176 Wstȩp do statystyki matematycznej = 0, 346. uczelni zdaje wszystkie egzaminy w pierwszym terminie.



Podobne dokumenty
166 Wstȩp do statystyki matematycznej

Testy dotyczące wartości oczekiwanej (1 próbka).

Statystyczna analiza danych

Testy statystyczne teoria

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

WNIOSKOWANIE W MODELU REGRESJI LINIOWEJ

Wykład 3 Hipotezy statystyczne

Wydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

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

166 Wstęp do statystyki matematycznej

STATYSTYKA MATEMATYCZNA dla ZPM I dr inż Krzysztof Bryś wyk lad 1,2 KLASYCZNY RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

Metoda Simplex bez użycia tabel simplex 29 kwietnia 2010

Statystyka matematyczna. Wykład V. Parametryczne testy istotności

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA. Spis pojȩċ teoretycznych

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

STATYSTYKA wykład 8. Wnioskowanie. Weryfikacja hipotez. Wanda Olech

STYSTYSTYKA dla ZOM II dr inż Krzysztof Bryś Wykad 1

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

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne

y 1 y 2 = f 2 (t, y 1, y 2,..., y n )... y n = f n (t, y 1, y 2,..., y n ) f 1 (t, y 1, y 2,..., y n ) y = f(t, y),, f(t, y) =

Statystyka matematyczna

Zadanie 1 Odp. Zadanie 2 Odp. Zadanie 3 Odp. Zadanie 4 Odp. Zadanie 5 Odp.

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

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2

Sterowalność liniowych uk ladów sterowania

Wnioskowanie statystyczne Weryfikacja hipotez. Statystyka

Równania różniczkowe cz astkowe rzȩdu pierwszego

Testowanie hipotez statystycznych

Przestrzenie wektorowe, liniowa niezależność Javier de Lucas

Statystyka matematyczna dla leśników

MATEMATYKA REPREZENTACJA LICZB W KOMPUTERZE

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

Rozdzia l 6. Wstȩp do statystyki matematycznej. 6.1 Cecha populacji generalnej

Testowanie hipotez statystycznych cd.

Testowanie hipotez statystycznych

Testowanie hipotez statystycznych.

Testowanie hipotez statystycznych

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

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

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Testowanie hipotez statystycznych

WYKŁAD 8 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Testowanie hipotez statystycznych

Wnioskowanie statystyczne i weryfikacja hipotez statystycznych

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

0.1 Reprezentacja liczb w komputerze

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )

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

Statystyka matematyczna. Wykład VI. Zesty zgodności

Idea. θ = θ 0, Hipoteza statystyczna Obszary krytyczne Błąd pierwszego i drugiego rodzaju p-wartość

Pierwsze kolokwium z Matematyki I 4. listopada 2013 r. J. de Lucas

Wykład 10 Testy jednorodności rozkładów

Elementy analizy funkcjonalnej PRZESTRZENIE LINIOWE

1 Estymacja przedziałowa

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

Weryfikacja hipotez statystycznych

Weryfikacja hipotez statystycznych

Funkcje wielu zmiennych

Metody Numeryczne Wykład 4 Wykład 5. Interpolacja wielomianowa

Suma i przeciȩcie podprzestrzeń, suma prosta, przestrzeń ilorazowa Javier de Lucas

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

Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji

Zestaw nr 7 Ekstremum funkcji jednej zmiennej. Punkty przegiȩcia wykresu. Asymptoty

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

Sterowanie optymalne dla uk ladów nieliniowych. Zasada maksimum Pontriagina.

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

Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji

Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: y t. X 1 t. Tabela 1.

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

STATYSTYKA

PROBABILISTYKA - test numery zestawów 1,3,5,7,9,...,41

Wykład 2 Hipoteza statystyczna, test statystyczny, poziom istotn. istotności, p-wartość i moc testu

Badanie zgodności z określonym rozkładem. F jest dowolnym rozkładem prawdopodobieństwa. Test chi kwadrat zgodności. F jest rozkładem ciągłym

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

W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne.

A. Kasperski, M. Kulej, BO -Wyk lad 5, Optymalizacja sieciowa 1

EGZAMIN MAGISTERSKI, 18 września 2013 Biomatematyka

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

Testowanie hipotez statystycznych.

Dyskretne modele populacji

Matematyka i statystyka matematyczna dla rolników w SGGW

Test lewostronny dla hipotezy zerowej:

Przykład 1. (A. Łomnicki)

Zadanie 1. Analiza Analiza rozkładu

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA I PODSTAWY EKSPERYMENTU semestr letni 2015/16 ZADANIA PRZYK LADOWE.

Geometria odwzorowań inżynierskich Zadania 06

LABORATORIUM 9 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

Hipotezy statystyczne

Zad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności:

Hipotezy statystyczne

Porównanie modeli statystycznych. Monika Wawrzyniak Katarzyna Kociałkowska

12/30/2018. Biostatystyka, 2018/2019 dla Fizyki Medycznej, studia magisterskie. Estymacja Testowanie hipotez

Równoleg le sortowanie przez scalanie

Gdy n jest duże, statystyka ta (zwana statystyką chikwadrat), przy założeniu prawdziwości hipotezy H 0, ma w przybliżeniu rozkład χ 2 (k 1).

Transkrypt:

176 Wtȩp do tatytyki matematycznej trści wynika że H o : p 1 przeciwko hipotezie H 3 1: p< 1. Aby zweryfikować tȩ 3 hipotezȩ zatujemy tet dla frekwencji. Wtedy z ob 45 1 150 3 1 3 2 3 150 0 346. Tymczaem lewotronny obzar krytyczny Q ( n α ) gdzie n α jet rozwi azaniem równania P ({ω Ω: X (ω n α )}) α równoważnego równaniu 2(1 Φ(n α )) α dla α 0 05 ma potać Q ( 2 23). Ponieważ z ob / Q wiȩc wnoimy że nie ma powodów do odrzucenia hipotey zerowej. Należy wiȩ przyj ać że co najmniej trzecia czȩść tudentów badanej uczelni zdaje wzytkie egzaminy w pierwzym terminie. Zaprezentujemy teraz podtawowe metody nieparametrycznych tetów itotności. Na ogó l tety te dotycz a trzech kwetii: 1. roztrzygniȩcia hipotezy czy rozk lad cechy X populacji generalnej jet określonego typu F.Mówimy wtedy o tzw. teście zgodności 2. zbadania czy pobrany materia l tatytyczny pe lnia wymogi określone przez definicjȩ próby protej. Takie tety nazywamy tetami loowości 3. zbadanie wpó lzależności dwóch i wiȩcej cech tej amej populacji. Mówimy wtedy o tetach niezależności. Tet zgodności chi kwadrat (χ 2 ) Pearona. Niech (x 1...x n )(X 1...X n )(ω o )bȩdzie prób a prot a cechy X populacji generalnej. Stawiamy hipotezȩ na temat nieznanego rozk ladu F cechy X w potaci H o : F F o dlapewnegorozk ladu F o o k parametrach. Wtedy hipoteza alternatywna H 1 oznacza że dytrybuanta F jet inna aniżeli F o czyli H 1 : F F o. Dla celów weryfikacji hipotezy H o utalamy poziom itotności α (na ogó l α 0 05) oraz za tatytykȩ tetow a bierzemy tatytykȩ χ 2 Pearona o której wiȩcej powiemy za chwilȩ. Najpierw muimy zwrócić uwagȩ na kilka faktów zwi azanych ze truktur a próby protej. Przede wzytkim należy podkreślić że tet zgodności χ 2 Pearona ma zatoowanie zarówno dla rozk ladów ci ag lych jak i dykretnych. Poniżej

6.4 Podtawowe metody tatytyczne 177 pokażemy na przyk ladach każd a z ytuacji. W przypadku rozk ladów ci ag lych należy elementy próby protej podzielić nar roz l acznych kla. W tym celu zaleca iȩ (mówi o tym Polka norma PN 85 N 01052.07) aby n 100 r {10...25} oraz n i ilość elementów w i tej klaie by la równa co najmniej 5. Wróćmy teraz do tatytyki χ 2. Wtedy jej wartość w punkcie ω o który wyznacza próbȩprot a mapotać (patrz [4]) χ(ω o ) 2 r i1 (n i ) 2 gdzie r n n i maj a znaczenie jak wyżej. Przy za lożeniu hipotezy H o tatytyka χ 2 ma rozk lad chi kwadrat o r k 1 topniach wobody gdzie k oznacza liczbȩ parametrów dytrybuanty F o. Wtedy dla 2 i r p i Φ(y i ) Φ(y i 1 ) gdzie y i x i x gdzie Φ oznacza dytrybuantȩ tandardowego rozk ladu normalnego x i jet górn a wartości a i tej klay x jet średni a zpróby protej natomiat 2 odchyleniem tandardowym. Wtedy p 1 1 r i2 p i. Dla dotatecznie dużych n (n 100) obzar krytyczny Q który jet zawze obzarem prawotronnym wyznacza równość P ({ω Ω: χ 2 (ω) χ 2 α })α. Wtedy Q Q + (χ 2 α + ). Jeśli teraz χ 2 ob χ2 (ω o ) Q to odrzucamy hipotezȩ H o przyjmuj ac hipotezȩ H 1. W przeciwnym razie wniokujemy że nie ma podtaw aby H o odrzucić a wiȩc nie ma powodów do tego aby nie przyj ać że F F o. Przyk lad 6.4.11 W pewnej miejcowości wyloowano niezależnie 500 gopodartw i zbadano mieiȩczne zużycie energii elektrycznej w każdym z nich. Zebrane dane przedtawia poniżza tabela Zużycie energii w KWh 35 45 45 55 55 65 65 75 75 85 Liczba gopodartw 70 100 140 110 80 Na poziomie itotności 0 05 należy zweryfikować hipotezȩ że rozk lad zużytej energii przez gopodartwa jet normalny. Sprawdzimy najpierw czy pe lnione a warunki umożliwiaj ace toowaniete- tu zgodności. Mamy odpowiednio: n 500 r 5 n 1 70 n 2 100 n 3 140 n 4 110 n 5 80.

178 Wtȩp do tatytyki matematycznej Jak widać wartość liczby kla jet trochȩ ma la. Może to rzutować nawiarygodność ca lej procedury. Niech x i dla i 1 2...5 oznacza górne wartości kolejnych kla. Wtedy x 1 45 x 2 55 x 3 65 x 4 75 x 5 85. Wyznaczymy wartości p i. W tym celu należy tandaryzować rozk lad F o. Wtedy F o (x i )Φ( x i x ). Ponieważ x 1 r n i x o i n i1 gdzie x o i oznacza środek i tej klay wiȩc po podtawieniu danych liczbowych otrzymamy x 1 ( + 45 + 55 + 65 + 75 + 85 ) 70 35 +100 45 +140 55 +110 65 +80 75 60 6. 500 2 2 2 2 2 Podobnie 2 1 r (x o i x) 2 n i n i1 k ad 2 1 ( (40 60 6) 2 70+(50 60 6) 2 100+(60 60 6) 2 140+(70 60 6) 2 110+ 500 ) (80 60 6) 2 80 161 65 idlatego. Wtakimrazie y 1 x 1 x 45 60 6 1 227y 2 x 2 x 55 60 6 0 440 y 3 x 3 x 65 60 6 y 5 x 5 x 0 346y 4 x 4 x Możemy teraz obliczyć wartości p i : 85 60 6 1 919. 75 60 6 1 132 p 2 Φ(y 2 ) Φ(y 1 )Φ( 0 440) Φ( 1 227) Φ(1 227) Φ(0 440) 0 888767 0 670031 0 219 p 3 Φ(y 3 ) Φ(y 2 )Φ(0 346) Φ( 0 440)

6.4 Podtawowe metody tatytyczne 179 Φ(0 346) (1 Φ(0 440)) 0 633072 (1 0 670031) 0 304 p 4 Φ(y 4 ) Φ(y 3 )Φ(1 132) Φ(0 346) 0 870762 0 633072 0 238 p 5 Φ(y 5 ) Φ(y 4 )Φ(1 919) Φ(1 132) 0 971933 0 870762 0 101 gdzie p 1 1 (p 2 +...+ p 5 )1 0 862 0 138. uzykane dane i pozota le niezbȩdne dla wyliczenia wartości zaoberwowanej tatytyki χ 2 zebraliśmy w poniżzej tabeli x i n i y i p i (n i ) 2 45 70 1 227 0 138 69 0 014 55 100 0 440 0 219 109 5 0 824 65 140 0 346 0 304 152 0 947 75 110 1 132 0 238 119 0 680 85 80 1 919 0 101 50 5 17 232 Σ 500 1 000 500 χ 2 ob 19 694 Ponieważ P ({ω Ω: χ 2 (ω) χ 2 αr k 1 })α P ({ω Ω: χ2 (ω) χ 2 005 2 })0 05 wiȩc P ({χ 2 (ω) χ 2 0052 })5 991 <χ2 ob co oznacza że hipotezȩ H o należy odrzucić. Przy okazji tego przyk ladu warto zauważyć że (patrz powyżza tabela) oznaczaj a liczebność teoretyczn a kolejnych kla w odróżnieniu od wartości n i które oznaczaj a liczebność zmierzon a. Przejdziemy teraz do omówienia przyk ladu w którym pokażemy poób po lugiwania iȩ tetem zgodności w przypadku rozk ladu dykretnego. Przyk lad 6.4.12 Kandydatów na kierowcȩ poddano badaniom prawdzaj acym reflek i uwagȩ. Każdy z nich mia l do wykonania zadania na czterech tanowikach. W wyniku przebadania 100 loowo wybranych oób otrzymano natȩpuj ace dane: Liczba wykonanych zadań 0 1 2 3 4 Liczba kandydatów 5 12 23 40 20

180 Wtȩp do tatytyki matematycznej Na poziomie itotności 0 01 zweryfikować hipotezȩ rozk ladem dwumianowym. że rozk lad ten jet Rozk lad dwumianowy zależy od dwóch parametrów z których jeden (ilość powtórzeń) znamy. Aby utalić wartość tatytyki χ 2 muimy wyznaczyć prawdopodobieńtwo ukceu w tym rozk ladzie. Sukceem jet tutaj zdarzenie polegaj ace na tym że ooba przechodz aca badania zaliczy la pomyślnie tety na wzytkich czterech tanowikach. Z powyżzych danych wynika zatem że p 20 1.Odpowiednie dane potrzebne dla celów weryfikacji hipotezy H o : F B(n p) przy 100 5 hipotezie alternatywnej H 1 : F / B(n p) zebraliśmy w poniżzej tabeli x i n i (n i ) 2 (n i ) 2 0 5 20 225 11 25 1 12 20 64 3 2 2 23 20 9 0 45 3 40 20 400 20 4 20 20 0 0 Σ 100 100 χ 2 ob 34 9 Określimy obzar krytyczny dla tego tetu. W tym celu należy rozwi azać równanie P ({ω Ω: χ 2 (ω) χ 2 αr k 1}) α. Poniewż r k 1 5 1 1 3 oraz przyjȩliśmy że α 0 01 ztablic rozk ladu χ 2 wynika że χ 2 001 3 5 841. St ad obzar krytyczny jet przedzia lem Q (5 841 + ). Ponieważ χ 2 ob 34 9 Q wiȩc należy odrzucić hipotezȩ zerow a nakorzyść hipotezy alternatywnej.