Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA

Podobne dokumenty
Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA

Rozkład normalny (Gaussa)

Wyższe momenty zmiennej losowej

n k n k ( ) k ) P r s r s m n m n r s r s x y x y M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

Statystyka Inżynierska

Rozkład Gaussa i test χ2

Estymacja przedziałowa

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

Statystyka matematyczna dla leśników

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.

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

Ćwiczenia nr 5. TEMATYKA: Regresja liniowa dla prostej i płaszczyzny

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie

Korelacja i regresja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 12

Lista 6. Estymacja punktowa

Zadanie 2 Niech,,, będą niezależnymi zmiennymi losowymi o identycznym rozkładzie,.

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

MINIMALIZACJA PUSTYCH PRZEBIEGÓW PRZEZ ŚRODKI TRANSPORTU

16 Przedziały ufności

Rozkład Poissona. I. Cel ćwiczenia. Obowiązujący zakres materiału. Podstawy teoretyczne. Opracował: Roman Szatanik

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA

Wokół testu Studenta 1. Wprowadzenie Rozkłady prawdopodobieństwa występujące w testowaniu hipotez dotyczących rozkładów normalnych

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

Podstawy rachunku prawdopodobieństwa (przypomnienie)

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Twierdzenia graniczne:

Wykład 5 Przedziały ufności. Przedział ufności, gdy znane jest σ. Opis słowny / 2

3. Tworzenie próby, błąd przypadkowy (próbkowania) 5. Błąd standardowy średniej arytmetycznej

1 Przedziały ufności. ). Obliczamy. gdzie S pochodzi z rozkładu B(n, 1 2. P(2 S n 2) = 1 P(S 2) P(S n 2) = 1 2( 2 n +n2 n +2 n ) = 1 (n 2 +n+2)2 n.

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

Rozkład normalny (Gaussa)

Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w

Rozkład normalny (Gaussa)

npq jest funkcją gęstości zmiennej losowej X? Po wyznaczeniu k proszę znaleźć: dystrybuantę, kwartyl drugi,

Prawdopodobieństwo i statystyka

są niezależnymi zmiennymi losowymi o jednakowym rozkładzie Poissona z wartością oczekiwaną λ równą 10. Obliczyć v = var( X

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

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

Ćwiczenie nr 14. Porównanie doświadczalnego rozkładu liczby zliczeń w zadanym przedziale czasu z rozkładem Poissona

Elementy statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezentacji (wykład I)

TESTY LOSOWOŚCI. Badanie losowości próby - test serii.

Estymacja: Punktowa (ocena, błędy szacunku) Przedziałowa (przedział ufności)

Opracowanie danych pomiarowych. dla studentów realizujących program Pracowni Fizycznej

Lista 5. Odp. 1. xf(x)dx = xdx = 1 2 E [X] = 1. Pr(X > 3/4) E [X] 3/4 = 2 3. Zadanie 3. Zmienne losowe X i (i = 1, 2, 3, 4) są niezależne o tym samym

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu jednostajnego na przedziale ( 0,

Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8

Funkcja generująca rozkład (p-two)

Miary położenia (tendencji centralnej) to tzw. miary przeciętne charakteryzujące średni lub typowy poziom wartości cechy.

Statystyka i Opracowanie Danych. W7. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

KURS STATYSTYKA. Lekcja 3 Parametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE. Strona 1

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystyczna analiza danych jakościowych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD października 2009

θx θ 1, dla 0 < x < 1, 0, poza tym,

Wykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej

z przedziału 0,1. Rozważmy trzy zmienne losowe:..., gdzie X

Techniczne Aspekty Zapewnienia Jakości

STATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH. 1. Renty

Weryfikacja hipotez statystycznych

Zeszyty naukowe nr 9

Statystyka matematyczna. Wykład II. Estymacja punktowa

ZADANIA NA ĆWICZENIA 3 I 4

MIANO ROZTWORU TITRANTA. Analiza statystyczna wyników oznaczeń

Parametryczne Testy Istotności

Estymatory nieobciążone o minimalnej wariancji

I PRACOWNIA FIZYCZNA, UMK TORUŃ WYZNACZANIE PRZYSPIESZENIA ZIEMSKIEGO ZA POMOCĄ WAHADŁA RÓŻNICOWEGO

Podstawowe oznaczenia i wzory stosowane na wykładzie i laboratorium Część I: estymacja

Wykład 8: Zmienne losowe dyskretne. Rozkłady Bernoulliego (dwumianowy), Pascala, Poissona. Przybliżenie Poissona rozkładu dwumianowego.

Analiza I.1, zima wzorcowe rozwiązania

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

POLITECHNIKA OPOLSKA

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych (w zakresie materiału przedstawionego na wykładzie organizacyjnym)

STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW.

Miary położenia. Miary rozproszenia. Średnia. Wariancja. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.

Estymacja przedziałowa:

P = 27, 8 27, 9 27 ). Przechodząc do granicy otrzymamy lim P(Y n > Y n+1 ) = P(Z 1 0 > Z 2 X 2 X 1 = 0)π 0 + P(Z 1 1 > Z 2 X 2 X 1 = 1)π 1 +

STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY

SYSTEM OCENY STANU NAWIERZCHNI SOSN ZASADY POMIARU I OCENY STANU RÓWNOŚCI PODŁUŻNEJ NAWIERZCHNI BITUMICZNYCH W SYSTEMIE OCENY STANU NAWIERZCHNI SOSN

Podstawowe testy statystyczne i analiza zależności zjawisk

1 Zmienne losowe. Własności dystrybuanty F (x) = P (X < x): F1. 0 F (x) 1 dla każdego x R, F2. lim F (x) = 0 oraz lim F (x) = 1,

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska

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

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

ANALIZA DANYCH DYSKRETNYCH

TRANZYSTORY POLOWE JFET I MOSFET

, to niepewność sumy x

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

χ 2 = + 2π 2 Niech zmienna losowa x ma rozkład normalnyn(x; µ,σ). Znajdziemy rozkład zmiennej: σ

n n X n = σ σ = n n n Ponieważ zmienna losowa standaryzowana ma rozkład normalny N(0, 1), więc

H brak zgodności rozkładu z zakładanym

Miary rozproszenia. Miary położenia. Wariancja. Średnia. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.

O liczbach naturalnych, których suma równa się iloczynowi

KADD Metoda najmniejszych kwadratów

Wybrane litery alfabetu greckiego

Statystyka powtórzenie (I semestr) Rafał M. Frąk

Transkrypt:

Ćwiczeia rachuowe TEST ZGODOŚCI PEARSOA ROZKŁAD GAUSSA UWAGA: a stroie, z tórej pobrałaś/pobrałeś istrucję zajduje się gotowy do załadowaia arusz alulacyjy do programu Calc paietu Ope Office, iezbędy podczas ćwiczeń rachuowych. Test służy do testowaia hipotez. Wyorzystyway jest przy oceiaiu zgodości uzysaych daych doświadczalych z założoym modelem lub rozładem teoretyczym.. Sposób postępowaia przy wyoywaiu testu Pearsoa zgodości modelu wyrażoego zależością matematyczą f(x; a, a,, a m ), gdzie {a j } to zbiór parametrów, z daymi zadaymi w postaci zestawu wartości (x i, y i ± i ) zmieej iezależej x i i zmieej zależej y i wraz z wartościami i dyspersji wielości y i : ustalamy dopuszczale prawdopodobieństwo odrzuceia prawdziwej hipotezy (błędu pierwszego rodzaju); a podstawie zaobserwowaych wyiów wyzaczamy te z parametrów {a j } zależości matematyczej, tóre ie są zadae jao część testowaej hipotezy; ustalamy liczbę stopi swobody = m, gdzie jest liczbą par daych (x i, y i ± i ), zaś m liczbą parametrów w zależości matematyczej, tórych wartości zostały wyzaczoe a podstawie zaobserwowaych wyiów; odczytujemy wartość rytyczą χ r ( α,ν) odpowiadającą zadaemu prawdopodobieństwu i liczbie stopi swobody (patrz Tabela 5 w DODATKU a ońcu Istrucji); obliczamy wartość: ( yi f ( xi ;{ a j})) χ ; σ porówujemy uzysaą wartość χ r i i χ z wartością χ r ( α,ν) odczytaą z Tabeli 5 jeśli spełioy jest warue: χ > ( α,ν), to odrzucamy testowaą hipotezę jao iezgodą z obserwacjami. W przeciwym przypadu ie uważamy, że udowodiliśmy słuszość hipotezy lecz jedyie godzimy się z ią, jao iesprzeczą z obserwowaymi daymi.. Sposób postępowaia przy wyoywaiu testu Pearsoa zgodości rozładu modelowego z rozładem doświadczalym: ustalamy dopuszczale prawdopodobieństwo odrzuceia prawdziwej hipotezy (błędu pierwszego rodzaju); a podstawie zaobserwowaych wyiów wyzaczamy parametry modelowego rozładu, jeśli ie są oe zadae jao część testowaej hipotezy; dzielimy cały (teoretyczy) zares wartości zmieej losowej a przedziałów (ieoieczie tej samej długości porówaj z Tabelą 3 ) ta, aby liczba oczeiwaych wyiów w ażdym z przedziałów była ie miejsza iż 5 (w pratyce zadowalamy się zaobserwowaą liczbą daych w przedziale ie miejszą iż 5); ustalamy liczbę stopi swobody = m, gdzie jest liczbą przedziałów, zaś m liczbą parametrów, tórych wartości zostały wyzaczoe a podstawie zaobserwowaych wyiów;

wyzaczamy wartość rytyczą χ r ( α,ν) odpowiadającą zadaemu prawdopodobieństwu i liczbie stopi swobody (patrz Tabela 5 w DODATKU a ońcu Istrucji); a podstawie modelu i obliczoych bądź zadaych wartości parametrów, obliczamy prawdopodobieństwo p zalezieia wartości zmieej losowej w przedziale o umerze ; obliczamy oczeiwaą liczbę = p daych w przedziale o umerze, gdzie jest liczbą wszystich daych; obliczamy wartość: ( p ) χ ; p porówujemy uzysaą wartość χ r χ z wartością χ r ( α,ν) odczytaą z Tabeli 5 jeśli spełioy jest warue: χ > ( α,ν), to odrzucamy testowaą hipotezę jao iezgodą z obserwacjami. W przeciwym przypadu ie uważamy, że udowodiliśmy słuszość hipotezy lecz jedyie godzimy się z ią, jao iesprzeczą z obserwowaymi daymi. Uwaga: jeśli dyspoujemy oprogramowaiem, tóre umożliwia wyzaczaie całe rozładów prawdopodobieństwa, lepiej jest w miejsce wartości rytyczej, podawać tzw. wartość p testu, czyli prawdopodobieństwo p, że zmiea u = przyjmie wartość więszą iż wartość χ uzysaa z daych: gdzie χ p : P( u χ ) f ( u du, u fv ( u) u exp( ), v v Γ( ) to rozład zmieej o stopiach swobody. Podejście to ie zwalia Cię z obowiązu podjęcia decyzji co do zgodości wybraego modelu z daymi, a dostarcza więszej ilości iformacji czyteliowi, umożliwiając mu ieiedy, wyrażeie własej opiii (ja rówież pozwala mu zorietować się w jaości i rygoryzmie Twych decyzji). Symbol we wzorze powyżej ozacza fucję gamma Eulera, zdefiiowaą za pomocą całi Γ( z) x z x Tabela 6 zamieszczoa w DODATKU a ońcu Istrucji zawiera wartości prawdopodobieństwa P( χ~ χ~ ), dla wybraych wartości i χ~, gdzie χ~ i χ to zreduowae wartości χ i χ, rówe odpowiedio e dx. χ ν v i v ) χ. ν TEST PEARSOA JAKOŚCI DOPASOWAIA PROSTEJ DO DAYCH Zadaie Studet badając drgaia wahadła, wyzaczył czas trwaia oresu dla ilu różych jego długości. Ja wiadomo, dla małych wychyleń, ores drgań T wahadła o długości L wyosi T π L g

zaś g to przyspieszeie ziemsie. Jeśli wprowadzimy wielości: H wysoość putu zawieszeia wahadła ad podłogą oraz h wysoość środa ciężości wahadła a podłogą, to: 4π T ( H h) b ah g Swoje dae pomiarowe studet wyorzystał do wyzaczeia, za pomocą metody ajmiejszych wadratów, wysoości putu zawieszeia wahadła ad podłogą. Uzysae przez iego dae, ich iepewości oraz ocey parametrów a oraz b liii prostej y = ax + b zawiera Tabela. a) Przeprowadź test Pearsoa jaości dopasowaia prostej do daych uzysaych przez studeta. b) Odwołując się do omialej wartości g = 9,83 m/s przyspieszeia ziemsiego w lewobrzeżej Warszawie, wyzacz oceę wysoości H putu zaczepieia uli ad podłogą wraz z iepewością tej ocey. c) Sorzystaj z oce wartości parametrów liii prostej i podaj swoją oceę wartości przyspieszeia ziemsiego w Warszawie oraz iepewość tej ocey, jaie wyiają z przeprowadzoego esperymetu. Tabela wielość pomiar 3 4 x i [m] (x = h),4,69,4,7 y i [s ] (y = T ),7678 9,59 6,4 4,987 u i [s ],84,735,5893,534 / u i wyii 56,8,3 87,95 364,97 a s a 4,34,59 b s b,936,68 ( yi axi b ) / ui χ = = P( χ ) PORÓWAIE GRAFICZE ROZKŁADU MODELOWEGO I DOŚWIADCZALEGO Zadaie Załadając, że wyii pomiarów oresu drgań wahadła T moża opisać rozładem Gaussa ( T μ) G ( T; μ, σ) exp σ, < T <, σ z wartościami parametrów µ = T = 3,448 s oraz = s T =,456 s, obliczoymi dla idywidualych daych, aszicuj te rozład a histogramach gęstości i liczebości 3

(poiżej). Sorzystaj z Tabeli. Porówaj przybliżoe wartości oczeiwaej liczby wyiów w -tym przedziale z doładymi wartościami. Przypomiamy wzór służący do wyzaczeia oczeiwaej liczby pomiarów w przedziale: T Δ p P( T T T Δ) G( T;μ,σ) dt, gdzie jest szeroością przedziału histogramowaia, a liczbą wszystich pomiarów. ajprostsza, i przybliżoa, metoda obliczeia całi polega a zastąpieiu jej wyrażeiem G( T ] ; μ, ), oreślającym pole powierzchi prostoąta o wysoości ( T ] ; μ, ) [ σ i podstawie, gdzie T [ ] wyzacza środe przedziału histogramowaia, a wtedy G( T ] ; μ, ) T [ σ. G [ σ Jeśli chcemy wyzaczyć całę doładie, wprowadzamy ową zmieą całowaia T μ z, σ zwaą stadaryzowaą i wartość wyzaczamy za pomocą: gdzie z P z ( z z z z T μ, σ ) dz ( F( z ) F( z )), T μ x z, F( z) dx σ exp. Wartości przydatych całe F(z) rozładu Gaussa zajdują się w Tabeli 7, zamieszczoej w DODATKU a ońcu Istrucji. Fucję, tórą tu całujemy z ( z ) exp, azywamy stadaryzowaym rozładem Gaussa. Tabela z * * jest zaobserwowaą liczbą daych w -tym przedziale 4

5

TEST ZGODOŚCI PEARSOA ROZKŁADU MODELOWEGO I DOŚWIADCZALEGO Zadaie 3 Przyjmując, że wyii T i pomiaru oresu drgań wahadła podlegają rozładowi Gaussa, przeprowadź test Persoa zgodości tego modelu z daymi doświadczalymi. Sorzystaj z całe rozładu Gaussa (Tabela 7, DODATEK) oraz z Tabeli 3 poiżej. Tabela 3 OCEIAIE PARAMETRÓW ROZKŁADU A PODSTAWIE HISTOGRAMU Zadaie 4 (jeśli pozostaie czas) ieiedy zdarza się, że ie dyspoujemy idywidualymi wartościami wielości zmierzoych, a jedyie zbiorczymi wyiami, iedy to dae pogrupowae są w lasy. Tabela 4 podaje dae (uzysae przez autorów istrucji), tóre posłużyły do wyreśleia histogramu liczebości oresów drgań wahadła, uazaego a rysuu do zadaia. Uzupełij tę tabelę i wyzacz ocey wartości średiej i iepewości stadardowej pojedyczego pomiaru. Tabela 4 6

Zwracamy uwagę, że: T i Ti T [ ] T ~, s T ( T T ) ( T[ ] T ~ ) i, i ~ s gdzie T i ozacza wyi i-tego idywidualego pomiaru oresu, jest liczbą przedziałów histogramu,, =,,...,, to liczebości daych w ażdym z przedziałów, jest liczbą wszystich daych (sumą liczebości ), zaś T [ ] to pozycje środów przedziałów. Porówaj uzysae wartości T ~ oraz s~ T z wartościami T = 3,448 s oraz s T =,456 s uzysaymi dla idywidualych wyiów pomiarów. DODATEK A. WARTOŚCI KRYTYCZE ROZKŁADU Tabela poiżej podaje wartości rytycze χ r ( α,ν) zmieej dla ietórych wartości ryzya błędu pierwszego rodzaju oraz liczb stopi swobody. Tabela 5 T, 7

B. PRAWDOPODOBIEŃSTWA DLA TESTU Tabela poiżej podaje wartości prawdopodobieństwa P( χ~ χ~ ) (w procetach), otrzymaia w doświadczeiu o stopiach swobody, wartości zmieej χ~ więszej iż wartość χ~ uzysaa z daych. Puste miejsca ozaczają wartości prawdopodobieństwa miejsze od,5%. Tabela 6 χ~ 8

C. CAŁKI ROZKŁADU GAUSSA. Tabela poiżej podaje wartość całi stadaryzowaego rozładu Gaussa z x F( z) P( x z) exp dx, z>. Z uwagi a symetrię rozładu, wartość całi dla ujemych wartości argumetu moża wyzaczyć ze związu F( z) = F(z). Tabela 7 9