= n ESTYMACJA PUNKTOWA. 1. Estymacja punktowa dla wartości średniej - określanie błędu standardowego s s sˆ n
|
|
- Marian Przybylski
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 ESTYMACJA PUNKTOWA 1. Estymacja puktwa dla wartści średiej - kreślaie błędu stadardweg s s sˆ s( x) = = 1 k k 1 s( p*) = = p * q * Zad. 1. Oblicz średi błąd szacwaia s raz przecięty błąd względy v dla piższej zmieej X LP X x-xave SUMA 60.2 X (x- Xave)^2 Zad 2. Załóżmy, że w ciągu 10 lat pmiarów (jedyie takimi dyspujemy) rzeka X wylała jesieią 4 razy. Ile razy rzeka wyleje w ciągu 100 lat. Określ średi błąd szacwaia częstści wylaia rzeki X. Pwtórz bliczeia przy załżeiu, że dyspujemy 30 latami pmiarów i w ciągu teg kresu rzeka X wylała 12 razy.
2 ESTYMACJA PRZEDZIAŁOWA ŚREDNIA ) ) s s P X tα µ X + tα = 1 α gdzie: t α jest wartścią zmieej lswej rzkładzie t-studeta z -1 stpiami swbdy a isttści α S S P X zα µ X + zα = 1 α 1 1 gdzie: z α jest wartścią zmieej lswej rzkładzie Z z -1 stpiami swbdy a pzimie isttści α ODCHYLENIE STANDARDOWE P σ S S = 1 α u2 u 1 Pwyższy wzór ależy stswać d małych prób rzkładzie rmalym wartści u 1 i u 2 dczytujemy z tablic rzkładu χ 2 tak aby P(χ 2 <u 1)=1-P(χ 2 u 2)=α/2 raz P(χ 2 >u 2)= α/2 Zad. 3. Wykrzystując dae z Zad. 1 Oblicz przedział ufści dla dchyleia stadardweg dla pzimów ufści: a) 0,95 b) 0,99. Zad. 4. Załóżmy, że w próbie =125 kreśl wartść średią x wyszącą 26,25. Odchyleie stadardwe s wysi 12,05. Oblicz przedział ufści średiej dla pzimów ufści: a) 0,95 b) 0,99
3 Zestaw zadań wzmaciając dłujących dśie estymacji przedziałwej zaleziy :-) przypadkiem a ecie Zadaie 1 W zakładzie X dla 16 wybraych lsw pracwików trzyma astępujące ifrmacje zatrudiych: Wiek pracwików Liczba pracwików a) Zakładając, że rzkład wieku jest rmaly, wyzaczyć przedział ufści dla przecięteg wieku pracwików teg zakładu, jeśli pzim ufści wysi 0,98. b) Traktując pwyższe dae jak wyiki wstępej próby bliczyć, jaka pwia być właściwa liczebść próby, aby szacwać przecięty wiek pracwika z dpuszczalym błędem cey 2 lata a pzimie ufści 0,98. Jaka pwia być liczebść próby, jeśli załżymy dpuszczaly błąd cey = 1 rk? c) Jaki przedział trzymamy zakładając, że wiek ma rzkład rmaly pracwików N(m, 3) i pzim ufści wysi 0,98? d) Wyzaczyć przedział ufści dla dchyleia stadardweg wieku pracwików a pzimie ufści 0,90 przy załżeiu, że wiek ma rzkład N(m, σ). Zadaie 2 W 49-elemetwej próbie lswej rbtików trzyma x = 120 jedrdych peracji wykaych w ciągu 1 dia przy współczyiku zmieści 8%. Przyjmując pzim ufści 0,95 wyzaczyć metdą przedziałwą przeciętą liczbę peracji w zbirwści geeralej rbtików. Zadaie 3 Jaka pwia być miimala liczebść próby, iezbęda d szacwaia dsetka ucziów zmierzających p maturze pdjąć studia, jeśli w klasie liczącej 40 ucziów 70% zamierza ktyuwać aukę w szkle wyższej (przyjąć pzim ufści 0,9 i maksymaly błąd szacuku 5%). Jak zmiei się szacwaa liczebść próby, jeśli w badaej klasie tylk 50% ucziów będzie miał w plaie ktyuwać aukę? Zadaie 4 Dwuastu tkarzy wykuje takie same części. Ich średie wydajści w sztukach a gdzię wyszą dpwiedi: 4,6; 6,1; 10,3; 9,8; 6,7; 12,3; 14,5; 8,7; 9,0; 7,3; 8,8; 11,2. Zaleźć realizację przedziału ufści dla wartści przeciętej i wariacji liczby sztuk wykywaych w ciągu gdziy przez jedeg tkarza a pzimie ufści 0,98. Zadaie 5 Zapyta 200 lsw wybraych przedstawicieli rdzi, kt pdejmuje pważiejsze decyzje fiaswe? W 64% tych rdzi decyzje pdejmuje małżka. Jaki jest 99% przedział ufści dla dsetka rdzi, w których decyzje pdejmuje małżek?
4 Zadaie 6 Ntwa lsw czas pświęcy przez klietów baku a załatwieie frmalści przy kieku kaswym i uzyska astępujące wyiki w miutach: 16, 18, 9, 11, 10, 13, 19, 18, 17, 15. a) szacwać przecięty czas przezaczy przez klietów teg baku a załatwieie frmalści w kieku kaswym (1 α= 0,95); b) ceić stpień zróżicwaia badaeg czasu bsługi klietów; c) traktując pwyższą próbę jak wstępą, bliczyć, ile bserwacji czasu ależałby lsw przeprwadzić, aby szacwać przecięty czas z wiarygdścią 0,90 (0,99) i maksymalym błędem szacuku 2 miuty. Zadaie 7 Na egzamiie wstępym a studia plitechicze stsway jest iekiedy test spstrzegaia kształtów. Dla wybraych w lswaiu iezależych 200 kadydatów pewej uczeli trzyma astępujące wyiki: Wyiki testu (w pkt) Liczba sób Oszacwać z wiarygdścią 0,99: a) średi wyik testu spstrzegaia kształtów wśród kadydatów tej uczeli, b) stpień zróżicwaia wyików testu w tej zbirwści. <x i,x i1 > i x i x i i 2 2 i x x i x i x Σ 200 X X
5 Z 0,00 0,01 0,02 0,03 0,04 0,05 0,06 0,07 0,08 0,09 0,0 0,0000 0,0040 0,0080 0,0120 0,0160 0,0199 0,0239 0,0279 0,0319 0,0359 0,1 0,0398 0,0438 0,0478 0,0517 0,0557 0,0596 0,0636 0,0675 0,0714 0,0753 0,2 0,0793 0,0832 0,0871 0,0910 0,0948 0,0987 0,1026 0,1064 0,1103 0,1141 0,3 0,1179 0,1217 0,1255 0,1293 0,1331 0,1368 0,1406 0,1443 0,1480 0,1517 0,4 0,1554 0,1591 0,1628 0,1664 0,1700 0,1736 0,1772 0,1808 0,1844 0,1879 0,5 0,1915 0,1950 0,1985 0,2019 0,2054 0,2088 0,2123 0,2157 0,2190 0,2224 0,6 0,2257 0,2291 0,2324 0,2357 0,2389 0,2422 0,2454 0,2486 0,2517 0,2549 0,7 0,2580 0,2611 0,2642 0,2673 0,2704 0,2734 0,2764 0,2794 0,2823 0,2852 0,8 0,2881 0,2910 0,2939 0,2967 0,2995 0,3023 0,3051 0,3078 0,3106 0,3133 0,9 0,3159 0,3186 0,3212 0,3238 0,3264 0,3289 0,3315 0,3340 0,3365 0,3389 1,0 0,3413 0,3438 0,3461 0,3485 0,3508 0,3531 0,3554 0,3577 0,3599 0,3621 1,1 0,3643 0,3665 0,3686 0,3708 0,3729 0,3749 0,3770 0,3790 0,3810 0,3830 1,2 0,3849 0,3869 0,3888 0,3907 0,3925 0,3944 0,3962 0,3980 0,3997 0,4015 1,3 0,4032 0,4049 0,4066 0,4082 0,4099 0,4115 0,4131 0,4147 0,4162 0,4177 1,4 0,4192 0,4207 0,4222 0,4236 0,4251 0,4265 0,4279 0,4292 0,4306 0,4319 1,5 0,4332 0,4345 0,4357 0,4370 0,4382 0,4394 0,4406 0,4418 0,4429 0,4441 1,6 0,4452 0,4463 0,4474 0,4484 0,4495 0,4505 0,4515 0,4525 0,4535 0,4545 1,7 0,4554 0,4564 0,4573 0,4582 0,4591 0,4599 0,4608 0,4616 0,4625 0,4633 1,8 0,4641 0,4649 0,4656 0,4664 0,4671 0,4678 0,4686 0,4693 0,4699 0,4706 1,9 0,4713 0,4719 0,4726 0,4732 0,4738 0,4744 0,4750 0,4756 0,4761 0,4767 2,0 0,4772 0,4778 0,4783 0,4788 0,4793 0,4798 0,4803 0,4808 0,4812 0,4817 2,1 0,4821 0,4826 0,4830 0,4834 0,4838 0,4842 0,4846 0,4850 0,4854 0,4857 2,2 0,4861 0,4864 0,4868 0,4871 0,4875 0,4878 0,4881 0,4884 0,4887 0,4890 2,3 0,4893 0,4896 0,4898 0,4901 0,4904 0,4906 0,4909 0,4911 0,4913 0,4916 2,4 0,4918 0,4920 0,4922 0,4925 0,4927 0,4929 0,4931 0,4932 0,4934 0,4936 2,5 0,4938 0,4940 0,4941 0,4943 0,4945 0,4946 0,4948 0,4949 0,4951 0,4952 2,6 0,4953 0,4955 0,4956 0,4957 0,4959 0,4960 0,4961 0,4962 0,4963 0,4964 2,7 0,4965 0,4966 0,4967 0,4968 0,4969 0,4970 0,4971 0,4972 0,4973 0,4974 2,8 0,4974 0,4975 0,4976 0,4977 0,4977 0,4978 0,4979 0,4979 0,4980 0,4981 2,9 0,4981 0,4982 0,4982 0,4983 0,4984 0,4984 0,4985 0,4985 0,4986 0,4986 3,0 0,4987 0,4987 0,4987 0,4988 0,4988 0,4989 0,4989 0,4989 0,4990 0,4990
6 Tablica wartści krytyczych rzkładu dla liczby stpi swbdy 0,10 0,05 0,01 0,01 0, ,71 3,84 6,63 7,88 10, ,61 5,99 9,21 10,60 13, ,25 7,81 11,34 12,84 16, ,78 9,49 13,28 14,86 18, ,24 11,07 15,09 16,75 20, ,64 12,59 16,81 18,55 22, ,02 14,07 18,48 20,28 24, ,36 15,51 20,09 21,96 26, ,68 16,92 21,67 23,59 27, ,99 18,31 23,21 25,19 29, ,28 19,68 24,73 26,76 31, ,55 21,03 26,22 28,30 32, ,81 22,36 27,69 29,82 34, ,06 23,68 29,14 31,32 36, ,31 25,00 30,58 32,80 37, ,54 26,30 32,00 34,27 39, ,77 27,59 33,41 35,72 40, ,99 28,87 34,81 37,16 42, ,20 30,14 36,19 38,58 43, ,41 31,41 37,57 40,00 45, ,62 32,67 38,93 41,40 46, ,81 33,92 40,29 42,80 48, ,01 35,17 41,64 44,18 49, ,20 36,42 42,98 45,56 51, ,38 37,65 44,31 46,93 52, ,56 38,89 45,64 48,29 54, ,74 40,11 46,96 49,64 55, ,92 41,34 48,28 50,99 56, ,09 42,56 49,59 52,34 58, ,26 43,77 50,89 53,67 59, ,42 44,99 52,19 55,00 61, ,58 46,19 53,49 56,33 62, ,75 47,40 54,78 57,65 63, ,90 48,60 56,06 58,96 65, ,06 49,80 57,34 60,27 66, ,21 51,00 58,62 61,58 67, ,36 52,19 59,89 62,88 69, ,51 53,38 61,16 64,18 70, ,66 54,57 62,43 65,48 72, ,81 55,76 63,69 66,77 73, ,95 56,94 64,95 68,05 74, ,09 58,12 66,21 69,34 76, ,23 59,30 67,46 70,62 77, ,37 60,48 68,71 71,89 78, ,51 61,66 69,96 73,17 80, ,64 62,83 71,20 74,44 81, ,77 64,00 72,44 75,70 82, ,91 65,17 73,68 76,97 84, ,04 66,34 74,92 78,23 85, ,17 67,50 76,15 79,49 86, ,30 68,67 77,39 80,75 87, ,42 69,83 78,62 82,00 89, ,55 70,99 79,84 83,25 90, ,67 72,15 81,07 84,50 91, ,80 73,31 82,29 85,75 93, ,92 74,47 83,51 86,99 94, ,04 75,62 84,73 88,24 95, ,16 76,78 85,95 89,48 97, ,28 77,93 87,17 90,72 98, ,40 79,08 88,38 91,95 99, ,51 80,23 89,59 93,19 100, ,63 81,38 90,80 94,42 102, ,75 82,53 92,01 95,65 103, ,86 83,68 93,22 96,88 104, ,97 84,82 94,42 98,11 105, ,09 85,96 95,63 99,33 107, ,20 87,11 96,83 100,55 108, ,31 88,25 98,03 101,78 109, ,42 89,39 99,23 103,00 111, ,53 90,53 100,43 104,22 112, ,64 91,67 101,62 105,43 113, ,74 92,81 102,82 106,65 114, ,85 93,95 104,01 107,86 116, ,96 95,08 105,20 109,07 117, ,06 96,22 106,39 110,29 118, ,17 97,35 107,58 111,50 119, ,27 98,48 108,77 112,70 121, ,37 99,62 109,96 113,91 122, ,48 100,75 111,14 115,12 123, ,58 101,88 112,33 116,32 124, ,68 103,01 113,51 117,52 126, ,78 104,14 114,70 118,73 127, ,88 105,27 115,88 119,93 128, ,98 106,40 117,06 121,13 129, ,10 0,05 0,01 0,01 0, ,08 107,52 118,24 122,33 131, ,18 108,65 119,41 123,52 132, ,28 109,77 120,59 124,72 133, ,37 110,90 121,77 125,91 134, ,47 112,02 122,94 127,11 135, ,57 113,15 124,12 128,30 137, ,66 114,27 125,29 129,49 138, ,76 115,39 126,46 130,68 139, ,85 116,51 127,63 131,87 140, ,94 117,63 128,80 133,06 142, ,04 118,75 129,97 134,25 143, ,13 119,87 131,14 135,43 144, ,22 120,99 132,31 136,62 145, ,32 122,11 133,48 137,80 147, ,41 123,23 134,64 138,99 148, ,50 124,34 135,81 140,17 149,45 100
7 Tablica wartści krytyczych rzkładu t-studet a dla liczby stpi swbdy kwatyl rzkładu 0,9 0,95 0,975 0,98 0,99 0,995 0,999 0,9995 kwatyl rzkładu 0,9 0,95 0,975 0,98 0,99 0,995 0,999 0,9995 bszar krytyczy 0,1 0,05 0,025 0,02 0,01 0,005 0,001 0,0005 bszar krytyczy 0,1 0,05 0,025 0,02 0,01 0,005 0,001 0,0005 jedstry, \alpha= jedstry, \alpha= bszar krytyczy dwustry, 0,2 0,1 0,05 0,04 0,02 0,01 0,002 0,001 bszar krytyczy dwustry, 0,2 0,1 0,05 0,04 0,02 0,01 0,002 0,001 \alpha= \alpha= =1 (rzkład Cauchy'eg) 3,08 6,31 12,71 15,89 31,82 63,66 318,31 636,63 2 1,89 2,92 4,30 4,85 6,96 9,92 22,3 31,60 3 1,64 2,35 3,18 3,48 4,54 5,84 10,21 12,92 4 1,53 2,13 2,78 3,00 3,75 4,60 7,17 8,61 5 1,48 2,02 2,57 2,76 3,36 4,03 5,89 6,87 6 1,44 1,94 2,45 2,61 3,14 3,71 5,21 5,96 7 1,41 1,89 2,36 2,52 3,00 3,50 4,79 5,41 8 1,40 1,86 2,31 2,45 2,90 3,36 4,50 5,04 9 1,38 1,83 2,26 2,40 2,82 3,25 4,30 4, ,37 1,81 2,23 2,36 2,76 3,17 4,14 4, ,36 1,80 2,20 2,33 2,72 3,11 4,02 4, ,36 1,78 2,18 2,30 2,68 3,05 3,93 4, ,35 1,77 2,16 2,28 2,65 3,01 3,85 4, ,35 1,76 2,14 2,26 2,62 2,98 3,79 4, ,34 1,75 2,13 2,25 2,60 2,95 3,73 4, ,34 1,75 2,12 2,24 2,58 2,92 3,69 4, ,33 1,74 2,11 2,22 2,57 2,90 3,65 3, ,33 1,73 2,10 2,21 2,55 2,88 3,61 3, ,33 1,73 2,09 2,20 2,54 2,86 3,58 3, ,33 1,72 2,09 2,20 2,53 2,85 3,55 3, ,32 1,72 2,08 2,19 2,52 2,83 3,53 3, ,32 1,72 2,07 2,18 2,51 2,82 3,50 3, ,32 1,71 2,07 2,18 2,50 2,81 3,48 3, ,32 1,71 2,06 2,17 2,49 2,80 3,47 3, ,32 1,71 2,06 2,17 2,49 2,79 3,45 3, ,31 1,71 2,06 2,16 2,48 2,78 3,44 3, ,31 1,70 2,05 2,16 2,47 2,77 3,42 3, ,31 1,70 2,05 2,15 2,47 2,76 3,41 3, ,31 1,70 2,05 2,15 2,46 2,76 3,40 3, ,31 1,70 2,04 2,15 2,46 2,75 3,39 3, ,31 1,70 2,04 2,14 2,45 2,74 3,37 3, ,31 1,69 2,04 2,14 2,45 2,74 3,37 3, ,31 1,69 2,03 2,14 2,44 2,73 3,36 3, ,31 1,69 2,03 2,14 2,44 2,73 3,35 3, ,31 1,69 2,03 2,13 2,44 2,72 3,34 3, ,31 1,69 2,03 2,13 2,43 2,72 3,33 3, ,30 1,69 2,03 2,13 2,43 2,72 3,33 3, ,30 1,69 2,02 2,13 2,43 2,71 3,32 3, ,30 1,68 2,02 2,12 2,43 2,71 3,31 3, ,30 1,68 2,02 2,12 2,42 2,70 3,31 3, ,30 1,68 2,02 2,12 2,42 2,70 3,30 3, ,30 1,68 2,02 2,12 2,42 2,70 3,30 3, ,30 1,68 2,02 2,12 2,42 2,70 3,29 3, ,30 1,68 2,02 2,12 2,41 2,69 3,29 3, ,30 1,68 2,01 2,12 2,41 2,69 3,28 3, ,30 1,68 2,01 2,11 2,41 2,69 3,28 3, ,30 1,68 2,01 2,11 2,41 2,68 3,27 3, ,30 1,68 2,01 2,11 2,41 2,68 3,27 3, ,30 1,68 2,01 2,11 2,40 2,68 3,27 3, ,30 1,68 2,01 2,11 2,40 2,68 3,26 3, ,30 1,67 2,00 2,10 2,40 2,67 3,25 3, ,30 1,67 2,00 2,10 2,39 2,66 3,23 3, ,29 1,67 2,00 2,10 2,39 2,65 3,22 3, ,29 1,67 1,99 2,09 2,38 2,65 3,21 3, ,29 1,67 1,99 2,09 2,38 2,64 3,20 3, ,29 1,66 1,99 2,09 2,37 2,64 3,20 3, ,29 1,66 1,99 2,09 2,37 2,63 3,19 3, ,29 1,66 1,99 2,08 2,37 2,63 3,18 3, ,29 1,66 1,99 2,08 2,37 2,63 3,18 3, ,29 1,66 1,98 2,08 2,36 2,63 3,17 3, ,29 1,66 1,98 2,08 2,36 2,62 3,17 3, ,29 1,66 1,98 2,08 2,36 2,62 3,16 3, ,29 1,66 1,98 2,07 2,36 2,61 3,15 3, ,29 1,66 1,98 2,07 2,35 2,61 3,15 3, ,29 1,66 1,98 2,07 2,35 2,61 3,15 3, ,29 1,65 1,97 2,07 2,35 2,61 3,14 3, ,29 1,65 1,97 2,07 2,35 2,61 3,14 3, ,29 1,65 1,97 2,07 2,35 2,60 3,14 3, ,29 1,65 1,97 2,07 2,35 2,60 3,13 3, ,29 1,65 1,97 2,07 2,35 2,60 3,13 3, ,29 1,65 1,97 2,07 2,34 2,60 3,13 3, ,29 1,65 1,97 2,07 2,34 2,60 3,13 3, ,29 1,65 1,97 2,07 2,34 2,60 3,13 3, ,29 1,65 1,97 2,06 2,34 2,60 3,12 3, ,28 1,65 1,97 2,06 2,34 2,60 3,12 3, ,28 1,65 1,97 2,06 2,34 2,59 3,12 3, ,28 1,65 1,97 2,06 2,34 2,59 3,12 3, ,28 1,65 1,97 2,06 2,34 2,59 3,12 3, ,28 1,65 1,97 2,06 2,34 2,59 3,12 3, ,28 1,65 1,97 2,06 2,34 2,59 3,12 3, ,28 1,65 1,97 2,06 2,34 2,59 3,11 3, ,28 1,65 1,97 2,06 2,34 2,59 3,11 3, ,28 1,65 1,97 2,06 2,33 2,59 3,11 3, ,28 1,65 1,96 2,06 2,33 2,59 3,11 3, ,28 1,65 1,96 2,06 2,33 2,58 3,10 3, ,28 1,65 1,96 2,06 2,33 2,58 3,10 3, ,28 1,65 1,96 2,06 2,33 2,58 3,10 3, ,28 1,65 1,96 2,06 2,33 2,58 3,10 3, ,28 1,65 1,96 2,06 2,33 2,58 3,10 3,30 1,28 1,64 1,96 2,05 2,33 2,58 3,09 3,29 (rzkład rmaly)
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 szczegółowoKURS 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 szczegółowoEstymacja: 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 szczegółowo1. 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 szczegółowoParametryczne 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 szczegółowoStatystyka 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 szczegółowoZadanie 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 szczegółowoStatystyka 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 szczegółowoLista 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 szczegółowoL.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 szczegółowoSTATYSTYKA. 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 szczegółowoSTATYSTYKA 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 szczegółowoEstymacja 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 szczegółowoEstymacja 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 szczegółowoMiary 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 szczegółowoĆwiczenie 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 szczegółowoX 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 szczegółowoZAGADNIENIE 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 szczegółowoModa (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 szczegółowoPRZEDZIAŁY 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 szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka r.
Zadaie. Wykoujemy rzuty symetryczą kością do gry do chwili uzyskaia drugiej szóstki. Niech Y ozacza zmieą losową rówą liczbie rzutów w których uzyskaliśmy ie wyiki iż szóstka a zmieą losową rówą liczbie
Bardziej szczegółowoEstymacja parametrów rozkładu cechy
Estymacja parametrów rozkładu cechy Estymujemy parametr θ rozkładu cechy X Próba: X 1, X 2,..., X n Estymator punktowy jest funkcją próby ˆθ = ˆθX 1, X 2,..., X n przybliżającą wartość parametru θ Przedział
Bardziej szczegółowoZad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności:
Zadania ze statystyki cz. 7. Zad.1 Z populacji wyłoniono próbę wielkości 64 jednostek. Średnia arytmetyczna wartość cechy wyniosła 110, zaś odchylenie standardowe 16. Należy wyznaczyć przedział ufności
Bardziej szczegółowoEstymacja 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 szczegółowoANALIZA 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 szczegółowoWykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średn
Wykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średniej Wrocław, 21 grudnia 2016r Przedział ufności Niech będzie dana próba X 1, X 2,..., X n z rozkładu P θ, θ Θ. Definicja 10.1 Przedziałem
Bardziej szczegółowo16 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 szczegółowoEstymacja parametro w 1
Estymacja parametro w 1 1 Estymacja punktowa: średniej, odchylenia standardowego i frakcji µ - średnia populacji h średnia z próby jest estymatorem średniej populacji = - standardowy błąd estymacji średniej
Bardziej szczegółowoStatystyka 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 szczegółowoStatystyczny 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 szczegółowoRozkłady 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 szczegółowoEstymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średnich. Wrocław, 5 grudnia 2014
Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średnich Wrocław, 5 grudnia 2014 Przedział ufności Niech będzie dana próba X 1, X 2,..., X n z rozkładu P θ, θ Θ. Definicja Przedziałem ufności dla paramertu
Bardziej szczegółowoTablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki
Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki Spis treści I. Wzory ogólne... 2 1. Średnia arytmetyczna:... 2 2. Rozstęp:... 2 3. Kwantyle:... 2 4. Wariancja:... 2 5. Odchylenie standardowe:...
Bardziej szczegółowoBADANIE POWTARZALNOŚCI PRZYRZĄDU POMIAROWEGO
Zakład Metrologii i Systemów Pomiarowych P o l i t e c h n i k a P o z n ańska ul. Jana Pawła II 24 60-965 POZNAŃ (budynek Centrum Mechatroniki, Biomechaniki i Nanoinżynierii) www.zmisp.mt.put.poznan.pl
Bardziej szczegółowo1 Estymacja przedziałowa
1 Estymacja przedziałowa 1. PRZEDZIAŁY UFNOŚCI DLA ŚREDNIEJ (a) MODEL I Badana cecha ma rozkład normalny N(µ, σ) o nieznanym parametrze µ i znanym σ. Przedział ufności: [ ( µ x u 1 α ) ( σn ; x + u 1 α
Bardziej szczegółowoPODSTAWY 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 szczegółowoSTATYSTYKA 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 szczegółowoWykład 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 szczegółowoEstymacja 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 szczegółowo3. 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 szczegółowopunktów i przyjmowani są do szkoły niezależnie od osiągniętych wyników wymienionych na świadectwie ukończenia gimnazjum i egzaminie gimnazjalnym. 5.
Regulami Rekrutacji a rk szkly 2015/2016 d II Liceum Ogólkształcąceg i Techikum r 2 w Zesple Szkół Padgimazjalych r 2 im ppłk. dr. Staisława Kuklińskieg w Wągrwcu I. Pdstawa prawa: 1. Rzprządzeie Miistra
Bardziej szczegółowoStatystyka. 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 szczegółowoStatystyka 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 szczegółowoEstymacja punktowa i przedziałowa
Temat: Estymacja punktowa i przedziałowa Kody znaków: żółte wyróżnienie nowe pojęcie czerwony uwaga kursywa komentarz 1 Zagadnienia 1. Statystyczny opis próby. Idea estymacji punktowej pojęcie estymatora
Bardziej szczegółowod wymiarowy wektor losowy Niech (Ω, S, P) przestrzeń probabilistyczna Definicja Odwzorowanie X: Ω R nazywamy 1-wymiarowym wektorem
d wymiarowy wektor losowy Niech (Ω, S, P) przestrzeń probabilistycza Defiicja Odwzorowaie X: Ω R d azywamy d-wymiarowym wektorem losowym jeśli dla każdego (x 1, x 2,,x d ) є R d zbiór Uwaga {ω є Ω: X(ω)
Bardziej szczegółowoθx 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 szczegółowoWnioskowanie statystyczne. Statystyka w 5
Wnioskowanie statystyczne tatystyka w 5 Rozkłady statystyk z próby Próba losowa pobrana z populacji stanowi realizacje zmiennej losowej jak ciąg zmiennych losowych (X, X,... X ) niezależnych i mających
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna dla leśników
Statystyka matematyczna dla leśników Wydział Leśny Kierunek leśnictwo Studia Stacjonarne I Stopnia Rok akademicki 03/04 Wykład 5 Testy statystyczne Ogólne zasady testowania hipotez statystycznych, rodzaje
Bardziej szczegółowoBADANIE POWTARZALNOŚCI PRZYRZĄDU POMIAROWEGO
Zakład Metrologii i Systemów Pomiarowych P o l i t e c h n i k a P o z n ańska ul Jana Pawła II 24 60-965 POZNAŃ budynek Centrum Mechatroniki, iomechaniki i Nanoinżynierii) wwwzmispmtputpoznanpl tel +48
Bardziej szczegółowoPodstawowe 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 szczegółowoStatystyka Inżynierska
aysyka Iżyierska dr hab. iż. Jacek Tarasik AG WFiI 4 Wykład 5 TETOWANIE IPOTEZ TATYTYCZNYC ipoezy saysycze ipoezą saysyczą azywamy każde przypszczeie doyczące iezaego rozkład o prawdziwości lb fałszywości
Bardziej szczegółowoSIGMA 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 szczegółowoPrzykład 3.1. Wyznaczanie prędkości i przyśpieszenia ruchu płaskim
Przykład 31 Wyzaczaie prędkści i przyśpieszeia ruchu płaskim Prędkść chwilwa i przyśpieszeie chwilwe puktu pręta w płżeiu przedstawiym a rysuku 1 wyszą: = a = a, Zaleźć prędkść i przyśpieszeie puktu pręta
Bardziej szczegółowoPobieranie prób i rozkład z próby
Pobieranie prób i rozkład z próby Marcin Zajenkowski Marcin Zajenkowski () Pobieranie prób i rozkład z próby 1 / 15 Populacja i próba Populacja dowolnie określony zespół przedmiotów, obserwacji, osób itp.
Bardziej szczegółowoEstymacja przedziałowa
Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski Metody analizy danych ćwiczenia Estymacja przedziałowa Program ćwiczeń obejmuje następująca zadania: 1. Dom handlowy prowadzący
Bardziej szczegółowo(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 szczegółowoPorównanie 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 szczegółowoStatystyka w przykładach
w przykładach Tomasz Mostowski Zajęcia 10.04.2008 Plan Estymatory 1 Estymatory 2 Plan Estymatory 1 Estymatory 2 Własności estymatorów Zazwyczaj w badaniach potrzebujemy oszacować pewne parametry na podstawie
Bardziej szczegółowoModele 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 szczegółowoElementy 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 szczegółowoCZAS TRWANIA ZDERZENIA KUL
Mechaika, Elektryczść i magetyzm CZAS TRWANIA ZDERZENIA KUL Opis teretyczy d ćwiczeia zamieszczy jest a strie wwwwtcwatedupl w dziale DYDAKTYKA FIZYKA ĆWICZENIA LABORATORYJNE Opis układu pmiarweg Celem
Bardziej szczegółowoTeoria Estymacji. Do Powyżej
Teoria Estymacji Zad.1. W pewnym przedsiębiorstwie wylosowano niezależnie próbę 25 pracowników. Staż pracy (w latach) tych pracowników w 1996 roku był następujący: 37; 34; 0*; 5; 17; 17; 0*; 2; 24; 33;
Bardziej szczegółowoWeryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych
Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów stat. Hipoteza statystyczna Dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM Populacja Generalna (PG) 2. Próba (P n ) 3. Kryterium 3σ 4. Błąd Średniej Arytmetycznej 5. Estymatory 6. Teoria Estymacji (cz.
LABORATORIUM 4 1. Populacja Generalna (PG) 2. Próba (P n ) 3. Kryterium 3σ 4. Błąd Średniej Arytmetycznej 5. Estymatory 6. Teoria Estymacji (cz. I) WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE (STATISTICAL INFERENCE) Populacja
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna
Statystyka matematyczna Wykład 9 i 10 Magdalena Alama-Bućko 14 i 21 maja 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka matematyczna 14 i 21 maja 2018 1 / 25 Hipotezy statystyczne Hipoteza statystyczna nazywamy
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA 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 szczegółowoWykład 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 szczegółowoZawartość. Zawartość
Opr. dr inż. Grzegorz Biesok. Wer. 2.05 2011 Zawartość Zawartość 1. Rozkład normalny... 3 2. Rozkład normalny standardowy... 5 3. Obliczanie prawdopodobieństw dla zmiennych o rozkładzie norm. z parametrami
Bardziej szczegółowoIdea. θ = θ 0, Hipoteza statystyczna Obszary krytyczne Błąd pierwszego i drugiego rodzaju p-wartość
Idea Niech θ oznacza parametr modelu statystycznego. Dotychczasowe rozważania dotyczyły metod estymacji tego parametru. Teraz zamiast szacować nieznaną wartość parametru będziemy weryfikowali hipotezę
Bardziej szczegółowoStatystyka i opracowanie danych W3: Wprowadzenie do statystycznej analizy danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Estymacja i estymatory
Statystyka i opracowaie daych W3: Wprowadzeie do statystyczej aalizy daych Podstawy wioskowaia statystyczego. Estymacja i estymatory Dr Aa ADRIAN Paw B5, pok407 ada@agh.edu.pl Wprowadzeie Podstawowe cele
Bardziej szczegółowoPodstawowe 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 szczegółowoZestaw II Odpowiedź: Przeciętna masa ciała w grupie przebadanych szczurów wynosi 186,2 g.
Zadaia przykładowe z rozwiązaiami Zadaie Dokoao pomiaru masy ciała 8 szczurów laboratoryjych. Uzyskao astępujące wyiki w gramach: 70, 80, 60, 90, 0, 00, 85, 95. Wyzaczyć przeciętą masę ciała wśród zbadaych
Bardziej szczegółowoZadania ze statystyki, cz.6
Zadania ze statystyki, cz.6 Zad.1 Proszę wskazać, jaką część pola pod krzywą normalną wyznaczają wartości Z rozkładu dystrybuanty rozkładu normalnego: - Z > 1,25 - Z > 2,23 - Z < -1,23 - Z > -1,16 - Z
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 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 szczegółowoMetoda 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 szczegółowo1 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 szczegółowoStatystyka 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 szczegółowoStatystyka Wzory I. Analiza struktury
Uiwersytet Ekooiczy w Katowicach Wzory I. Aaliza struktury 1. Miary tedecji cetralej (średie, przecięte Średia arytetycza Dla sz. ważoego Dla sz. ważoego dla z. ciągłej Dla szeregu wyliczającego: dla zieej
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM 6 ESTYMACJA cz. 2
LABORATORIUM 6 ESTYMACJA cz. 2 TEORIA ESTYMACJI I 1. ODRZUCANIE WYNIKÓW WĄTPLIWYCH PRÓBA P (m) (m-elementowa) Obliczenie: ; s bez wyników wątpliwych Odrzucenie wyników z poza przedziału: 3s PRÓBA LOSOWA
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 8 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH
WYKŁAD 8 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Było: Estymacja parametrów rozkładu teoretycznego punktowa przedziałowa Przykład. Cecha X masa owocu pewnej odmiany. ZałoŜenie: cecha X ma w populacji rozkład
Bardziej szczegółowoZSTA 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 szczegółowoEstymacja punktowa i przedziałowa
Estymacja puktowa i przedziałowa Marta Zalewska Zakład Profilaktyki Zagrożeń Środowiskowych i Alergologii Populacja Próba losowa (próbka) Parametry rozkładu Estymatory (statystyki) Własości estymatorów
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 5 TEORIA ESTYMACJI II
WYKŁAD 5 TEORIA ESTYMACJI II Teoria estymacji (wyznaczanie przedziałów ufności, błąd badania statystycznego, poziom ufności, minimalna liczba pomiarów). PRÓBA Próba powinna być reprezentacyjna tj. jak
Bardziej szczegółowoPorównanie modeli statystycznych. Monika Wawrzyniak Katarzyna Kociałkowska
Porównanie modeli statystycznych Monika Wawrzyniak Katarzyna Kociałkowska Jaka jest miara podobieństwa? Aby porównywać rozkłady prawdopodobieństwa dwóch modeli statystycznych możemy użyć: metryki dywergencji
Bardziej szczegółowoHistogram: Dystrybuanta:
Zadaie. Szereg rozdzielczy (przyjmujemy przedziały klasowe o długości 0): x0 xi i środek i*środek i_sk częstości częstości skumulowae 5 5 8 0 60 8 0,6 0,6 5 5 9 0 70 7 0,8 0, 5 5 5 0 600 0, 0,6 5 55 8
Bardziej szczegółowoTestowanie 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 szczegółowoMetody probabilistyczne
Metody probabilistyczne Teoria estymacji Jędrzej Potoniec Bibliografia Bibliografia Próba losowa (x 1, x 2,..., x n ) Próba losowa (x 1, x 2,..., x n ) (X 1, X 2,..., X n ) Próba losowa (x 1, x 2,...,
Bardziej szczegółowoPrzedziały ufności. Poziom istotności = α (zwykle 0.05) Poziom ufności = 1 α Przedział ufności dla parametru μ = taki przedział [a,b], dla którego
Przedziały ufności Poziom istotności = α (zwykle 0.05) Poziom ufności = 1 α Przedział ufności dla parametru μ = taki przedział [a,b], dla którego czyli P( μ [a,b] ) = 1 α P( μ < a ) = α/2 P( μ > b ) =
Bardziej szczegółowoOszacowanie i rozkład t
Oszacowanie i rozkład t Marcin Zajenkowski Marcin Zajenkowski () Oszacowanie i rozkład t 1 / 31 Oszacowanie 1 Na podstawie danych z próby szacuje się wiele wartości w populacji, np.: jakie jest poparcie
Bardziej szczegółowoKorelacja 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 szczegółowoSTATYSTYKA 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 szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD października 2009
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4 26 października 2009 Rozkład N(µ, σ). Estymacja σ σ 2 = 1 σ 2π + = E µ,σ (X µ) 2 { (x µ) 2 exp 1 ( ) } x µ 2 dx 2 σ Rozkład N(µ, σ). Estymacja σ σ 2 = 1 σ 2π + = E µ,σ
Bardziej szczegółowoStatystyka w analizie i planowaniu eksperymentu
29 marca 2011 Przestrzeń statystyczna - podstawowe zadania statystyki Zdarzeniom losowym określonym na pewnej przestrzeni zdarzeń elementarnych Ω można zazwyczaj na wiele różnych sposobów przypisać jakieś
Bardziej szczegółowoStatystyka w analizie i planowaniu eksperymentu
31 marca 2014 Przestrzeń statystyczna - podstawowe zadania statystyki Zdarzeniom losowym określonym na pewnej przestrzeni zdarzeń elementarnych Ω można zazwyczaj na wiele różnych sposobów przypisać jakieś
Bardziej szczegółowot - kwantyl rozkładu t-studenta rzędu p o f stopniach swobody
ZJAZD ANALIZA DANYCH CIĄGŁYCH ramach zajęć będą badae próbki pochodzące z poplacji w kórych badaa cecha ma rozkład ormaly N(μ σ). Na zajęciach będą: - wyzaczae przedziały fości dla warości średiej i wariacji
Bardziej szczegółowoEstymacja przedziałowa. Przedział ufności
Estymacja przedziałowa Przedział ufności Estymacja przedziałowa jest to szacowanie wartości danego parametru populacji, ρ za pomocą tak zwanego przedziału ufności. Przedziałem ufności nazywamy taki przedział
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r
Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów Wrocław, 18.03.2016r Plan wykładu: 1. Testowanie hipotez 2. Etapy testowania hipotez 3. Błędy 4. Testowanie wielokrotne 5. Estymacja parametrów
Bardziej szczegółowoMatematyka z el. statystyki, # 6 /Geodezja i kartografia II/
Matematyka z el. statystyki, # 6 /Geodezja i kartografia II/ Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie Katedra Zastosowań Matematyki i Informatyki ul. Głęboka 28, bud. CIW, p. 221 e-mail: zdzislaw.otachel@up.lublin.pl
Bardziej szczegółowoObserwacje odstające mają duży wpływ na średnią średnia nie jest odporna.
Wykład 8. Przedziały ufości dla średiej Średia a mediaa Mediaa dzieli powierzchię histogramu a połowy. Jest odpora ie mają a ią wpływu obserwacje odstające. Obserwacje odstające mają duży wpływ a średią
Bardziej szczegółowo