Wykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej

Podobne dokumenty
Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja

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

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.

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

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

16 Przedziały ufności

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

Testy dla dwóch prób w rodzinie rozkładów normalnych

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

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

0.1 ROZKŁADY WYBRANYCH STATYSTYK

ANALIZA DANYCH DYSKRETNYCH

Estymacja przedziałowa

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

Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA

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

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

Wykład 10 ( ). Testowanie hipotez w rodzinie rozkładów normalnych przypadek nieznanego odchylenia standardowego

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

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA

Elementy modelowania matematycznego

(X i X) 2. n 1. X m S

Wykład 5 Problem dwóch prób - testowanie hipotez dla równości średnich

Lista 6. Estymacja punktowa

Wykład 10 Wnioskowanie o proporcjach

PRZEDZIAŁY UFNOŚCI. Niech θ - nieznany parametr rozkładu cechy X. Niech α będzie liczbą z przedziału (0, 1).

Testowanie hipotez dla proporcji. Wrocław, 13 kwietnia 2015

Testowanie hipotez dla frakcji. Wrocław, 29 marca 2017

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

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

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,

Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji

Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji

Estymacja parametrów populacji

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

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

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

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

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez dla średnich w rozkładzie normalnym. Wrocław, r

Testowanie hipotez statystycznych.

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

Metoda łączona. Wykład 7 Dwie niezależne próby. Standardowy błąd dla różnicy dwóch średnich. Metoda zwykła (niełączona) n2 2

STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II

Estymacja punktowa i przedziałowa

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

θx θ 1, dla 0 < x < 1, 0, poza tym,

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

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

Plan wykładu. Analiza danych Wykład 1: Statystyka opisowa. Literatura. Podstawowe pojęcia

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności

1 Dwuwymiarowa zmienna losowa

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH. 1. Renty

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Estymacja parametrów w modelu normalnym

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Testowanie hipotez statystycznych.

Ciągi liczbowe wykład 3

2.1. Studium przypadku 1

ZSTA LMO Zadania na ćwiczenia

1 Testy statystyczne. 2 Rodzaje testów

Modele i wnioskowanie statystyczne (MWS), sprawozdanie z laboratorium 4

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

TESTY LOSOWOŚCI. Badanie losowości próby - test serii.

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności

Parametryczne Testy Istotności

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

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

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

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

Wykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średn

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka

Środowisko R Założenie normalności metody nieparametryczne Wykład R4; Weryfikacja założenia o normalności rozkładu populacji

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

Testowanie hipotez statystycznych.

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

t - kwantyl rozkładu t-studenta rzędu p o f stopniach swobody

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

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

Porównanie dwu populacji

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka Wnioskowanie statystyczne. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

Estymacja przedziałowa:

Obserwacje odstające mają duży wpływ na średnią średnia nie jest odporna.

Modele i wnioskowanie statystyczne (MWS), sprawozdanie z laboratorium 3

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

COLLEGIUM MAZOVIA INNOWACYJNA SZKOŁA WYŻSZA WYDZIAŁ NAUK STOSOWANYCH. Kierunek: Finanse i rachunkowość. Robert Bąkowski Nr albumu: 9871

STATYSTYKA OPISOWA I PROJEKTOWANIE EKSPERYMENTU dr inż Krzysztof Bryś

Statystyka matematyczna dla leśników

40:5. 40:5 = υ5 5p 40, 40:5 = p 40.

Centralne twierdzenie graniczne

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

Estymacja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 7

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

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

Przedziaªy ufno±ci a testowanie hipotez statystycznych Konspekt do zaj : Statystyczne metody analizy danych

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Statystyczna analiza danych

Transkrypt:

Wykład 11 (14.05.07). Przedziały ufości dla średiej Przykład Cea metra kwadratowego (w tys. zł) z dla 14 losowo wybraych mieszkań w mieście A: 3,75; 3,89; 5,09; 3,77; 3,53; 2,82; 3,16; 2,79; 4,34; 3,61; 4,31; 3,31; 2,50; 3,27. Podczas ostatiego wykładu weryfikowaliśmy H 0 : µ = µ 0 przeciw H 1 : µ µ 0, gdzie µ 0 = 3,8. Założyliśmy, że dae dotyczące ce metra kw. mieszkań w A są realizacją próby prostej z rozkładu ormalego N(µ, σ). 1

Obliczeia w środowisku R: > t.test(z,mu=3.8) Oe Sample t-test data: z t = -1.1777, df = 13, p-value = 0.26 alterative hypothesis: true mea is ot equal to 3.8 95 percet cofidece iterval: 3.180491 3.982366 sample estimates: mea of x 3.581429 Chcielibyśmy pozać zaczeie termiu: 95 percet cofidece iterval (95-procetowy przedział ufości) 2

Testy i przedziały ufości Załóżmy, że ie dyspoujemy daymi dotyczącymi ce mieszkań w poprzedich kwartałach Problem: dla jakich µ 0 hipoteza H 0 : µ = µ 0 (przy hipotezie alteratywej H 1 : µ µ 0 ) ie będzie odrzucoa przy poziomie istotości α = 0,05. Odpowiedź: dla s s µ 0 ( x t 1 α/2, 1, x + t 1 α/2, 1 ) Dla aszych kokretych daych te przedział będzie rówy: (3,18; 3,98). te przedział realizacja 95-procetowego przedziału ufości dla µ. (lub krócej 95-procetowy przedział ufości dla średiej µ.) 3

Przedział ufości dla średiej rozkładu ormalego przypadek iezaego odchyleia stadardowego Niech X 1, X 2,..., X próba (prosta) z rozkładu N(µ, σ). Mamy: P ( X t 1 α/2, 1 S µ X t 1 α/2, 1 S ) = 1 α. Przedział ( X t 1 α/2, 1 S, X t 1 α/2, 1 ) przedział ufości dla µ a poziomie ufości 1 α. Końce przedziału ufości zmiee losowe! W praktyce- często realizacje przedziałów ufości (dla kokretych daych)- rówież są azywae przedziałami ufości 4

Przedział ufości dla średiej rozkładu ormalego przypadek zaego odchyleia stadardowego Niech X 1, X 2,..., X próba (prosta) z rozkładu N(µ, σ), σ jest zae. Przedział ( X z 1 α/2 σ, X + z 1 α/2 σ ) przedział ufości dla µ a poziomie ufości 1 α. z 1 α/2 kwatyl rozkładu ormalego rzędu 1 α/2. Dla realizacji próby: x 1, x 2,..., x realizacja tego przedziału ufości: σ ( x z 1 α/2 σ, x + z 1 α/2 ) 5

Przedział ufości dla proporcji W państwie P w roku 2004 proprorcja p ludzi żyjących w ubóstwie (poverty rate- w skrócie PR) wyosił 12,7; dae pochodzą z badań sodażowych, przeprowadzoych dla reprezetatywej i 10000-elemetowej próby respodetów (zakładamy, że jest oa realizacją próby prostej z Bi(1, p)). Jesteśmy zaiteresowai 95-procetowym przedziałem ufości dla p. 6

Przedział ufości dla proporcji rozkład częstości ˆp Niech Y liczba żyjących w ubóstwie spośród akietowaych. Oczywiście Y Bi(, p) gdzie p iezae; Korzystając z cetralego twierdzeia graiczego: ˆp = Y ( ) ma w przybliżeiu rozkład ormaly N p,. p(1 p) Iym sesowym przybliżeiem rozkładu częstości Y jest ( ) ˆp(1 ˆp) N ˆp,, ˆp ozacza tu realizację zmieej Y/ (1) (por. książkę J. Koroackiego i J. Mieliczuka, Twierdzeie 2.16; str. 149). Moża uzać, że powyższe przybliżeia rozkładu ˆp = Y N dobre, gdy p 5 i (1 p) 5. są dostateczie 7

Z rówości (1) wyika, że ( skąd ( P P Przedział ufości dla proporcji z 1 α/2 ˆp z 1 α/2 ˆp(1 ˆp) ˆp p ˆp(1 ˆp) z 1 α/2 ) 1 α ) ˆp(1 ˆp) p ˆp + z 1 α/2 (przybliżoy) przedział ufości a poziomie ufości 1 α dla p: [ ] ˆp(1 ˆp) ˆp(1 ˆp) ˆp z 1 α/2, ˆp + z 1 α/2. por. Koroacki i Mieliczuk (2001, par. 3.3.4) 1 α. 8

Przedział ufości dla proporcji przykład W przykładzie z proporcją ludzi będących w strefie ubóstwa: = 10000, ˆp = 12,7. Stąd 95-procetowy przedział ufości dla p ma dla tych daych postać: [ ] 0,127(1 0,127) 0,127(1 0,127) 0,127 z 1 α/2 ; 0,127 + z 1 α/2 10000 10000 [0,1204738; 0,1335262] 9

Badaia sodażowe margies błędu Badaie przeprowadzoe dla dzieika "USA Today" i telewizji CNN potwierdza spadające poparcie dla Busha - 49 procet przeciwko, 47 - za. Sodaż te daje w listopadowych wyborach zwycięstwo Kerry emu - 49 procet; Busha poparłoby 47 procet badaych. CBS przeprowadziło sodaż telefoiczie w diach 20-23 maja a reprezetatywej próbie 1113 osób dorosłych. Margies błędu wyosi 3 procet. 95-procetowy przedział ufości dla wartości ˆp rówej 0,49: 0,49 ± 0,0294. Często "margies błędu" w tego rodzaju badaiach to 95-procetowy przedział ufości. 10

Przedział ufości przypadek populacji skończoej W wielu praktyczych sytuacjach chcielibyśmy skostruować przedział ufości dla średiej populacji skończoej a podstawie wybraej losowo z tej populacji próby Metody wyboru prób z populacji skończoej Koroacki i Mieliczuk (2001, rodz. 7). 11

Polecaa literatura J. Koroacki i J. Mieliczuk, Statystyka dla studetów kieruków techiczych i przyrodiczych, WNT 2001, rodz. 3.3. 12