Statystyka Matematyczna Anna Janicka

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

dev = y y Miary położenia rozkładu Wykład 9 Przykład: Przyrost wagi owiec Odchylenia Mediana próbkowa: Przykłady Statystyki opisowe Σ dev i =?

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

Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

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

Statystyka Opisowa Wzory

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

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

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Podstawowe pojcia. Metody probabilistyczne i statystyka Wykład 7: Statystyka opisowa. Rozkłady prawdopodobiestwa wystpujce w statystyce.

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

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4

Statystyczna analiza danych przedziały ufności

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE

. Wtedy E V U jest równa

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version WIII/1

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

Miary statystyczne. Katowice 2014

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

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

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

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

STATYSTYKA EKONOMICZNA I SPOŁECZNA

Średnia harmoniczna (cechy o charakterze ilorazu np. Prędkość, gęstość zaludnienia)

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

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów.

PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE

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

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

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

Statystyczny opis danych - parametry

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

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

k k M. Przybycień Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Wykład 13-2

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

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

Wykład ze statystyki. Maciej Wolny

będzie próbką prostą z rozkładu normalnego ( 2

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

CHARAKTERYSTYKI LICZBOWE STRUKTURY ZBIOROWOŚCI (Parametry statystyczne) MIARY POŁOśENIA

Materiały wspomagające wykład ze statystyki. Maciej Wolny

INTERPRETACJA DANYCH STATYSTYCZNYCH

Sabina Nowak. Podstawy statystyki i ekonometrii Część I

Estymacja to wnioskowanie statystyczne koncentrujące się wokół oszacowania wartości parametrów rozkładu populacji.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Wnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji.

Wyrażanie niepewności pomiaru

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

Pojęcie statystyki. Definicja. Wektorową funkcję mierzalną T: X T(X)=(T 1 (X),...,T k (X)) R k wymiarową statystyką. próby X nazywamy k

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer

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.

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?

Lekcja 1. Pojęcia podstawowe: Zbiorowość generalna i zbiorowość próbna

Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym

INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe.

KURS STATYSTYKA. Lekcja 1 Statystyka opisowa ZADANIE DOMOWE. Strona 1

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY

STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY

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

Matematyczne metody opracowywania wyników

O testowaniu jednorodności współczynników zmienności

ZJAZD 1. STATYSTYKA OPISOWA wstępna analiza danych

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

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

Statystyka opisowa. Stawia się pytania: pytanie co? poprzedza pytanie jak?. Najpierw potrzebna jest miara, potem można badać zmiany tej miary.

Miary położenia (tendencji centralnej) to tzw. miary przeciętne charakteryzujące średni lub typowy poziom wartości cechy.

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

VI. TWIERDZENIA GRANICZNE

Statystyka Inżynierska

Zmienna losowa X ma taki rozkład, jeśli przyjmuje wartości k=0,1,2,...,n z prawdopodobieństwami określonymi wzorem:

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych

Elementy modelowania matematycznego

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

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

( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X

Wybrane litery alfabetu greckiego

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

mgr Anna Matysiak PODSTAWOWE POJĘCIA STATYSTYCZNE

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

wyniki serii n pomiarów ( i = 1,..., n) Stosując metodę największej wiarygodności możemy wykazać, że estymator wariancji 2 i=

Matematyczny opis ryzyka

Miary położenia. Miary rozproszenia. Średnia. Wariancja. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.

IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4

Podstawowe pojęcia. Próba losowa. Badanie próby losowej

Transkrypt:

Statystyka Matematycza Aa Jacka wykład II, 9.0.06 STATYSTYKA OPISOWA, cz. II WSTĘP DO STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ

Pla a dzsaj. Statystyka opsowa, cz. II: mary położea dokończee mary zróżcowaa mary asymetr wykres pudełkowy. Wstęp do statystyk matematyczej model statystyczy

Moda Moda(domata, wartość modala) wartość ajczęścej pojawająca sę w próbe dla szeregu rozdzelczego puktowego: Mo wartość ajczęstsza dla szeregu rozdzelczego przedzałowego Mo c L + Mo ) + ( Mo gdze Mo lczebość klasy domaty, c L, b dla domaty aalogcze do meday ( Mo Mo Mo Mo+ b )

Przykład cd. Ocea Lczebość Częstość 7 0,49 3 4 0,50 3,5 3 0,90 4 0,065 4,5 7 0,04 5 4 0,04 Razem 68,000 Moda przykłady Kwartyle przykłady Waracja przykłady

Przykład 3 cd. Przedzał Środek przedzału Lczebość Częstość Lczebość skumulowaa Częstość skumulowaa (30,40] 35 0, 0, (40,50] 45 3 0,3 34 0,34 (50,60] 55 33 0,33 67 0,67 (60,70] 65 0, 79 0,79 (70,80] 75 6 0,06 85 0,85 (80,90] 85 8 0,08 93 0,93 (90,00] 95 3 0,03 96 0,96 (00,0] 05 0,0 98 0,98 (0,0] 5 0,0 00 Razem 00 Moda przykłady Kwartyle przykłady Waracja przykłady

Moda przykłady Przykład : Mo Przykład 3: Przykład cd. Przykład3 cd. przedzał domaty to (50,60], o lczebośc 33 Mo 33, c L 50, b 0, Mo- 3, Mo+ Mo 33 3 50+ 0 (33 3) + (33 ) 53,3

Którą marę stosować? Średa arytmetycza: do szeregów typowych (jedo max, częstośc mootocze) Domata: do szeregów typowych, daych pogrupowaych, długośc przedzału domaty sąsedch powy być rówe Medaa: e ma ograczeń. Najbardzej odpora a zaburzea, edokładośc pomaru, zmay, wartośc odstające

Kwatyle, kwartyle p-ty kwatyl (kwatyl rzędu p): odsetek wartośc e wększych ż o wyos co ajmej p, a wartośc e mejszych co ajmej -p Q : Perwszy kwartyl kwatyl rzędu ¼ Drug kwartyl medaa kwatyl rzędu ½ Q 3 : Trzec kwartyl kwatyl rzędu ¾

Kwatyle cd. Kwatyl próbkowy rzędu p: Q p p : + [ p] + : p+ : p p Z Z

Kwartyle cd. Kwatyle dla p ¼ p ¾. Dla szeregu rozdzelczego przedzałowego: wzór jak dla meday Q k c dla k lub 3, odpowedo gdze M, M 3 umer klasy kwartyla b szerokość klasy kwartyla L c L doly koec klasy kwartyla + b M k k 4 Mk

Q Kwartyle przykłady Przykład : 68 4 68 3 4 4 a węc Przykład 3: 00 5 00 3 4 4 6 ( ) +, Q ( + ) 3, 5 4:68 43:68 3 6:68 7: 68 M, M3 4 a węc 75 0 0 Q 40+ (5 ) 40,09 Q3 60+ (75 67) 3 Przykład cd. 66,67 Przykład3 cd.

Rozproszee, zmeość, dyspersja duże małe

Mary rozproszea Mary klasycze waracja, odchylee stadardowe odchylee przecęte współczyk zmeośc (klas.) Mary pozycyje rozstęp rozstęp mędzykwartylowy odchylee ćwartkowe współczyk zmeośc (poz.)

Mary pozycyje Rozstęp ajprostsza mara, e berze pod uwagę żadych wartośc oprócz skrajych r : : Rozstęp mędzykwartylowy bardzej odpory a obserwacje etypowe ż zwykły rozstęp IQR Q 3 Q długość przedzału, w którym meśc sę 50% środkowych obserwacj a jego podstawe odchylee ćwartkowe Q IQR/, oraz pozycyje współczyk zmeośc V Q Q/Medalbo V QQ3 IQR/(Q 3 +Q ) także typowy przedzał zmeośc cechy: [Med Q, Med + Q]

Rozstęp, rozstęp mędzykwartylowy przykłady Przykład : r 5 3, IQR 3,5,5 Przykład 3: r 0 30 90 (w rzeczywstośc89, -345, 86,45) IQR 66,67 46,09 0,58

Mary klasycze Waracja dae surowe szereg rozdzelczy puktowy szereg rozdzelczy przedzałowy + ew. poprawka Shepparda lub ogólej ) ( ) ( ˆ S ) ( ) ( ˆ k k S ) ( ) ( ˆ k k c c S ˆ c S S cdługość przedzału klasy (jeśl rówe) ) ( ˆ k c c S S

Waracja przykłady Przykład : Sˆ ((,84) 7+ (3,84) 4+ (3,5,84) 3+ (4,84) + (4,5,84) 7+ (5,84) 4) 68 0,706 Przykład 3: Sˆ 00 ((35 58,7) + (75 58,7) + (45 58,7) 6+ (85 58,7) 3+ (55 58,7) 8+ (95 58,7) 33+ (65 58,7) 3+ (05 58,7) Przykład cd. Przykład 3 cd. + (5 58,7) ) S 33,3 33,3 0 w rzeczywstośc 3,98 Sˆ 333,85 rozkład e jest ormaly, za mała próba a poprawkę Shepparda wększe błędy wykają z małej próby ż z podzału a klasy

Odchylee stadardowe W tych samych jedostkach, co wyjścowy szereg ˆ Przykład : Przykład 3: S S ˆ, S Sˆ 0, 840[ocey] ˆ S 8,[ m ] S

Odchylee przecęte średe odchylee bezwzględe obece rzadko stosowae, choć łatwejsze w oblczeach, wyrażoe w jedostkach aturalych dla daych surowych td... d Mamy: d<s

Współczyk zmeośc (klasycze) Do porówywaa tej samej cechy w różych populacjach lub różych cech jedej populacj V S lubv Sˆ d ( 00%), d ( 00%)

Asymetra lewostroa symetra prawostroa (ujema) (dodata) < Med < Mo Med Mo > Med > Mo (typowe układy)

Mary asymetr Współczyk asymetr A M Ŝ 3 3 Współczyk skośośc A lub ˆ S Mo gdze M 3 jest trzecm mometem cetralym Med Sˆ Pozycyjy współczyk asymetr A Q 3 Med Q Q 3 + Q A merzy asymetrę tylko dla obserwacj drugej trzecej ćwartk

Iterpretacja Wskaźk dodate asymetra dodata (prawostroa) Wskaźk ujeme asymetra ujema (lewostroa) Dla współczyka skośośc (z medaą) pozycyjego wsp. asymetr ocea sły asymetr (co do modułu): 0-0,33: słaba 0,34-0,66: średa 0,67 : sla

Asymetra przykłady Przykład : Przykład 3: 0,5 46,09 66,67 46,09 54,85 66,67 ) 0,4( 8, 54,85 58,7 )lub 0,3( 8, 53,3 58,7,5, + A Med A Mo A A 0,33 3,5 3 3,5,00 0,840,84 0,8 0,840 3,84 0,55 + A (Mo) A (Med) A A

Wykres pudełkowy ( pudełko z wąsam ) Pozwala porówać grafcze dwe populacje (lub węcej) x max m{ max{ (ewetuale) : : [ Q [ Q, Q obserwacje odstające: 3 3 x < lubx > 3 IQRQ, + 3 ]} IQR]} obs. odstające * Q 3 Med Q * obs. odstające x m

Wykres pudełkowy przykład porówaa 0 5 0 5

Przyklady zestaweń statystyczych () Źródło: GUS, Cey w gospodarce arodowej 009

Przyklady zestaweń statystyczych () Źródło: GUS, Zużyce eerg w gospodarstwach domowych 009

Przyklady zestaweń statystyczych (3) satka cetylowa masy chłopców w W-we Źródło: IMD, 999

Przykłady zestaweń statystyczych (4) Względe rozstępy mędzykwartylowe Rozstęp mędzykwartylowy pozomu emerytury wg płc Źródło:Komsja Europejska 03

Przykłady zestaweń statystyczych (5) Zróżcowae pozomów bezroboca Zróżcowae pozomów bezroboca w ujęcu regoalym (merzoe współczykem zmeośc), 006 Źródło: Komsja Europejska

Przykłady zestaweń statystyczych (6) Godzowe wyagrodzea brutto, 00 Źródło: komsja Europejska 005

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Założea statystyk matematyczej Dae dośwadczale są wykem dzałaa pewego mechazmu losowego. A zatem: mamy do czyea ze zmeym losowym określoym a pewej przestrze probablstyczej, których realzacjam (wartoścam) są zebrae dae. Problem: e zamy (dokładego) rozkładu tych zmeych losowych...

Różca w podejścach RP SM:. RP, przykład: Sformułowae: w procese produkcyjym każdy kokrety wyrób może być wadlwy. Dzeje sę tak z prawdopodobeństwem 0%. Wady poszczególych sztuk są ezależe. Problemy: Jaka jest szasa, że w part 50 sztuk dokłade 6 będze wadlwych? Ile średo sztuk będze wadlwych? Jaka jest ajbardzej prawdopodoba lczba sztuk wadlwych? Rozwązae: budujemy model probablstyczy, tu: Schemat Beroullego dla 50, p0, Ewetuale, jeśl teresują as też e pytaa (p. jaka jest szasa, że perwsze 5 sztuk wadlwych), model dla cągów

Różca w podejścach RP SM cd.. SM, przykład: Sformułowae: Kotroler przebadał partę 50 sztuk towaru. Wyk są astępujące ( towar wadlwy, 0 bez wad): 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Problemy: jake jest prawdopodobeństwo, że produkt jest wadlwy (oszacowae)? Czy prawdą może być deklaracja produceta, że wadlwość to 0%? Rozwązae: budujemy model statystyczy, czyl model probablstyczy z ezaym() parametrem(am) rozkładu

Model Statystyczy Model statystyczy: (, F, P) gdze: przestrzeń wartośc obserwowaej zmeej losowej (często -wymarowa, jeśl mamy -wymarową próbkę zmeych,..., ) F σ-cało a P rodza rozkładów prawdopodobeństw P θ, deksowaa parametrem θ Θ w RP było: ( Ω, F, P) W mej formalym opse zwykle podaje sę:, P, Θ

Model statystyczy przykład {0,} przestrzeń próbkowa Łączy rozkład prawdopodobeństwa: P θ ( dla θ [0,] x, x,..., x ) θ θ (u as 50 oraz 0 5 3 4 50, pozostałe 0) Σx x ( θ) ( θ) Σx x

Model statystyczy przykład cd. Alteratywe sformułowae (jeśl otujemy tylko lczbęwadlwych elemetów w próbe): {0,,,..., } przestrzeń próbkowa Łączy rozkład prawdopodobeństwa: P θ dla θ [0,] ( x θ x (u as 50 oraz 6) x x ) θ ( )

Model statystyczy przykład cd. (): pytaa Mamy kokrete dae (próbkę): Jaka jest wartość parametru θ? teresuje as kokreta wartość teresuje as przedzał (ufośc) zagadee estymacj Weryfkacja hpotezy, że θ 0, testowae hpotez statystyczych ew. predykcje

Statystyk Estymację parametrów (puktową, przedzałową) czy testowae hpotez statystyczych przeprowadza sę a podstawe tzw. statystyk: Statystyka dowola fukcja obserwacj, czyl zmea losowa postac T T(,,..., Rozkład statystyk Tzależy od rozkładu zmeej, alestatystyka jako taka e może zależeć od parametru θ, p. + -θ )

Statystyk przykład są statystykam dla perwszego sformułowaa; są statystykam dla drugego sformułowaa Wybór statystyk zależy od pytaa, a które mamy odpowedzeć. 0,,, 3 T T T 0,,, 3 T T T

Model Statystyczy: Przykład f Wzrosty a gełdze. Aaltyk bada długość okresów wzrostowych a gełdze. Iteresuje go czas wzrostu kursu (do perwszego spadku), w dach. Załóżmy, że czasy wzrostu,,..., są próbką z rozkładu wykładczego Exp(λ). λ ezay parametr (0, ) przestrzeń próbkowa Łączy rozkład prawdopodobeństwa: P λ λ ( ( x λx x, x,..., x) ( e ) λσx x x,,..., ) λ e dlaλ> 0

Model Statystyczy: Przykład 3 Pomar z błędem losowym: powtarzamy pomar welkośc µ, wyk poszczególych pomarów są ezależym zmeym los.,,...,, bo maszya do pomaru edoskoała. Każdy z pomarów ma jedakowy rozkład ormaly N(µ, σ ). µ, σ ezae parametry (a węc θ (µ, σ)) R przestrzeń próbkowa Łączy rozkład prawdopodobeństwa: P ( ) x µ µσ, ( x, x,..., x) Φ σ fµσ, ( x, x,..., x ) exp ( x µ ) πσ σ lub ( ) ( ) dla µ R, σ >0