METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

Podobne dokumenty
STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3. Populacje i próby danych

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Wnioskowanie statystyczne. Statystyka w 5

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

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

Pobieranie prób i rozkład z próby

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

1. Symulacje komputerowe Idea symulacji Przykład. 2. Metody próbkowania Jackknife Bootstrap. 3. Łańcuchy Markova. 4. Próbkowanie Gibbsa

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja)

Monte Carlo, bootstrap, jacknife

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

X Y 4,0 3,3 8,0 6,8 12,0 11,0 16,0 15,2 20,0 18,9

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część

Wykład Centralne twierdzenie graniczne. Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

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

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

BIOINFORMATYKA. Copyright 2011, Joanna Szyda

1 Estymacja przedziałowa

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

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

Statystyka matematyczna dla leśników

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

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

Estymacja punktowa i przedziałowa

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu

Zarządzanie populacjami zwierząt. Parametry genetyczne cech

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne.

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

Grupowanie materiału statystycznego

Testowanie hipotez statystycznych cd.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH

CECHY ILOŚCIOWE PARAMETRY GENETYCZNE

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

TESTY NIEPARAMETRYCZNE. 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa.

Własności statystyczne regresji liniowej. Wykład 4

Rozkłady statystyk z próby. Statystyka

Testowanie hipotez statystycznych.

Testowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona;

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 7

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Wykład 3 Hipotezy statystyczne

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

Wykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średn

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Kolokwium ze statystyki matematycznej

Wnioskowanie statystyczne i weryfikacja hipotez statystycznych

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

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

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

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version

Zadania ze statystyki cz.8. Zadanie 1.

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

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

Estymacja parametrów rozkładu cechy

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

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

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

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

KARTA KURSU. (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 3. Dr hab. Tadeusz Sozański

WYKŁAD 8 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

Komputerowa Analiza Danych Doświadczalnych

Wykład 9 Wnioskowanie o średnich

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja) założenie: znany rozkład populacji (wykorzystuje się dystrybuantę)

Metody probabilistyczne

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 TEST T

STATYSTYKA

PAKIETY STATYSTYCZNE

Wprowadzenie do teorii ekonometrii. Wykład 1 Warunkowa wartość oczekiwana i odwzorowanie liniowe

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

Mikroekonometria 5. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

POLITECHNIKA OPOLSKA

166 Wstęp do statystyki matematycznej

Testowanie hipotez statystycznych.

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

ESTYMACJA. Przedział ufności dla średniej

Jeśli powyższy opis nie jest zrozumiały należy powtórzyć zagadnienie standaryzacji zanim przejdzie się dalej!

Powtórzenie wiadomości z rachunku prawdopodobieństwa i statystyki.

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

Oszacowanie i rozkład t

Transkrypt:

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne I 6. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne II 7. Regresja liniowa 8. Regresja nieliniowa 9. Określenie jakości dopasowania równania regresji liniowej i nieliniowej 10. Korelacja 11. Elementy statystycznego modelowania danych 12. Porównywanie modeli 13. Analiza wariancji 14. Analiza kowariancji 15. Podsumowanie materiału, wspólna analiza przykładów, dyskusja

WSTĘP PODSTAWOWE POJĘCIA STATYSTYCZNE 1. Populacja i próba danych 2. Parametr populacji i estymator 3. Ważne aspekty związane z tworzeniem prób danych i estymacją parametrów 4. Błąd próbkowania Copyright 2017, Joanna Szyda

POPULACJA I PRÓBA DANYCH POPULACJA w rozumieniu statystycznym Obserwacje dla wszystkich osobników danego gatunku / rasy PRÓBA DANYCH Obserwacje dotyczące wycinka populacji Copyright 2016, Joanna Szyda

POPULACJA I PRÓBA DANYCH POPULACJA Należy ją zdefiniować przed rozpoczęciem eksperymentu PRÓBA DANYCH ponieważ wielkości obliczone na podstawie uzyskanej próbie danych odnoszą się do populacji, z której została pozyskana Copyright 2016, Joanna Szyda

PARAMETR POPULACJI I ESTYMATOR POPULACJA Parametr nieznany dotyczy całej populacji np. rzeczywista średnia masa ciała i jej odchylenie standardowe w populacji ryjówek, ˆ sd, ˆ PRÓBA DANYCH Estymator znany wartość obliczona dla danej próby np. obliczona średnia masa ciała i jej odchylenie standardowe w próbie danych Copyright 2011, Joanna Szyda

PARAMETR POPULACJI I ESTYMATOR ESTYMATOR powinien być nieobciążony E(estymator)=parametr zgodny: ze wzrostem N estymator parametr, ˆ efektywny najmniejsza wariancja sd, ˆ Copyright 2017, Joanna Szyda

PRZYKŁAD

WAŻNE ASPEKTY ZWIĄZANE Z TWORZENIEM PRÓB DANYCH I ESTYMACJĄ PARAMETRÓW wybór próby danych z populacji 1. Liczebność próby danych 2. Replikacje 3. Wybór osobników z populacji do próby danych

WAŻNE ASPEKTY ZWIĄZANE Z TWORZENIEM PRÓB DANYCH I ESTYMACJĄ PARAMETRÓW liczebność próby danych populacja próba 1 próba 2 próba 3 próba 4 średni wzrost różnica 156 w. prawdziwa 173.04 178 próba 1 #DZIEL/0! #DZIEL/0! 179 proba 2 #DZIEL/0! #DZIEL/0! 156 próba 3 #DZIEL/0! #DZIEL/0! 155 próba 4 #DZIEL/0! #DZIEL/0! 189 178 167 154 178 179 190 178 176 189 180 184 160 170 175 176

WAŻNE ASPEKTY ZWIĄZANE Z TWORZENIEM PRÓB DANYCH I ESTYMACJĄ PARAMETRÓW liczebność próby danych 1. Liczba obserwacji w próbie 2. Im większa próba danych tym dokładniej można oszacować wartości parametrów populacji 3. Wielkość próby danych zależy od: łatwości zdobywania obserwacji, kosztów, dostępności obserwacji 4. Czynniki wpływające na wymaganą wielkość próby danych zmienność obserwacji = odchylenie standardowe, dokładność pomiarów, hipoteza badawcza

WAŻNE ASPEKTY ZWIĄZANE Z TWORZENIEM PRÓB DANYCH I ESTYMACJĄ PARAMETRÓW liczebność próby danych Analiza mocy - technika statystyczna pozwalająca na określenie minimalnej wielkości próby danych dla danego eksperymentu np. moc 80% prawdopodobieństwo przyjęcia prawdziwej hipotezy alternatywnej np. wykrycie istniejącej różnicy = 0.8 metody empiryczne: symulacje Monte Carlo metody numeryczne

WAŻNE ASPEKTY ZWIĄZANE Z TWORZENIEM PRÓB DANYCH I ESTYMACJĄ PARAMETRÓW wybór próby danych z populacji 1. Liczebność próby danych 2. Replikacje 3. Wybór osobników z populacji do próby danych

WAŻNE ASPEKTY ZWIĄZANE Z TWORZENIEM PRÓB DANYCH I ESTYMACJĄ PARAMETRÓW replikacje 23 23 23 22 24

WAŻNE ASPEKTY ZWIĄZANE Z TWORZENIEM PRÓB DANYCH I ESTYMACJĄ PARAMETRÓW replikacje 1. Ten sam rodzaj pomiaru / eksperymentu wykonany na różnych próbach danych 2. Stosowanie replikacji znacznie zwiększa wiarygodność wyciągniętych wniosków 3. Wybór osobników do każdej replikacji powinien być losowy 4. Idealnie każda próba danych powinna zawierać różne osobniki 5. Jeżeli technicznie trudno pobrać osobniki do replikacji i niektóre powtarzają się w poszczególnych próbach danych pseudoreplikacje

WAŻNE ASPEKTY ZWIĄZANE Z TWORZENIEM PRÓB DANYCH I ESTYMACJĄ PARAMETRÓW wybór próby danych z populacji 1. Liczebność próby danych 2. Replikacje 3. Wybór osobników z populacji do próby danych

WAŻNE ASPEKTY ZWIĄZANE Z TWORZENIEM PRÓB DANYCH I ESTYMACJĄ PARAMETRÓW tworzenie próby danych populacja próba 1 próba 2 średnia różnica 150 w. prawdziwa 173.04 150 próba 1 #DZIEL/0! #DZIEL/0! 154 proba 2 #DZIEL/0! #DZIEL/0! 154 155 155 156 156 156 156 159 159 159 159 160 160 160 160 160 160 160

WAŻNE ASPEKTY ZWIĄZANE Z TWORZENIEM PRÓB DANYCH I ESTYMACJĄ PARAMETRÓW tworzenie próby danych WYBÓR LOSOWY NIELOSOWY Osobniki wybierane są bez stosowania selekcji Osobniki muszą reprezentować wszystkie warianty efektów działających na populację np. lokalizacja, wiek, płeć, ekspozycja na warunki środowiskowe, spokrewnienie Wybór wg spokrewnienia Wybór wg wartości cechy Eksperyment

BŁĄD PRÓBKOWANIA 21 23 23 21 26

BŁĄD PRÓBKOWANIA 1. Błąd próbkowania / błąd estymacji wynika z faktu, że obserwujemy próbę danych zamiast populacji 2. Nie możemy precyzyjnie określić wielkości błędu próbkowania 3. Możemy w przybliżeniu określić dokładność estymatora Błąd standardowy estymatora Przedziały ufności estymatora

BŁĄD PRÓBKOWANIA 21 3 23 1 23 21 2 26 2

PRZYKŁAD

PRZYKŁAD Copyright 2018 Joanna Szyda

Populacja i próba danych Parametr i estymator POPULACJE - PRÓBY DANYCH Tworzenie prób danych i estymacja parametrów 21 21 23 23 26