... i statystyka testowa przyjmuje wartość..., zatem ODRZUCAMY /NIE MA POD- STAW DO ODRZUCENIA HIPOTEZY H 0 (właściwe podkreślić).

Podobne dokumenty
Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

Kolokwium ze statystyki matematycznej

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

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

Testowanie hipotez statystycznych.

Statystyka matematyczna. Wykład III. Estymacja przedziałowa

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

Estymacja parametrów rozkładu cechy

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Idea. θ = θ 0, Hipoteza statystyczna Obszary krytyczne Błąd pierwszego i drugiego rodzaju p-wartość

Hipotezy proste. (1 + a)x a, dla 0 < x < 1, 0, poza tym.

Testowanie hipotez statystycznych.

Statystyka matematyczna. Wykład V. Parametryczne testy istotności

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 11 i 12 - Weryfikacja hipotez statystycznych

Własności statystyczne regresji liniowej. Wykład 4

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Hipotezą statystyczną nazywamy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy.

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

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

Wykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średn

Metoda momentów i kwantyli próbkowych. Wrocław, 7 listopada 2014

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

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

Zadanie 1 Odp. Zadanie 2 Odp. Zadanie 3 Odp. Zadanie 4 Odp. Zadanie 5 Odp.

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

Estymacja punktowa i przedziałowa

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

Statystyka matematyczna. Wykład VI. Zesty zgodności

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

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

VI WYKŁAD STATYSTYKA. 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

Uwaga. Decyzje brzmią różnie! Testy parametryczne dotyczące nieznanej wartości

TESTOWANIE HIPOTEZ Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy.

Statystyka matematyczna dla leśników

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

Statystyka. Wykład 2. Krzysztof Topolski. Wrocław, 11 października 2012

Wnioskowanie statystyczne i weryfikacja hipotez statystycznych

Testowanie hipotez statystycznych.

Weryfikacja hipotez statystycznych

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

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

Testowanie hipotez statystycznych.

Wykład 3 Hipotezy statystyczne

Wykład 5 Estymatory nieobciążone z jednostajnie minimalną war

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

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

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

Definicja 1 Statystyką nazywamy (mierzalną) funkcję obserwowalnego wektora losowego

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

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

1 Estymacja przedziałowa

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

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD października 2009

Statystyka w przykładach

Wstęp do probabilistyki i statystyki. Wykład 4. Statystyki i estymacja parametrów

VII WYKŁAD STATYSTYKA. 30/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

Współczynnik korelacji. Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ

Statystyka. #5 Testowanie hipotez statystycznych. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2016/ / 28

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

1.1 Wstęp Literatura... 1

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Wykład 3 Momenty zmiennych losowych.

WYKŁAD 8 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

STATYSTYKA

Porównanie modeli statystycznych. Monika Wawrzyniak Katarzyna Kociałkowska

Wykład 3 Momenty zmiennych losowych.

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

Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas

Metody probabilistyczne

Weryfikacja hipotez statystycznych

Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji

Wykład 5 Problem dwóch prób - testowanie hipotez dla równości średnich

Estymacja parametrów w modelu normalnym

Hipotezy statystyczne

Hipotezy statystyczne

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

WYKŁAD 5 TEORIA ESTYMACJI II

LABORATORIUM 9 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

Wykład 1 Zmienne losowe, statystyki próbkowe - powtórzenie materiału

Wykład 10 Testy jednorodności rozkładów

Testowanie hipotez statystycznych cd.

Metody probabilistyczne

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

Wnioskowanie statystyczne. Statystyka w 5

Testowanie hipotez statystycznych

166 Wstęp do statystyki matematycznej

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

Porównanie dwóch rozkładów normalnych

Statystyka matematyczna

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Prawdopodobieństwo Odp. Odp. 6 Odp. 1/6 Odp. 1/3. Odp. 0, 75.

Porównanie wielu rozkładów normalnych

Testy dla dwóch prób w rodzinie rozkładów normalnych

Wykład 12 ( ): Testy dla dwóch prób w rodzinie rozkładów normalnych

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

Transkrypt:

Egzamin ze Statystyki Matematycznej, WNE UW, wrzesień 016, zestaw B Odpowiedzi i szkice rozwiązań 1. Zbadano koszt 7 noclegów dla 4-osobowej rodziny (kwatery) nad morzem w sezonie letnim 014 i 015. Wylosowano niezależnie próbki losowe 1 elementowe i otrzymano dane: rok 014: średnia z próbki 1100zł, wariancja (estymator nieobciążony) 500 rok 015: średnia z próbki 100zł, wariancja (estymator nieobciążony) 8900 Zakładamy, że obserwowane zmienne losowe mają rozkłady normalne. Weryfikowano hipotezę H 0, że wariancje kosztu 7 noclegów w obu latach są takie same przy alternatywie, że są one różne. Statystyka testowa do weryfikacji tej hipotezy jest postaci i przyjmuje wartość, zatem na poziomie istotności α = 0, 1 ODRZU- CAMY /NIE MA PODSTAW DO ODRZUCENIA HIPOTEZY H 0 (właściwe podkreślić). Weryfikowano hipotezę H 0, że przeciętne koszty są takie same w obu latach przy alternatywie, że przeciętny koszt wzrósł w roku 015. Obszar krytyczny do weryfikacji tej hipotezy przy poziomie istotności α = 0, 1 jest postaci i statystyka testowa przyjmuje wartość..., zatem ODRZUCAMY /NIE MA POD- STAW DO ODRZUCENIA HIPOTEZY H 0 (właściwe podkreślić). Statystyka testowa: F = S, przyjmuje wartość F = 8900 S1 500 = 1, 8. Ponieważ obszar krytyczny jest postaci (tu mogą Państwo korzystać ze swoich wzorów) K = {F < F (0, 95; 0, 0) = 0, 47 F > F (0, 05; 0, 0) =, 14} zatem NIE MA PODSTAW DO ODRZUCENIA HIPOTEZY H 0 Obszar krytyczny (tu mogą Państwo korzystać ze swoich wzorów) K = T = X X 1 > t(0, ; 1 + 1 ) = 1, 3031 1 S e n 1 + 1 n i statystyka testowa przyjmuje wartość T =, 0 zatem ODRZUCAMY H 0.. Na podstawie danych z poprzedniego zadania zbudowano przedział ufności dla przeciętnego kosztu kwatery w roku 014. Realizacja przedziału ufności przy poziomie ufności 0,95 wynosi

Jak liczną próbkę należy dolosować, aby otrzymać realizację przedziału ufności o długości nie większej niż 100 (przy tym samym poziomie ufności). Podaj najmniejszą liczbę obserwacji... Korzystamy ze wzorów na przedział ufności dla wartości oczekiwanej [ X t(α, n 1) S n, X + t(α, n 1) S n ] mamy X = 1100, S = 500, n = 1, α = 0, 05, t(α, n 1) =, 086 i otrzymujemy [1031, 7; 1168, 8] ( ) Korzystamy ze wzoru n t(α,n0 1)S, d gdzie n0 = 1 i d = 100, i podstawiając otrzymujemy n 39, 16, zatem należy dolosować 40 1 = 19 obserwacji. 3. Niech X 1,..., X n będzie próbą losową prostą z rozkładu o dystrybuancie { 1 e (x θ) gdy x (θ, + ) F θ (x) = 0 w przeciwnym przypadku gdzie θ jest nieznanym parametrem. Estymator parametru θ wyznaczony metodą kwantyli ma postać EMK(θ) =... Parametr θ oszacowany metodą kwantyli na podstawie próby: 1,31,75 4,40,56 3,88 1,44 ma wartość... Wyznaczamy kwantyl rzędu 1/ czyli rozwiązujemy równanie 1 e (x θ) = 1/ otrzymujemy q 1/ = x = θ+ln, Podstawiamy Med = θ+ln, wyznaczamy θ, stąd EMK(θ) = Med ln Dla próby z zadania Med =,56+,75 =, 655 zatem EMK(θ) =, 655 ln = 1, 96 4. Niech X 1,..., X 5 będzie próbą losową prostą z rozkładu o gęstości f(x) = e (x θ), x > θ, gdzie θ jest nieznanym parametrem. Hipotezę H 0 : θ 1 przeciw H 1 : θ > 1 na poziomie istotności 0,1 weryfikuje się za pomocą testu o obszarze krytycznym gdzie X 1:5 = min{x 1, X,..., X 5 }. X 1:5 c

Wyznacz wartość krytyczną c Wyznacz funkcję mocy testu dla θ > 1... β(θ) =... Wskazówka: Jeżeli X 1, X,..., X n jest próbą losową z rozkładu o gęstości f(x) = e (x θ), x > θ, to zmienna losowa X 1:n = min{x 1, X,..., X n } ma rozkład o gęstości g(x) = ne n(x θ), x > θ. Korzystając ze wskazówki liczymy 0, 1 = P (X 1:5 c) = stąd wyznaczamy c = 0, ln 10 + 1 = 1, 46. β(θ) = + c ln 0, 1 = 5(c 1) 5e 5(x 1) dx = e 5(x 1) { + c 5e 5(x θ) dx = e 5(x θ) = e ln 0,1+5(θ 1) = 0, 1e 5(θ 1) gdy θ < c 1 gdy θ c 5. Badano związek pomiędzy płcią uczniów szkół średnich i typem preferowanego wykształcenia. Wyniki dla 470 losowo wybranych osób prezentuje tabela: techniczne humanistyczne artystyczne mężczyzna 110 70 40 kobieta 60 140 50 Wartość statystyki testowej χ dla weryfikacji hipotezy zerowej H o niezależności preferencji i płci jest równa χ = Ponieważ wartość krytyczna testu na poziomie istotności 0,1 jest równa..., więc ODRZUCAMY / NIE ODRZUCAMY H (podkreśl właściwą odpowiedź). Korzystamy ze wzoru na statystykę testu niezależności χ i podstawiamy dane, zatem χ = i=1 j=1 ( 3 N i,j Ni N j n N i N j n ) = 37, 39 wartość krytyczna testu na poziomie istotności 0,1 jest równa (odczytujemy z tablic) χ (0, 1; ) = 4, 605, więc ODRZUCAMY H (37, 39 > 4, 605)

6. Na podstawie danych z zadania poprzedniego weryfikowano hipotezę H 0, że odsetek dziewcząt preferujących wykształcenie humanistyczne jest równy 0,5 przy alternatywie, że jest on większy. Statystyka testowa do weryfikacji tej hipotezy przyjmuje wartość, zatem na poziomie istotności α = 0, 05 ODRZUCAMY /NIE MA PODSTAW DO ODRZUCE- NIA HIPOTEZY H 0 (właściwe podkreślić). p-value statystyki testowej z poprzedniego punktu wynosi... i jest WYŻSZE /TAKIE SAMO /NIŻSZE (właściwe podkreślić), niż w sytuacji, gdyby hipoteza alternatywna brzmiała, że odsetek jest różny od 0,5. Statystyka testowa ma postać (odczytujemy ją z kartki z wzorami) U = K/n p 0 140/50 0, 5 n = 50 = 1, 897 p0 (1 p 0 ) 0, 5 wartość krytyczną odczytujemy z tablic u 0,95 = 1, 645, zatem ODRZUCAMY H 0 (1, 897 > 1, 645) p-value= P (U > 1, 897) = 0, 09 0, 03 (korzystamy tu z dystrybuanty standardowego rozkładu normalnego), jest NIŻSZE niż w sytuacji, gdyby hipoteza alternatywna brzmiała, że odsetek jest różny od 0,5. 7. Niech X 1, X,..., X n będzie próbką z rozkładu normalnego N(µ, σ ) ze znaną wariancją σ = 1. Interesuje nas estymacja kwadratu średniej, g(µ) = µ. Rozważmy następujący estymator: g = X. Podać jego obciążenie E µ X µ = Wskazówka: V arx = EX (EX). Nierówność Cramera-Rao mówi, że dla dowolnego estymatora nieobciążonego ĝ kwadratu średniej µ w tym modelu mamy: Var µ (ĝ)... Ponieważ X N(µ, σ n ) = N(µ, 1 n ), zatem E µ X µ = 1 n + µ µ = 1 n Var µ (ĝ) ( d(µ ) dµ ) ni(µ) = 4µ n, bo I(µ) = E ( (ln 1 σ π µ (X µ) e σ )) = E ( (X µ) σ ) µ = 1 σ = 1 8. Zbadano sprzedaż trzech artykułów firmy A w latach 010 i 015:

wartość sprzedaży zmiana ilości sprzedaży w 015 w stosunku do 010 artykuł 010 015 X 70 100 bez zmian Y 160 10 spadek o 50% Z 80 60 wzrost o 0% Agregatowy indeks Laspeyresa ilości jest równy i oznacza, że...... Agregatowy indeks cen Paaschego jest równy... i oznacza, że...... LI q = k j=1 p j0q j1 70 + 0, 5 160 + 1, 80 k j=1 p = = 0, 794 j0q j0 70 + 160 + 80 i oznacza, że wartość łącznej sprzedaży trzech badanych artykułów w roku 015 w stosunku do roku 010 zmalała o 1% na skutek zmian ilości, przy założeniu cen z roku 010 (przykład poprawnej interpretacji). Ponieważ I w = 100+10+60 70+160+80 = L I q P I p zatem P I p = 1, 14 i oznacza, że wartość łącznej sprzedaży trzech badanych artykułów w roku 015 w stosunku do roku 010 wzrosła o 14% na skutek zmian cen, przy założeniu ilości z roku 015.