STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD grudnia 2009

Podobne dokumenty
O ŚREDNIEJ ARYTMETYCZNEJ I MEDIANIE

O ŚREDNIEJ STATYSTYCZNEJ

O ŚREDNIEJ STATYSTYCZNEJ

Statystyka matematyczna. Wykład III. Estymacja przedziałowa

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

Wykład 5 Estymatory nieobciążone z jednostajnie minimalną war

Wykład 3 Momenty zmiennych losowych.

Wykład 3 Momenty zmiennych losowych.

Na A (n) rozważamy rozkład P (n) , który na zbiorach postaci A 1... A n określa się jako P (n) (X n, A (n), P (n)

Wykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średn

O średniej arytmetycznej i medianie

Testowanie hipotez statystycznych.

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 7 i 8 - Efektywność estymatorów, przedziały ufności

Statystyka i eksploracja danych

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

Prawdopodobieństwo i statystyka

Metoda momentów i kwantyli próbkowych. Wrocław, 7 listopada 2014

Wykład 9 Wnioskowanie o średnich

Testowanie hipotez statystycznych.

Statystyka. Wykład 2. Krzysztof Topolski. Wrocław, 11 października 2012

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD października 2009

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średnich. Wrocław, 5 grudnia 2014

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory

Matematyka z el. statystyki, # 6 /Geodezja i kartografia II/

Estymacja parametrów rozkładu cechy

METODY ESTYMACJI PUNKTOWEJ. nieznanym parametrem (lub wektorem parametrów). Przez X będziemy też oznaczać zmienną losową o rozkładzie

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5. 2 listopada 2009

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 4 - zagadnienie estymacji, metody wyznaczania estymatorów

LABORATORIUM Populacja Generalna (PG) 2. Próba (P n ) 3. Kryterium 3σ 4. Błąd Średniej Arytmetycznej 5. Estymatory 6. Teoria Estymacji (cz.

Definicja 1 Statystyką nazywamy (mierzalną) funkcję obserwowalnego wektora losowego

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

... i statystyka testowa przyjmuje wartość..., zatem ODRZUCAMY /NIE MA POD- STAW DO ODRZUCENIA HIPOTEZY H 0 (właściwe podkreślić).

Pobieranie prób i rozkład z próby

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

1 Estymacja przedziałowa

Pozyskiwanie wiedzy z danych

Odchudzamy serię danych, czyli jak wykryć i usunąć wyniki obarczone błędami grubymi

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 9 i 10 - Weryfikacja hipotez statystycznych

Próbkowanie. Wykład 4 Próbkowanie i rozkłady próbkowe. Populacja a próba. Błędy w póbkowaniu, cd, Przykład 1 (Ochotnicy)

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

Metody probabilistyczne

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów

Kolokwium ze statystyki matematycznej

Metody probabilistyczne

Rozkłady statystyk z próby. Statystyka

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 3 - model statystyczny, podstawowe zadania statystyki matematycznej

Wstęp do probabilistyki i statystyki. Wykład 4. Statystyki i estymacja parametrów

Estymacja parametrów w modelu normalnym

Estymacja punktowa i przedziałowa

Wykład z analizy danych: estymacja punktowa

Wykład 1 Zmienne losowe, statystyki próbkowe - powtórzenie materiału

Wykład 6 Estymatory efektywne. Własności asymptotyczne estym. estymatorów

Wnioskowanie statystyczne. Statystyka w 5

Wykład 1 Próba i populacja. Estymacja parametrów z wykorzystaniem metody bootstrap

Ważne rozkłady i twierdzenia c.d.

Rozkład normalny. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Rozkład normalny 1 / 26

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

x x 0.5. x Przykłady do zadania 4.1 :

Centralne twierdzenie graniczne

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

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

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

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 13 i 14 - Statystyka bayesowska

WYKŁAD 5 TEORIA ESTYMACJI II

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

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

MATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ

Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji

Rozkłady statystyk z próby

Statystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

Estymacja parametro w 1

Statystyczna analiza danych

Matematyka z el. statystyki, # 3 /Geodezja i kartografia II/

Komputerowa Analiza Danych Doświadczalnych

Zmienne losowe ciągłe i ich rozkłady

Laboratorium 3 - statystyka opisowa

INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański

Wykład z analizy danych: powtórzenie zagadnień z rachunku prawdopodobieństwa

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

Prawdopodobieństwo i statystyka

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

1.1 Wstęp Literatura... 1

Statystyka. Podstawowe pojęcia: populacja (zbiorowość statystyczna), jednostka statystyczna, próba. Cechy: ilościowe (mierzalne),

Statystyka matematyczna. Wykład V. Parametryczne testy istotności

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

Zmienne losowe ciągłe i ich rozkłady

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 16 zaliczenie z oceną

STATYSTYKA wykład 5-6

Metoda najmniejszych kwadratów

AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA Wydział Matematyki Stosowanej ROZKŁAD NORMALNY ROZKŁAD GAUSSA

Hipotezy proste. (1 + a)x a, dla 0 < x < 1, 0, poza tym.

Transkrypt:

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 10 14 grudnia 2009

PARAMETRY POŁOŻENIA Przypomnienie: Model statystyczny pomiaru: wynik pomiaru X = µ + ε 1. ε jest zmienną losową 2. E(ε) = 0 pomiar nieobciążony, pomiar bez błędu systematycznego 3. błąd symetryczny względem zera (jednakowo prawdopodobne błędy dodatnie i ujemne) 4. duże (bezwzględnie) błędy mniej prawdopodobne niż małe 5. krzywa Gaussa 6. ε N(0, σ), X N(µ, σ), σ dokładność pomiaru, znana lub nieznana = MODEL BŁĘDU NORMALNEGO

PARAMETRY POŁOŻENIA Model statystyczny pomiaru: wynik pomiaru X = µ + ε 1. ε jest zmienną losową 2. E(ε) = 0 pomiar nieobciążony, pomiar bez błędu systematycznego 3. błąd symetryczny względem zera (jednakowo prawdopodobne błędy dodatnie i ujemne) 4. duże (bezwzględnie) błędy mniej prawdopodobne niż małe 5. krzywa Gaussa 6. ε N(0, σ), X N(µ, σ), σ dokładność pomiaru, znana lub nieznana. ε F, F F, F znane lub nie = MODEL Z PARAMETREM POŁOŻENIA F - rozkłady o ciągłych i ściśle rosnących dystrybuantach

PARAMETRY POŁOŻENIA MODEL BŁĘDU NORMALNEGO: estymatorem parametru µ jest średnia X obserwacji X 1, X 2,..., X n

PARAMETRY POŁOŻENIA MODEL BŁĘDU NORMALNEGO: estymatorem parametru µ jest średnia X obserwacji X 1, X 2,..., X n MODEL Z PARAMETREM POŁOŻENIA: średnia X?

PARAMETRY POŁOŻENIA. MODEL BŁĘDU NORMALNEGO MODEL BŁĘDU NORMALNEGO: estymatorem parametru µ jest średnia X obserwacji X 1, X 2,..., X n 1.6 1.4 1.2 1.0 n=16 0.8 0.6 0.4 n=4 0.2 n=1. -1 0 1 2 3 4 5 µ = 2.

PARAMETRY POŁOŻENIA. MODEL BŁĘDU NORMALNEGO JAK TO SIĘ DZIEJE? Funkcja charakterystyczna rozkładu normalnego N(µ, σ): φ X (t) = exp {iµt 1 } 2 σ2 t 2 Funkcja charakterystyczna średniej X = n j=1 X j /n: { φ X (t) = exp iµt 1 ( } σ 2 )t 2 2 n

PARAMETRY POŁOŻENIA. BŁĄD SYMETRYCZNY Przykład: rozkład Cauchy ego rozkład o trochę tłuściejszych ogonach: 0.4 0.3 0.2 0.1.. -5-4 -3-2 -1 0 1 2 3 4 5

TŁUSTE OGONY - rozmiar finansowej odpowiedzialności ubezpieczyciela w związku z wypadkami losowymi jego klientów przy ubezpieczeniu OC, AC oraz od wypadków przy pracy

TŁUSTE OGONY - rozmiar finansowej odpowiedzialności ubezpieczyciela w związku z wypadkami losowymi jego klientów przy ubezpieczeniu OC, AC oraz od wypadków przy pracy - wielkość plików przesyłanych w internecie

TŁUSTE OGONY - rozmiar finansowej odpowiedzialności ubezpieczyciela w związku z wypadkami losowymi jego klientów przy ubezpieczeniu OC, AC oraz od wypadków przy pracy - wielkość plików przesyłanych w internecie - pojemność złóż ropy naftowej

TŁUSTE OGONY - rozmiar finansowej odpowiedzialności ubezpieczyciela w związku z wypadkami losowymi jego klientów przy ubezpieczeniu OC, AC oraz od wypadków przy pracy - wielkość plików przesyłanych w internecie - pojemność złóż ropy naftowej - rozmiary osiedli ludzkich

TŁUSTE OGONY - rozmiar finansowej odpowiedzialności ubezpieczyciela w związku z wypadkami losowymi jego klientów przy ubezpieczeniu OC, AC oraz od wypadków przy pracy - wielkość plików przesyłanych w internecie - pojemność złóż ropy naftowej - rozmiary osiedli ludzkich - tzw. zwroty w operacjach giełdowych

PARAMETRY POŁOŻENIA. BŁĄD SYMETRYCZNY Funkcja charakterystyczna rozkładu Cauchy go φ Y (t) = exp{iµt λt }

PARAMETRY POŁOŻENIA. BŁĄD SYMETRYCZNY Funkcja charakterystyczna rozkładu Cauchy go φ Y (t) = exp{iµt λt } Funkcja charakterystyczna średniej Y = n j=1 Y j /n:

PARAMETRY POŁOŻENIA. BŁĄD SYMETRYCZNY Funkcja charakterystyczna rozkładu Cauchy go φ Y (t) = exp{iµt λt } Funkcja charakterystyczna średniej Y = n j=1 Y j /n: φ Y (t) = exp{iµt λt }

PARAMETRY POŁOŻENIA. BŁĄD SYMETRYCZNY ROZKŁAD CAUCHY EGO ROZKŁAD ŚREDNIEJ ARYTMETYCZNEJ Z PRÓBY JEST TAKI SAM JAK ROZKŁAD POJEDYNCZEJ OBSERWACJI

PARAMETRY POŁOŻENIA. BŁĄD SYMETRYCZNY Ogólniej: SYMETRYCZNE ROZKŁADY α-stabilne exp{iµt λt α }

PARAMETRY POŁOŻENIA. BŁĄD SYMETRYCZNY Ogólniej: SYMETRYCZNE ROZKŁADY α-stabilne exp{iµt λt α } ( exp{iµ t n λ t n α }) n = exp{iµt n 1/α 1 λt α } α=2 rozkład normalny; α=1 rozkład Cauchy ego

PARAMETRY POŁOŻENIA. BŁĄD SYMETRYCZNY 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 rozk lad pojedynczej obserwacji rozk lad średniej -1 0 1 2 3 4 5..

PARAMETRY POŁOŻENIA Teraz średnia z próby się nie ma sensu, bo 1. rozkład może nie mieć wartości oczekiwanej, czyli średnia może nie mieć wartości oczekiwanej 2. rozkład średniej z próby może być gorszy do wnioskowania o parametrze położenia niż rozkład pojedynczej obserwacji

PARAMETRY POŁOŻENIA Zamiast średniej - MEDIANA Model: Obserwacja X = µ + ε ε F, F F, F - rozkład znany lub nieznany Med F (ε) = F 1 ( 1 2 ) = 0. Wtedy Med µx = µ

PARAMETRY POŁOŻENIA MEDIANA Z PRÓBY Próba: X 1, X 2,..., X n Statystyki pozycyjne: X 1:n, X 2:n,..., X n:n X 1:n X 2:n... X n:n

PARAMETRY POŁOŻENIA MEDIANA Z PRÓBY Próba: X 1, X 2,..., X n Statystyki pozycyjne: X 1:n, X 2:n,..., X n:n X 1:n X 2:n... X n:n Mediana M n z próby X 1, X 2,..., X n M n = 1 2 ( X n 2 :n + X n 2 +1:n ), jeżeli n jest parzyste, X n+1 2 :n, jeżeli n jest nieparzyste

PARAMETRY POŁOŻENIA Mediana M n z próby jako estymator mediany populacji

PARAMETRY POŁOŻENIA Mediana M n z próby jako estymator mediany populacji Obciążenie?

PARAMETRY POŁOŻENIA Mediana M n z próby jako estymator mediany populacji Obciążenie? Rozrzut?

DEFINICJA (przypadek ciągłego rozkładu F T estymatora T ) T jest estymatorem MEDIANOWO NIEOBCIĄŻONYM (nieobciążonym w sensie mediany) parametru θ, jeżeli P θ {T θ} = P θ {T θ} = 0.5, dla każdego θ

DEFINICJA (przypadek ciągłego rozkładu F T estymatora T ) T jest estymatorem MEDIANOWO NIEOBCIĄŻONYM (nieobciążonym w sensie mediany) parametru θ, jeżeli P θ {T θ} = P θ {T θ} = 0.5, dla każdego θ ROZSTĘP MIĘDZYKWARTYLOWY ( 3 FT 4) 1 jest miarą rozrzutu estymatora T ( 1 FT 4) 1

Narzędzie pomocnicze: rozkład beta OZNACZENIA: Gęstość: Γ(p + q) Γ(p)Γ(q) x p 1 (1 x) q 1, x (0, 1), p, q > 0 Dystrybuanta w punkcie x: B(x; p, q) Kwantyl rzędu q: B 1 (q; p, q) Brak jawnych wzorów. Łatwo dostępne jako funkcje standardowe w pakietach statystycznych R: beta.r

PARAMETRY POŁOŻENIA Mediana M n = X n+1 2 :n z próby X 1, X 2,..., X n, n nieparzyste Rozkład F błędu znany Rozkład mediany M n. Gęstość: Dystrybuanta: Γ(n + 1) ( [ (n 1)/2 Γ 2 ( n+1 2 ) F µ (x) 1 F µ (x)]) fµ (x) P µ {M n x} = B ( F (x µ); n + 1 2, n + 1 ) 2

PARAMETRY POŁOŻENIA Mediana M n = X n+1 2 :n z próby X 1, X 2,..., X n, n nieparzyste Rozkład F błędu znany OBCIĄŻENIE Mediana M n z próby jest medianowo-nieobciążonym estymatorem mediany populacji: P µ {M n µ} = B ( F (0); n + 1 2, n + 1 ) ( 1 = B 2 2 ; n + 1 2, n + 1 ) = 1 2 2

PARAMETRY POŁOŻENIA Mediana M n = X n+1 2 :n z próby X 1, X 2,..., X n, n nieparzyste Rozkład F błędu znany ROZSTĘP MIĘDZYKWARTYLOWY n : Kwantyl x q(m n) rzędu q rozkładu mediany M n to taka liczba, że czyli czyli czyli Więc ( B P µ{m n x q(m n)} = q F (x n + 1 q(m n) µ); 2 ( F (x q(m n) µ) = B 1 q; n + 1 2 ( x q(m n) = µ + F 1 B 1 (q; n + 1 2, n + 1 ) = q 2, n + 1 ) 2, n + 1 ) 2 n = F 1 ( B 1 ( 3 4 ; n + 1 2, n + 1 2 ) ) F 1 ( B 1 ( 1 4 ; n + 1 2, n + 1 2 ) ) )