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

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

Statystyka matematyczna dla leśników

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

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

Estymacja przedziałowa

1 Testy statystyczne. 2 Rodzaje testów

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

Parametryczne Testy Istotności

Estymacja parametrów populacji

STATYSTYKA OPISOWA I PROJEKTOWANIE EKSPERYMENTU dr inż Krzysztof Bryś

Słowniczek Hipoteza statystyczna Hipoteza parametryczna Hipoteza nieparametryczna Hipoteza zerowa Hipoteza alternatywna Błąd pierwszego rodzaju

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

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.

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności

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

ANALIZA DANYCH DYSKRETNYCH

16 Przedziały ufności

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

Wykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

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

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA

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

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

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

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności

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

Lista 6. Estymacja punktowa

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

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

TESTY LOSOWOŚCI. Badanie losowości próby - test serii.

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

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

Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA

0.1 ROZKŁADY WYBRANYCH STATYSTYK

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

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

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

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Statystyka w rozumieniu tego wykładu to zbiór metod służących pozyskiwaniu, prezentacji, analizie danych.

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

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

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

Statystyka Inżynierska

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

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

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

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

µ = Test jest następujący: jeŝeli X > 0.01 to odrzucamy H. 0

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

Wnioskowanie statystyczne i weryfikacja hipotez statystycznych

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

SIGMA KWADRAT LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO- DEMOGRAFICZNY

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

test dla średniej rozkładu normalnego moc testu test dla wariancji rozkładu normalnego test dla rozkładu dwumianowego, Poissona

Hipotezy statystyczne

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

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

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

Porównanie dwu populacji

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

ZSTA LMO Zadania na ćwiczenia

Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA

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

Hipotezy statystyczne

Statystyczny opis danych - parametry

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

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

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

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

θx θ 1, dla 0 < x < 1, 0, poza tym,

Wykład 3 Hipotezy statystyczne

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

Testowanie hipotez statystycznych

LABORATORIUM 9 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

Rozkład normalny (Gaussa)

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Wykład 10 Wnioskowanie o proporcjach

Statystyka matematyczna dla leśników

SIGMA KWADRAT. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY

Estymacja przedziałowa:

Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8

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

2.1. Studium przypadku 1

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

STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II

Statystyka matematyczna i ekonometria

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

POLITECHNIKA OPOLSKA

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )

WYKŁAD 8 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

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

Transkrypt:

Testowaie hipotez ZałoŜeia będące przedmiotem weryfikacji azywamy hipotezami statystyczymi. KaŜde przypuszczeie ma swoją alteratywę. Jeśli postawimy hipotezę, Ŝe średica pia jedoroczych drzew owej odmiay modrzewia wyosi 5 cm, alteratywie dopuszczamy moŝliwość, Ŝe średica ta ie będzie rówa 5 cm, będzie od iej większa bądź miejsza. Hipotezę, Ŝe średica badaej odmiay modrzewia wyosi 5 cm określimy miaem hipotezy zerowej (H ), atomiast kaŝdą z alteratywych sytuacji miaem hipotezy alteratywej (H ). W praktyce posługujemy się astępującą otacją: H : µ = 5 H : µ 5 lub H : µ < 5 lub H : µ > 5 Procedury weryfikacji hipotez statystyczych oparte są a testach statystyczych. Testem statystyczym jest postępowaie, w którego wyiku przyjmujemy lub odrzucamy sprawdzaą hipotezę statystyczą. PoiewaŜ testowaie hipotez odbywa się a podstawie wyików próby pobraej z populacji, stąd stosując test statystyczy, moŝemy tylko z pewym prawdopodobieństwem hipotezę przyjąć lub odrzucić. Z procesem testowaia związae są zatem pewe błędy. Jest im - błąd I rodzaju polega a odrzuceiu hipotezy zerowej, wówczas gdy oa jest prawdziwa. Prawdopodobieństwo popełieia tego błędu azywamy poziomem istotości, ozaczaym zwykle w literaturze jako. Weryfikacja hipotez odbywa się zwykle a poziomie =.5 lub =.. W pierwszym przypadku, odrzucając hipotezę zerową mówimy, p. Ŝe średica pia modrzewi róŝi się istotie od 5 cm. Natomiast w drugiej

sytuacji (dla =.) powiemy, Ŝe średica pia modrzewi róŝi się wysoce istotie od 5 cm. We wszystkich testach statystyczych a podstawie próby wyzaczamy wartość pewej zmieej losowej o zaym rozkładzie. Kostruowaie testu statystyczego składa się z astępujących etapów:. Sformułowaie hipotezy zerowej (H );. Określeie hipotezy alteratywej (H ); 3. Ustaleie poziomu istotości ( ); 4. Obliczeie wartości statystyki testowej; 5. Określeie obszaru odrzuceia hipotezy zerowej; Sformułowaie końcowego wiosku. Test dla wartości oczekiwaej Cecha w populacji ma rozkład ormaly, wariacja jest iezaa. Próba duŝa. Weryfikując hipotezę zerową mówiącą o tym, Ŝe iezaa wartość oczekiwaa jest rówa pewej wartości µ, czyli hipotezę: H : µ = µ, wyzaczamy wartość statystyki testowej wyraŝoej astępującym wzorem: x µ u = ~ N( ; ). s H o Zapis te ozacza, Ŝe statystyka u przy prawdziwości hipotezy H ma rozkład ormaly stadaryzoway. Obliczoą wartość statystyki porówujemy z wartością u. Obszar odrzuceia wyzacza wartość u, taka Ŝe ( u to ie ma podstaw do odrzuceia hipotezy, atomiast gdy aleŝy odrzucić. P > u ) =. Jeśli u u u > u, hipotezę H

φ ( u ) -u -u u Gdy hipoteza alteratywa ma postać H : µ > µ, wówczas obszar odrzuceia wyzacza wartość u, taka Ŝe P ( u > u ) =. ZauwaŜmy, Ŝe obszar krytyczy jest tylko po prawej stroie wykresu. Stąd teŝ obszar te azywamy obszarem prawostroym. Gdy hipoteza alteratywa ma postać H : µ < µ, to obszar odrzuceia wyzacza wartość u, taka Ŝe P ( u < u ) =. Obszar krytyczy w tym przypadku zajduje się po lewej stroie, obszar te azywamy więc obszarem lewostroym. W badaiach ad owa odmiaą tytoiu, w oparciu o obserwacje 5 rośli, uzyskao średią masę liści. kg i oszacowaie wariacji.5 kg. Przyjmując =. zbadać, czy owa odmiaa plouje lepiej iŝ dotychczas uprawiae, dla których plo liści jest rówy. kg. Cecha w populacji ma rozkład ormaly, przy czym wariacja jest iezaa. Próba mała. Zakładamy Ŝe populacja ma rozkład ormaly, odchyleie stadardowe populacji ie jest zae. Na podstawie próby obliczamy średią arytmetyczą x oraz odchyleie stadardowe korzystając ze zaego wzoru:

ˆ σ = s = ( i= x i ( i= x i ) ) Następie wyzaczamy wartość statystyki t: t x µ = ~ t s H o PowyŜszy zapis ozacza, Ŝe statystyka t, przy załoŝeiu prawdziwości hipotezy H : µ = µ ma rozkład t-studeta z - stopiami swobody. Z tablicy rozkładu t-studeta dla ustaloego poziomu oraz - stopi swobody, odczytujemy wartość t,, taką Ŝe P ( t t, ) =, gdy H : µ µ. Nierówość t t określa obszar krytyczy (dwustroy). Jeśli obliczoa a podstawie próby wartość statystyki t spełia tę ierówość, to decydujemy się a odrzuceie hipotezy zerowej. W przeciwym wypadku (gdy zachodzi ierówość t < t ) ie mamy podstaw do odrzuceia hipotezy zerowej. Dla zweryfikowaia hipotezy, Ŝe średia długość łodyg pewej odmiay róŝy wyosi 86 cm, z dostarczoej partii kwiatów wybrao losowo próbę róŝ, których długości były astępujące: 8, 9, 78, 85, 76, 9, 68, 84, 79, 77, 8, 85. Przyjmujemy dwa poziomy istotości ( =.5, =. ). Test dla wariacji Test istotości dla wariacji - próba mała Aalogiczie jak w przypadku średiej, tak rówieŝ dla wariacji moŝemy weryfikować asze przypuszczeia, Ŝe wariacja populacji przyjmuje określoą wartość. Na przykład, testując jakość daego urządzeia, główą wagę będziemy przywiązywali do dokładości pomiarów. Wówczas zbyt duŝa wariacja dokoywaych pomiarów będzie czyikiem dyskwalifikującym przydatość daego urządzeia. Hipotezę zerową moŝemy sformułować astępująco: H : σ = σ

Podobie jak w wypadku średiej, przy weryfikacji tej hipotezy moŝemy rozpatrywać jedą z trzech hipotez alteratywych: H : σ σ lub H : σ < σ lub H : σ σ >. W przypadku małej próby, tz. gdy <3 testowaie hipotezy odbywa się a podstawie astępującej statystyki: ( )s = ~ χ σ H χ. W powyŝszym wzorze jest liczebością próby, s jest estymatorem wariacji obliczoym z próby, σ jest hipotetyczą wartością wariacji. Jeśli hipotezą alteratywą jest H : σ σ,wówczas stosujemy test dwustroy. Hipotezę H odrzucamy, gdy: χ < χ lub χ > χ.,, W przypadku hipotezy alteratywej H : σ < σ (test lewostroy), hipotezę H odrzucamy, gdy: χ < χ,, atomiast dla hipotezy alteratywej H : σ > σ (test prawostroy), jeśli χ, to odrzucamy hipotezę zerową. > χ, Dokoao ocey owego urządzeia do waŝeia i pakowaia wędli. Na podstawie pomiarów uzyskao wariację z próby rówą.9 g. Sprawdzimy a poziomie istotości.5, czy wariacja dokładości waŝeia tym urządzeiem wyosi.6 g. Test istotości dla wariacji - próba duŝa W przypadku duŝej próby tz. 3 hipotezę H : σ = σ, weryfikujemy z zastosowaiem astępującej statystyki testowej: u = χ 3 ~ N(,) H gdzie χ jest wartością wcześiej podaej statystyki testowej.

Dla zilustrowaia testowaia istotości wariacji posłuŝymy się daymi z poprzediego przykładu, sprawdzając jedocześie jak wielkość próby zmiei asze wioskowaie. Zakładamy więc, Ŝe uzyskaliśmy takie samo oszacowaie wariacji a podstawie 6 pomiarów. Aalogiczie jak poprzedio, przyjmujemy poziom istotości rówy.5. Test dla wskaźika struktury (procetu) Weryfikujemy hipotezę zerową, Ŝe wskaźik struktury rówy jest pewej wartości p. Zapiszemy wtedy: H : p = p Przy prawdziwości hipotezy zerowej statystyka testowa ma postać: u m p p = ~ N(, ) p ) ( gdzie m ozacza liczbę osobików posiadających badaą cechę, jest liczbą badaych osobików. Wartość u porówujemy z wartością krytyczą u odczytaą z tablic rozkładu ormalego. Wysuięto hipotezę, Ŝe % studetów pali papierosy. W celu sprawdzeia tej hipotezy wylosowao iezaleŝie 5 osób, wśród których 5 zadeklarowało, Ŝe pali papierosy. Zweryfikujemy tę hipotezę a poziomie istotości =.5.