STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne

Podobne dokumenty
. Wtedy E V U jest równa

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego).

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

Podstawowe pojcia. Metody probabilistyczne i statystyka Wykład 7: Statystyka opisowa. Rozkłady prawdopodobiestwa wystpujce w statystyce.

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version WIII/1

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:

Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5

[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7

Statystyka Opisowa Wzory

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Wnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji.

dev = y y Miary położenia rozkładu Wykład 9 Przykład: Przyrost wagi owiec Odchylenia Mediana próbkowa: Przykłady Statystyki opisowe Σ dev i =?

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona:

VI. TWIERDZENIA GRANICZNE

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

k k M. Przybycień Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Wykład 13-2

wyniki serii n pomiarów ( i = 1,..., n) Stosując metodę największej wiarygodności możemy wykazać, że estymator wariancji 2 i=

Estymacja to wnioskowanie statystyczne koncentrujące się wokół oszacowania wartości parametrów rozkładu populacji.

Miary statystyczne. Katowice 2014

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki

Statystyka. Analiza zależności. Rodzaje zależności między zmiennymi występujące w praktyce: Funkcyjna

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

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

Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

Średnia harmoniczna (cechy o charakterze ilorazu np. Prędkość, gęstość zaludnienia)

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów.

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn

Statystyka Inżynierska

Wyrażanie niepewności pomiaru

Metoda Monte-Carlo i inne zagadnienia 1

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE

IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

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

( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min

Statystyczna analiza danych przedziały ufności

ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ

INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe.

EKSTREMA FUNKCJI EKSTREMA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Tw. Weierstrassa Każda funkcja ciągła na przedziale domkniętym ma wartość najmniejszą i największą.

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer

Podprzestrzenie macierzowe

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2

SPOŁECZNA AKDAEMIA NAUK W ŁODZI

Funkcja wiarogodności

Lekcja 1. Pojęcia podstawowe: Zbiorowość generalna i zbiorowość próbna

Monika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

Permutacje. } r ( ) ( ) ( ) 1 2 n. f = M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Wykład 2-2

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych

Laboratorium Metod Statystycznych ĆWICZENIE 2 WERYFIKACJA HIPOTEZ I ANALIZA WARIANCJI

Wykład ze statystyki. Maciej Wolny

Portfel. Portfel pytania. Portfel pytania. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 2. Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem

Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. dr Michał Silarski

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

O testowaniu jednorodności współczynników zmienności

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

f f x f, f, f / / / METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH niech N = 2 (2 równania różniczkowe zwyczajne liniowe I-rz.) lub jedno II-rzędu

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

Nieparametryczne Testy Istotności

ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

Materiały wspomagające wykład ze statystyki. Maciej Wolny

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

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

Zadania z rachunku prawdopodobieństwa

METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH

ĆWICZENIE 5 TESTY STATYSTYCZNE

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.

Matematyczne metody opracowywania wyników

Sabina Nowak. Podstawy statystyki i ekonometrii Część I

STATYSTYKA I stopień ZESTAW ZADAŃ

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych

Plan: Wykład 3. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wstęp do probabilistyki i statystyki. Pojęcie zmiennej losowej

Transkrypt:

TATYTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD Wadomośc wstępe

tatystyka to dyscypla aukowa, której zadaem jest wykrywae, aalza ops prawdłowośc występujących w procesach masowych.

Populacja to zborowość podlegająca badau statystyczemu. Aby populację określć jedozacze charakteryzujemy ją pod względem: rzeczowym czasowym przestrzeym (terytoralym). 3

Cecha to właścwość elemetów populacj ze względu a którą prowadzmy badae statystycze. Waraty to wartośc cechy (cecha powa meć przyajmej dwa waraty). 4

Przykład Populacja: tudec II semestru Wydzału Elektrok WAT, wg stau a.03.05. Cechy: płeć, wzrost, kolor oczu, ocea a egzame z matematyk po I semestrze, uluboy tygodk, wysokość mesęczych dochodów, czas pośwęcoy a aukę w tygodu poprzedzającym ostatą sesję egzamacyją. 5

Przykład Populacja: amochody osobowe zarejestrowae w Warszawe, wg stau a.09.05. Cechy: kolor karoser, przebeg, średe zużyce palwa a 00 km, marka, czas osągaa prędkośc 00 km/godz. 6

Uproszczoa klasyfkacja cech: 7

Badae statystycze może być: pełe (obejmuje całą populację), częścowe (obejmuje część populacj próbę). 8

Próba powa być reprezetatywa tz. rozkład waratów badaej cechy w próbe powe być zblżoy do rozkładu w całej populacj. 9

George Gallup 90-984 Poer w dzedze badaa op publczej. Rozwął techkę doboru grupy reprezetatywej 0

Rok 936 - wybory prezydecke w UA. Frakl Delao Roosvelt - Parta Demokratycza, Alf Lado - Parta Republkańska. "Lterary Dgest" 0 ml aket (zwrot ok. ml), - eprawdłowa progoza. Gallup 4000 aket (w 935 założył perwszy a śwece stytut badaa op publczej) - prawdłowa progoza. Wyk: Roosvelt - 60,8%, Lado - 36,5%.

Uwaga Badaa pełe e zawsze są możlwe lub celowe (badaa szczące, duża próba, wysoke koszty).

Humor Polsk lata 80-te 3

Lczebość próby. Dla reprezetatywej próby dorosłej lczebośc Polsk zwykle 000 300 osób. Jerzy pława-neyma (894-98) polsk amerykańsk matematyk statystyk. Wprowadzł pojęce przedzału ufośc. 4

ROZKŁADY PODTAWOWYCH TATYTYK zmea losowa odpowedk badaej cechy, (,,..., ) próba losowa (zmea losowa wymarowa, ezależe zmee losowe o takm samym rozkładze jak (taką próbę azywamy próbą prostą). Jeśl x jest wartoścą zmeej ( =,,..., ) to cąg (x, x,..., x ) azywamy realzacją próby (są to dae statystycze). 5

tatystyka to praktycze dowola fukcja od próby Y = g(,,..., ) tatystyka przekształca formację zawartą w próbe czyąc prostszym woskowae o rozkładze cechy w populacj. 6

tatystyka jako fukcja od zmeej losowej jest też zmeą losową możemy mówć o jej rozkładze. tatystyka ma rozkład dokłady, jeśl jest spełoy dla każdego. tatystyka ma rozkład asymptotyczy, jeśl jest spełoy, gdy dąży do eskończoośc. 7

tatystyk podstawowe: średa z próby Gdy mają rozkład zerojedykowy ( sukces, 0 porażka) to średą możemy zapsać w postac Y W gdze Y jest lczbą sukcesów w próbe Te szczególy przypadek średej azywamy średą częstoścą sukcesu. 8

9 waracja z próby Uwaga. odchylee stadardowe z próby V V Współczyk zmeośc (dla cech o waratach dodatch)

0 ˆ ˆ waracja z próby eobcążoa m 0 0 waracja z próby dla daej wartośc oczekwaej m.

Uwaga ˆ zatem dla dużych ˆ ˆ

Momety zwykłe, k M k momet rzędu k cechy (M = k l M kl Y momet rzędu k, l jedocześe badaych cech (, Y). Momety cetrale, k M ~ momet rzędu k cechy. k ). ~ k l M kl Y Y momet rzędu k, l jedocześe badaych cech (, Y).

Rozkłady ektórych statystyk (>): Jeśl cecha ma rozkład N(m, ), to:,, a) statystyka ma rozkład N m m b) statystyka ma rozkład tudeta z - stopam swobody, c) statystyka 0 ma rozkład ch kwadrat z stopam swobody, d) statystyka ma rozkład ch kwadrat z - stopam swobody, d') statystyk są zmeym losowym ezależym (zachodz też własość odwrota), 3

Jeśl cecha ma rozkład N(m, ) a cecha Y ma rozkład N(m, ), (próby ezależe odpowedo elemetowe) to: e) statystyka Y ma rozkład N m m,, gdy ma rozkład N(m, ), Y ma rozkład N(m, ), to Y ( ) e ) statystyka ma rozkład tudeta z + - stopam swobody, f) statystyka ˆ ˆ ( Y ) ( ) ma rozkład edecora F,, 4

5 Ad. a) Zmea losowa jako suma ezależych zmeych losowych o rozkładach ormalych pomożoa przez stałą ma rozkład ormaly. Oblczymy jej parametry korzystając z własośc wartośc oczekwaej waracj. m m m E E E D D D zatem D

Ad. b) wykorzystamy a), d), d'), Poeważ m m ( ) lczk ma rozkład N(0, ) ma rozkład ch kwadrat z - stopam swobody, tatystyk te są ezależe. m Zatem (z defcj) statystyka ma rozkład tudeta z - stopam swobody, 6

7 Ad. a), d, d') Nech (Y, Y,...,Y ) próba losowa dla cechy o rozkładze N(0, ). Nech Y Y Y Y K Aby wykazać a), d, d') wystarczy pokazać, że te statystyk są ezależe mają rozkłady: Y ma rozkład N, 0 K ma rozkład ch kwadrat z - stopam swobody bo ma rozkład tak jak Y a K ma rozkład ( K m m )

. Określamy zmee losowe Z k c k Y, k =,..., za pomocą ortoormalej macerzy C = [c k ]. Perwszy wersz ma jedakowe elemety rówe (taka macerz zawsze steje). Zmee Z k mają rozkład ormaly.. m k = E(Z k ) = 0, cov(z k, Z j ) = 0 dla k j (z ezależośc Y, Y,...,Y ortogoalośc C) Zatem Z, Z,...,Z są ezależe (fukcje merzale ezależych zmeych losowych są ezależe) o rozkładze N(0, ). 3. koro Z cy Y to Z Y, zatem Y ma rozkład N0, 4. Lowe przekształcee ortoormale zachowuje ormę zatem Zatem K Y Z Y. Z Y Z co ozacza z defcj rozkładu ch kwadrat, że K ma rozkład ch kwadrat z - stopam swobody. 5. Y K jako fukcje merzale ezależych zmeych losowych są ezależe. Z 8

Ad. e) Zmea losowa Y jako różca ezależych zmeych losowych o rozkładach ormalych (pukt a)) ma rozkład ormaly. Oblczymy jej parametry korzystając z własośc wartośc oczekwaej waracj. ma rozkład m, N, Y ma rozkład N m, E D Y E EY m m Y D D Y D Y zatem,. 9

30 Ad. f) korzystając z d) mamy, ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ˆ ) ( ˆ F Y Y Y Y Y

Uwaga. ) Cąg średch z próby jest zbeży (wg prawdopodobeństwa) do wartośc oczekwaej m rozpatrywaej cechy (zakładamy, że E = m steje), ) Cąg waracj z próby jest zbeży (wg prawdopodobeństwa) do waracj rozpatrywaej cechy (zakładamy, że D = > 0 steje), 3) Gdy spełoe są założea puktu ) ) to średa ma dla dużych w przyblżeu rozkład N m, (rozkład asymptotyczy) W szczególośc średa częstość sukcesu ma rozkład asymptotyczy p( p) N p,, gdze p prawdopodobeństwo sukcesu. Y W 3

3 Uogólee Jeśl cecha ma momety odpowedo wysokego rzędu to momety te mają rozkłady asymptotycze ormale. Momet M k ma asymptotyczy rozkład m m m N k k k, Momet k M ~ ma asymptotyczy rozkład k k N k k k k k k,

Przykład Dochód mesęczy (zł) w pewej populacj osób ma rozkład ormaly N(600; 300). a) Jake jest prawdopodobeństwo, że śred mesęczy dochód 5 osób z tej populacj wyos mej ż 500 zł? b) Jake jest prawdopodobeństwo, że mesęczy dochód osób z tej populacj wyos mej ż 500 zł? Rozwązae a) 5 śred mesęczy dochód 5 osób, 300 N600, 5 5 N 600,60 5 600 500 600 P( 5 500) P PY 60 60 (,67) (,67) 0,9554 0,04745,67 33

b) wysokość mesęczego dochodu, N600,300 600 500 600 P( 500) P PY 300 300 ( 0,33) (0,33) 0,693 0,3707 0,33 j Wosek Rozkład średej charakteryzuje sę mejszym odchyleem stadardowym ż rozkład badaej cechy. 34

Przykład Błędy pomarów wykoywaych dalmerzem mają rozkład ormaly o odchyleu stadardowym 0, m. Dokoao 5 pomarów odległośc tym dalmerzem. Jake jest prawdopodobeństwo, że odchylee stadardowe z tych pomarów będze wększe ż 0,07 m? 35

Rozwązae 5 tatystyka: 0, ma rozkład ch kwadrat z 5 = 4 stopam swobody Zatem P( 0,07) P( 7,35 0, 9 P Y 4 0,0049) 5 P 0, 5 0,0049 0, 36

Przykład, Y dochody (setk zł) pracowków w frmach A B. Zakładamy, że N(3,4), Y N(5, 3). Oblcz prawdopodobeństwo, że śred dochód 64 wylosowaych pracowków frmy A jest wększy ż śred dochód 36 wylosowaych pracowków frmy B. Rozwązae 4 3 N 3 5,, tatystyka: 64 Y 36 64 36 zatem (3 5) ( ) ( 0) 64 Y36 P 64 Y36 P 64 Y36 P 6 9 64 36 (3 5) 6 9 64 36 PY,86 (,86) 0,9979 0, 00 Zatem szasa, że śred dochód 64 wylosowaych pracowków frmy A jest wększy ż śred dochód 36 wylosowaych pracowków frmy B jest zkomo mała. L.Kowalsk 8.09.07 37