PROPOZYCJA KOMPLEKSOWEGO BADANIA TACHIMETRU ELEKTRONICZNEGO PROPOSAL FOR A COMPREHENSIVE STUDY OF ELECTRONIC TOTAL STATION

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "PROPOZYCJA KOMPLEKSOWEGO BADANIA TACHIMETRU ELEKTRONICZNEGO PROPOSAL FOR A COMPREHENSIVE STUDY OF ELECTRONIC TOTAL STATION"

Transkrypt

1 Propozycja kompleksowego badania... INFRASTRUKTURA I EKOLOGIA TERENÓW WIEJSKICH INFRASTRUCTURE AND ECOLOGY OF RURAL AREAS Nr /II/01, POLSKA AKADEMIA NAUK, Oddzia w Krakowie, s Komisja Technicznej Infrastruktury Wsi Klemens Godek, Waldemar Krupiski PROPOZYCJA KOMPLEKSOWEGO BADANIA TACHIMETRU ELEKTRONICZNEGO PROPOSAL FOR A COMPREHENSIVE STUDY OF ELECTRONIC TOTAL STATION Streszczenie W pracy przedstawiono sposób przeprowadzenia kompleksowego badania poprawnoci pomiarów wykonywanych tachimetrem elektronicznym TRIMBLE 560 DR 00+. Badaniom poddano wykonane pomiary dugoci, któw poziomych oraz przewysze. Pomiary wykonano na sieci testowej Uniwersytetu Rolniczego w Krakowie a ich wyniki opracowano metodami statystyki matematycznej w celu wykrycia wystpowania w nich ewentualnych nieprawidowoci. Badania statystyczne trzech w/w grup pomiarowych zostay przeprowadzone w celu sprawdzenia, czy rozkady ich bdów odpowiadaj rozkadowi normalnemu, co decydowaoby o poprawnoci pomiarów testowych oraz o przydatnoci badanego tachimetru do wykonywania pomiarów geodezyjnych. Do badania poprawnoci pomiarów dugociowych zastosowano statystyczny test zgodnoci ABBE`GO [Krysicki 1986 ]. Pomiary ktowe oraz przewysze poddano badaniom za pomoc testów identycznoci: - dla pomiarów któw poziomych zastosowano test MANN`A- WHTNEY`A-WILCOXONA - dla pomiarów przewysze test SERII. Dla sprawdzenia wyników w/w trzech testów statystycznych wszystkie grupy pomiarowe przebadano testami parametrów: 1/ wspóczynnika S-asymetrii (skono) [Ney 1970]. / wspóczynnika e - spaszczenie (eksces, kurioza) [ Ney 1970]. [Kwinta, Krupiski 010]. Z przeprowadzonych pomiarów oraz ich opracowa statystycznych wycignito wnioski dotyczce poprawnoci wyników pomiarów wykonywanych bada- 19

2 Klemens Godek, Waldemar Krupiski nym sprztem oraz przydatnoci tachimetru do wykonywania rónego rodzaju prac geodezyjnych. Sowa kluczowe: test statystyczny, hipoteza zerowa, hipoteza alternatywna, obszar krytyczny testu Summary The paper shows how to conduct a comprehensive study of the accuracy of the measurements made with an electronic total station TRIMBLE 560 DR The results of the measurements of lenghts, horizontal angles and elevations were examined. Measurements were performed on a test network of the Agricultural University in Krakow and the results of mathematical statistics methods have been developed to detect the presence of any irregularities in them. Statistical surveys of these three groups of measurements were performed in order to check if their distributions of errors correspond to the normal distribution. This determines the accuracy of test measurements and the usefulness of the tested total station for the performance surveying. To study the accuracy of length measurements a statistical ABBE test of compliance were used. Measurements of angular and elevations were tested using the test of identity: - for measuring of horizontal angles MANN-WHTNEY-WILCOXON test was used - for measurements of elevations - SERIES test To verify the results of these three statistical tests - all measuring groups were studied with tests parameters. 1/ S-factor asymmetry (skewness) / e flattening factor (excess, newfangled). From the measurements and statistical studies drew the conclusions on the correctness of the results of the measurements made with tested equipment, and usefulness of this total station to perform various types of surveying. Keywords: statistical test, the null hypothesis, alternative hypothesis, the area of critical test 0 WPROWADZENIE Instrumenty geodezyjne maj podawane przez producentów parametry dokadnociowe w prospektach firmowych i instrukcjach obsugi. Odchylenie standardowe pomiaru kta oraz dokadno pomiaru odlegoci s podawane dla dobrych warunków atmosferycznych. Przy okrelaniu dokadnoci uytkowej danego instrumentu stosuje si metody testowe okrelone wedug Polskiej Normy PN/ISO 83 [Pawowski 1997, Piasek 1995]. Praktyczne uycie instrumentu geodezyjnego w terenowych pracach umoliwia faktyczne ocenienie jego dokadnoci oraz poznanie jego

3 Propozycja kompleksowego badania... zalet, wad i niedoskonaoci. Dla przetestowania poprawnoci pomiarów dugo- ci, któw poziomych oraz przewysze wykonywanych elektronicznym tachimetrem TRIMBLE 560 DR 00+, wykonano pomiary badawcze oraz dokonano analizy statystycznej tych pomiarów. Badany instrument spenia wszystkie wymagania dla skutecznego i dokadnego wykonania pomiaru. Pozwala on równie na wybór najbardziej odpowiadajcej uytkownikowi techniki pomiarowej. System instrumentu zapewnia: automatyczn korekcj bdów sensora odczytowego, automatyczn korekcj bdów kolimacji i inklinacji, urednienie asymetryczne w celu eliminacji bdów celowania. Jedn z wyróniajcych si cech konstrukcyjnych instrumentu TRIMBLE jest elektroniczny system pomiaru któw, który eliminuje bdy któw poziomych i pionowych pojawiajce si przy zastosowaniu konwencjonalnych teodolitów. Zasad odczytu jest bazowanie na odczycie zintegrowanego sygnau na powierzchniach poziomych i pionowych przyrzdów elektronicznych i tworzenie redniej wartoci ktowej. Modu pomiary odlegoci w TRIMBLE dziaa w obszarze podczerwieni widma elektromagnetycznego. Wysya on wizk promieni podczerwonych odbieranych po odbiciu przez instrument a nastpnie przy pomocy komparatora mierzone jest opónienie fazowe pomidzy nadanym i odbitym sygnaem. Wbudowany mikroprocesor przetwarza zmierzone wartoci i wywietla je jako odlego z milimetrow dokadnoci w czwartej linii monitora. Dane techniczne tachimetru TRIMBLE 560 DR 00+ : Pomiar kta: odchylenie standardowe pomiaru kta " (5 cc ), najmniejsza wywietlana jednostka 1" (1 cc ), powikszenie lunety 30x, kompensator dwuosiowy ±6, minimalna ogniskowa m. Pomiar odlegoci: pomiar standardowy (na lustro) ±3 mm ±3 ppm, maksymalny zasig na jedno lustro m, pomiar standardowy (bez lustra) ±3 mm ±3 ppm, maksymalny zasig pomiaru bez lustra 600 m. PRZEPROWADZONE POMIARY Testowanym tachimetrem wykonano pomiary: dugoci, katów poziomych, przewysze. 1

4 Klemens Godek, Waldemar Krupiski Pomiary wykonano na sieci testowej Uniwersytetu Rolniczego w Krakowie przy ul. Balickiej 53A. Pomiarów dugoci wykonano na jednym boku siatki w 36-ciu cyklach pomiarowych. Za cykl pomiarowy uznaje si komplet wszystkich czynnoci pomiarowych sucych do otrzymania wyniku pomiaru. Wyniki pomiarów oraz obliczenia zwizane z zastosowanym statystycznym testem ABBE`GO zawiera tabela 1 [Kwinta, Krupiski 010]. Pomiary ktowe przeprowadzono dla jednego kta sieci 0-to krotnie przy dwu pooeniach lunety. Ich poprawno przebadano z zastosowaniem testu identycznoci MANN`A-WHTNEY`A-WILCOXONA. Pomiary i obliczenia zwizane z zastosowanym testem statystycznym zawiera tabela 3. Pomiary przewysze przeprowadzono 16 krotnie dla jednego boku sieci, a uzyskane wyniki oraz ich analiza zwizana z zastosowanym testem SERII przedstawia tabela 5. ZASTOSOWANE TESTY STATYSTYCZNE 1. Test zgodnoci Abbe`go Za pomoc testu ABBE`GO mona sprawdzi czy rozkad bdów testowanych pomiarów geodezyjnych jest zgodny z rozkadem normalnym oraz czy nie jest obciony bdami statystycznymi znieksztacajcymi pomiary [Ney 1970]. Dla sprawdzenia hipotezy zerowej: H 0 : rozkad bdów odpowiada rozkadowi normalnemu przeciw hipotezie alternatywnej: H 1 : rozkad badany nie jest rozkadem normalnym naley wykona nastpujce czynnoci: 1. obliczy charakterystyk m d wedug wzoru: n 1 1 m d = d i gdzie di xi xi ( n 1) i= 1 = +1 i (1). obliczy odchylenie standardowe 1 m = n 1 m wg wzoru: n ( x x) n 1 i = v i n 1 i= 1 i= 1 () 3. obliczy warto: m d τ = (3) m

5 Propozycja kompleksowego badania odczyta z tablic ABBE`GO: Jeeli Jeeli q τ q = τ α n τ τ - badany rozkad odpowiada rozkadowi normalnemu (brak podstaw do odrzucenia H 0 ) τ τ - badany rozkad nie odpowiada rozkadowi normalnemu (bdy q systematyczne odrzucenie H 0 na korzy H1). Test Mann`A-Whtney`A-Wilcoxona Jest nieparametrycznym testem identycznoci. Suy do porównania dwóch prób populacji generalnych [Krysicki 1986, Ney 1970]: jednej o znanym rozkadzie, drugiej której rozkad jest badany. W celu weryfikacji H 0 o identycznoci badanego rozkadu ze znanym rozkadem, naley: 1. wyniki obu próbek ustawi w jeden cig elementów wg wartoci niemalejcych, oraz oznaczy, z której próbki dana warto pochodzi (np.: próbki znanej x, próbki badanej y).. w ten sposób otrzymuje si np. cig: x, x, y, y, y, y, x, y, y, x, x, x, y, y, x 3. obliczy statystyk testow któr jest tu ilo inwersji jednej próbki (x) ze wzgldu na elementy drugiej próbki (y) oznaczon przez u. Jeeli w uporzdkowanym cigu elementów obu prób - element x poprzedza U elementów y, to temu elementowi x przypisuje si U inwersji. 4. zbada czy zachodzi warunek pomidzy inwersjami U 1 U = n1 n + (4) gdzie: U 1 suma inwersji elementów x U suma inwersji elementów y n 1 ilo elementów x n ilo elementów y Za zbiór krytyczny testu przyjmuje si sum przedziaów: ( α ) ( α ) 0; U, n, n nn U, n, n ; nn (5) kr 1 1 kr 1 1 U kr odczytuje si z tablic WILCOXONA. W przypadku, gdy obliczona wzorem (4.) warto statystyki U nie naley do zbioru krytycznego: 3

6 Klemens Godek, Waldemar Krupiski brak podstaw do odrzucenia H 0 o identycznoci rozkadu znanego z rozkadem badanym. W przypadku przeciwnym - H 0 o identycznoci obu rozkadów naley odrzuci na poziomie. 3. Test serii Jest podobnie jak test MANN`A-WHTNEY`A-WILCOXONA nieparametrycznym testem identycznoci. W celu stwierdzenia, czy badany zbiór wartoci jest identyczny ze zbiorem którego rozkad znamy, naley: 1. uporzdkowa wyniki obu próbek jak dla testu MANN`A-WHTNEY`A- WILCOXONA w jeden cig, oraz w podobny sposób oznaczy elementy próbki znanej i badanej (x, y).. obliczy liczb serii cigu, gdzie seri jest kady maksymalny podcig skadajcy si z elementów tego samego rodzaju. Zbiorem krytycznym testu jest zbiór k liczb cakowitych, nalecych do przedziau ( n n ) ; k α,, (6) kr 1 gdzie: α n 1 n k kr poziom istotnoci testu, liczebno 1-szej próbki liczebno - giej próbki odczytuje si z tablic SERII Jeeli obliczona ilo serii k naley do zbioru krytycznego H 0 o identycznoci obu rozkadów naley odrzuci. W przeciwnym przypadku brak podstaw do odrzucenia H 0. 4 Tabela 1. Uporzdkowane niemalejco wyniki pomiarów dugociowych oraz obliczenia do testu ABBE`GO n x i [m] di xi xi = =1 di v = x x 1 136, ,1 4,41 136, ,1 4, , ,1 4, , ,1 4, , ,1 4, , ,1 4, , ,1 1, , ,1 1, , ,1 1, , ,1 1,1 i i v i

7 n x i [m] di xi xi = =1 di Propozycja kompleksowego badania... v = x x , ,1 1, , ,1 1, , ,1 1, , ,1 0, , ,1 0, , ,1 0, , ,1 0, , ,1 0, , ,1 0, , ,1 0, , ,9 0,81 136, ,9 0, , ,9 0, , ,9 0, , ,9 0, , ,9 0, , ,9 0, , ,9 0, , ,9 3, , ,9 3, , ,9 3, , ,9 3, , ,9 3, , ,9 3, , ,9 3, , ,9 3, , ,3 70,36 x 136,6591 Obliczenia: x = 136,6591m d i = 35 1 d = m = di ( n 1) v i = 70, 36 m 1 d i = = d ( n 1) m τ = d = 17000, m τ = τ q 0, 05 / 36 =, 3, 4, 8 /z tablic Abbe`go/ i i v i 5

8 Klemens Godek, Waldemar Krupiski Wniosek: τ = 1, , 738 = τ q bdy pomiarów dugoci charakteryzuj si rozkadem normalnym. Tabela. Wyniki pomiarów ktowych: 1-szy szereg: rozkad znany (normalny); -gi szereg : rozkad badany (instrument testowany) Kty poziome Wyniki pomiarów instrumentem przebadanym (rozkad normalny) Wyniki pomiarów instrumentem badanym Lp. g c cc g c cc g c cc x = V ( x) = 3 cc 50 σ ( x ) = 4 cc 85 3 x x i = , σ 4 x x i σ = 9, S = 0,06 e = -1,63 m S =0,49 m e = 0,84 6

9 Propozycja kompleksowego badania... Tabela 3. Uporzdkowane niemalejco wyniki obu próbek razem i obliczenia do testu MANN`A-WHTNEY`A-WILCOXONA g c cc szereg inwersje x x x y x y y y y y x x x y x y y y x y x x x x y y x x y x x y y y y y y x x x 0 U 1 = 06 n 1 n = 0 0 = 400 U 1 = 194 spr: U 1 + U = n 1 n = 400 7

10 Klemens Godek, Waldemar Krupiski 0; Ukr, n, n nn U, n, n ; nn Z tablic U Wilcoxona: U kr (0,05, 0, 0) 95 0; ; 400 Zbiór krytyczny testu: ( α ) ( α ) 1 1 kr 1 1 Poniewa U 1 = 06 nie naley do zbioru krytycznego oraz U = 194 nie naley do zbioru krytycznego rozkad bdów pomiarów ktowych jest rozkadem normalnym. Tabela 4. Wyniki pomiarów przewysze instrumentami znanym oraz testowanym 1-szy instrument o rozkadzie normalnym -gi instrument (badany) Nr pomiar [m] x i x [cm] pomiar [m] x i x σ 1 33,849-7,3 1 33,838-1, ,855 -,3 33,843-0, ,838 +4,7 3 33,850 +0, ,845 +1,7 4 33,847 +0, ,85-6,3 5 33,839-1, ,840-3,3 6 33,84-0, ,841 +6,7 7 33,85 +1, ,845 +7,7 8 33,853 +1, ,857 +0,7 9 33,846 +0, ,840-5, ,840-1, ,844-4, ,841-0, ,853-6,3 1 33,839-1, ,853 +5, ,851 +1, ,835 +, ,848 +0, ,839 +0, ,846 +0, ,843 +4, ,850 +0, Zbiór krytyczny testu SERII: ; kkr ( 0, 05, 16, 16) = ; 10 [cm] 8

11 Propozycja kompleksowego badania... Tabela 5. Uporzdkowane niemalejco wyniki obu próbek razem do testu SERII Nr pomiar szereg 1 33,835 x 33,838 x 3 33,838 y 4 33,839 x 5 33,839 y 6 33,839 y 7 33,840 x 8 33,840 x 9 33,840 y 10 33,841 x 11 33,841 y 1 33,84 y 13 33,843 x 14 33,843 y 15 33,844 x 16 33,845 x 17 33,845 x 18 33,846 y 19 33,846 y 0 33,847 y 1 33,848 y 33,849 x 3 33,850 y 4 33,850 y 5 33,851 y 6 33,85 x 7 33,85 y 8 33,853 x 9 33,853 x 30 33,853 y 31 33,855 x 3 33,857 x Warto statystyki K liczba serii K gdzie seri jest kady podcig skadajcy si z kolejnych elementów tego samego rodzaju. W naszym przykadzie : zbiór krytyczny testu : ; 10 Statystyka K = 19 Poniewa K = 19 ; 10 brak podstaw do odrzucenia H 0 o rozkadzie normalnym 9

12 Klemens Godek, Waldemar Krupiski 4. Obliczenia sprawdzajce wyniki stosowanych testów: 1. Abbe`go. Mann`A-Whtney`A-Wilcoxona 3. Serii W celu sprawdzenia, czy opracowanie wyników w/w testami statystycznymi nie zawieray bdów oraz czy wycignite z nich wnioski byy prawidowe przeprowadzono dodatkowe badania wszystkich trzech rodzajów pomiarów. Obliczenia kontrolne dotycz wielkoci takich parametrów rozkadów, jak: 1. wspóczynnika asymetrii S (skono). wspóczynnika ekscesu e (spaszczenie) W celu stwierdzenia, czy rozkad badany jest zgodny z rozkadem normalnym naley porówna wyznaczone parametry danego rozkadu z ich warto- ciami teoretycznymi (dla rozkadu normalnego : S = 0 oraz e = 0) [Ney 1970, Piasek 000]. Dla obliczenia S oraz e zastosowano wzory: n x = i x S (7) ( n 1) ( n ) i= 1 σ 4 n 1 n( n + ) 3( 1) xi x n e = 1 3 (8) ( n )( n )( n ) ( ) ( 3) 1 σ = n n i oraz dla rednich bdów ich wyznaczenia wzory: 3 6( n 1) m s = (9) ( n + 1)( n + 3 ) m 4n( n )( n 3) = e ( n + 1) ( n + 3)( n + 5 (10) ) W przypadku, gdy rónice miedzy wartociami empirycznymi a teoretycznymi rozkadu s wiksze ni dwukrotne bdy rednie ich wyznaczenia, to H 0 o normalnoci badanego rozkadu odrzuci na okrelonym poziomie istotnoci. W przypadku przeciwnym brak podstaw do odrzucenia H 0 o rozkadzie normalnym. Wyniki oblicze parametrów S, e oraz ich bdów rednich m S, m e : 1. dla pomiarów dugociowych (kontrola testu ABBE`GO) S = -0,04 m S = 0,38 e = -1,18 m e = 0,70 30

13 Propozycja kompleksowego badania dla pomiarów ktowych (kontrola testu MANN`A-WHTNEY`A- WILCOXONA) S = 0,06 m S = 0,49 e = -1,63 m e = 0,84 3. dla pomiarów przewysze (kontrola testu SERII) S = 0,01 m S = 0,53 e = -1,18 m e = 0,88 Jak wida z oblicze parametrów S, i e oraz ich bdów rednich: m S, i m e ; test ten potwierdza wyniki testów poprzednich o rozkadzie normalnym badanych bdów pomiarowych. WNIOSKI 1. Obliczona statystyka = 1,4000, a warto krytyczna testu q = 0,738, zachodzi wic > q co decyduje o normalnym rozkadzie bdów pomiarów dugoci wg testu ABBE`GO. Zbiór krytyczny testu MANN`A-WHTNEY`A-WILCOXONA jest sum przedziaów 0 ; ; 400 a obliczona warto testowa U 1 = 06, nie naley wic ona do obszaru odrzucenia H 0 o normalnym rozkadzie bdów pomiarów ktowych. 3. Zbiór krytyczny testu SERII to zbiór liczb cakowitych: ; 10 a obliczona warto testowa K = 19 nie naley do tego zbioru, std wniosek o normalnym rozkadzie bdów pomiaru przewysze. 4. Poniewa test parametrów potwierdzi wyniki trzech poprzednich testów, naley przyj e badane wyniki pomiarów charakteryzuj si bdami o rozkadzie normalnym, co oznacza e testowany tachimetr w peni nadaje si do wykonywania pomiarów geodezyjnych. BIBLIOGRAFIA Krysicki W., i in Rachunek prawdopodobiestwa i statystyka matematyczna w zadaniach. Cz.II. Statystyka matematyczna. PWN, W-wa. Kwinta A., Krupiski W Analiza terenowego testu geodezyjnego instrumentu ktomierczego metodami statystycznymi. Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich. Polska Akademia Nauk, Nr 6/010, PAN, Oddzia w Krakowie Ney B Kryteria zgodnoci rozkadów empirycznych z modelami. Zeszyty Naukowe PAN, Geodezja 7, Kraków. Pawowski W Procedury ustalania dokadnoci uytkowej instrumentów pomiarowych wedug nowej Polskiej Normy PN/ISO83. Przegld Geodezyjny Nr. Warszawa Piasek Z Wybrane przykady zastosowa matematycznego opisu powierzchni Ziemi. Czasopismo Techniczne 3B/1995. Wyd. PWN, Kraków-Warszawa Piasek Z Geodezja budowlana dla inynierii rodowiska. Wyd. PK, Kraków. 31

14 Klemens Godek, Waldemar Krupiski Dr in. Klemens Godek Katedra Geodezji Uniwersytet Rolniczy im. H.Kotaja ul. Balicka 53a Kraków telefon: Dr hab. in. Waldemar Krupiski, prof. UR Katedra Geodezji Uniwersytet Rolniczy im. H.Kotaja ul. Balicka 53a Kraków telefon:

ANALIZA DOKŁADNOŚCI STATYCZNYCH POMIARÓW SATELITARNYCH WYKONYWANYCH ODBIORNIKIEM TRIMBLE NETR9

ANALIZA DOKŁADNOŚCI STATYCZNYCH POMIARÓW SATELITARNYCH WYKONYWANYCH ODBIORNIKIEM TRIMBLE NETR9 INFRASTRUKTURA I EKOLOGIA TERENÓW WIEJSKICH INFRASTRUCTURE AND ECOLOGY OF RURAL AREAS Nr II/2/2014, POLSKA AKADEMIA NAUK, Oddział w Krakowie, s. 599 608 Komisja Technicznej Infrastruktury Wsi DOI: http://dx.medra.org/10.14597/infraeco.2014.2.2.044

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne Testowanie hipotez statystycznych Wnioskowanie statystyczne Hipoteza statystyczna to dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej (jego postaci funkcyjnej lub wartości parametrów). Hipotezy

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

Weryfikacja 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 szczegółowo

ANALIZA TERENOWEGO TESTU GEODEZYJNEGO INSTRUMENTU KĄTOMIERCZEGO METODAMI STATYSTYCZNYMI

ANALIZA TERENOWEGO TESTU GEODEZYJNEGO INSTRUMENTU KĄTOMIERCZEGO METODAMI STATYSTYCZNYMI INFRASTRUKTURA I EKOLOGIA TERENÓW WIEJSKICH INFRASTRUCTURE AND ECOLOGY OF RURAL AREAS Nr 6/2010, POLSKA AKADEMIA NAUK, Oddział w Krakowie, s. 87 99 Komisja Technicznej Infrastruktury Wsi Analiza terenowego

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym

Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym Wiesława MALSKA Politechnika Rzeszowska, Polska Anna KOZIOROWSKA Uniwersytet Rzeszowski, Polska Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym Wstęp Wnioskowanie statystyczne

Bardziej szczegółowo

ARKUSZ EGZAMINACYJNY ETAP PRAKTYCZNY EGZAMINU POTWIERDZAJ CEGO KWALIFIKACJE ZAWODOWE

ARKUSZ EGZAMINACYJNY ETAP PRAKTYCZNY EGZAMINU POTWIERDZAJ CEGO KWALIFIKACJE ZAWODOWE Zawód: technik geodeta Symbol cyfrowy zawodu: 311[10] Numer zadania: Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpoczcia egzaminu 311[10]-0-1 Czas trwania egzaminu: 240 minut ARKUSZ EGZAMINACYJNY

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna

Statystyka 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 szczegółowo

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH Piotr Konieczka Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska Równoważność metod??? 2 Zgodność wyników analitycznych otrzymanych z wykorzystaniem porównywanych

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 9 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

LABORATORIUM 9 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI LABORATORIUM 9 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI 1. Test dla dwóch średnich P.G. 2. Testy dla wskaźnika struktury 3. Testy dla wariancji DECYZJE Obszar krytyczny od pozostałej

Bardziej szczegółowo

Błędy przy testowaniu hipotez statystycznych. Decyzja H 0 jest prawdziwa H 0 jest faszywa

Błędy przy testowaniu hipotez statystycznych. Decyzja H 0 jest prawdziwa H 0 jest faszywa Weryfikacja hipotez statystycznych Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu badanej cechy populacji, o prawdziwości lub fałszywości którego wnioskuje się na podstawie

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez statystycznych.

Testowanie hipotez statystycznych. Statystyka Wykład 10 Wrocław, 22 grudnia 2011 Testowanie hipotez statystycznych Definicja. Hipotezą statystyczną nazywamy stwierdzenie dotyczące parametrów populacji. Definicja. Dwie komplementarne w problemie

Bardziej szczegółowo

BADANIE POWTARZALNOŚCI PRZYRZĄDU POMIAROWEGO

BADANIE 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 szczegółowo

TESTOWANIE HIPOTEZ Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy.

TESTOWANIE HIPOTEZ Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy. TESTOWANIE HIPOTEZ Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy. Hipotezy dzielimy na parametryczne i nieparametryczne. Zajmiemy

Bardziej szczegółowo

Hipotezy statystyczne

Hipotezy statystyczne Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu badanej cechy populacji, o którego prawdziwości lub fałszywości wnioskuje się na podstawie pobranej próbki losowej. Hipotezy

Bardziej szczegółowo

Hipotezy statystyczne

Hipotezy statystyczne Hipotezy statystyczne Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu badanej cechy populacji, o którego prawdziwości lub fałszywości wnioskuje się na podstawie pobranej

Bardziej szczegółowo

Testy nieparametryczne

Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne możemy stosować, gdy nie są spełnione założenia wymagane dla testów parametrycznych. Stosujemy je również, gdy dane można uporządkować według określonych kryteriów

Bardziej szczegółowo

In»ynierskie zastosowania statystyki wiczenia

In»ynierskie zastosowania statystyki wiczenia Uwagi: 27012014 poprawiono kilka literówek, zwi zanych z przedziaªami ufno±ci dla wariancji i odchylenia standardowego In»ynierskie zastosowania statystyki wiczenia Przedziaªy wiarygodno±ci, testowanie

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna dla leśników

Statystyka 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 szczegółowo

Wykład 9 Testy rangowe w problemie dwóch prób

Wykład 9 Testy rangowe w problemie dwóch prób Wykład 9 Testy rangowe w problemie dwóch prób Wrocław, 18 kwietnia 2018 Test rangowy Testem rangowym nazywamy test, w którym statystyka testowa jest konstruowana w oparciu o rangi współrzędnych wektora

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

Weryfikacja 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 szczegółowo

Statystyka matematyczna. Wykład VI. Zesty zgodności

Statystyka matematyczna. Wykład VI. Zesty zgodności Statystyka matematyczna. Wykład VI. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści 1 Testy zgodności 2 Test Shapiro-Wilka Test Kołmogorowa - Smirnowa Test Lillieforsa Test Jarque-Bera Testy zgodności Niech x

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI WERYFIKACJA HIPOTEZ Hipoteza statystyczna jakiekolwiek przypuszczenie dotyczące populacji generalnej- jej poszczególnych

Bardziej szczegółowo

Statystyka. #5 Testowanie hipotez statystycznych. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2016/ / 28

Statystyka. #5 Testowanie hipotez statystycznych. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2016/ / 28 Statystyka #5 Testowanie hipotez statystycznych Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik rok akademicki 2016/2017 1 / 28 Testowanie hipotez statystycznych 2 / 28 Testowanie hipotez statystycznych

Bardziej szczegółowo

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI TESTOWANIE HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI TESTOWANIE HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI TESTOWANIE HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH Co to są hipotezy statystyczne? Hipoteza statystyczna to dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej. Dzielimy je

Bardziej szczegółowo

WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH I. TESTY PARAMETRYCZNE II. III. WERYFIKACJA HIPOTEZ O WARTOŚCIACH ŚREDNICH DWÓCH POPULACJI TESTY ZGODNOŚCI Rozwiązania zadań wykonywanych w Statistice przedstaw w pliku

Bardziej szczegółowo

Modele i wnioskowanie statystyczne (MWS), sprawozdanie z laboratorium 4

Modele i wnioskowanie statystyczne (MWS), sprawozdanie z laboratorium 4 Modele i wnioskowanie statystyczne (MWS), sprawozdanie z laboratorium 4 Konrad Miziński, nr albumu 233703 31 maja 2015 Zadanie 1 Wartości oczekiwane µ 1 i µ 2 oszacowano wg wzorów: { µ1 = 0.43925 µ = X

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

BADANIE POWTARZALNOŚCI PRZYRZĄDU POMIAROWEGO

BADANIE 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 szczegółowo

Uwaga. Decyzje brzmią różnie! Testy parametryczne dotyczące nieznanej wartości

Uwaga. Decyzje brzmią różnie! Testy parametryczne dotyczące nieznanej wartości TESTOWANIE HIPOTEZ Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu, z którego pochodzi próbka. Hipotezy dzielimy na parametryczne i nieparametryczne. Parametrycznymi

Bardziej szczegółowo

W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne.

W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne. W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne. dr hab. Jerzy Nakielski Katedra Biofizyki i Morfogenezy Roślin Plan wykładu: 1. Etapy wnioskowania statystycznego 2. Hipotezy statystyczne,

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI WERYFIKACJA HIPOTEZ Hipoteza statystyczna jakiekolwiek przypuszczenie dotyczące populacji generalnej- jej poszczególnych

Bardziej szczegółowo

VI WYKŁAD STATYSTYKA. 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

VI WYKŁAD STATYSTYKA. 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15 VI WYKŁAD STATYSTYKA 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15 WYKŁAD 6 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI Weryfikacja hipotez ( błędy I i II rodzaju, poziom istotności, zasady

Bardziej szczegółowo

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI. Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI. Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji Test zgodności Chi-kwadrat Sprawdza się za jego pomocą ZGODNOŚĆ ROZKŁADU EMPIRYCZNEGO Z PRÓBY Z ROZKŁADEM HIPOTETYCZNYM

Bardziej szczegółowo

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Hipotezą statystyczną nazywamy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy.

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Hipotezą statystyczną nazywamy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy. TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Hipotezą statystyczną nazywamy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy. Hipotezy dzielimy na parametryczne i nieparametryczne. Zajmiemy

Bardziej szczegółowo

TESTY NIEPARAMETRYCZNE. 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa.

TESTY NIEPARAMETRYCZNE. 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa. TESTY NIEPARAMETRYCZNE 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa. Standardowe testy równości średnich wymagają aby badane zmienne losowe

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna. Wykład V. Parametryczne testy istotności

Statystyka matematyczna. Wykład V. Parametryczne testy istotności Statystyka matematyczna. Wykład V. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści 1 Weryfikacja hipotezy o równości wartości średnich w dwóch populacjach 2 3 Weryfikacja hipotezy o równości wartości średnich

Bardziej szczegółowo

KLUCZ PUNKTOWANIA ODPOWIEDZI

KLUCZ PUNKTOWANIA ODPOWIEDZI Egzamin maturalny maj 009 MATEMATYKA POZIOM PODSTAWOWY KLUCZ PUNKTOWANIA ODPOWIEDZI Zadanie 1. Matematyka poziom podstawowy Wyznaczanie wartoci funkcji dla danych argumentów i jej miejsca zerowego. Zdajcy

Bardziej szczegółowo

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE STATYSTYKA WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE ESTYMACJA oszacowanie z pewną dokładnością wartości opisującej rozkład badanej cechy statystycznej. WERYFIKACJA HIPOTEZ sprawdzanie słuszności przypuszczeń dotyczących

Bardziej szczegółowo

Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji

Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji Wrocław, 23 maja 2018 Współczynnik korelacji Niech będą dane dwie próby danych X = (X 1, X 2,..., X n ) oraz Y = (Y 1, Y 2,..., Y n ). Współczynnikiem

Bardziej szczegółowo

Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji

Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji Wrocław, 24 maja 2017 Współczynnik korelacji Niech będą dane dwie próby danych X = (X 1, X 2,..., X n ) oraz Y = (Y 1, Y 2,..., Y n ). Współczynnikiem

Bardziej szczegółowo

Wybrane statystyki nieparametryczne. Selected Nonparametric Statistics

Wybrane statystyki nieparametryczne. Selected Nonparametric Statistics Wydawnictwo UR 2017 ISSN 2080-9069 ISSN 2450-9221 online Edukacja Technika Informatyka nr 2/20/2017 www.eti.rzeszow.pl DOI: 10.15584/eti.2017.2.13 WIESŁAWA MALSKA Wybrane statystyki nieparametryczne Selected

Bardziej szczegółowo

Założenia do analizy wariancji. dr Anna Rajfura Kat. Doświadczalnictwa i Bioinformatyki SGGW

Założenia do analizy wariancji. dr Anna Rajfura Kat. Doświadczalnictwa i Bioinformatyki SGGW Założenia do analizy wariancji dr Anna Rajfura Kat. Doświadczalnictwa i Bioinformatyki SGGW anna_rajfura@sggw.pl Zagadnienia 1. Normalność rozkładu cechy Testy: chi-kwadrat zgodności, Shapiro-Wilka, Kołmogorowa-Smirnowa

Bardziej szczegółowo

Przykład 1. (A. Łomnicki)

Przykład 1. (A. Łomnicki) Plan wykładu: 1. Wariancje wewnątrz grup i między grupami do czego prowadzi ich ocena 2. Rozkład F 3. Analiza wariancji jako metoda badań założenia, etapy postępowania 4. Dwie klasyfikacje a dwa modele

Bardziej szczegółowo

Wykład 7 Testowanie zgodności z rozkładem normalnym

Wykład 7 Testowanie zgodności z rozkładem normalnym Wykład 7 Testowanie zgodności z rozkładem normalnym Wrocław, 05 kwietnia 2017 Rozkład normalny Niech X = (X 1, X 2,..., X n ) będzie próbą z populacji o rozkładzie normalnym określonym przez dystrybuantę

Bardziej szczegółowo

Wykład 3 Testowanie hipotez statystycznych o wartości średniej. średniej i wariancji z populacji o rozkładzie normalnym

Wykład 3 Testowanie hipotez statystycznych o wartości średniej. średniej i wariancji z populacji o rozkładzie normalnym Wykład 3 Testowanie hipotez statystycznych o wartości średniej i wariancji z populacji o rozkładzie normalnym Wrocław, 08.03.2017r Model 1 Testowanie hipotez dla średniej w rozkładzie normalnym ze znaną

Bardziej szczegółowo

Wnioskowanie statystyczne i weryfikacja hipotez statystycznych

Wnioskowanie statystyczne i weryfikacja hipotez statystycznych Wnioskowanie statystyczne i weryfikacja hipotez statystycznych Wnioskowanie statystyczne Wnioskowanie statystyczne obejmuje następujące czynności: Sformułowanie hipotezy zerowej i hipotezy alternatywnej.

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka - W 9 Testy statystyczne testy zgodności. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka - W 9 Testy statystyczne testy zgodności. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka - W 9 Testy statystyczne testy zgodności Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl Weryfikacja hipotez dotyczących postaci nieznanego rozkładu -Testy zgodności.

Bardziej szczegółowo

Wykład 3 Hipotezy statystyczne

Wykład 3 Hipotezy statystyczne Wykład 3 Hipotezy statystyczne Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu obserwowanej zmiennej losowej (cechy populacji generalnej) Hipoteza zerowa (H 0 ) jest hipoteza

Bardziej szczegółowo

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy. Hipotezy dzielimy na parametryczne i nieparametryczne.

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez statystycznych

Testowanie hipotez statystycznych Testowanie hipotez statystycznych Przypuśdmy, że mamy do czynienia z następującą sytuacją: nieznany jest rozkład F rządzący pewnym zjawiskiem losowym. Dysponujemy konkretną próbą losową ( x1, x2,..., xn

Bardziej szczegółowo

SIGMA KWADRAT. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY

SIGMA KWADRAT. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY SIGMA KWADRAT CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY Weryfikacja hipotez statystycznych Statystyka i demografia PROJEKT DOFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW NARODOWEGO BANKU POLSKIEGO URZĄD STATYSTYCZNY

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie testu Levene a i testu Browna-Forsythe a w badaniach jednorodności wariancji

Wykorzystanie testu Levene a i testu Browna-Forsythe a w badaniach jednorodności wariancji Wydawnictwo UR 2016 ISSN 2080-9069 ISSN 2450-9221 online Edukacja Technika Informatyka nr 4/18/2016 www.eti.rzeszow.pl DOI: 10.15584/eti.2016.4.48 WIESŁAWA MALSKA Wykorzystanie testu Levene a i testu Browna-Forsythe

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Statystyka 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 szczegółowo

Testy zgodności. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 11

Testy zgodności. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 11 Testy zgodności Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki Szczecińskiej 27. Nieparametryczne testy zgodności Weryfikacja

Bardziej szczegółowo

VII WYKŁAD STATYSTYKA. 30/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

VII WYKŁAD STATYSTYKA. 30/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15 VII WYKŁAD STATYSTYKA 30/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15 WYKŁAD 7 (c.d) WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI Weryfikacja hipotez ( błędy I i II rodzaju, poziom istotności,

Bardziej szczegółowo

Badanie zgodności dwóch rozkładów - test serii, test mediany, test Wilcoxona, test Kruskala-Wallisa

Badanie zgodności dwóch rozkładów - test serii, test mediany, test Wilcoxona, test Kruskala-Wallisa Badanie zgodności dwóch rozkładów - test serii, test mediany, test Wilcoxona, test Kruskala-Wallisa Test serii (test Walda-Wolfowitza) Założenie. Rozpatrywane rozkłady są ciągłe. Mamy dwa uporządkowane

Bardziej szczegółowo

Krzysztof Karsznia. Geodesia et Descriptio Terrarum 1(1-2) 2002, WSTĘP

Krzysztof Karsznia. Geodesia et Descriptio Terrarum 1(1-2) 2002, WSTĘP Geodesia et Descriptio Terrarum 1(1-2) 2002, 93-103 EMPIRYCZNE OKREŚLENIE DOKŁADNOŚCI POMIARÓW KĄTOWYCH DLA WYBRANYCH TACHIMETRÓW ELEKTRONICZNYCH Z WYKORZYSTANIEM NAJNOWSZYCH PROCEDUR STANDARYZACYJNYCH

Bardziej szczegółowo

Wykład 10 Testy jednorodności rozkładów

Wykład 10 Testy jednorodności rozkładów Wykład 10 Testy jednorodności rozkładów Wrocław, 16 maja 2018 Test Znaków test jednorodności rozkładów nieparametryczny odpowiednik testu t-studenta dla prób zależnych brak normalności rozkładów Test Znaków

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( ) Statystyka Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez Wykład III (04.01.2016) Rozkład t-studenta Rozkład T jest rozkładem pomocniczym we wnioskowaniu statystycznym; stosuje się go wyznaczenia przedziału

Bardziej szczegółowo

Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych

Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych dr Piotr Sulewski POMORSKA AKADEMIA PEDAGOGICZNA W SŁUPSKU KATEDRA INFORMATYKI I STATYSTYKI Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych Wprowadzenie Obecnie bardzo

Bardziej szczegółowo

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1 Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT Anna Rajfura 1 Przykład wprowadzający Wiadomo, że 40% owoców ulega uszkodzeniu podczas pakowania automatycznego.

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X. STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4 WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X. Wysuwamy hipotezy: zerową (podstawową H ( θ = θ i alternatywną H, która ma jedną z

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2 STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład Parametry przedziałowe rozkładów ciągłych określane na podstawie próby (przedziały ufności) Przedział ufności dla średniej s X t( α;n 1),X + t( α;n 1) n s n t (α;

Bardziej szczegółowo

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski Książka jest nowoczesnym podręcznikiem przeznaczonym dla studentów uczelni i wydziałów ekonomicznych. Wykład podzielono na cztery części. W pierwszej

Bardziej szczegółowo

Jak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych?

Jak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych? Jak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych? W pliku zalezne_10.sta znajdują się dwie zmienne: czasu biegu przed rozpoczęciem cyklu treningowego (zmienna 1) oraz czasu biegu po zakończeniu

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4 Testowanie hipotez Estymacja parametrów WSTĘP 1. Testowanie hipotez Błędy związane z testowaniem hipotez Etapy testowana hipotez Testowanie wielokrotne 2. Estymacja parametrów

Bardziej szczegółowo

166 Wstęp do statystyki matematycznej

166 Wstęp do statystyki matematycznej 166 Wstęp do statystyki matematycznej Etap trzeci realizacji procesu analizy danych statystycznych w zasadzie powinien rozwiązać nasz zasadniczy problem związany z identyfikacją cechy populacji generalnej

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez statystycznych.

Testowanie hipotez statystycznych. Bioinformatyka Wykład 4 Wrocław, 17 października 2011 Temat. Weryfikacja hipotez statystycznych dotyczących wartości oczekiwanej w dwóch populacjach o rozkładach normalnych. Model 3. Porównanie średnich

Bardziej szczegółowo

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH TETOWANIE HIPOTEZ TATYTYCZNYCH HIPOTEZA TATYTYCZNA przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej (jego postaci funkcyjnej lub wartości parametrów). Prawdziwość tego przypuszczenia jest oceniana na

Bardziej szczegółowo

Wydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03

Wydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03 Wydział Matematyki Testy zgodności Wykład 03 Testy zgodności W testach zgodności badamy postać rozkładu teoretycznego zmiennej losowej skokowej lub ciągłej. Weryfikują one stawiane przez badaczy hipotezy

Bardziej szczegółowo

Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych

Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych Zad. 1 Średnia ocen z semestru letniego w populacji studentów socjologii w roku akademickim 2011/2012

Bardziej szczegółowo

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA (wykład 2) Dariusz Gozdowski

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA (wykład 2) Dariusz Gozdowski Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA (wykład ) Dariusz Gozdowski Katedra Doświadczalnictwa i Bioinformatyki Wydział Rolnictwa i Biologii SGGW Weryfikacja (testowanie) hipotez statystycznych

Bardziej szczegółowo

Kolokwium ze statystyki matematycznej

Kolokwium ze statystyki matematycznej Kolokwium ze statystyki matematycznej 28.05.2011 Zadanie 1 Niech X będzie zmienną losową z rozkładu o gęstości dla, gdzie 0 jest nieznanym parametrem. Na podstawie pojedynczej obserwacji weryfikujemy hipotezę

Bardziej szczegółowo

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE STATYSTYKA WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE ESTYMACJA oszacowanie z pewną dokładnością wartości opisującej rozkład badanej cechy statystycznej. WERYFIKACJA HIPOTEZ sprawdzanie słuszności przypuszczeń dotyczących

Bardziej szczegółowo

DIAGNOZOWANIE STANÓW ZDOLNO CI JAKO CIOWEJ PROCESU PRODUKCYJNEGO

DIAGNOZOWANIE STANÓW ZDOLNO CI JAKO CIOWEJ PROCESU PRODUKCYJNEGO DIAGNOSTYKA 27 ARTYKUY GÓWNE SZKODA, Diagnozowanie stanów zdolnoci jakociowej 89 DIAGNOZOWANIE STANÓW ZDOLNOCI JAKOCIOWEJ PROCESU PRODUKCYJNEGO Jerzy SZKODA Katedra Eksploatacji Pojazdów i Maszyn Uniwersytetu

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI Miejsce na naklejk z kodem (Wpisuje zdajcy przed rozpoczciem pracy) KOD ZDAJCEGO MMA-PGP-0 EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI POZIOM PODSTAWOWY Czas pracy 0 minut ARKUSZ I MAJ ROK 00 Instrukcja dla zdajcego.

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez statystycznych.

Testowanie hipotez statystycznych. Bioinformatyka Wykład 6 Wrocław, 7 listopada 2011 Temat. Weryfikacja hipotez statystycznych dotyczących proporcji. Test dla proporcji. Niech X 1,..., X n będzie próbą statystyczną z 0-1. Oznaczmy odpowiednio

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd.

Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd. # # Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd. Michał Daszykowski, Ivana Stanimirova Instytut Chemii Uniwersytet Śląski w Katowicach Ul. Szkolna 9 40-006 Katowice E-mail: www: mdaszyk@us.edu.pl istanimi@us.edu.pl

Bardziej szczegółowo

Wykład 14. Testowanie hipotez statystycznych - test zgodności chi-kwadrat. Generowanie liczb losowych.

Wykład 14. Testowanie hipotez statystycznych - test zgodności chi-kwadrat. Generowanie liczb losowych. Wykład 14 Testowanie hipotez statystycznych - test zgodności chi-kwadrat. Generowanie liczb losowych. Rozkład chi-kwadrat Suma kwadratów n-zmiennych losowych o rozkładzie normalnym standardowym ma rozkład

Bardziej szczegółowo

), którą będziemy uważać za prawdziwą jeżeli okaże się, że hipoteza H 0

), którą będziemy uważać za prawdziwą jeżeli okaże się, że hipoteza H 0 Testowanie hipotez Każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu badanej cechy nazywamy hipotezą statystyczną. Hipoteza określająca jedynie wartości nieznanych parametrów liczbowych badanej cechy

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez. Hipoteza prosta zawiera jeden element, np. H 0 : θ = 2, hipoteza złożona zawiera więcej niż jeden element, np. H 0 : θ > 4.

Testowanie hipotez. Hipoteza prosta zawiera jeden element, np. H 0 : θ = 2, hipoteza złożona zawiera więcej niż jeden element, np. H 0 : θ > 4. Testowanie hipotez Niech X = (X 1... X n ) będzie próbą losową na przestrzeni X zaś P = {P θ θ Θ} rodziną rozkładów prawdopodobieństwa określonych na przestrzeni próby X. Definicja 1. Hipotezą zerową Θ

Bardziej szczegółowo

Testy dla dwóch prób w rodzinie rozkładów normalnych

Testy dla dwóch prób w rodzinie rozkładów normalnych Testy dla dwóch prób w rodzinie rozkładów normalnych dr Mariusz Grządziel Wykład 12; 18 maja 2009 Przykład Rozważamy dane wygenerowane losowo; ( podobne do danych z przykładu 7.2 z książki A. Łomnickiego)

Bardziej szczegółowo

Wykład 12 ( ): Testy dla dwóch prób w rodzinie rozkładów normalnych

Wykład 12 ( ): Testy dla dwóch prób w rodzinie rozkładów normalnych Wykład 12 (21.05.07): Testy dla dwóch prób w rodzinie rozkładów normalnych Przykład Rozważamy dane wygenerowane losowo; ( podobne do danych z przykładu 7.2 z książki A. Łomnickiego) n 1 = 9 poletek w dąbrowie,

Bardziej szczegółowo

Statystyka i opracowanie danych- W 8 Wnioskowanie statystyczne. Testy statystyczne. Weryfikacja hipotez statystycznych.

Statystyka i opracowanie danych- W 8 Wnioskowanie statystyczne. Testy statystyczne. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i opracowanie danych- W 8 Wnioskowanie statystyczne. Testy statystyczne. Weryfikacja hipotez statystycznych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl Hipotezy i Testy statystyczne Każde

Bardziej szczegółowo

Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics 2, 2, 0, 0, 0

Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics 2, 2, 0, 0, 0 Nazwa przedmiotu: Kierunek: Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics Inżynieria materiałowa Materials Engineering Rodzaj przedmiotu: Poziom studiów: forma studiów: obowiązkowy studia

Bardziej szczegółowo

Wykład 11 Testowanie jednorodności

Wykład 11 Testowanie jednorodności Wykład 11 Testowanie jednorodności Wrocław, 17 maja 2018 Test χ 2 jednorodności Niech X i, i = 1, 2,..., k będą niezależnymi zmiennymi losowymi typu dyskretnego przyjmującymi wartości z 1, z 2,..., z l,

Bardziej szczegółowo

GEODEZJA WYKŁAD Pomiary kątów

GEODEZJA WYKŁAD Pomiary kątów GEODEZJA WYKŁAD Pomiary kątów Katedra Geodezji im. K. Weigla ul. Poznańska 2/34 Do rozwiązywania zadań z geodezji konieczna jest znajomość kątów w figurach i bryłach obiektów. W geodezji przyjęto mierzyć:

Bardziej szczegółowo

2. Założenie niezależności zakłóceń modelu - autokorelacja składnika losowego - test Durbina - Watsona

2. Założenie niezależności zakłóceń modelu - autokorelacja składnika losowego - test Durbina - Watsona Sprawdzanie założeń przyjętych o modelu (etap IIIC przyjętego schematu modelowania regresyjnego) 1. Szum 2. Założenie niezależności zakłóceń modelu - autokorelacja składnika losowego - test Durbina - Watsona

Bardziej szczegółowo

Pakiety statystyczne - Wykªad 8

Pakiety statystyczne - Wykªad 8 Pakiety statystyczne - Wykªad 8 Tomasz Suchocki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocªawiu Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierz t Plan wykªadu Analiza wariancji 1. Rys historyczny 2. Podstawy teoretyczne

Bardziej szczegółowo

Problem dwóch prób: porównywanie średnich i wariancji z populacji o rozkładach normalnych. Wrocław, 23 marca 2015

Problem dwóch prób: porównywanie średnich i wariancji z populacji o rozkładach normalnych. Wrocław, 23 marca 2015 Problem dwóch prób: porównywanie średnich i wariancji z populacji o rozkładach normalnych. Wrocław, 23 marca 2015 Problem dwóch prób X = (X 1, X 2,..., X n ) - próba z rozkładu normalnego N (µ, σ 2 X ),

Bardziej szczegółowo

Rozwini cia asymptotyczne dla mocy testów przybli»onych

Rozwini cia asymptotyczne dla mocy testów przybli»onych Rozwini cia asymptotyczne dla mocy testów przybli»onych Piotr Majerski, Zbigniew Szkutnik AGH Kraków Wisªa 2010 P. Majerski, Z. Szkutnik, AGH () Rozwini cia mocy testów przybli»onych Wisªa 2010 1 / 22

Bardziej szczegółowo

Kilka uwag o testowaniu istotności współczynnika korelacji

Kilka uwag o testowaniu istotności współczynnika korelacji 341 Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej we Wrocławiu Nr 20/2011 Piotr Peternek Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Marek Kośny Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Kilka uwag o testowaniu istotności

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna - ZSTA LMO

Statystyka matematyczna - ZSTA LMO Statystyka matematyczna - ZSTA LMO Šukasz Smaga Wydziaª Matematyki i Informatyki Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu Wykªad 4 Šukasz Smaga (WMI UAM) ZSTA LMO Wykªad 4 1 / 18 Wykªad 4 - zagadnienia

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Zmienne losowe i teoria prawdopodobieństwa 3. Populacje i próby danych 4. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne

Bardziej szczegółowo

ρ siła związku korelacyjnego brak słaba średnia silna bardzo silna

ρ siła związku korelacyjnego brak słaba średnia silna bardzo silna Ćwiczenie 4 ANALIZA KORELACJI, BADANIE NIEZALEŻNOŚCI Analiza korelacji jest działem statystyki zajmującym się badaniem zależności pomiędzy rozkładami dwu lub więcej badanych cech w populacji generalnej.

Bardziej szczegółowo

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne

Bardziej szczegółowo

Biostatystyka, # 5 /Weterynaria I/

Biostatystyka, # 5 /Weterynaria I/ Biostatystyka, # 5 /Weterynaria I/ dr n. mat. Zdzisªaw Otachel Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie Katedra Zastosowa«Matematyki i Informatyki ul. Gª boka 28, bud. CIW, p. 221 e-mail: zdzislaw.otachel@up.lublin.pl

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez dla proporcji. Wrocław, 13 kwietnia 2015

Testowanie hipotez dla proporcji. Wrocław, 13 kwietnia 2015 Testowanie hipotez dla proporcji Wrocław, 13 kwietnia 2015 Powtórka z rachunku prawdopodobieństwa Centralne Twierdzenie Graniczne Niech X = (X 1, X 2,..., X n ) oznacza próbę z rozkładu o średniej µ i

Bardziej szczegółowo