Rachunek Prawdopodobieństwa i statystyka W 10: Analizy zależności pomiędzy zmiennymi losowymi (danymi empirycznymi)



Podobne dokumenty
Wnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji.

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska

Natalia Nehrebecka. Dariusz Szymański

Regresja linowa metoda najmniejszych kwadratów. Tadeusz M. Molenda Instytut Fizyki US

KORELACJA KORELACJA I REGRESJA. X, Y - cechy badane równocześnie. Dane statystyczne zapisujemy w szeregu statystycznym dwóch cech

BADANIE WSPÓŁZALEśNOŚCI DWÓCH CECH - ANALIZA KORELACJI PROSTEJ

Linie regresji II-go rodzaju

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH

Statystyka i opracowanie danych W 5: Odkrywanie i analiza zależności pomiędzy zmiennymi losowymi (danymi empirycznymi)

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

ANALIZA ZALEŻNOŚCI DWÓCH ZMIENNYCH ILOŚCIOWYCH

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

MODEL SHARP A - MIARY WRAŻLIWOŚCI

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5

Statystyka powtórzenie (II semestr) Rafał M. Frąk

Teoria i praktyka. Wyższa Szkoła Turystyki i Ekologii. Fizyka. WSTiE Sucha Beskidzka Fizyka

RACHUNEK NIEPEWNOŚCI POMIARU

Statystyka. Analiza zależności. Rodzaje zależności między zmiennymi występujące w praktyce: Funkcyjna

INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe.

f f x f, f, f / / / METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH niech N = 2 (2 równania różniczkowe zwyczajne liniowe I-rz.) lub jedno II-rzędu

Józef Beluch Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie. Wpływ wag współrzędnych na wyniki transformacji Helmerta

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W 11: Analizy zależnościpomiędzy zmiennymi losowymi Model regresji wielokrotnej

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

Opracowanie wyników pomiarów

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:

Analiza ZALEśNOŚCI pomiędzy CECHAMI (Analiza KORELACJI i REGRESJI)

Niepewności pomiarów. DR Andrzej Bąk

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

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

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

REGRESJA LINIOWA. gdzie

Statystyka powtórzenie (II semestr) Rafał M. Frąk

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

MATEMATYKA STOSOWANA W INŻYNIERII CHEMICZNEJ

Regresja liniowa. (metoda najmniejszych kwadratów, metoda wyrównawcza, metoda Gaussa)

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji

Liniowe relacje między zmiennymi

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

Strona: 1 1. CEL ĆWICZENIA

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

Laboratorium fizyczne

Metody obliczeniowe - Budownictwo semestr 2 - wykład nr 3 Nr: 1 Metody obliczeniowe wykład nr 3 aproksymacja i interpolacja pojęcie modelu regresji

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

Projekt 3 3. APROKSYMACJA FUNKCJI

PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE

. Wtedy E V U jest równa

TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego).

Statystyka Inżynierska

E K O N O M E T R I A (kurs 10 godz.)

( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

METODY KOMPUTEROWE 1

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

= n = = i i. Sprawdzenie istotności współczynnika korelacji ρ dla populacji na podstawie współczynnika r

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

System finansowy gospodarki

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA

RACHUNEK NIEPEWNOŚCI POMIARU

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ

WSPÓŁZALEŻNOŚĆ PROCESÓW MASOWYCH Co w Sylabusie?

STATYSTYKA OPISOWA. Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Koninie. Materiały pomocnicze do ćwiczeń. Materiały dydaktyczne 17 ARTUR ZIMNY

Wyrażanie niepewności pomiaru

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Wykład 6. Klasyczny model regresji liniowej

II. ĆWICZENIA LABORATORYJNE

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki

ZMIENNE LOSOWE WIELOWYMIAROWE

OBLICZANIE GEOMETRYCZNYCH MOMENTÓW BEZWŁADNOŚCI FIGUR PŁASKICH, TWIERDZENIE STEINERA LABORATORIUM RACHUNKOWE

x, y środek ciężkości zbioru

RACHUNEK NIEPEWNOŚCI POMIARU

[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych

COMPARING OF COEFFICIENTS R 2 AND RMS USED IN VERIFICATIONS OF CORRECTNESS MATHEMATICAL MODELS ON BASIC ON EXPERIMENTAL DATA

Ocena dopasowania modelu do danych empirycznych

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację.

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

( ) ( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( ) 2. r s. ( i. REGRESJA (jedna zmienna) e s = + Y b b X. x x x n x. cov( (kowariancja) = (współczynnik korelacji) = +

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. dr Michał Silarski

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona:

Projekt 2 2. Wielomiany interpolujące

Probabilistyka i statystyka. Korelacja

Matematyka II. Wykład 11. Całka podwójna. Zamiana na całkę iterowaną. Obliczanie pól obszarów i objętości brył.

Transkrypt:

Rachuek Prawdopodoeństwa statstka W 0: Aalz zależośc pomędz zmem losowm dam emprczm) Dr Aa ADRIAN Paw B5, pok 407 adra@tempus.metal.agh.edu.pl

Odkrwae aalza zależośc pomędz zmem loścowmlczowm) Przedmotem kolejch dwóch wkładów ędą zależośc dla Zmech jedowmarowch Korelacja lowa Korelacja lowa test stotośc współczka korelacj lowej regresja prosta Współczk regresj, wzaczae ch MNK Ocea dopasowaa modelu Współczk determacj Stadardow łąd estmacj Współczk zmeośc losowej Zmech welowmarowch Macerz korelacj Korelacje cząstkowe regresja weloraka

Metod statstcze stosuje sę do adaa struktur zorowośc zależośc pomędz jej cecham Metod statstcze dotczące aalz struktur zorowośc operał sę a oserwacjach tlko jedej cech, a jeśl rao pod uwagę klka cech, to każdą aalzowao oddzele. W welu przpadkach, do pozaa całokształtu zagadea potrzea jest aalza zorowośc z puktu wdzea klku cech, pomędz którm wstępują pewe zależośc Odkrwae postac sł zależośc wstępującch pomędz cecham zorowośc są przedmotem aalz korelacj regresj. Uwzględając lczę zmech aalzowach cech zorowośc) rozróża sę astępujące odma zależośc Rodzaj zmeej zależa ojaśaa) jedowmarowa jedowmarowa welowmarowa welowmarowa ezależa ojaśająca) jeda zmea wele zmech jeda zmea wele zmech

Wprowadzee do aalz zależośc pomędz dam statstczm Celem aalz jest stwerdzee, cz mędz adam zmem zachodzą jakeś zależośc, jaka jest ch: sła współczk determacj, współczk korelacj) postać dopasowae fukcj reprezetującch zależość - aproksmacja) keruek mootoczość) Współzależość mędz zmem może ć dwojakego rodzaju: fukcja stochastcza proalstcza).

Przkład zwązków fukcjch statstczch

Rodzaje zależośc pomędz dam - zależość fukcja Istota zależośc fukcjej polega a tm, że zmaa wartośc jedej zmeej powoduje ścśle określoą zmaę wartośc drugej zmeej. W przpadku zależośc fukcjej: f ), każdej wartośc zmeej X) odpowada jeda tlko jeda wartość zmeej Y). Smolem X ozaczam zmeą ojaśającą ezależą), atomast smolem Y - zmeą ojaśaą zależą ).

Postać zwązków przkład dla jedowmarowej zmeej ojaśaej ), gd jeda jest zmea ojaśająca ) + EXP) 6 5 4 3 0 0 0,5,5,5 8,00 7,00 6,00 5,00 4,00 3,00,00,00 0,00 0 0,5,5,5 a log +cos),00 0,50 0,00 0 0,5,5,5 3 3,5 4-0,50,00,00 0,00 0 3 4 -,00 -,00 -,00-3,00 c -,50 d

Rodzaje zależośc pomędz dam Zależość korelacja Zależość stochastcza wstępuje wted, gd wraz ze zmaą wartośc jedej zmeej zmea sę rozkład prawdopodoeństwa drugej zmeej Szczególm przpadkem zależośc stochastczej jest zależość korelacja statstcza). Zależość korelacja polega a tm, że określom wartoścom jedej zmeej odpowadają ścśle określoe średe wartośc drugej zmeej. Zwązk tpu statstczego są możlwe do wkrca oraz loścowego opsu w przpadku, ked mam do czea z weloma oserwacjam, opsującm adae oekt, zjawska cz też proces

Badae zależośc statstczch pomędz dam emprczm W adaach statstczch zależośc pomędz cecham ajczęścej sprowadza sę do fukcj lowch. Nelowe zwązk pomędz zmem mogą ć opswae przez weloma drugego wższch stop alo przez e fukcje wkładcze, logartmcze, trgoometrcze tp.). Prz podejmowau deczj o worze fukcj aproksmacjej, opsującej w przlżeu zwązek pomędz aalzowam cecham, pomoce jest sporządzee wkresu rozrzutu wartośc adach zmech. Jeśl okaże sę, że pomędz zmem wdocza jest zależość e jest oa lowa, wówczas trzea zaleźć odpowede rozwązae elowe

Marą sł keruku zależośc lowej jest współczk korelacj lowej Statstką, która opsuje słę lowego zwązku pomędz dwema zmem jest współczk korelacj z pró ρ r). ρ cov X, Y ) D X ) D Y ) Przjmuje o wartośc z przedzału domkętego <-; >. Wartość - ozacza wstępowae doskoałej korelacj ujemej to zacz stuację, w której pukt leżą dokłade a prostej, skerowaej w dół), a wartość ozacza doskoałą korelację dodatą pukt leżą dokłade a prostej, skerowaej w górę). Wartość 0 ozacza rak korelacj lowej

Przkład układów puktów prz różch wartoścach współczka korelacj lowej

Wzór do olczaa emprczego współczka korelacj ma postać gdze: oraz ozaczają emprcze wartośc zmech, odpowedo, X Y, atomast oraz ozaczają średe wartośc tch zmech. Współczk korelacj daje też formację o keruku zależośc, o jeśl małm wartoścom X odpowadają przeważe małe wartośc zmeej Y, a dużm wartoścom X duże wartośc Y, to lczk wrażea dla r ędze dodat, maowk jest zawsze dodat, zatem r>0 ozacza zależość rosącą, r<0 malejącą.

Test stotośc współczka korelacj lowej Pearsoa) Badae zmee X, Y) mają dwuwmarow rozkład ormal, o ezam współczku korelacj ρ. Z populacj wlosowao elemetową próę wlczoo r Zwerfkować hpotezę H 0 : ρ 0 woec jedej z hpotez alteratwch H : ρ 0 lu H : ρ < 0 alo H : ρ > 0 Fukcja testowa ma postać: t r r a gd >00 to u r r zmea t ma rozkład Studeta z - stopam swood; u ma rozkład ormal. Hpotezę H 0 odrzucam lekroć wartość olczoa fukcj testowej zajdze sę w oszarze krtczm zdefowam przez hpotezę H )

Nejedozaczość formacj przekazwaej przez współczk korelacj - przkład R0.985 Zależość pomędz lczą ocaow lczą urodz dzec Lcza urodzoch dzec 0 8 6 4 0 8 6 4 0 0,8 +,305 R 0,9654 0 0 40 60 80 00 Lcza ocaow Iterpretacja: przez aalogę do flmu Seksmsja: jeśl oca to mejsce wrał mus to ć zdrow rego pomślel młodz postaowl sę tu osedlć

Regresja prosta regresja lowa) Aalza regresj staow w stosuku do aalz korelacj dalsz krok w zakrese loścowego opsu powązań zachodzącch mędz zmem. Model regresj lowej prostej przjmuje postać: Y β 0 + β + ε gdze β 0 ozacza wraz wol, β współczk kerukow, a ε łąd. Zazwczaj e wszstke pukt układają sę dokłade a prostej regresj. Źródłem łędu są wpłw ch e uwzględoch w modelu zmech, takch jak p. łęd pomarowe. Zakłada sę prz tm, że łęd mają średą wartość rówą zero ezaą warację oraz, że łęd e są awzajem skorelowae. Współczk regresj β 0 β moża wzaczć korzstając z metod ajmejszch kwadratów.

Istota metod ajmejszch kwadratów - MNK Wprowadzoa przez Legedre'a Gaussa, jest ajczęścej stosowaą w praktce metodą statstczą Jej stota jest astępująca: Wk kolejego pomaru moża przedstawć jako sumę ezaej) welkośc merzoej oraz łędu pomarowego ε, Od welkośc oczekujem, a suma kwadratów ła jak ajmejsza: ε ) ˆ m

Ocea stopa dopasowaa modelu do dach rzeczwstch Zasadcz cel aalz regresj polega a ocee ezach parametrów modelu regresj. Ocea ta jest dokowaa za pomocą metod ajmejszch kwadratów MNK). MNK sprowadza sę do mmalzacj sum kwadratów odchleń wartośc teoretczch od wartośc rzeczwstch czl tzw. reszt modelu). Dopasowa model regresj prostej, któr daje puktową oceę średej wartośc dla określoej wartośc przjmuje postać: ˆ f ) 0 + gdze f) ozacza teoretczą wartość zmeej zależej, 0 odpowedo oce wrazu wolego współczka kerukowego, uzskae a podstawe wków z pró.

MNK ) + 0 ) 0 0 ) ) m ) ˆ 0 + Wrażee Osąge m wted tlko wted gd ) + 0 ) 0

Współczk rówaa regresj lowej 0 ) ) )

Iterpretacja współczków regresj 0 jest puktem przecęca prostej regresj z osa wartośc rzędch) ozacza przrost wartośc prostej prz jedakowm przrośce argumet

Iterpretacja rówaa regresj r r l) 0 jest puktem przecęca prostej regresj z osa wartośc rzędch) ozacza przrost wartośc prostej prz jedakowm przrośce argumetu Łatwo wlczć zwązek współczka z wartoscą współczka korelacj prókowej + + + + ) ) )) 0 0 s s r s s s s s ) ) ) ) ) ) ) ) )

Iterpretacja rówaa regresj r r l) Prosta regresj przechodz przez pukt o współrzędch odpowadającm średm wartoścom zmech X Y Z faktu, że MNK mmalzuje sumę kwadratów różc e wka, ze Stąd wka, że reszt e mogą ć dowole, w szczególośc e mogą ć jedakowego zaku + + 0 ) ) ˆ e ˆ 0 ) ) ˆ 0 + e

Tpowae postac zależośc- Statstca/wkres/ wkres rozrzutu W

Wkres lustrując zależość pomędz średą temperaturą a zużcem gazu

Regresja weloraka

Regresja welomaowa dla ) ) m ˆ 0 0 ) ˆ f + + W s p ó ł Współczk 0, wzaczm z układu trzech rówań utworzoch z trzech pochodch olczoch względem zmech 0, przrówach do zera

Regresja welomaowa

Learzacja fukcj elowch a a e

Ocea dopasowaa modelu do dach Współczk determacj R Jeśl wartość współczka determacj R welkość ta ozacza kwadrat współczka korelacj) jest duża, to ozacza, że łęd dla przjętego modelu są stosukowo małe w zwązku z tm model jest dorze dopasowa do rzeczwstch dach R ) Lczk reprezetuje tu zmeość welkośc olczoej z modelu, a maowk jest marą zmeośc emprczch wartośc Współczk R, przjmując wartośc z przedzału [0,], jest zatem marą stopa w jakm model wjaśa kształtowae sę zmeej Y. Im jego wartość jest lższa, tm lepsze dopasowae modelu do dach emprczch ˆ )

Aalza reszt Reszta odpowadająca -tej oserwacj wraża sę wzorem e ˆ, gdze,,..., Waracja resztowa ędąca oceą waracj składka losowego wraża sę wzorem S e e m Perwastek z waracj resztowej, czl odchlee stadardowe reszt S e, zwae stadardowm łędem estmacj jest ajczęścej stosowaą marą zgodośc modelu z dam emprczm.

Współczk zmeośc losowej Welkość S e wskazuje a przecętą różcę mędz zaoserwowam wartoścam zmeej ojaśaej wartoścam teoretczm olczom z prostej regresj. Współczk W, olcza według wzoru W S e formuje o tm jaką część średej wartośc zmeej ojaśaej staow łąd stadardow estmacj. Po wzaczeu rówaa regresj modelu) ależ sprawdzć hpotezę o stotośc otrzmach współczków regresj, W tm celu przeprowadzam test stotośc t.

Podsumowae Aalza zależośc pomędz adam cecham polega a określeu Sł Keruku Postac modelu matematczego Aalza stopa dopasowaa modelu matematczego do dach emprczch