi swobody, odczytaj taką wartość t, że t t P. Nierówość t t określa obszar krytyczy (dwustroy) w tym teście. Wystarczy więc porówać obliczoą z próby wartość zmieej t z wartością krytyczą t, odczytaą z tablic rozkładu Studeta. Jeżeli zajdzie ierówość 7 t t, to hipotezę H 0 ależy odrzucić a korzyść hipotezy H, atomiast gdy zajdzie ierówość przeciwa t t, to ie ma podstaw do odrzuceia hipotezy H 0. UWAGA Gdy hipoteza alteratywa ma postać H : m < m 0 to stosuj test istotości z lewostroym obszarem krytyczym, tj. wyzaczoym tak, by P t t t t. Natomiast gdy hipoteza alteratywa ma postać H : m > m 0 to stosuj w tym teście obszar krytyczy

8 pawostroy określoy ierówością t t sposób, by zachodziła ierówość P t t., przy czym t wyzacz w taki MODEL 3 Populacja geerala ma rozkład ormaly N( m,) lub dowoly iy rozkład o średiej wartości m i o skończoej, ale iezaej wartości wariacji. Na podstawie wyików dużej próby losowej ( co ajmiej rzędu kilku dziesiątków) z tej populacji ależy zweryfikować hipotezę H 0 : m = m 0,wobec hipotezy alteratywej H : m m 0. Test istotości dla tej hipotezy jest aalogiczy jak w MODEL, tz. jest testem U, z tą różicą, że zamiast wartości przyjmuje się wyzaczoą z dużej próby wartość s. ZADANIE Pewie automat w fabryce czekolady wytwarza tabliczki czekolady o omialej wadze 50 g. Wiadomo, że rozkład wagi produkowaych tabliczek jest ormaly N(m,5). Kotrola techicza pobrała próbę losową 6 tabliczek czekolady i otrzymała ich średią wagę 44 g. Czy moża twierdzić, że automat rozregulował się i produkuje tabliczki czekolady o miejszej iż przewiduje orma wadze? Na poziomie istotości = 0,05 zweryfikuj odpowiedią hipotezę statystyczą. ZADANIE. W szpitalu wylosowao iezależie spośród pacjetów chorych a pewą chorobę próbę 6 chorych i otrzymao dla ich średią ciśieia tęticzego krwi 35 x oraz s = 45. Należy a poziomie istotości = 0,05 zweryfikować hipotezę, że pacjeci pochodzą z populacji o średim ciśieiu tęticzym 0. 8

9 ZADANIE 3 Miesięcze dodatkowe dochody studetów Politechiki Opolskiej w zbadaej grupie 0 wylosowaych studetów były astępujące [w zł] Dochody Liczba studetów Na poziomie istotości = 0,0 zweryfikuj hipotezę, że średi dochód studetów tej uczeli wyosi 500 zł. Test dla dwóch średich W praktyczych zastosowaiach statystyki zachodzi bardzo często potrzeba sprawdzeia hipotez dotyczących rówości wartości średich w dwóch populacjach ormalych, p. przy porówaiu populacji zdrowych z populacją chorych. W zależości od posiadaych iformacji o porówywaych populacjach wyróżiamy trzy modele. W każdym z ich weryfikujemy hipotezę H 0 : m = m czyli m m = 0, gdzie m i m ozaczają wartości średie odpowiedio pierwszej i drugiej populacji geeralej. Postać hipotezy alteratywej H decyduje o wyborze jedostroego lub dwustroego obszaru krytyczego. MODEL Badamy dwie populacje geerale mające rozkłady ormale N(m, ) i N(m, ). Odchyleia stadardowe i tych populacji są zae. W oparciu o wyiki dwu iezależych prób, odpowiedio o liczebości i, 9

10 wylosowaych z tych populacji ależy sprawdzić hipotezę H 0 : m = m wobec hipotezy alteratywej H : m m Test istotości dla hipotezy H 0 buduje się w astępujący sposób: Z wyików prób wylosowaych z tych populacji oblicz wartości średie x i x a astępie wartość statystyki U według wzoru Statystyka ta przy założeiu prawdziwości hipotezy H 0 ma rozkład N(0,). Z tablicy rozkładu ormalego N(0,) wyzacz dla przyjętego z góry poziomu istotości taką wartość krytyczą u / by spełioa była rówość P U u /. Nierówość w awiasie powyższego wzoru określa dwustroy obszar krytyczy testu, czyli gdy przy porówaiu wartości u wyzaczoej ze wzoru z wartością u / odczytaą z tablicy zajdzie ierówość u u /, to sprawdzaą hipotezę H 0 odrzucasz a korzyść jej alteratywy H. Gdy zaś otrzymasz ierówość przeciwą, tj. u / u, to ie ma podstaw do odrzuceia hipotezy H 0. UWAGA Dla hipotezy alteratywej H : m < m stosujemy test istotości z jedostroym obszarem krytyczym U u. Wartość krytyczą u odczytuje się wtedy z tablicy rozkładu N(0,) tak, by P U u. Natomiast dla hipotezy alteratywej H : m > m stosujesz test z prawostroym obszarem krytyczym U u. Wartość krytyczą u odczytuje się wtedy z tablicy rozkładu N(0,) tak, by zachodziło P U u. u x x MODEL Badamy dwie populacje geerale mające rozkłady ormale N(m, ) i N(m, ), przy czym odchyleia stadardowe i tych populacji są 0

11 iezae ale jedakowe, tz. zachodzi =. Na podstawie wyików dwu małych prób odpowiedio o liczebościach i, wylosowaych iezależie z tych populacji, ależy zweryfikować hipotezę H 0 : m = m wobec hipotezy alteratywej H : m m Test istotości dla hipotezy H 0 buduje się w astępujący sposób: Z wyików obu prób oblicz wartości średie x i x oraz wariacje s, a astępie wartość statystyki t według wzoru s i Statystyka ta przy założeiu prawdziwości hipotezy H 0 ma rozkład t Studeta o + - stopiach swobody. Z tablicy rozkładu t Studeta odczytaj dla + - stopi swobody oraz dla przyjętego z góry poziomu istotości taką wartość krytyczą t by spełioa była rówość t t P. Nierówość t t określa dwustroy obszar krytyczy testu, tz. gdy porówując obliczoą wartość t z wartością krytyczą t otrzymujesz ierówość t t, to sprawdzaą hipotezę H 0 odrzucasz a korzyść jej alteratywy H. Gdy zaś otrzymamy ierówość przeciwą, tj. t t, to ie ma podstaw do odrzuceia hipotezy H 0. UWAGA Gdy hipoteza alteratywa ma postać H : m < m, wtedy stosujemy w tym teście lewostroy obszar krytyczy wyzaczoy ierówością t t, gdzie wartość krytycza t jest wtedy odczytaa z tablicy rozkładu t Studeta w taki sposób, by spełioa była rówość t t P. Natomiast dla hipotezy alteratywej postaci H : m > m stosujemy w tym teście prawostroy obszar krytyczy wyzaczoy ierówością t t wartość krytycza t odczytaa jest z tablicy tak, by zachodziła rówość t t P. t x x s s, gdzie

12 Należy admieić, że MODEL jest ze względu a małe próby ajczęściej stosoway w statystyczej aalizie wyików eksperymetów aukowych z różych dziedzi wiedzy. Nie wymaga się przy tym jedakowo liczych prób. UWAGA Czasem w praktyce zdarza się, że wyiki obu prób możemy traktować jako wyiki pomiarów a tym samym elemecie populacji. Jest tak wtedy gdy staowią oe pary przyporządkowaych sobie liczb. Typową sytuacją jest tu model: wyik x i przed jakąś operacją a wyik y i po iej dla tego samego i. Należy wtedy aalizować wyiki obu prób jako wyiki jedej próby biorąc różice y i x i, a zamiast testu zamieszczoego w MODELU użyć testu dla pojedyczej średiej (też MODEL ), opisaego wcześiej. Stosujemy wtedy astępujący wzór a wartość statystyki t Studeta z t s z Gdzie z i = y i x i, a jest liczbą par. Zamiast hipotezy H 0 : m = m, weryfikujemy wtedy hipotezę H 0 : Z 0, gdzie Z ozacza średią w populacji różic. MODEL 3 Badamy dwie populacje mające rozkłady ormale lub ie, byle o skończoych wariacjach i, które są iezae. Na podstawie wyików dwu dużych prób ( oraz są rzędu co ajmiej kilku dziesiątków) wylosowaych z obu populacji ależy sprawdzić hipotezę H 0 : m = m wobec hipotezy alteratywej H : m m Test istotości dla tej hipotezy jest aalogiczy jak w MODEL, tz. jest oparty a rozkładzie ormalym N(0,), z tą jedyie różicą, że przy obliczaiu wartości u zamiast iezaych wariacji i przyjmuje się wartości s i s wyzaczoe z dużych prób.

13 ZADANIE 4 Chcemy stwierdzić, czy zatrudioe a tych samych staowiskach kobiety otrzymują przeciętie iższą płacę iż mężczyźi. Z populacji kobiet zatrudioych a określoych staowiskach losujemy iezależie próbę = 00 kobiet i otrzymujemy z iej średią płacę x = 80 zł oraz wariację płac s = Z populacji mężczyz zatrudioych a tych samych staowiskach losujemy iezależie = 80 mężczyz i otrzymujemy dla ich średią płacę x = 80 oraz wariację s = Na poziomie istotości = 0,0 sprawdzamy hipotezę, że średie płace kobiet są iższe. ZADANIE 5 Wysuięto hipotezę, że czas potrzeby a wykoaie pewego eksperymetu moża zmiejszyć przez zastosowaie owego typu pipet. Przy iezmieioych iych warukach zmierzoo czasy wykoaia tego eksperymetu dla owego i starego typu pipet i otrzymao dla owej pipety czasy (w miutach): 5,, 0, 8, 4, 5, 3 a dla starej pipety: 7,,, 8, 9, 3, 4, 6. Zweryfikuj wysuiętą hipotezę a poziomie istotości = 0,05. ZADANIE 6 Zbadao 40 liści jedego gatuku A oraz 35 liści iego gatuku B dębu i otrzymao dae o liczbie erwów boczych a liściach, zestawioe w poiższej tabeli. Liczba erwów boczych a liściach gatuku A Liczba liści gatuku B

14 Przyjmując poziom istotości = 0,0 sprawdzić hipotezę, że liście dębu gatuku A maja przeciętie więcej erwów boczych iż liście dębu gatuku B. Test dla procetu (wskaźika struktury) W badaiu statystyczym prowadzoym ze względu a cechę iemierzalą (jakościową) zachodzi czasem koieczość sprawdzeia hipotezy o wartości wskaźika struktury populacji, tj. frakcji elemetów wyróżioych w populacji (lub po pomożeiu przez 00 procetu). Wskaźik struktury p populacji geeralej może przyjąć wartość z przedziału (0,). Omówimy test dla wskąźika p dla przypadku dużej próby, tz. gdy możemy budować obszar krytyczy w oparciu o rozkład ormaly. MODEL Frakcja elemetów wyróżioych w populacji jest rówa p. Z populacji tej wylosowao iezależie do próby dużą liczbę elemetów populacji ( > 00). W oparciu o wyiki tej próby, ależy zweryfikować hipotezę H 0 : p = p 0 wobec hipotezy alteratywej H : p p 0, gdzie p 0 jest hipotetyczą wartością parametru p. Test istotości dla hipotezy H 0 buduje się w astępujący sposób: Oblicz wskaźik struktury z próby m/, gdzie m jest liczbą elemetów wyróżioych zalezioą w próbie. Następie oblicz wartość statystyki m p0 u p ( 0 p0) Statystyka ta ma przy założeiu prawdziwości hipotezy H 0 rozkład asymptotyczie ormaly N(0,). Z tablicy rozkładu ormalego N(0,)

15 wyzacz astępie taką krytyczą wartość u / by spełioa była rówość P U u /. Nierówość w awiasie powyższego wzoru określa dwustroy obszar krytyczy testu, czyli gdy przy porówaiu wartości u wyzaczoej ze wzoru z wartością u / odczytaą z tablicy zajdzie ierówość u u /, to sprawdzaą hipotezę H 0 odrzucasz a korzyść jej alteratywy H. Gdy zaś otrzymasz ierówość przeciwą, tj. u / u, to ie ma podstaw do odrzuceia hipotezy H 0. UWAGA Dla hipotezy alteratywej postaci H : p < p 0 obszar krytyczy buduje się lewostroie, tz. taka wartość u jest wartością krytyczą, że P U u U u. Obszar krytyczy jest wtedy określoy przez ierówość. Wartość u jest wtedy oczywiście ujema. Natomiast dla hipotezy alteratywej H : p > p 0 obszar krytyczy w tym teście buduje się prawostroie, tz. jest o określoy ierówością U u. Wartość krytyczą u odczytuje się wtedy z tablicy rozkładu N(0,) w taki sposób, by spełioa była rówość P U u. ZADANIE 7 Wysuięto hipotezę, że wadliwość produkcji pewego podzespołu w aparatach radiowych wyosi 0%. W celu sprawdzeia tej hipotezy wylosowao iezależie próbę 00 podzespołów i otrzymao w iej 5 podzespołów wadliwych. Na poziomie istotości = 0,05 zweryfikuj tę hipotezę. Test dla dwóch procetów (wskaźików struktury) Badając dwie populacje geerale ze względu a cechę iemierzalą musimy często sprawdzić hipotezę, że frakcje elemetów wyróżioych (wskaźiki struktur lub procety) są w obu populacjach takie same. Test poday poiżej pozwala a zweryfikowaie tej hipotezy w oparciu o wyiki dwu dużych rób. 5

16 Korzysta się przy tym z asymptotyczego rozkładu ormalego odpowiediej statystyki MODEL Dae są dwie populacje geerale, w których frakcje elemetów wyróżioych są rówe odpowiedio p i p. Na podstawie dwu dużych prób o liczebościach odpowiedio i ( i większe od 00) ależy sprawdzić hipotezę, że parametry p i p są jedakowe, tz. H 0 : p = p wobec hipotezy alteratywej H : p p Test istotości dla hipotezy H 0 buduje się w astępujący sposób: Z obu prób o liczebościach i wyzacz odpowiedie liczby m i m elemetów wyróżioych w tych próbach. Następie według wzoru m m p oblicz wartość średiego wskaźika struktury z obu prób p oraz według wzoru wartość pseudo-liczebości próby. Oblicz wartość statystyki m m u p( p) m / i m / są wskaźikami struktury uzyskaymi z obu prób. Powyższa statystyka ma przy założeiu prawdziwości hipotezy H 0 rozkład asymptotyczy N(0,). Z tablicy rozkładu ormalego N(0,) odczytaj astępie taką krytyczą wartość u /, dla daego z góry poziomu istotości, aby P U u /. Jeśli z porówaia u z wartością krytyczą u / otrzymasz ierówość u u /, to zalazłeś się w dwustroym obszarze krytyczym, zatem hipotezę H 0 odrzucasz a 6

17 korzyść jej alteratywy H. Gdy zaś otrzymasz ierówość przeciwą, tj. u / u, to ie ma podstaw do odrzuceia hipotezy H 0. UWAGA Gdy hipoteza alteratywa ma postać H : p < p stosoway jest lewostroy obszar krytyczy, tz. krytyczą wartość u odczytuje się z tablic tak, by P U u. Gdy atomiast hipoteza alteratywa ma postać H : p > p stosoway jest w tym teście prawostroy obszar krytyczy, tz. wartość krytyczą u odczytuje się z tablic tak, by P U u. ZADANIE 8 W celu sprawdzeia czy zachorowalość a gruźlicę jest taka sama w mieście jak i a wsi, pobrao w pewym województwie z ludości wiejskiej i miejskiej dwie losowe próby. Z ludości miejskiej wylosowao = 00 osób i otrzymao m = 40 chorych a gruźlicę a z ludości wiejskiej wylosowao = 500 osób i otrzymao m = 00 osób chorych. Przyjmując poziom ufości = 0,05 zweryfikuj hipotezę o jedakowym procecie chorych a gruźlicę w mieście i a wsi w tym województwie. Test dla dwóch wariacji W przypadku gdy badaie statystycze ze względu a pewą cech mierzalą prowadzimy w dwóch populacjach, może zajść potrzeba sprawdzeia hipotezy o jedakowym stopiu rozproszeia wartości badae cechy w obu populacjach. Gdy populacje mają rozkłady ormale, możemy tę hipotezę łatwo sprawdzić podaym poiżej prostym testem istotości (ajczęściej test te służy do sprawdzeia rówości wariacji w dwu populacjach, których średie chcemy porówać, MODEL w pukcie Test dla dwóch średich). Rozkładem, którym będziemy posługiwać się w omawiaym teście jest rozkład F Sedecora. Ze względu a to, że dostępe tablice tego rozkładu zostały sporządzoe tak, iż podają taką wartość F, dla której zachodzi rówość P F F, w omawiaym teście obszar krytyczy jest 7

18 prawostroy. Dlatego ozaczeia populacji umerami i ależy tak przyjąć, aby w ilorazie dwu wariacji z prób liczik był zawsze większy od miaowika. Przy odczytywaiu z rozkładu F Sedecora wartości krytyczej F dla tego testu ależy pamiętać, że występują w im dwa rodzaje stopi swobody - liczika () i miaowika (). W omawiaym teście wygodiej jest użyć statystyki ~ s. MODEL Dae są dwie populacje geerale mające odpowiedio rozkłady ormale N(m, ) i N(m, ), gdzie parametry tych rozkładów są iezae. Z populacji tych wylosowao iezależie dwie próby o liczebości odpowiedio i elemetów. Na podstawie wyików tych prób ależy sprawdzić hipotezę H 0 : =, wobec hipotezy alteratywej H : Test istotości dla hipotezy H 0 buduje się w astępujący sposób: Z obu prób wyzacz wartości wyzacz wartość statystyki F ~ s i ~ s, przy czym ~ s F ~ s ~ s ~ s. Następie Statystyka ta przy założeiu prawdziwości hipotezy H 0 ma rozkład F Sedecora z - i - stopiami swobody. Następie dla ustaloego z góry poziomu istotości odczytaj z tablicy rozkładu F Sedecora wartość krytyczą F, tak by spełioa była rówość P F F. 8

19 Nierówość F F określa obszar krytyczy w tym teście, tz. gdy z porówaia wartości obliczoej F i krytyczej F otrzymamy tę ierówość, hipotezę H 0 o rówości wariacji w populacjach ależy odrzuć a korzyść hipotezy alteratywej H mówiącej, że wariacja w populacji przyjętej umowie jako pierwsza jest większa. Gdy atomiast otrzymasz ierówość hipotezy H 0. F F, to ie ma podstaw do odrzuceia ZADANIE 9 Przed zastosowaiem testu t Studeta dla hipotezy, że średie zarobki pracowików zatrudioych a tych samych staowiskach roboczych w dwu różych fabrykach są jedakowe, ależy sprawdzić założeie tego testu, że wariacje zarobków w obu fabrykach są idetycze. Z jedej fabryki wylosowao w tym celu iezależie 6 pracowików i otrzymao z tej próby wariację ~ s = 500 zł. Natomiast z drugiej fabryki wylosowao pracowików do próby i otrzymao z iej ~ s = zł, Moża przyjąć, że rozkłady zarobków w obu fabrykach są ormale. Na poziomie istotości = 0,05 ależy sprawdzić hipotezę, że wariacje zarobków badaych pracowików są takie same w obu fabrykach. Test ANOVA (KLASYFIKACJA POJEDYNCZA) DLA WIELU ŚREDNICH Testy aalizy wariacji pozwalają a sprawdzeie, czy pewe czyiki, które moża dowolie regulować w toku eksperymetu, wywierają wpływ, a jeśli tak, to jak wielki, a kształtowaie się średich wartości badaych cech mierzalych. Istotą aalizy wariacji jest rozbicie a addytywe składiki (których liczba wyika z potrzeb eksperymetu) sumy kwadratów wariacji całego zbioru wyików. Porówaie poszczególej wariacji wyikającej z 9

20 działaia daego czyika oraz tzw. wariacji resztowej, czyli wariacji mierzącej losowy błąd (które to porówaie odbywa się przez zastosowaie testu F Sedecora) daje odpowiedź, czy day czyik odgrywa istotą rolę w kształtowaiu się wyików eksperymetu. Omówimy prosty przypadek aalizy wariacji w tzw. klasyfikacji pojedyczej. Sumę kwadratów wariacji ogólej rozbija się tu jedyie a dwa składiki mierzące zmieość między grupami (populacjami) i wewątrz grup. Porówując testem F wariację między grupami z wariacją wewętrzą grup rozstrzygamy, czy średie grupowe różią się istotie od siebie czy ie. Jeżeli podział a grupy przebiegał p. ze względu a róże poziomy badaego czyika, to moża w te sposób wykryć wpływ poziomu a efekt wartości badaej cechy. Test aalizy wariacji zwykle przeprowadza się według określoego schematu, ujętego w postaci tzw. tablicy aalizy wariacji, mającej różą liczbę wierszy w zależości od kokretego schematu, ale kolumy zawsze astępujące: źródło zmieości suma kwadratów stopie swobody wariacja test F Do tabelki tej wpisuje się odpowiedie dae liczbowe obliczoe z wyików próby. Dzieląc odpowiedią sumę kwadratów przez stopie swobody otrzymujemy pewe ocey wariacji, które porówujemy testem F z wariacją resztową a przyjętym poziomie istotości. Jeżeli daego czyika jest istoty. F F, to efekt MODEL Daych jest k populacji o rozkładzie ormalym N(m i, i ) (i =,,...,k) lub o rozkładzie zbliżoym do ormalego. Zakłada się przy tym, że wariacje wszystkich k populacji są rówe, tz. = =...= k = (lecz ie muszą być zae). Z każdej z tych populacji wylosowao iezależie próby o 0

21 liczebości i elemetów. Wyiki prób ozaczoe są przez x ij (i =,,...,k, j =,,..., i ) przy czym x ij = m i + ij, gdzie ij jest składikiem losowym, mającym rozkład N(0,). Na podstawie wyików x ij ależy zweryfikować hipotezę H 0 : m = m =... = m k wobec hipotezy alteratywej H : ie wszystkie średie badaych populacji są rówe. Test istotości (aalizy wariacji) dla tej hipotezy jest astępujący. Z wyików poszczególych prób oblicz średie grupowe x i i średią ogólą x : i xi xij dla i,,...,k i j x k i i j x ij gdzie k i i Następie oblicz odpowiedie sumy kwadratów i wypełij wartościami liczbowymi astępującą tablicę aalizy wariacji; występująca w iej statystyka F ma przy założeiu prawdziwości hipotezy H 0 rozkład F Sedecora o k- i -k stopiach swobody: źródło zmieości między populacja mi (grupami) wewątrz grup (składik losowy) suma kwadratów k i k stopie swobody ( x x) k - i i j i i ( x x ) - k ij i wariacja test F ~ s ~ s F ~ s ~ s

22 Obliczoą w tablicy aalizy wariacji wartość F porówaj z wartością krytyczą F. odczytaą z tablicy rozkładu F Sedecora dla ustaloego z góry poziomu istotości i dla odpowiediej liczby k - oraz - k stopi swobody. Spełioa ma być przy tym rówość P F F wyiku porówaia otrzymasz ierówość F F. Jeżeli w, to hipotezę H 0 o rówości średich w badaych populacjach ależy odrzucić. Natomiast gdy F F, to ie ma podstaw do odrzuceia hipotezy H 0. Gdy F <, to bez porówywaia z F ie ma podstaw do odrzuceia hipotezy H 0. Odrzuceie hipotezy H 0 ozacza udowodieie istotego wpływu podziału a te populacje. W przeciwym przypadku, wszystkie grupy (populacje) moża uzać za rówoważe z puktu widzeia otrzymywaych wartości badaej cechy. ZADANIE 0 Koszty materiałowe pewego wyrobu, który moża produkować trzema różymi metodami, mają rozkład ormaly o jedakowej wariacji dla każdej z tych metod. Wylosowae sztuki tego wyrobu dały astępujące koszty materiałowe dla poszczególych metod produkcji (w zł): Metoda A B C

23 Na poziomie istotości = 0,05 ależy zweryfikować hipotezę, że średie koszty materiałowe są jedakowe dla wszystkich trzech metod produkcji tego wyrobu. 3

1. Wnioskowanie statystyczne. Ponadto mianem statystyki określa się także funkcje zmiennych losowych o

1. Wnioskowanie statystyczne. Ponadto mianem statystyki określa się także funkcje zmiennych losowych o 1. Wioskowaie statystycze. W statystyce idetyfikujemy: Cecha-Zmiea losowa Rozkład cechy-rozkład populacji Poadto miaem statystyki określa się także fukcje zmieych losowych o tym samym rozkładzie. Rozkłady

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez. H 1 : µ 15 lub H 1 : µ < 15 lub H 1 : µ > 15

Testowanie hipotez. H 1 : µ 15 lub H 1 : µ < 15 lub H 1 : µ > 15 Testowaie hipotez ZałoŜeia będące przedmiotem weryfikacji azywamy hipotezami statystyczymi. KaŜde przypuszczeie ma swoją alteratywę. Jeśli postawimy hipotezę, Ŝe średica pia jedoroczych drzew owej odmiay

Bardziej szczegółowo

Parametryczne Testy Istotności

Parametryczne Testy Istotności Parametrycze Testy Istotości Wzory Parametrycze testy istotości schemat postępowaia pukt po pukcie Formułujemy hipotezę główą H odośie jakiegoś parametru w populacji geeralej Hipoteza H ma ajczęściej postać

Bardziej szczegółowo

Estymacja parametrów populacji

Estymacja parametrów populacji Estymacja parametrów populacji Estymacja parametrów populacji Estymacja polega a szacowaiu wartości parametrów rozkładu lub postaci samego rozkładu zmieej losowej, a podstawie próby statystyczej. Estymacje

Bardziej szczegółowo

KURS STATYSTYKA. Lekcja 3 Parametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE. Strona 1

KURS STATYSTYKA. Lekcja 3 Parametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE.  Strona 1 KURS STATYSTYKA Lekcja 3 Parametrycze testy istotości ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Stroa Część : TEST Zazacz poprawą odpowiedź (tylko jeda jest prawdziwa). Pytaie Statystykę moża rozumieć jako: a) próbkę

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska Statystyka Katarzya Chudy Laskowska http://kc.sd.prz.edu.pl/ WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE Celem aalizy statystyczej ie jest zwykle tylko opisaie (prezetacja) posiadaych daych, czyli tzw. próby statystyczej.

Bardziej szczegółowo

X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.

X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2. Zagadieia estymacji Puktem wyjścia badaia statystyczego jest wylosowaie z całej populacji pewej skończoej liczby elemetów i zbadaie ich ze względu a zmieą losową cechę X Uzyskae w te sposób wartości x,

Bardziej szczegółowo

L.Kowalski zadania ze statystyki matematycznej-zestaw 3 ZADANIA - ZESTAW 3

L.Kowalski zadania ze statystyki matematycznej-zestaw 3 ZADANIA - ZESTAW 3 L.Kowalski zadaia ze statystyki matematyczej-zestaw 3 ZADANIA - ZESTAW 3 Zadaie 3. Cecha X populacji ma rozkład N m,. Z populacji tej pobrao próbę 7 elemetową i otrzymao wyiki x7 = 9, 3, s7 =, 5 a Na poziomie

Bardziej szczegółowo

Porównanie dwu populacji

Porównanie dwu populacji Porówaie dwu populacji Porówaie dwóch rozkładów ormalych Założeia:. X ~ N( m, σ ), X ~ N( m, σ ), σ σ. parametry rozkładów ie ą zae. X, X ą iezależe. Ocea różicy między średimi m m m m x x (,...) H 0 :

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna dla leśników

Statystyka matematyczna dla leśników Statystyka matematycza dla leśików Wydział Leśy Kieruek leśictwo Studia Stacjoare I Stopia Rok akademicki 0/0 Wykład 5 Testy statystycze Ogóle zasady testowaia hipotez statystyczych, rodzaje hipotez, rodzaje

Bardziej szczegółowo

Statystyka opisowa. (n m n m 1 ) h (n m n m 1 ) + (n m n m+1 ) 2 +1), gdy n jest parzyste

Statystyka opisowa. (n m n m 1 ) h (n m n m 1 ) + (n m n m+1 ) 2 +1), gdy n jest parzyste Statystyka opisowa Miary statystycze: 1. miary położeia a) średia z próby x = 1 x = 1 x = 1 x i - szereg wyliczający x i i - szereg rozdzielczy puktowy x i i - szereg rozdzielczy przedziałowy, gdzie x

Bardziej szczegółowo

ANALIZA DANYCH DYSKRETNYCH

ANALIZA DANYCH DYSKRETNYCH ZJAZD ESTYMACJA Jest to metoda wioskowaia statystyczego. Umożliwia oa oszacowaie wartości iteresującego as parametru a podstawie badaia próbki. Estymacja puktowa polega a określeiu fukcji zwaej estymatorem,

Bardziej szczegółowo

Moda (Mo, D) wartość cechy występującej najczęściej (najliczniej).

Moda (Mo, D) wartość cechy występującej najczęściej (najliczniej). Cetrale miary położeia Średia; Moda (domiata) Mediaa Kwatyle (kwartyle, decyle, cetyle) Moda (Mo, D) wartość cechy występującej ajczęściej (ajlicziej). Mediaa (Me, M) dzieli uporządkoway szereg liczbowy

Bardziej szczegółowo

Statystyka i Opracowanie Danych. W7. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

Statystyka i Opracowanie Danych. W7. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 Statystyka i Opracowaie Daych W7. Estymacja i estymatory Dr Aa ADRIAN Paw B5, pok407 ada@agh.edu.pl Estymacja parametrycza Podstawowym arzędziem szacowaia iezaego parametru jest estymator obliczoy a podstawie

Bardziej szczegółowo

Metoda łączona. Wykład 7 Dwie niezależne próby. Standardowy błąd dla różnicy dwóch średnich. Metoda zwykła (niełączona) n2 2

Metoda łączona. Wykład 7 Dwie niezależne próby. Standardowy błąd dla różnicy dwóch średnich. Metoda zwykła (niełączona) n2 2 Wykład 7 Dwie iezależe próby Często porówujemy wartości pewej zmieej w dwóch populacjach. Przykłady: Grupa zabiegowa i kotrola Lekarstwo a placebo Pacjeci biorący dwa podobe lekarstwa Mężczyźi a kobiety

Bardziej szczegółowo

TESTY LOSOWOŚCI. Badanie losowości próby - test serii.

TESTY LOSOWOŚCI. Badanie losowości próby - test serii. TESTY LOSOWOŚCI Badaie losowości próby - test serii. W wielu zagadieiach wioskowaia statystyczego istotym założeiem jest losowość próby. Prostym testem do weryfikacji tej własości jest test serii. 1 Dla

Bardziej szczegółowo

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności Estymacja przedziałowa - przedziały ufości Próbę -elemetową charakteryzujemy jej parametrami (p. x, s, s ). Służą oe do ocey wartości iezaych parametrów populacji (m, σ, σ). Nazywamy je estymatorami puktowymi

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH TATYTYKA I ANALIZA DANYCH Zad. Z pewej partii włókie weły wylosowao dwie próbki włókie, a w każdej z ich zmierzoo średicę włókie różymi metodami. Otrzymao astępujące wyiki: I próbka: 50; średia średica

Bardziej szczegółowo

SIGMA KWADRAT LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO- DEMOGRAFICZNY

SIGMA KWADRAT LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO- DEMOGRAFICZNY SIGMA KWADRAT LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO- DEMOGRAFICZNY Weryfikacja hipotez statystyczych WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE Wioskowaie statystycze, to proces uogóliaia wyików uzyskaych a podstawie próby a całą

Bardziej szczegółowo

Estymacja przedziałowa

Estymacja przedziałowa Metody probabilistycze i statystyka Estymacja przedziałowa Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki Politechiki Szczecińskiej Metody probabilistycze

Bardziej szczegółowo

Estymacja: Punktowa (ocena, błędy szacunku) Przedziałowa (przedział ufności)

Estymacja: Punktowa (ocena, błędy szacunku) Przedziałowa (przedział ufności) IV. Estymacja parametrów Estymacja: Puktowa (ocea, błędy szacuku Przedziałowa (przedział ufości Załóżmy, że rozkład zmieej losowej X w populacji geeralej jest opisay dystrybuatą F(x;α, gdzie α jest iezaym

Bardziej szczegółowo

1 Testy statystyczne. 2 Rodzaje testów

1 Testy statystyczne. 2 Rodzaje testów 1 Testy statystycze Podczas sprawdzaia hipotez statystyczych moga¾ wystapić ¾ dwa rodzaje b ¾edów. Prawdopodobieństwo b ¾edu polegajacego ¾ a odrzuceiu hipotezy zerowej (H 0 ), gdy jest oa prawdziwa, czyli

Bardziej szczegółowo

test dla średniej rozkładu normalnego moc testu test dla wariancji rozkładu normalnego test dla rozkładu dwumianowego, Poissona

test dla średniej rozkładu normalnego moc testu test dla wariancji rozkładu normalnego test dla rozkładu dwumianowego, Poissona /9/7 Biostatystyka, 6/7 dla Fizyki Medyczej, studia magisterskie test dla średiej rozkładu ormalego moc testu test dla wariacji rozkładu ormalego test dla rozkładu dwumiaowego, Poissoa Estymacja przedziałowa

Bardziej szczegółowo

Zadanie 2 Niech,,, będą niezależnymi zmiennymi losowymi o identycznym rozkładzie,.

Zadanie 2 Niech,,, będą niezależnymi zmiennymi losowymi o identycznym rozkładzie,. Z adaie Niech,,, będą iezależymi zmieymi losowymi o idetyczym rozkładzie ormalym z wartością oczekiwaą 0 i wariacją. Wyzaczyć wariację zmieej losowej. Wskazówka: pokazać, że ma rozkład Γ, ODP: Zadaie Niech,,,

Bardziej szczegółowo

(X i X) 2. n 1. X m S

(X i X) 2. n 1. X m S Wykład 8. Przedziały ufości i testowaie hipotez A gdy ie zamy wariacji σ 2? Załóżmy, że X ma rozkład ormaly, ale ie zamy wartości ai m ai σ 2. Jak wtedy szacować wartość średią m? Przypomijmy, że Wtedy

Bardziej szczegółowo

Lista 6. Estymacja punktowa

Lista 6. Estymacja punktowa Estymacja puktowa Lista 6 Model metoda mometów, rozkład ciągły. Zadaie. Metodą mometów zaleźć estymator iezaego parametru a w populacji jedostajej a odciku [a, a +. Czy jest to estymator ieobciążoy i zgody?

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA FILIP RACIBORSKI FILIP.RACIBORSKI@WUM.EDU.PL ZAKŁAD PROFILAKTYKI ZAGROŻEŃ ŚRODOWISKOWYCH I ALERGOLOGII WUM ZADANIE 1 Z populacji wyborców pobrao próbkę 1000 osób i okazało

Bardziej szczegółowo

16 Przedziały ufności

16 Przedziały ufności 16 Przedziały ufości zapis wyiku pomiaru: sugeruje, że rozkład błędów jest symetryczy; θ ± u(θ) iterpretacja statystycza przedziału [θ u(θ), θ + u(θ)] zależy od rozkładu błędów: P (Θ [θ u(θ), θ + u(θ)])

Bardziej szczegółowo

Elementy statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezentacji (wykład I)

Elementy statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezentacji (wykład I) Elemety statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezetacji (wykład I) Populacja statystycza, badaie statystycze Statystyka matematycza zajmuje się opisywaiem i aalizą zjawisk masowych za pomocą metod

Bardziej szczegółowo

PRZEDZIAŁY UFNOŚCI. Niech θ - nieznany parametr rozkładu cechy X. Niech α będzie liczbą z przedziału (0, 1).

PRZEDZIAŁY UFNOŚCI. Niech θ - nieznany parametr rozkładu cechy X. Niech α będzie liczbą z przedziału (0, 1). TATYTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3 RZEDZIAŁY UFNOŚCI Niech θ - iezay parametr rozkład cechy. Niech będzie liczbą z przedział 0,. Jeśli istieją statystyki, U i U ; U U ; których rozkład zależy od θ oraz U θ

Bardziej szczegółowo

Wykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej

Wykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej Wykład 11 (14.05.07). Przedziały ufości dla średiej Przykład Cea metra kwadratowego (w tys. zł) z dla 14 losowo wybraych mieszkań w mieście A: 3,75; 3,89; 5,09; 3,77; 3,53; 2,82; 3,16; 2,79; 4,34; 3,61;

Bardziej szczegółowo

Statystyka w rozumieniu tego wykładu to zbiór metod służących pozyskiwaniu, prezentacji, analizie danych.

Statystyka w rozumieniu tego wykładu to zbiór metod służących pozyskiwaniu, prezentacji, analizie danych. Statystyka w rozumieiu tego wykładu to zbiór metod służących pozyskiwaiu, prezetacji, aalizie daych. Celem geeralym stosowaia tych metod, jest otrzymywaie, a podstawie daych, użyteczych uogólioych iformacji

Bardziej szczegółowo

Wykład 5 Przedziały ufności. Przedział ufności, gdy znane jest σ. Opis słowny / 2

Wykład 5 Przedziały ufności. Przedział ufności, gdy znane jest σ. Opis słowny / 2 Wykład 5 Przedziały ufości Zwykle ie zamy parametrów populacji, p. Chcemy określić a ile dokładie y estymuje Kostruujemy przedział o środku y, i taki, że mamy 95% pewości, że zawiera o Nazywamy go 95%

Bardziej szczegółowo

Korelacja i regresja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 12

Korelacja i regresja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 12 Wykład Korelacja i regresja Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki Politechiki Szczecińskiej Wykład 8. Badaie statystycze ze względu

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA

Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA Ćwiczeie ETYMACJA TATYTYCZNA Jest to metoda wioskowaia statystyczego. Umożliwia oszacowaie wartości iteresującego as parametru a podstawie badaia próbki. Estymacja puktowa polega a określeiu fukcji zwaej

Bardziej szczegółowo

Estymacja przedziałowa:

Estymacja przedziałowa: Estymacja przedziałowa: Zamiast szukad ajlepszego estymatora, tak jak w estymacji puktowej będziemy poszukiwad przedziału, do którego będzie ależał szukay parametr z odpowiedio dużym prawdopodobieostwem.

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA OPISOWA I PROJEKTOWANIE EKSPERYMENTU dr inż Krzysztof Bryś

STATYSTYKA OPISOWA I PROJEKTOWANIE EKSPERYMENTU dr inż Krzysztof Bryś 1 STATYSTYKA OPISOWA I PROJEKTOWANIE EKSPERYMENTU dr iż Krzysztof Bryś Pojȩcia wstȩpe populacja - ca ly zbiór badaych przedmiotów lub wartości. próba - skończoy podzbiór populacji podlegaj acy badaiu.

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA Mamy populację geeralą i iteresujemy się pewą cechą X jedostek statystyczych, a dokładiej pewą charakterystyką liczbową θ tej cechy (p. średią wartością

Bardziej szczegółowo

Podstawowe oznaczenia i wzory stosowane na wykładzie i laboratorium Część I: estymacja

Podstawowe oznaczenia i wzory stosowane na wykładzie i laboratorium Część I: estymacja Podstawowe ozaczeia i wzory stosowae a wykładzie i laboratorium Część I: estymacja 1 Ozaczeia Zmiee losowe (cechy) ozaczamy a wykładzie dużymi literami z końca alfabetu. Próby proste odpowiadającymi im

Bardziej szczegółowo

Miary położenia (tendencji centralnej) to tzw. miary przeciętne charakteryzujące średni lub typowy poziom wartości cechy.

Miary położenia (tendencji centralnej) to tzw. miary przeciętne charakteryzujące średni lub typowy poziom wartości cechy. MIARY POŁOŻENIA I ROZPROSZENIA WYNIKÓW SERII POMIAROWYCH Miary położeia (tedecji cetralej) to tzw. miary przecięte charakteryzujące średi lub typowy poziom wartości cechy. Średia arytmetycza: X i 1 X i,

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA TATYTYKA MATEMATYCZNA ROZKŁADY PODTAWOWYCH TATYTYK zmiea losowa odpowiedik badaej cechy, (,,..., ) próba losowa (zmiea losowa wymiarowa, i iezależe zmiee losowe o takim samym rozkładzie jak (taką próbę

Bardziej szczegółowo

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności Estymacja rzedziałowa - rzedziały ufości Próbę -elemetową charakteryzujemy jej arametrami ( x, s, s ). SłuŜą oe do ocey wartości iezaych arametrów oulacji (m, σ, σ). Nazywamy je estymatorami uktowymi iezaych

Bardziej szczegółowo

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu jednostajnego na przedziale ( 0,

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu jednostajnego na przedziale ( 0, Zadaie iech X, X,, X 6 będą iezależymi zmieymi losowymi z rozkładu jedostajego a przedziale ( 0, ), a Y, Y,, Y6 iezależymi zmieymi losowymi z rozkładu jedostajego a przedziale ( 0, ), gdzie, są iezaymi

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystyczna analiza danych jakościowych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystyczna analiza danych jakościowych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu. Rachuek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystycza aaliza daych jakościowych Dr Aa ADRIAN Paw B5, pok 407 ada@agh.edu.pl Wprowadzeie Rozróżia się dwa typy daych jakościowych: Nomiale jeśli opisują

Bardziej szczegółowo

Estymacja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 7

Estymacja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 7 Metody probabilistycze i statystyka Estymacja Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki Politechiki Szczecińskiej Metody probabilistycze

Bardziej szczegółowo

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie Metrologia: miary dokładości dr iż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczeciie Miary dokładości: Najczęściej rozkład pomiarów w serii wokół wartości średiej X jest rozkładem Gaussa: Prawdopodobieństwem,

Bardziej szczegółowo

2.1. Studium przypadku 1

2.1. Studium przypadku 1 Uogóliaie wyików Filip Chybalski.. Studium przypadku Opis problemu Przedsiębiorstwo ŚRUBEX zajmuje się produkcją wyrobów metalowych i w jego szerokim asortymecie domiują różego rodzaju śrubki i wkręty.

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 1. Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo Zmienna losowa i jej rozkłady

WYKŁAD 1. Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo Zmienna losowa i jej rozkłady WYKŁAD Zdarzeia losowe i prawdopodobieństwo Zmiea losowa i jej rozkłady Metody statystycze metody opisu metody wioskowaia statystyczego sytetyczy liczbowy opis właściwości zbioru daych ocea charakterystyk

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2 STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD i 2 Literatura: Marek Cieciura, Jausz Zacharski, Metody probabilistycze w ujęciu praktyczym, L. Kowalski, Statystyka, 2005 2 Statystyka to dyscyplia aukowa, której zadaiem jest

Bardziej szczegółowo

n n X n = σ σ = n n n Ponieważ zmienna losowa standaryzowana ma rozkład normalny N(0, 1), więc

n n X n = σ σ = n n n Ponieważ zmienna losowa standaryzowana ma rozkład normalny N(0, 1), więc 5.3. Zagadieia estymacji 87 Rozważmy teraz dokładiej zagadieie szacowaia wartości oczekiwaej m zmieej losowej X o rozkładzie ormalym N(m, F), w którym odchyleie stadardowe F jest zae. Niech X, X,..., X

Bardziej szczegółowo

0.1 ROZKŁADY WYBRANYCH STATYSTYK

0.1 ROZKŁADY WYBRANYCH STATYSTYK 0.1. ROZKŁADY WYBRANYCH STATYSTYK 1 0.1 ROZKŁADY WYBRANYCH STATYSTYK Zadaia 0.1.1. Niech X 1,..., X będą iezależymi zmieymi losowymi o tym samym rozkładzie. Obliczyć ES 2 oraz D 2 ( 1 i=1 X 2 i ). 0.1.2.

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2

STATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2 STATYSTYKA Rafał Kucharski Uiwersytet Ekoomiczy w Katowicach 2015/16 ROND, Fiase i Rachukowość, rok 2 Rachuek prawdopodobieństwa Rzucamy 10 razy moetą, dla której prawdopodobieństwo wyrzuceia orła w pojedyczym

Bardziej szczegółowo

3. Tworzenie próby, błąd przypadkowy (próbkowania) 5. Błąd standardowy średniej arytmetycznej

3. Tworzenie próby, błąd przypadkowy (próbkowania) 5. Błąd standardowy średniej arytmetycznej PODSTAWY STATYSTYKI 1. Teoria prawdopodobieństwa i elemety kombiatoryki 2. Zmiee losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby daych, estymacja parametrów 4. Testowaie hipotez 5. Testy parametrycze 6. Testy

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA. Wykład wstępy. Teoria prawdopodobieństwa i elemety kombiatoryki 3. Zmiee losowe 4. Populacje i próby daych 5. Testowaie hipotez i estymacja parametrów 6. Test t 7. Test 8. Test

Bardziej szczegółowo

2 n < 2n + 2 n. 2 n = 2. 2 n 2 +3n+2 > 2 0 = 1 = 2. n+2 n 1 n+1 = 2. n+1

2 n < 2n + 2 n. 2 n = 2. 2 n 2 +3n+2 > 2 0 = 1 = 2. n+2 n 1 n+1 = 2. n+1 Tekst a iebiesko jest kometarzem lub treścią zadaia. Zadaie 1. Zbadaj mootoiczość i ograiczoość ciągów. a = + 3 + 1 Ciąg jest mootoiczie rosący i ieograiczoy poieważ różica kolejych wyrazów jest dodatia.

Bardziej szczegółowo

Elementy modelowania matematycznego

Elementy modelowania matematycznego Elemety modelowaia matematyczego Wstęp Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU Modelowaie daych (ilościowe): Metody statystycze: estymacja parametrów modelu,

Bardziej szczegółowo

POLITECHNIKA OPOLSKA

POLITECHNIKA OPOLSKA POLITCHIKA OPOLSKA ISTYTUT AUTOMATYKI I IFOMATYKI LABOATOIUM MTOLOII LKTOICZJ 7. KOMPSATOY U P U. KOMPSATOY APIĘCIA STAŁO.. Wstęp... Zasada pomiaru metodą kompesacyją. Metoda kompesacyja pomiaru apięcia

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie nr 14. Porównanie doświadczalnego rozkładu liczby zliczeń w zadanym przedziale czasu z rozkładem Poissona

Ćwiczenie nr 14. Porównanie doświadczalnego rozkładu liczby zliczeń w zadanym przedziale czasu z rozkładem Poissona Ćwiczeie r 4 Porówaie doświadczalego rozkładu liczby zliczeń w zadaym przedziale czasu z rozkładem Poissoa Studeta obowiązuje zajomość: Podstawowych zagadień z rachuku prawdopodobieństwa, Zajomość rozkładów

Bardziej szczegółowo

Wykład nr 2. Statystyka opisowa część 2. Plan wykładu

Wykład nr 2. Statystyka opisowa część 2. Plan wykładu Wykład r 2 Statystyka opisowa część 2 Pla wykładu 1. Uwagi wstępe 2. Miary tedecji cetralej 2.1. Wartości średie 2.2. Miary pozycyje 2.3. Domiata 3. Miary rozproszeia 4. Miary asymetrii 5. Miary kocetracji

Bardziej szczegółowo

µ = Test jest następujący: jeŝeli X > 0.01 to odrzucamy H. 0

µ = Test jest następujący: jeŝeli X > 0.01 to odrzucamy H. 0 7. Testowaie hipotez statystyczych 7. Populacja ma rozkład ciągły opisay fukcją gęstości f ( x) ( + ) x dla x [,]. Testowaa jest hipoteza, Ŝe wobec hipotezy alteratywej, Ŝe. Wioskujemy a podstawie jedoelemetowej

Bardziej szczegółowo

ZSTA LMO Zadania na ćwiczenia

ZSTA LMO Zadania na ćwiczenia ZSTA LMO Zadaia a ćwiczeia Efektywość estymatorów ieobciążoych Zadaie 1. Zakładamy, że badaa cecha X populacji ma rozkład Poissoa πλ, gdzie λ > 0 jest parametrem. Poadto, iech X = X 1, X,..., X będzie

Bardziej szczegółowo

1 Dwuwymiarowa zmienna losowa

1 Dwuwymiarowa zmienna losowa 1 Dwuwymiarowa zmiea loowa 1.1 Dwuwymiarowa zmiea loowa kokowa X = x i, Y = y k = p ik przy czym i, k N oraz p ik = 1; i k p i = X = x i = p ik dla i N; p k = Y = y k = p ik dla k N; k i F 1 x = p i dla

Bardziej szczegółowo

Wokół testu Studenta 1. Wprowadzenie Rozkłady prawdopodobieństwa występujące w testowaniu hipotez dotyczących rozkładów normalnych

Wokół testu Studenta 1. Wprowadzenie Rozkłady prawdopodobieństwa występujące w testowaniu hipotez dotyczących rozkładów normalnych Wokół testu Studeta Wprowadzeie Rozkłady prawdopodobieństwa występujące w testowaiu hipotez dotyczących rozkładów ormalych Rozkład ormaly N(µ, σ, µ R, σ > 0 gęstość: f(x σ (x µ π e σ Niech a R \ {0}, b

Bardziej szczegółowo

8. WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH DWA RODZAJE TESTÓW STATYSTYCZNYCH: PARAMETRYCZNE I ZGODNOŚCI

8. WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH DWA RODZAJE TESTÓW STATYSTYCZNYCH: PARAMETRYCZNE I ZGODNOŚCI Weryfikacja hipotez statystyczych 8 95 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH DWA RODZAJE TESTÓW STATYSTYCZNYCH: PARAMETRYCZNE I ZGODNOŚCI 81 Rodzaje testów oraz etapy badań statystyczych Badaie iteresującej

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu. Analiza danych Wykład 1: Statystyka opisowa. Literatura. Podstawowe pojęcia

Plan wykładu. Analiza danych Wykład 1: Statystyka opisowa. Literatura. Podstawowe pojęcia Pla wykładu Aaliza daych Wykład : Statystyka opisowa. Małgorzata Krętowska Wydział Iformatyki Politechika Białostocka. Statystyka opisowa.. Estymacja puktowa. Własości estymatorów.. Rozkłady statystyk

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH POMIAR FIZYCZNY Pomiar bezpośredi to doświadczeie, w którym przy pomocy odpowiedich przyrządów mierzymy (tj. porówujemy

Bardziej szczegółowo

STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II

STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II 1. Pla laboratorium II rozkłady prawdopodobieństwa Rozkłady prawdopodobieństwa dwupuktowy, dwumiaowy, jedostajy, ormaly. Związki pomiędzy rozkładami prawdopodobieństw.

Bardziej szczegółowo

Statystyczny opis danych - parametry

Statystyczny opis danych - parametry Statystyczy opis daych - parametry Ozaczeia żółty owe pojęcie czerwoy, podkreśleie uwaga * materiał adobowiązkowy Aa Rajfura, Matematyka i statystyka matematycza a kieruku Rolictwo SGGW Zagadieia. Idea

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r. Zadaie 1 Rzucamy 4 kości do gry (uczciwe). Prawdopodobieństwo zdarzeia iż ajmiejsza uzyskaa a pojedyczej kości liczba oczek wyiesie trzy (trzy oczka mogą wystąpić a więcej iż jedej kości) rówe jest: (A)

Bardziej szczegółowo

Modele tendencji rozwojowej STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 18 listopada 2017

Modele tendencji rozwojowej STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 18 listopada 2017 STATYSTYKA OPISOWA Dr Alia Gleska Istytut Matematyki WE PP 18 listopada 2017 1 Metoda aalitycza Metoda aalitycza przyjmujemy założeie, że zmiay zjawiska w czasie moża przedstawić jako fukcję zmieej czasowej

Bardziej szczegółowo

8 Weryfikacja hipotez statystycznych

8 Weryfikacja hipotez statystycznych Marek Beśka, Statystyka matematycza, wykład 8 04 8 Weryfikacja hipotez statystyczych 8. Hipotezy statystycze Drugą obok estymacji formą wioskowaia statystyczego jest weryfikacja hipotez statystyczych.

Bardziej szczegółowo

ZADANIA NA ĆWICZENIA 3 I 4

ZADANIA NA ĆWICZENIA 3 I 4 Agata Boratyńska Statystyka aktuariala... 1 ZADANIA NA ĆWICZENIA 3 I 4 1. Wygeeruj szkody dla polis z kolejych lat wg rozkładu P (N = 1) = 0, 1 P (N = 0) = 0, 9, gdzie N jest liczbą szkód z jedej polisy.

Bardziej szczegółowo

Rozkłady statystyk z próby Twierdzenia graniczne

Rozkłady statystyk z próby Twierdzenia graniczne Rozkłady statystyk z róby Twierdzeia graicze PRÓBA LOSOWA Próbą losową rostą azyway ciąg -zieych losowych iezależych i osiadających jedakowe rozkłady takie jak rozkład zieej losowej w oulacji geeralej

Bardziej szczegółowo

Statystyka powtórzenie (I semestr) Rafał M. Frąk

Statystyka powtórzenie (I semestr) Rafał M. Frąk Statystyka powtórzeie (I semestr) Rafał M. Frąk TEORIA Statystyka Statystyka zajmuje się badaiem procesu zbieraia oraz iterpretacji daych liczbowych lub jakościowych. Przedmiotem statystyki są metody badaia

Bardziej szczegółowo

Jak obliczać podstawowe wskaźniki statystyczne?

Jak obliczać podstawowe wskaźniki statystyczne? Jak obliczać podstawowe wskaźiki statystycze? Przeprowadzoe egzamiy zewętrze dostarczają iformacji o tym, jak ucziowie w poszczególych latach opaowali umiejętości i wiadomości określoe w stadardach wymagań

Bardziej szczegółowo

Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w

Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w Zad Dae są astępujące macierze: A =, B, C, D, E 0. 0 = = = = 0 Wykoaj astępujące działaia: a) AB, BA, C+E, DE b) tr(a), tr(ed), tr(b) c) det(a), det(c), det(e) d) A -, C Jeśli działaia są iewykoale, to

Bardziej szczegółowo

Podstawowe pojęcia. Próba losowa. Badanie próby losowej

Podstawowe pojęcia. Próba losowa. Badanie próby losowej METODY PROBABILISTYCZNE I STATYSTYKA WYKŁAD 8: STATYSTYKA OPISOWA. ROZKŁADY PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYSTĘPUJĄCE W STATYSTYCE. Małgorzata Krętowska Wydział Iforatyki Politechika Białostocka Podstawowe pojęcia

Bardziej szczegółowo

Zeszyty naukowe nr 9

Zeszyty naukowe nr 9 Zeszyty aukowe r 9 Wyższej Szkoły Ekoomiczej w Bochi 2011 Piotr Fijałkowski Model zależości otowań giełdowych a przykładzie otowań ołowiu i spółki Orzeł Biały S.A. Streszczeie Niiejsza praca opisuje próbę

Bardziej szczegółowo

ZMIENNA LOSOWA I JEJ PARAMETRY -powtórzenie

ZMIENNA LOSOWA I JEJ PARAMETRY -powtórzenie WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE ZMIENNA LOSOWA I JEJ PARAMETRY -powtórzeie,, S P przestrzeń probabilistycza (matematyczy model zjawiska losowego), zbiór wszystkich zdarzeń elemetarych, S zbiór zdarzeń, (podzbiory

Bardziej szczegółowo

ZDARZENIE ELEMENTARNE to możliwy wynik doświadczenia losowego. Wszystkie takie możliwe wyniki tworzą zbiór zdarzeń elementarnych.

ZDARZENIE ELEMENTARNE to możliwy wynik doświadczenia losowego. Wszystkie takie możliwe wyniki tworzą zbiór zdarzeń elementarnych. STATYSTYKA to auka, której przedmiotem zaiteresowaia są metody pozyskiwaia i prezetacji, a przede wszystkim aalizy daych opisujących zjawiska masowe. Metody statystycze oparte są a rachuku prawdopodobieństwa.

Bardziej szczegółowo

Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8

Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8 Część I Statystyka opisowa () Statystyka opisowa 24 maja 2010 1 / 8 Niech x 1, x 2,..., x będą wyikami pomiarów, p. temperatury, ciśieia, poziomu rzeki, wielkości ploów itp. Przykład 1: wyiki pomiarów

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA

Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA Aaliza iepewości pomiarowych w esperymetach fizyczych Ćwiczeia rachuowe TEST ZGODNOŚCI χ PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA UWAGA: Na stroie, z tórej pobrałaś/pobrałeś istrucję zajduje się gotowy do załadowaia arusz

Bardziej szczegółowo

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH. 1. Renty

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH. 1. Renty MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH WYKŁAD 2: RENTY. PRZEPŁYWY PIENIĘŻNE. TRWANIE ŻYCIA 1. Rety Retą azywamy pewie ciąg płatości. Na razie będziemy je rozpatrywać bez żadego związku z czasem życiem człowieka.

Bardziej szczegółowo

Liczebnośd (w tys.) n

Liczebnośd (w tys.) n STATYSTYKA Statystyka bada prawidłowości w zjawiskach masowych (tz. takich, które mogą występowad ieograiczoą ilośd razy). Przedmiotem badao statyki są zbiory (populacje), których elemetami są wszelkiego

Bardziej szczegółowo

Modele probabilistyczne zjawisk losowych

Modele probabilistyczne zjawisk losowych Statystyka-matematycza-II Wykład Modele probabilistycze zjawisk losowych Pojęcia podstawowe: Zdarzeia elemetare: ajprostsze zdarzeie mogące być wyróżioe dla daego doświadczeia losowego. Ω - zbiór zdarzeń

Bardziej szczegółowo

θx θ 1, dla 0 < x < 1, 0, poza tym,

θx θ 1, dla 0 < x < 1, 0, poza tym, Zadaie 1. Niech X 1,..., X 8 będzie próbą z rozkładu ormalego z wartością oczekiwaą θ i wariacją 1. Niezay parametr θ jest z kolei zmieą losową o rozkładzie ormalym z wartością oczekiwaą 0 i wariacją 1.

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna. Wykład II. Estymacja punktowa

Statystyka matematyczna. Wykład II. Estymacja punktowa Statystyka matematycza. Wykład II. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści 1 dyskretych Rozkłady zmieeych losowych ciągłych 2 3 4 Rozkład zmieej losowej dyskretej dyskretych Rozkłady zmieeych losowych

Bardziej szczegółowo

ma rozkład złożony Poissona z oczekiwaną liczbą szkód równą λ i rozkładem wartości pojedynczej szkody takim, że Pr( Y

ma rozkład złożony Poissona z oczekiwaną liczbą szkód równą λ i rozkładem wartości pojedynczej szkody takim, że Pr( Y Zadaie. Łącza wartość szkód z pewego ubezpieczeia W = Y + Y +... + YN ma rozkład złożoy Poissoa z oczekiwaą liczbą szkód rówą λ i rozkładem wartości pojedyczej szkody takim, że ( Y { 0,,,3,... }) =. Niech:

Bardziej szczegółowo

1 Zmienne losowe. Własności dystrybuanty F (x) = P (X < x): F1. 0 F (x) 1 dla każdego x R, F2. lim F (x) = 0 oraz lim F (x) = 1,

1 Zmienne losowe. Własności dystrybuanty F (x) = P (X < x): F1. 0 F (x) 1 dla każdego x R, F2. lim F (x) = 0 oraz lim F (x) = 1, 1 Zmiee loowe Właości dytrybuaty F x = X < x: F1. 0 F x 1 dla każdego x R, F2. lim F x = 0 oraz lim F x = 1, x x + F3. F jet fukcją iemalejącą, F4. lim x x 0 F x = F x 0 dla każdego x R, F5. a X < b =

Bardziej szczegółowo

ZBIEŻNOŚĆ CIĄGU ZMIENNYCH LOSOWYCH. TWIERDZENIA GRANICZNE

ZBIEŻNOŚĆ CIĄGU ZMIENNYCH LOSOWYCH. TWIERDZENIA GRANICZNE RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 8. ZBIEŻNOŚĆ CIĄGU ZMIENNYCH LOSOWYCH. TWIERDZENIA GRANICZNE 1 Zbieżość ciągu zmieych losowych z prawdopodobieństwem 1 (prawie apewo) Ciąg zmieych losowych (X ) jest

Bardziej szczegółowo

Statystyka opisowa - dodatek

Statystyka opisowa - dodatek Statystyka opisowa - dodatek. *Jak obliczyć statystyki opisowe w dużych daych? Liczeie statystyk opisowych w dużych daych może sprawiać problemy. Dla przykładu zauważmy, że aiwa implemetacja średiej arytmetyczej

Bardziej szczegółowo

WERSJA TESTU A. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LX Egzamin dla Aktuariuszy z 28 maja 2012 r. Część I. Matematyka finansowa

WERSJA TESTU A. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LX Egzamin dla Aktuariuszy z 28 maja 2012 r. Część I. Matematyka finansowa Matematyka fiasowa 8.05.0 r. Komisja Egzamiacyja dla Aktuariuszy LX Egzami dla Aktuariuszy z 8 maja 0 r. Część I Matematyka fiasowa WERJA EU A Imię i azwisko osoby egzamiowaej:... Czas egzamiu: 00 miut

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych Statystyka matematyczna. Wykład IV. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści 1 2 3 Definicja 1 Hipoteza statystyczna jest to przypuszczenie dotyczące rozkładu (wielkości parametru lub rodzaju) zmiennej

Bardziej szczegółowo

Rozkład normalny (Gaussa)

Rozkład normalny (Gaussa) Rozład ormaly (Gaussa) Wyprowadzeie rozładu Gaussa w modelu Laplace a błędów pomiarowych. Rozważmy pomiar wielości m, tóry jest zaburzay przez losowych efetów o wielości e ażdy, zarówo zaiżających ja i

Bardziej szczegółowo

Metoda łączona. Wykład 7 Dwie niezależne próby. Standardowy błąd dla różnicy dwóch średnich. Metoda zwykła (niełączona)

Metoda łączona. Wykład 7 Dwie niezależne próby. Standardowy błąd dla różnicy dwóch średnich. Metoda zwykła (niełączona) Wykład 7 Dwie iezależe próby Częto porówujemy wartości pewej zmieej w dwóch populacjach. Przykłady: Grupa zabiegowa i kotrola Lekartwo a placebo Pacjeci biorący dwa podobe lekartwa Mężczyźi a kobiety Dwie

Bardziej szczegółowo

Opracowanie danych pomiarowych. dla studentów realizujących program Pracowni Fizycznej

Opracowanie danych pomiarowych. dla studentów realizujących program Pracowni Fizycznej Opracowaie daych pomiarowych dla studetów realizujących program Pracowi Fizyczej Pomiar Działaie mające a celu wyzaczeie wielkości mierzoej.. Do pomiarów stosuje się przyrządy pomiarowe proste lub złożoe.

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna i ekonometria

Statystyka matematyczna i ekonometria Statystyka matematyczna i ekonometria Wykład 5 Anna Skowrońska-Szmer lato 2016/2017 Hipotezy 2 Hipoteza zerowa (H 0 )- hipoteza o wartości jednego (lub wielu) parametru populacji. Traktujemy ją jako prawdziwą

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka Wnioskowanie statystyczne. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka Wnioskowanie statystyczne. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 Rachek rawdoodobieństwa i statystyka Wioskowaie statystycze. Estymacja i estymatory Dr Aa ADRIAN Paw B5, ok407 ada@agh.ed.l Estymacja arametrycza Podstawowym arzędziem szacowaia iezaego arametr jest estymator

Bardziej szczegółowo

Podstawowe testy statystyczne i analiza zależności zjawisk

Podstawowe testy statystyczne i analiza zależności zjawisk Podstawowe testy statystycze i aaliza zależości zjawisk PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE Hipotezy statystycze Hipoteza statystycza dowole przypuszczeie dotyczące rozkładu lub jego parametrów Hipoteza parametrycza

Bardziej szczegółowo