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

Podobne dokumenty
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

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

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

ZJAZD 1. STATYSTYKA OPISOWA wstępna analiza danych

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

Wnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

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

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Nieparametryczne Testy Istotności

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

Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Parametryczne Testy Istotności

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

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

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

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

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

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

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

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

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version WIII/1

. Wtedy E V U jest równa

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

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

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

4/2. Wnioskowanie statystyczne: hipotezy 2 Statystyka w zadaniach. Małgorzata Podogrodzka

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

Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym

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

Weryfikacja modelu. ( ) Założenia Gaussa-Markowa. Związek pomiędzy zmienną objaśnianą a zmiennymi objaśniającymi ma charakter liniowy

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

Statystyka opisowa. (n m n m 1 ) h (n m n m 1 ) + (n m n m+1 ) 2 +1), gdy n jest parzyste

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

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

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

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.

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych

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

Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

O testowaniu jednorodności współczynników zmienności

65120/ / / /200

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

Statystyczna analiza danych przedziały ufności

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

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

Testowanie hipotez. H 1 : µ 15 lub H 1 : µ < 15 lub H 1 : µ > 15

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Statystyka Opisowa Wzory

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

Statystyka matematyczna dla leśników

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

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu

INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe.

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

TESTY LOSOWOŚCI. Badanie losowości próby - test serii.

Matematyczny opis ryzyka

1 Testy statystyczne. 2 Rodzaje testów

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4

Monika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

Wyrażanie niepewności pomiaru

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

16 Przedziały ufności

METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH

ĆWICZENIE 5 TESTY STATYSTYCZNE

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA

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

ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4

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

Metoda Monte-Carlo i inne zagadnienia 1

Projekt 3 Analiza masowa

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Teoria i praktyka. Wyższa Szkoła Turystyki i Ekologii. Fizyka. WSTiE Sucha Beskidzka Fizyka

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

Estymacja przedziałowa

Badanie współzaleŝności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej. Badanie zaleŝności dwóch cech ilościowych. Analiza regresji prostej

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

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. Estymacja przedziałowa parametrów strukturalnych zbiorowości generalnej

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

Wybrane wzory i tablice statystyczne

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności

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

Moda (Mo, D) wartość cechy występującej najczęściej (najliczniej).

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

Przegląd wybranych testów

Lista 6. Estymacja punktowa

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Typ może być dowolny. //realizacja funkcji zamiana //przestawiajacej dwa elementy //dowolnego typu void zamiana(int &A, int &B) { int t=a; A=B; B=t; }

OKREŚLANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW (poradnik do Laboratorium Fizyki)

Analiza niepewności pomiarów Definicje

Transkrypt:

TESTY NORMALNOŚCI Test zgodośc Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład ormaly). Hpoteza alteratywa H1( Cecha X populacj e ma rozkładu ormalego).

Weryfkacja powyższych hpotez za pomocą tzw. testu przebega astępująco: 1. Poberamy lczą próbę ( >80). Prezetujemy ją w szeregu rozdzelczym klasowym w r klasach.. Oblczamy a podstawe próby estymatory ajwększej warygodośc ezaych parametrów m (średa odchylee stadardowe z próby). 3. Przyjmujemy, że cecha X ma rozkład ormaly.

3 4. Dla każdego przedzału klasowego ; 1 ) a a A oblczamy prawdopodobeństwo ) ( ) ( ) ( ) ( 1 1 a F a F a X a P A X P p

5. Oblczamy u r 1 ( p p ) r 1 ( ˆ ˆ ) gdze jest lczeboścą (empryczą) klasy A. ˆ jest lczeboścą teoretyczą klasy A p 4

6. Wyzaczamy zbór krytyczy prawostroy K k ; ), gdze k wyzaczamy z tablcy rozkładu dla r 3 stop swobody dla prawdopodobeństwa (rówemu pozomow stotośc). 7. Podejmujemy decyzję: odrzucamy hpotezę H 0, gdy u K przyjmujemy hpotezę H 0, gdy u K 5

Uwaga. Do oblczaa prawdopodobeństw p, perwsza ostata klasa szeregu rozdzelczego powy meć postać A1 ( ; a), A r a r ;) do każdej z ch powo ależeć co ajmej 5 elemetów próby. Do pozostałych klas powo ależeć co ajmej 10 elemetów próby. Klas e może być mej ż 4. 6

Przykład Pobrao próbę 00 elemetową. Otrzymae wyk prezetowae są w poższym szeregu rozdzelczym przedzałowym Nr klasy Klasa a ; a ) 1 Lczebość 1 <600; 800) <800; 1 000) 10 3 <1 000; 1 00) 0 4 <1 00; 1 400) 30 5 <1 400; 1 600) 56 6 <1 600; 1 800) 4 7 <1 800; 000) 1 8 < 000; 00) 13 9 < 00; 400) 5 10 < 400; 600) 1 Suma 00 Na pozome stotośc = 0,05 sprawdź hpotezy: H ( 0 Cecha X populacj ma rozkład ormaly) H ( 1 Cecha X populacj e ma rozkładu ormalego). Rozwązae Nezae parametry to m (l = )ch estymatoram są x s. Oblczea x s 7

Nr klasy Klasa a ; a ) 1 Lczebość Środek klasy w w ( w x) 1 <600; 800) 700 1 400 1 411 00 <800; 1 000) 10 900 9 000 4 096 000 3 <1 000; 1 00) 0 1 100 000 3 87 000 4 <1 00; 1 400) 30 1 300 39 000 1 78 000 5 <1 400; 1 600) 56 1 500 84 000 89 600 6 <1 600; 1 800) 4 1 700 71 400 1 075 00 7 <1 800; 000) 1 1 900 39 900 71 600 8 <000; 00) 13 100 7 300 4 076 800 9 <00; 400) 5 300 11 500 888 000 10 <400;600) 1 500 500 91 600 Suma 00 308 000 880 000 308000 x 1540 [zł], 00 880000 s 114400 [zł], 00 s 114400 338, [zł] Oblczea u 100 8

a ) a ; 1 a a 1 a x a 1 x s ( a x a ) ( 1 x s s ) p p ( p ) p s 1 ( ; 1000) 1 1000 1,60 0 0,055 0,05517 11,03 0,084659 <1000; 100) 0 1000 100 1,60 1,01 0,05517 0,1574 0,100 0,44 0,009499 3 <100; 1400) 30 100 1400 1,01 0,41 0,15737 0,3395 0,1808 36,4 1,130557 4 <1400; 1600) 56 1400 1600 0,41 0,18 0,33945 0,5704 0,3095 46,19,08314 5 <1600; 1800) 4 1600 1800 0,18 0,77 0,57041 0,7790 0,0858 41,7 0,001933 6 <1800; 000) 1 1800 000 0,77 1,36 0,77899 0,9131 0,1341 6,8 1,64544 7 <000; ) 19 000 1,36 0,91311 1 0,08689 17,38 0,15191 Suma 1,00000 00,00 4,730000

u 100 = 4,73. Wyzaczamy zbór krytyczy prawostroy K k;; ). Lczbę k odczytujemy z tablcy rozkładu prawdopodobeństwa = 0,05. Mamy k = 9,488, węc K 9,488; ). dla r l 1 = 7 1 = 4 stop swobody Poeważ u 100 = 4,73 K, węc hpotezę, że cecha ma rozkład ormaly przyjmujemy. Hpotezę tę moża dopero odrzucć a pozome stotośc 0,3, gdyż zbór krytyczy K 4,73; ) otrzymujemy właśe a tym pozome. 10

Test Shapro-Wlka Wysuwamy hpotezy H 0 (Cecha X populacj ma rozkład ormaly) H 1 (Cecha X populacj e ma rozkładu ormalego) Zweryfkujemy powyższe hpotezy a podstawe małej próby, a pozome stotośc α, za pomocą testu Shapro-Wlka. 1. Porządkujemy próbę emalejąco (x (1), x (),, x () ). Oblczamy statystykę U [ / ] 1 a 1 (X(1) X () ) (X X) 1 gdze: [/] jest częścą całkowtą lczby /, a współczyk a 1, a,... a /, odczytujemy z odpowedej tablcy : 11

1 3 4 5 6 7 8 9 10 8 0,605 0,3164 0,1743 0,0561 10 0,5739 0,391 0,141 0,14 0,0399 1 0,5475 0,335 0,347 0,1586 0,09 0,0303 14 0,551 0,3318 0,460 0,180 0,140 0,077 0,040 15 0,5150 0,3306 0,495 0,1878 0,1353 0,0880 0,0433 0 16 0,5056 0,390 0,51 0,1939 0,1447 0,1005 0,0593 0,0196 18 0,4886 0,353 0,553 0,07 0,1587 0,1197 0,0837 0,0496 0,0163 0 0,4734 0,311 0,565 0,085 0,1686 0,1334 0,1013 0,0711 0,04 0,0140 1

3. Rozpatrujemy zbór krytyczy: K 0 ; k gdze k odczytujemy dla pozomu stotośc daego z tablcy testu Shapro-Wlka: (tablca testu Shapro-Wlka dla = 0,05) 8 10 1 14 15 16 18 0 k 0,818 0,84 0,859 0,874 0,881 0,887 0,897 0,905 4. Decyzje: Jeśl Jeśl u K to H 0 odrzucamy. u K to e ma podstaw do odrzucea H 0. 13

Przykład Daa jest uporządkowaa próba 18 elemetowa: 14, 14, 149, 156, 161, 168, 173, 179, 18, 193, 197, 04, 19, 8, 37, 5, 59, 74. Na pozome stotośc 0,05 sprawdzć testem Shapro-Wlka hpotezę o ormalośc rozkładu badaej cechy. Rozwązae Średa wyos 194,3. Suma kwadratów odchyleń od średej x x 31375,6. 1 = u 0,4886(74 14) 0,353(59 14)... 0,0163(193 18) 31375,6 0,97 K = <0; 0,897>, zatem u K hpotezę o ormalośc rozkładu badaej cechy ależy przyjąć. 14

Test ormalośc (test Kołmogorowa Llleforsa) Wysuwamy dwe hpotezy: H 0 X ma rozkład ormaly, H 1 X e ma rozkładu ormalego. Poberamy próbę co ajmej 30 elemetową. Na podstawe próby wyzaczamy realzację estymatorów parametrów m czyl średą odchylee stadardowe z próby. Oblczamy wartość statystyk U sup F x ( x) F( x) Gdze F (x) jest dystrybuatą empryczą, F(x) dystrybuatą rozkładu ormalego N ( x, s). Wyzaczamy zbór krytyczy K = < k, ), gdze k odczytujemy z tablcy dla daego pozomu stotośc. Krytycze wartośc testu Kołmogorowa Llleforsa dla = 0,05: 15

lczebość próby, k lewy koec zboru krytyczego. 35 40 45 50 55 60 65 k 0,1498 0,1401 0,131 0,153 0,1193 0,1144 0,1099 70 75 80 85 90 95 100 k 0,1059 0,103 0,0991 0,0961 0,0934 0,0909 0,0886 Podejmujemy decyzję: odrzucamy hpotezę H 0, gdy przyjmujemy hpotezę H 0, gdy u K u K 16