Wykład 6 Teoria eksperymentu

Podobne dokumenty
Wykład 5 Teoria eksperymentu

Wykład 7 Teoria eksperymentu

Testy post-hoc. Wrocław, 6 czerwca 2016

Elementy statystyki STA - Wykład 5

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

Wykład 4 Wybór najlepszej procedury. Estymacja parametrów re

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

Estymacja parametrów rozkładu cechy

Wykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średn

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD października 2009

Statystyczna analiza danych (molekularnych) analiza wariancji ANOVA

Analiza zależności cech ilościowych regresja liniowa (Wykład 13)

Metody statystyczne wykorzystywane do oceny zróżnicowania kolekcji genowych roślin. Henryk Bujak

Ekonometria. Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego Estymator KMNK. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej

Zadania ze statystyki cz.8. Zadanie 1.

Wykład 8 Dane kategoryczne

Zmienna bazowa. 100(1 α)% przedział ufności dla µ: 100(α)% test hipotezy dla µ = µ 0; odrzucić, jeżeli Ȳ nie jest w przedziale

Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii. Zadanie 1.

WYKŁAD 5 TEORIA ESTYMACJI II

Statystyka matematyczna dla leśników

Prawdopodobieństwo i statystyka

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

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Testowanie hipotez statystycznych.

1.1 Wstęp Literatura... 1

Założenia do analizy wariancji. dr Anna Rajfura Kat. Doświadczalnictwa i Bioinformatyki SGGW

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5. 2 listopada 2009

1. Jednoczynnikowa analiza wariancji 2. Porównania szczegółowe

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja)

ESTYMACJA PRZEDZIAŁOWA WYBRANYCH PARAMETRÓW

Wykład 9 Wnioskowanie o średnich

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Metoda najmniejszych kwadratów

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

Testowanie hipotez statystycznych.

Testowanie hipotez statystycznych.

LABORATORIUM 6 ESTYMACJA cz. 2

Testowanie hipotez statystycznych cd.

Statystyka. #6 Analiza wariancji. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2015/ / 14

Stosowana Analiza Regresji

Narzędzia statystyczne i ekonometryczne. Wykład 1. dr Paweł Baranowski

SMOP - wykład. Rozkład normalny zasady przenoszenia błędów. Ewa Pawelec

Weryfikacja hipotez statystycznych

Metody Statystyczne. Metody Statystyczne. #8 Błąd I i II rodzaju powtórzenie. Dwuczynnikowa analiza wariancji

STATYSTYKA MATEMATYCZNA, LISTA 3

Statystyka matematyczna i ekonometria

Matematyka i statystyka matematyczna dla rolników w SGGW WYKŁAD 11 DOŚWIADCZENIE JEDNOCZYNNIKOWE W UKŁADZIE CAŁKOWICIE LOSOWYM PORÓWNANIA SZCZEGÓŁOWE

Ekonometria. Prognozowanie ekonometryczne, ocena stabilności oszacowań parametrów strukturalnych. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej

Analiza wariancji, część 2

Estymacja punktowa i przedziałowa

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

Testowanie hipotez. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Testowanie hipotez 1 / 25

Analiza niepewności pomiarów

Analiza wariancji. dr Janusz Górczyński

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

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI. Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu

Stosowana Analiza Regresji

Estymacja parametro w 1

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

Metoda najmniejszych kwadratów

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Matematyka i statystyka matematyczna dla rolników w SGGW

Wykład 10 Skalowanie wielowymiarowe

Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji

BADANIE POWTARZALNOŚCI PRZYRZĄDU POMIAROWEGO

Statystyka i Analiza Danych

BADANIE POWTARZALNOŚCI PRZYRZĄDU POMIAROWEGO

WYKŁAD 8 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

Wprowadzenie do statystyki dla. chemików testowanie hipotez

Porównanie modeli statystycznych. Monika Wawrzyniak Katarzyna Kociałkowska

Matematyka i statystyka matematyczna dla rolników w SGGW WYKŁAD 9. TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH cd.

Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd.

Hipotezy statystyczne

Statystyka opisowa. Wykład V. Regresja liniowa wieloraka

Statystyka matematyczna i ekonometria

, a ilość poziomów czynnika A., b ilość poziomów czynnika B. gdzie

Metody probabilistyczne

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

Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji

Weryfikacja hipotez statystycznych testy t Studenta

166 Wstęp do statystyki matematycznej

Testowanie hipotez statystycznych

Problem dwóch prób: porównywanie średnich i wariancji z populacji o rozkładach normalnych. Wrocław, 23 marca 2015

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

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

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

Model regresji wielokrotnej Wykład 14 ( ) Przykład ceny domów w Chicago

Testowanie hipotez statystycznych

Porównanie wielu rozkładów normalnych

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

Statystyka. Wykład 9. Magdalena Alama-Bućko. 24 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 24 kwietnia / 34

Metody Ilościowe w Socjologii

Statystyka i Analiza Danych

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory;

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1

Na podstawie dokonanych obserwacji:

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

Transkrypt:

Wykład 6 Teoria eksperymentu Wrocław, 11.04.2018r

Kwadrat łaciński Uszeregowanie N = p 2 elementów, które podlegają klasyfikacji podwójnej ze względu na p - bloków I rodzaju (wierszy) i p bloków II rodzaju (kolumn). Każdy z p obiektów eksperymentalnych występuje dokładnie p razy. Przykłady kwadratów łacińskich 3x3 4x4 6x6 CAB ABCD ADCEBF BCA BCAD BAECFD ABC CDBA CEDFAB DACB DCFBEA FBADCE EFBADC

Kwadrat łaciński Standardowy kwadrat łaciński Liczba wszystkich możliwych to p!(p 1)! ilość standardowych standardowe wszystkie 3x3 1 12 4x4 4 576 5x5 56 161280 6x6 9408 818851200 7x7 16942880 61479419904000

Model matematyczny y ijk = µ + α i + τ j + β k + ɛ ijk α i - efekt i-tego wiersza, i = 1,..., p τ j - efekt j-tego obiektu, j = 1,..., p β k - efekt k-tej kolumny, k = 1,..., p Założenia: ɛ ijk N(0, σ 2 ) i α i = j τ j = k β k = 0 H 0 : µ 1.. = µ 2.. = = µ p.. H 1 : µ s.. µ t.. dla przynajmniej jednej pary s, t

Przebieg analizy źródło suma stopnie średni zmienności kwadratów swobody kwadrat F obiekty A = p y 2.j. y... 2 p 1 j=1 p N A p 1 MS A MS E wiersze kolumny R = p y 2 i.. y... 2 p 1 i=1 p N C = p y 2..k y... 2 p 1 k=1 p N R p 1 C p 1 błąd E = T A R C (p 2)(p 1) całkowita T = i j k y ijk 2 y.. 2 p 2 1 N F 0 = MS A MS E F (p 1, (p 2)(p 1)) E (p 2)(p 1)

Estymacja brakującej danej: x = ŷ ijk = p(y i.. + y.j. + y..k ) 2y... (p 2)(p 1) W analizie wariancji liczbę stopn swobody dla całości i dla błędu zmniejsza się o 1. Przy analizie wartość T wyliczoną bazując na oszacowanej wartosci y ijk zmniejsza się o: H = [ ] 2 y... y i.. y..k (p 1)y.j. (p 1) 2 (p 2) 2

Cechy charakterystyczne kwadratu łacińskiego 1 Możliwość porównywania obiektów eksperymentalnych przez eliminację zmienności wierszowej i kolumnowej 2 Mała ilość jednostek eksperymentalnych przy jednoczesnym badaniu zróżnicowania między efektami trzech klasyfikacji 3 Prosta analiza statystyczna oparta na analizie wariancji 4 W przypadku niektórych wyników nie ma zbyt wiele trudności Wady: 1 Musi zachodzić: ilość obiektów = ilość kolumn = ilość wierszy (nie używa się kwadratów większych niż 12x12 2 Wymaganie braku interakcji 3 Przy braku efektu wierszy i kolumn metoda mniej skuteczna niż metoda losowych bloków

Przykład 6.1 Eksperymentator jest zainteresowany zbadaniem wpływu pięciu różnych preparatów, wchodzących w skład mieszanki wybuchowej stosowanej do produkcji dynamitu, na siłę eksplozji. Każdy preparat miesza się z odpowiednią partią surowca (która starcza tylko na 5 preparatów do badań). Ponadto preparaty wytwarzane sa prze 5 różnych chemików różniących się umiejętnościami i doświadczeniem. Tak więc mamy dwie niedogodności takie jak partia surowca i chemicy. Badanie polega na testowaniu dokładnie raz każdego preparatu w reakcji z każdą z partii surowca i dokładnie raz przez każdego z chemików. Zakładamy ortogonalności partii i chemików do preparatów.

Przykład 6.1 - c.d. partia chemik surowca 1 2 3 4 5 1 A = 24 B = 20 C = 19 D = 24 E = 24 2 B = 17 C = 24 D = 30 E = 27 A = 36 3 C = 18 D = 38 E = 26 A = 27 B = 21 4 D = 26 E = 31 A = 26 B = 23 C = 22 5 E = 22 A = 30 B = 20 C = 29 D = 31

Przykład 6.1 - c.d. Zmieniamy poprzez odjęcie 25 1 2 3 4 5 y i.. 1 A = 1 B = 5 C = 6 D = 1 E = 1 14 2 B = 8 C = 1 D = 5 E = 2 A = 11 9 3 C = 7 D = 13 E = 1 A = 2 B = 4 5 4 D = 1 E = 6 A = 1 B = 2 C = 3 3 5 E = 3 A = 5 B = 5 C = 4 D = 6 7 y..k 18 18 4 5 9 y... = 10 litera łacińska suma A y.1. = 18 B y.2. = 24 C y.3. = 13 D y.4. = 24 E y.5. = 5

Przykład 6.1 - c.d. T = p R = p i=1 C = p A = p j=1 E = 128 p p i j k y ijk 2... 2 N = 676 yi.. 2 p y... 2 N = 68 y..k 2 k=1 p y... 2 N = 150 y 2.j. p y 2... N = 330

Przykład 6.1 - c.d. źródło suma stopnie średni zmienności kwadratów swobody kwadrat F preparat A = 330 4 82.5 7.73 partia surowca R = 68 4 17 chemik C = 150 4 37.5 błąd E = 128 12 10.67 całkowita T = 676 24 F 0.95(4, 12) = 5.91 < 7.73 = F 0 Zatem jest znacząca różnica w średniej sile wybuchu wywołanej różnymi składnikami dynamitu

Przykład 6.2 Estymacja brakującej obserwacji: Załóżmy, że brakuje y 314 y y y i.. = 3 y... = 8.j. = 16..k = 3 x = 5 (3 + 16 + 3) 2 8 4 3 = 5 22 2 8 12 = 7.83

Replikacje kwadratu łacińskiego Wada kwadratu łacińskiego - względnie mała liczba stopni swobody dla błędu. (dla 3x3 ν E = 2, dla 4x4 ν E = 6 Używając małych kwadratów łacińskich często stosuje się replikacje w celu podniesienia liczby stopni swobody dla błędu. Dla przykładu z preparatami, partiami surowca i chemikami można replikować doświadczenia następująco: 1 Użyć tych samych partii surowca i chemików 2 Użyć tych samych partii surowca i różnych chemików przy każdej replikacji (lub różnych partii surowca i tych samych chemików) 3 Użyć różnych partii surowca i różnych chemików Analiza wariancji zależy od metody replikacji.

Replikacje kwadratu łacińskiego 1. Te same poziomy dla wierszy i kolumn. y ijk, i - wiersze, j - obiekty, k -kolumny, l - replikacje; N = p 2 n źródło suma stopnie średni zmienności kwadratów swobody kwadrat F p y 2.j.. obiekty A = y2... p 1 A MS A j=1 np N p 1 MS E p y 2 wiersze R = i... y2... p 1 R i=1 np N p 1 p y 2 kolumny C =..k. y2... p 1 C k=1 np N p 1 n y 2 replikacje rep =...l l=1 p 2 y2... rep n 1 N n 1 błąd dopełnienie (p 1)[n(p + 1) 3] E (p 1)[n(p+1) 3] całkowita T = i j k l y 2 y2.. np 2 1 ijkl N

Replikacje kwadratu łacińskiego 2.Różne wiersze te same kolumny źródło suma stopnie średni zmienności kwadratów swobody kwadrat F p y 2.j.. obiekty A = y2... p 1 A MS A j=1 np N p 1 MS E p y 2 wiersze R = i..l y2... i=1 p p 2 n(p 1) R n(p 1) p y 2 kolumny C =..k. y2... p 1 C k=1 np N p 1 n y 2 replikacje rep =...l l=1 p 2 y2... rep n 1 N n 1 błąd dopełnienie (p 1)(np 1) E (p 1)(np 1) całkowita T = i j k l y 2 y2.. np 2 1 ijkl N

Replikacje kwadratu łacińskiego 3. Nowe wiersze i nowe kolumny źródło suma stopnie średni zmienności kwadratów swobody kwadrat F p y 2.j.. obiekty A = y2... p 1 A MS A j=1 np N p 1 MS E p y 2 wiersze R = i..l y2... i=1 p p 2 n(p 1) R n(p 1) p y 2 kolumny C =..kl y2... k=1 p p 2 n(p 1) C n(p 1) n y 2 replikacje rep =...l l=1 p 2 y2... rep n 1 N n 1 błąd dopełnienie (p 1)[n(p 1) 1] E (p 1)[n(p 1) 1] całkowita T = i j k l y 2 y2.. np 2 1 ijkl N

Kwadrat grecko - łaciński Rozważamy dwa kwadraty łacińskie pxp (w jednym obiekty oznaczamy literami łacińskimi w drugim geckimi). Każda litera grecka i łacińska mogą wystąpić dokładnie raz w każdym wierszu i każdej kolumnie. Jeżeli po nałożeniu dwóch kwadratów (greckiego i łacińskiego) na siebie każda litera łacińska występuje raz i tylko raz z każdą literą grecką, to kwadraty są wzajemnie ortogonalne.

Kwadrat grecko - łaciński Model matematyczny y ijkl = µ + α i + τ j + ω k + ψ l + ɛ ijkl α i - efekt i-tego wiersza, i = 1,..., p τ j - efekt j-tej litery łacińskiej, j = 1,..., p ω k - efekt k-tej litery greckiej, k = 1,..., p ψ l - efekt l-tej kolumny, l = 1,..., p ɛ ijkl N(0, σ 2 )

Przebieg analizy - kwadrat grecko łaciński źródło suma stopnie zmienności kwadratów swobody litera łacińska L = p y 2.j.. y... 2 j=1 p N p 1 litera grecka wiersze kolumny G = p y 2..k. y... 2 p 1 k=1 p N R = p y 2 i... y... 2 p 1 i=1 p N C = p y 2...l y... 2 p 1 k=1 p N błąd E = T L G R C (p 3)(p 1) całkowita T = i j k l y ijkl 2 y... 2 p 2 1 N

Przykład 6.1 - c.d. W przykładzie z dynamitem dokładamy jeszcze jeden czynnik, który może być istotny, zestaw badawczy. Doświadczenie wykonujemy wg. układu 1 2 3 4 5 y i... 1 Aα = 1 Bγ = 5 Cɛ = 6 Dβ = 1 Eδ = 1 14 2 Bβ = 8 Cδ = 1 Dα = 5 Eγ = 2 Aɛ = 11 9 3 Cγ = 7 Dɛ = 13 Eβ = 1 Aδ = 2 Bα = 4 5 4 Dδ = 1 Eα = 6 Aγ = 1 Bɛ = 2 Cβ = 3 3 5 Eɛ = 3 Aβ = 5 Bδ = 5 Cα = 4 Dγ = 6 7 y...l 18 18 4 5 9 y... = 10

Przykład 6.1 - c.d. źródło suma stopnie średni zmienności kwadratów swobody kwadrat F preparat L = 330 4 82.5 10 partia surowca R = 68 4 17 chemik C = 150 4 37.5 zestaw badawczy G = 62 4 15.5 błąd E = 66 8 8.25 całkowita T = 676 24 F 0.95(4, 8) = 6.04 < 10 = F 0 Zatem jest znacząca różnica w średniej sile wybuchu wywołanej różnymi składnikami dynamitu

Polecane literatura: S. Czaja, T. Poskrobko et.al Wyzwania współczesnej ekonomii, 2012, Warszawa D.C. Montgomery Design and Analysis of Experiments, 1991 P.I. Good, Resampling Methods. A Practical Guide to Data Analysis, 2005 E.L. Lehmann,Teoria estymacji punktowej, PWN Warszawa 1991