Wykład 3. Rozkład normalny

Podobne dokumenty
Statystyka opisowa- cd.

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA

Zadania ze statystyki, cz.6

Estymacja parametrów w modelu normalnym

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

Wykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średn

Zmienne losowe ciągłe i ich rozkłady

Wykład 9 Wnioskowanie o średnich

Zmienne losowe ciągłe i ich rozkłady

g) wartość oczekiwaną (przeciętną) i wariancję zmiennej losowej K.

Estymacja parametrów rozkładu cechy

R ozkład norm alny Bardzo często używany do modelowania symetrycznych rozkładów zmiennych losowych ciągłych

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

AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA Wydział Matematyki Stosowanej ROZKŁAD NORMALNY ROZKŁAD GAUSSA

Z Wikipedii, wolnej encyklopedii.

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

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

Rozkład normalny Parametry rozkładu zmiennej losowej Zmienne losowe wielowymiarowe

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD października 2009

Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 4 Regresja i dyskryminacja liniowa

Centralne twierdzenie graniczne

Testowanie hipotez statystycznych.

6. Zmienne losowe typu ciagłego ( ) Pole trapezu krzywoliniowego

1.1 Wstęp Literatura... 1

Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)

Analiza niepewności pomiarów

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

Ćwiczenia 3 ROZKŁAD ZMIENNEJ LOSOWEJ JEDNOWYMIAROWEJ

Statystyka matematyczna i ekonometria

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

Statystyka matematyczna

Zmienne losowe dyskretne i Zmienne losowe ciągłe Rozkład Normalny

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

Statystyka matematyczna i ekonometria

Estymacja przedziałowa. Przedział ufności

Dokładne i graniczne rozkłady statystyk z próby

Korzystanie z podstawowych rozkładów prawdopodobieństwa (tablice i arkusze kalkulacyjne)

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

Wykład 8: Testy istotności

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Typy zmiennych. Zmienne i rekordy. Rodzaje zmiennych. Graficzne reprezentacje danych Statystyki opisowe

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI. Zmienna losowa i jej rozkład

Statystyka opisowa. Robert Pietrzykowski.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Pozyskiwanie wiedzy z danych

Temat: Zmienna losowa. Rozkład skokowy. Rozkład ciągły. Kody kolorów: Ŝółty nowe pojęcie pomarańczowy uwaga. Anna Rajfura, Matematyka

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

Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.

Zwiększenie wartości zmiennej losowej o wartość stałą: Y=X+a EY=EX+a D 2 Y=D 2 X

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów

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

Jeśli wszystkie wartości, jakie może przyjmować zmienna można wypisać w postaci ciągu {x 1, x 2,...}, to mówimy, że jest to zmienna dyskretna.

W rachunku prawdopodobieństwa wyróżniamy dwie zasadnicze grupy rozkładów zmiennych losowych:

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD grudnia 2009

Wykład 7 Testowanie zgodności z rozkładem normalnym

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH

KORELACJE I REGRESJA LINIOWA

Testowanie hipotez statystycznych.

Podstawowe definicje statystyczne

Statystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA

Matematyka 2. dr inż. Rajmund Stasiewicz

Rozkłady statystyk z próby

NAZWA ZMIENNEJ LOSOWEJ PODAJ WARTOŚĆ PARAMETRÓW ROZKŁADU PRAWDOPODOBIEŃSTWA DLA TEJ ZMIENNEJ

Zawartość. Zawartość

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3. Populacje i próby danych

Testowanie hipotez statystycznych. Wprowadzenie

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

PODSTAWOWE ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO

Elementy Rachunek prawdopodobieństwa

STATYSTYKA OPISOWA Przykłady problemów statystycznych: - badanie opinii publicznej na temat preferencji wyborczych;

Pobieranie prób i rozkład z próby

Rozkłady prawdopodobieństwa zmiennych losowych

Nowoczesne techniki matematyczne, statystyczne i informatyczne

INFORMACJE O WYNIKACH EGZAMINU ZAWODOWEGO W KWALIFIKACJI M.11. EKSPLOATACJA ZŁÓŻ PODZIEMNYCH

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)

Zmienne losowe. Rozkład prawdopodobieństwa i dystrybuanta. Wartość oczekiwana i wariancja zmiennej losowej

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

Wykład 5. Opis struktury zbiorowości. 1. Miary asymetrii.

Oszacowanie i rozkład t

Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2)

Inteligentna analiza danych

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych. Wykład tutora na bazie wykładu prof. Marka Stankiewicza

Statystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd

II WYKŁAD STATYSTYKA. 12/03/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

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

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41

Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski

Wykłady 14 i 15. Zmienne losowe typu ciągłego

Wykład 10. Wpływ stałej (odejmujemy 20) Liniowa transformacja zmiennych, cd. Liniowa transformacja zmiennych, cd. Liniowa transformacja zmiennych, cd.

PODSTAWY WNIOSKOWANIA STATYSTYCZNEGO czȩść I

Inżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki. przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi. semestr zimowy

Próba własności i parametry

Transkrypt:

Funkcje gęstości Rozkład normalny Reguła 68-95-99.7 % Wykład 3 Rozkład normalny Standardowy rozkład normalny Prawdopodobieństwa i kwantyle dla rozkładu normalnego

Funkcja gęstości

Frakcja studentów z vocabulary score 6:

Krzywa gęstości (wykres y=f(x)) Zawsze powyżej osi poziomej, Pole pod wykresem równe 1. Matematycznie:

Wykres gęstości rozkładu normalnego

Rozkład skośny w prawo

Średnia to punkt równowagi obszaru poniżej wykresu gęstości. Oznaczenie: μ.

Zdefiniuj matematycznie następujące własności funkcji gęstości: Mediana punkt równego podziału pola pod wykresem: Średnia punkt równowagi obszaru pod wykresem: Prawdopodobieństwo otrzymania wartości z zakresu (a,b):

Rozkłady normalne z różnymi σ oraz μ.

Parametry rozkładu (modelu) a statystyki danych (obserwacji) μ średnia rozkładu σ odchylenie standardowe rozkładu średnia z obserwacji (średnia próbkowa) x s próbkowe odchylenie standardowe Obserwujemy / obliczamy (co?): Jesteśmy zainteresowani (czym?):

Wzór na gęstość rozkładu normalnego: 1 1 x 2 f ( x) e 2 2

Reguła 68-95-99.7 % dla rozkładu normalnego Około 68% obserwacji mieści się w granicach ±σ od μ. Około 95% obserwacji mieści się w granicach ±2σ od μ. Około 99,7% obserwacji mieści się w granicach ±3σ od μ.

Przykład Wzrost kobiet w wieku od 18 do 24 lat. Normalny z μ = 64,5, σ = 2,5 cali. Znajdź zakresy dla środkowych 99%, 95%, 68% populacji:

Standaryzacja z-score standaryzowana wartość x a (z = ile standardowych odchyleń od średniej) z x Przykład: Oblicz standardowe wyniki dla młodych kobiet o wzroście 70 cali; 60 cali wysokości.

Obliczanie prawdopodobieństw dla rozkładu normalnego Standaryzowane wartości dla każdego rozkładu zawsze mają średnią 0 i odchylenie standardowe 1. Jeśli pierwotny rozkład (X) jest normalny, to standaryzowane wartości mają rozkład normalny (Z) ze średnią 0 i odchyleniem standardowym 1: (X) N (μ, σ) --- standaryzacja ---> N (0,1) (Z) Standaryzacja: Z = (X-μ) / σ, tj. X = μ + σz. Prawdopodobieństwa dla N (0,1) są w tabelach.

Przykłady: Jaka część obserwacji standardowej zmiennej normalnej Z przyjmuje wartości: mniejsze niż 2.2? większe niż -2.05?

Jaki jest odsetek tych młodych kobiet, które mają mniej niż 70 cm wzrostu?

Przykład: W 2000 r. liczba uczniów piszących SAT była w przybliżeniu normalna ze średnią 1019 i odchyleniem standardowym 209. Jaki procent wszystkich uczniów miał wyniki SAT: co najmniej 820? (= minimum wymagane od zawodników Division I dla przystąpienia do zawodów w pierwszym roku studiów) między 720 a 820? (częściowo zakwalifikowani)

Odwrotny odczyt w tabeli normalnej Dla jakiego z mamy P (Z <z) = 0.95? Dla jakiego z mamy P (Z> z) = 0.01? Pierwsze z to 95-ty kwantyl, z 95, dla N (0,1). Drugie z to 99-ty kwantyl, z 99.

Kwantyle rozkładu N(µ,σ): x p =µ+σ *z p Obliczyć 95. i 99. kwantyl rozkładu SAT.

Przykład (cd.) Jak wysoki musi być wynik studenta, aby był w 20% najlepszych wyników SAT? Podsumowanie: w obliczeniach używaj z=(x-μ)/σ lub x=μ+σz.

Wykresy kwantyl-kwantyl Jeśli punkty leżą blisko linii prostej, to rozkład danych jest zbliżony do normalnego. Konstrukcja: uporządkuj dane rosnąco i znajdź odpowiednie kwantyle próbkowe; znajdź z-score dla tych kwantyli (na przykład z-score dla 5-tego kwantyla wynosi z = -1,645); narysuj każdy punkt danych w odniesieniu do odpowiedniego z. Interpretacja: ogony rozkładu itp...

Dane Newcomba

Dane Newcomba bez obserwacji odstających

Zakupy w supermarkecie: skośność (ciężki prawy ogon)

Współczynnik IQ dla studentów 7-mej klasy (lekkie ogony)