Modele i wnioskowanie statystyczne (MWS), sprawozdanie z laboratorium 1

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

Modele i wnioskowanie statystyczne (MWS), sprawozdanie z laboratorium 3

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

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

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

Estymacja parametrów rozkładu cechy

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD stycznia 2010

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH

Estymacja punktowa i przedziałowa

Kwantyle. Kwantyl rzędu p rozkładu prawdopodobieństwa to taka liczba x p. , że. Możemy go obliczyć z dystrybuanty: P(X x p.

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

Statystyka matematyczna. Wykład III. Estymacja przedziałowa

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

Przedziały ufności. Poziom istotności = α (zwykle 0.05) Poziom ufności = 1 α Przedział ufności dla parametru μ = taki przedział [a,b], dla którego

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Pobieranie prób i rozkład z próby

Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa. Diagnostyka i niezawodność robotów

BADANIE POWTARZALNOŚCI PRZYRZĄDU POMIAROWEGO

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

7. Estymacja parametrów w modelu normalnym( ) Pojęcie losowej próby prostej

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

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

Niech X i Y będą niezależnymi zmiennymi losowymi o rozkładach wykładniczych, przy czym Y EX = 4 i EY = 6. Rozważamy zmienną losową Z =.

Wykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średn

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD października 2009

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

Wykład Centralne twierdzenie graniczne. Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu

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

ANALIZA STATYSTYCZNA WYNIKÓW BADAŃ

Wnioskowanie statystyczne. Statystyka w 5

Szacowanie optymalnego systemu Bonus-Malus przy pomocy Pseudo-MLE. Joanna Sawicka

Kolokwium ze statystyki matematycznej

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

I jest narzędziem służącym do porównywania rozproszenia dwóch zmiennych. Używamy go tylko, gdy pomiędzy zmiennymi istnieje logiczny związek

PODSTAWY WNIOSKOWANIA STATYSTYCZNEGO czȩść I

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )

1 Estymacja przedziałowa

Estymacja parametrów w modelu normalnym

Niezawodność diagnostyka systemów laboratorium. Ćwiczenie 2

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Testowanie hipotez statystycznych. Wprowadzenie

WYKŁAD 5 TEORIA ESTYMACJI II

Weryfikacja hipotez statystycznych

BADANIE POWTARZALNOŚCI PRZYRZĄDU POMIAROWEGO

Statystyka matematyczna - Seria 1

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

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

Monte Carlo, bootstrap, jacknife

Testowanie hipotez statystycznych

Testowanie hipotez statystycznych.

Wnioskowanie statystyczne i weryfikacja hipotez statystycznych

Statystyka matematyczna dla leśników

Cwiczenie 3 - Rozkłady empiryczne i. teoretyczne

1.1 Wstęp Literatura... 1

Metoda momentów i kwantyli próbkowych. Wrocław, 7 listopada 2014

Definicja 1 Statystyką nazywamy (mierzalną) funkcję obserwowalnego wektora losowego

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

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

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

dla t ściślejsze ograniczenie na prawdopodobieństwo otrzymujemy przyjmując k = 1, zaś dla t > t ściślejsze ograniczenie otrzymujemy przyjmując k = 2.

4.Zmienne losowe X 1, X 2,..., X 100 są niezależne i mają rozkład wykładniczy z α = 0.25 Jakie jest prawdopodobieństwo, że 1

Zadanie 1. Liczba szkód N w ciągu roku z pewnego ryzyka ma rozkład geometryczny: k =

HISTOGRAM. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH Liczba pomiarów - n. Liczba pomiarów - n k 0.5 N = N =

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

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Spis treści Wstęp Estymacja Testowanie. Efekty losowe. Bogumiła Koprowska, Elżbieta Kukla

Hipotezy statystyczne

Wykład 4. Plan: 1. Aproksymacja rozkładu dwumianowego rozkładem normalnym. 2. Rozkłady próbkowe. 3. Centralne twierdzenie graniczne

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

Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. Matematyczne metody prognozowania

Rozkłady prawdopodobieństwa

ODRZUCANIE WYNIKÓW POJEDYNCZYCH POMIARÓW

OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA. z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp

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

Metody Statystyczne. Metody Statystyczne.

Niezawodność i diagnostyka projekt. Jacek Jarnicki

LABORATORIUM 6 ESTYMACJA cz. 2

Metoda największej wiarygodności

SIMR 2017/18, Statystyka, Przykładowe zadania do kolokwium - Rozwiązania

ESTYMACJA. Przedział ufności dla średniej

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

Uwaga. Decyzje brzmią różnie! Testy parametryczne dotyczące nieznanej wartości

2.1 Przykład wstępny Określenie i konstrukcja Model dwupunktowy Model gaussowski... 7

LISTA 4. 7.Przy sporządzaniu skali magnetometru dokonano 10 niezależnych pomiarów

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Prawdopodobieństwo i statystyka

INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

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

Testowanie hipotez statystycznych.

Hipotezy statystyczne

WYDZIAŁ BUDOWNICTWA LĄDOWEGO I WODNEGO

Wstęp do Rachunku Prawdopodobieństwa, IIr. WMS

STATYSTYKA MATEMATYCZNA narzędzie do opracowywania i interpretacji wyników pomiarów

Niezawodność i diagnostyka projekt

1 Gaussowskie zmienne losowe

Rozdział 2: Metoda największej wiarygodności i nieliniowa metoda najmniejszych kwadratów

Transkrypt:

Modele i wnioskowanie statystyczne (MWS), sprawozdanie z laboratorium 1 Konrad Miziński, nr albumu 233703 1 maja 2015 Zadanie 1 Parametr λ wyestymowano jako średnia z próby: λ = X n = 3.73 Otrzymany w ten sposób rozkład Poissona wraz z rzeczywistym rozkładem ilości skrętów w prawo przedstawiono na rysunku 1. Rysunek 1: Zestawienie rzeczywistych oraz danych wyestymowanych ilości skrętów w prawo 1

Odchylenie standardowe estymatora λ oszacowano metoda bootstrapu parametrycznego jako odchylenie standardowe z próbki 1000 średnich policzonych na zbiorach wygenerowanych metoda losowania ze zwracaniem z oryginalnego zbioru danych. Liczność każdego z tych zbiorów równa była liczności zbioru oryginalnego. Otrzymano wartość: 0,132227. Następnie obliczono wartość odchylenia T dla oryginalnego zbioru skrętów w prawo: T base = (v i np i ) 2 = 64.62072 np i i=0 Stosujac metodę bootstrapu parametrycznego obliczono analogiczna wartość odchylenia T dla 200 000 zbiorów danych wygenerowanych z wykorzystaniem rozkładu Poissona z parametrem λ = λ. Liczność wygenerowanych zbiorów była równo liczności zbioru oryginalnego. Prawdopodobieństwo, że odchylenie T zaobserwowanych liczb skrętów w prawo od liczb spodziewanych jest co najmniej takie jak dla danej w zadaniu próby losowej, oszacowano wg wzoru: P = t T : t T base = 0.00024 T gdzie T oznacza oznacza wygenerowany wektor wartości odchylenia standardowego. 2

Zadanie 2 Histogram odstępów między fotonami przedstawiono na rysunku 2. Rysunek 2: Histogram odstępów między kolejnymi fotonami Porównujac powyższy rysunek z rodzina rozkładów gammna można stwierdzić, że rozkład Gamma byłby bardzo dobrym modelem dla zarejestrowanych danych. Parametry α i β wyznaczono najpierw metoda momentów: m 1 = X n = 77.81719 m 2 = X 2 n = 12069.32339 m 2 1 α = m 2 m 2 1 = 1.006935 β = m 2 m 2 1 m 1 = 77.281236 3

oraz metoda największej wiarygodności, gdzie parametr α był rozwiazaniem równania: i wynosił: Zaś β : lnx n lnx n = Γ (α) Γ(α) ln(α) α = 1.041746 β = X n α = 74.698840 Uzyskane w ten sposób rozkłady gamma oraz wygenerowany wcześniej histogram odstępów między fotonami przedstawiono na rysunku 3. Rysunek 3: Histogram odstępów między kolejnymi fotonami oraz wyniki ich estymacji rozkładem gamma Na podstawie powyższego wykresu można stwierdzić, że modelowanie zbioru odstępów między kolejnymi fotonami za pomoca rozkładu gamma daje bardzo dobre rezultaty. Oba uzyskane modele sa do siebie bardzo podobne i dość dobrze odwzorowuja modelowany zbiór. 4

Odchylenie standardowe otrzymanych estymatorów wyznaczono metoda bootstrapu parametrycznego. Posłużyło do tego 1000 zestawów próbek wygenerowanych na podstawie rozkładu gamma z wyestymowanymi parametrami. Liczność każdej próbki była równa liczności oryginalnego zbioru. Na podstawie wygenerowanych próbek wyznaczono również przedziały ufności (na poziomie uności 95%) dla poszczególnych parametrów. Dokonano tego przez odrzucenie z posortowanych wektorów wygenerowanych estymatorów po 2,5% wartości skrajnych z każdej strony. Wyniki przedstawiono w tablicy 1: Parametr Odchylenie standardowe Przedział ufności Długość p. u. α (m.m.) 0.0326506 [0.9463326, 1.0709516] 0.1246190 β (m.m.) 2.803572 [72.13519, 82.79810] 10.66291 α (n.w.) 0.02079334 [1.00383127, 1.08587621] 0.08204494 β (n.w.) 1.879972 [70.914798, 78.329585] 7.414787 Tablica 1: Odchylenie standardowe i przedziały ufności estymatorów parametrów rozkładu gammma 5

Zadanie 3 Wartość średnia i wariancję wyestymowano wg wzorów: µ = X n = 1.030086 S 2 = 1 n (X i X n ) 2 = 0.5484125 n 1 i=0 Przedziały ufności dla µ wyznaczono wg wzorów: zaś dla S 2 : przy czym przyjęto, że a = b = 1 γ 2. Wyniki przedstawiono w tablicach 2 i 3. [X n S F 1 n t n 1 ( 1 + γ ), X n + S F 1 2 n t n 1 ( 1 + γ )] 2 (n 1)S 2 (n 1)S2 [ F 1, (1 b) F 1 (a) ] χ 2 χ n 1 2 n 1 Poziom ufności Przedział ufności Długość przedziału ufności 90% [-1.354641, -0.7055315] 0.6491097 95% [-1.424697, -0.6354758] 0.7892212 99% [-1.575633, -0.4845402] 1.0910923 Tablica 2: Przedziały ufności dla µ Poziom ufności Przedział ufności Długość przedziału ufności 90% [0.3291029, 1.132936] 0.8038335 95% [0.2992604, 1.313639] 1.0143785 99% [0.2507883, 1.787946] 1.5371575 Tablica 3: Przedziały ufności dla S 2 6