Po co nam statystyka matematyczna? Żeby na podstawie próby wnioskować o całej populacji

Podobne dokumenty
STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Z poprzedniego wykładu

Podstawy nauk przyrodniczych Matematyka

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1

Rachunek prawdopodobieństwa

2. Lesław Gajek, Marek Kałuszka, Wnioskowanie statystyczne. Modele i metody. Dla studentów.

51. Wykorzystywanie sumy, iloczynu i różnicy zdarzeń do obliczania prawdopodobieństw zdarzeń.

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja)

Statystyka matematyczna

Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Matematyczna

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Prawdopodobieństwo

Statystyka matematyczna

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

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

Matematyka podstawowa X. Rachunek prawdopodobieństwa

Statystyka matematyczna

STATYSTYKA wykład 1. Wanda Olech. Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA ZADANIA Z ROZWIĄZANIAMI. Uwaga! Dla określenia liczebności zbioru (mocy zbioru) użyto zamiennie symboli: Ω lub

Rachunek prawdopodobieństwa- wykład 2

Wstęp do rachunku prawdopodobieństwa

Wykład 2. Prawdopodobieństwo i elementy kombinatoryki

Zdarzenie losowe (zdarzenie)

= 10 9 = Ile jest wszystkich dwucyfrowych liczb naturalnych podzielnych przez 3? A. 12 B. 24 C. 29 D. 30. Sposób I = 30.

Wykład 2. Zdarzenia niezależne i prawdopodobieństwo całkowite

Moneta 1 Moneta 2 Kostka O, R O,R 1,2,3,4,5, Moneta 1 Moneta 2 Kostka O O ( )

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Rzucamy dwa razy sprawiedliwą, sześcienną kostką do gry. Oblicz prawdopodobieństwo otrzymania:

Statystyka matematyczna

Metody Statystyczne. Metody Statystyczne.

Prawdopodobieństwo. Prawdopodobieństwo. Jacek Kłopotowski. Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH. 16 października 2018

II WYKŁAD STATYSTYKA. 12/03/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. Leszek Adamczyk Wykłady dla kierunku Fizyka Medyczna w semestrze letnim 2016/2017

Statystyka podstawowe wzory i definicje

Wymagania egzaminacyjne z matematyki. Klasa 3C. MATeMATyka. Nowa Era. Klasa 3

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Wykład Centralne twierdzenie graniczne. Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Inżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki. przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi. semestr zimowy

Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo

Wstęp. Kurs w skrócie

Statystyka Astronomiczna

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

Zmienna losowa. Rozkład skokowy

Rachunek prawdopodobieństwa (Elektronika, studia niestacjonarne) Wykład 1

{( ) ( ) ( ) ( )( ) ( )( ) ( RRR)

(C. Gauss, P. Laplace, Bernoulli, R. Fisher, J. Spława-Neyman) Wikipedia 2008

Rachunek prawdopodobieństwa dla informatyków

Matematyczne Podstawy Kognitywistyki

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

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

Statystyka. Wydział Zarządzania Uniwersytetu Łódzkiego

STATYSTYKA wykład 1. Wanda Olech. Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I KOMBINATORYKA

Metody probabilistyczne

WYKŁAD 2. Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo Zmienna losowa i jej rozkłady

Elementy rachunku prawdopodobieństwa (M. Skośkiewicz, A. Siejka, K. Walczak, A. Szpakowska)

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 3 - model statystyczny, podstawowe zadania statystyki matematycznej

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

P r a w d o p o d o b i eństwo Lekcja 1 Temat: Lekcja organizacyjna. Program. Kontrakt.

ZMIENNE LOSOWE. Zmienna losowa (ZL) X( ) jest funkcją przekształcającą przestrzeń zdarzeń elementarnych w zbiór liczb rzeczywistych R 1 tzn. X: R 1.

Probabilistyczne podstawy statystyki matematycznej. Dr inż. Małgorzata Michalcewicz-Kaniowska

Lista 1. Prawdopodobieństwo klasyczne i geometryczne

Rozkłady statystyk z próby

Doświadczenie i zdarzenie losowe

KOMBINATORYKA I P-WO CZ.1 PODSTAWA

Lista zadania nr 4 Metody probabilistyczne i statystyka studia I stopnia informatyka (rok 2) Wydziału Ekonomiczno-Informatycznego Filia UwB w Wilnie

12. Przynależność do grupy przedmiotów: Blok przedmiotów matematycznych

( ) ( ) Przykład: Z trzech danych elementów: a, b, c, można utworzyć trzy następujące 2-elementowe kombinacje: ( ) ( ) ( ).

c. dokładnie 10 razy została wylosowana kula antracytowa, ale nie za pierwszym ani drugim razem;

Biostatystyka, # 2 /Weterynaria I/

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 1. L. Kowalski, Statystyka, 2005

Prawdopodobieństwo. jest ilościową miarą niepewności

3. Podstawowe pojęcia statystyki matematycznej i rachunku prawdopodobieństwa wykład z Populacja i próba

Lista 1a 1. Statystyka. Lista 1. Prawdopodobieństwo klasyczne i geometryczne

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

12. Przynależność do grupy przedmiotów: Blok przedmiotów matematycznych

Podstawy Teorii Prawdopodobieństwa

WYKŁADY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I (SGH)

P (A B) = P (A), P (B) = P (A), skąd P (A B) = P (A) P (B). P (A)

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

Obliczanie prawdopodobieństwa za pomocą metody drzew metoda drzew. Drzewem Reguła iloczynów. Reguła sum.

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Wykład 13. Podstawowe pojęcia rachunku prawdopodobieństwa

Wybrane treści z rachunku prawdopodobieństwa w kontekście medycznym. M.Zalewska

Prawdopodobieństwo zadania na sprawdzian

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO

Przykład 1. (A. Łomnicki)

2. Permutacje definicja permutacji definicja liczba permutacji zbioru n-elementowego

Niech X i Y będą niezależnymi zmiennymi losowymi o rozkładach wykładniczych, przy czym Y EX = 4 i EY = 6. Rozważamy zmienną losową Z =.

Elementy statystyki opisowej, teoria prawdopodobieństwa i kombinatoryka

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

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 16 zaliczenie z oceną

Rozkłady prawdopodobieństwa zmiennych losowych

KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO

Transkrypt:

ODSTWY STTYSTYKI 1. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 2. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. opulacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5. Testy parametryczne 6. Testy nieparametryczne 7. Korelacja liniowa i rangowa 8. Regresja prosta 9. naliza wariancji

WSTĘ o co nam statystyka matematyczna? róba pobieranie opulacja wnioskowanie Żeby na podstawie próby wnioskować o całej populacji

WSTĘ Statystyka matematyczna umożliwia wnioskowanie ogólne (na temat całej populacji) na podstawie próby rzykład? Np. ięć kotek pewnej rasy urodziło kocięta. yło ich w sumie 23, czyli średnio jedna kotka miała 4,6 kotka (23 : 5 = 4,6). ytania: Czy ten wynik to czysty przypadek, czy norma? Ile kociąt średnio w jednym miocie uzyskuje się w tej rasie kotów? ięć kotek to próba; wszystkie kotki (samice) tej rasy - populacja Żeby uzyskać odpowiedzi używając statystyki matematycznej, trzeba znać prawdopodobieństwa urodzenia się 1 kotka, 2 kotków. n (najwyższej zaobserwowanej liczby kotków), czyli: zbiór prawdopodobieństw dla wszystkich wartości cechy o nazwie liczba kociąt w miocie

RWDOODOIEŃSTWO

RWDOODOIEŃSTWO 1. Co to jest prawdopodobieństwo? 2. Symbole i definicje 3. Obliczanie prawdopodobieństwa brzegowego, warunkowego, łącznego 4. Wzór ayesa 5. Zdarzenia zależne i niezależne 6. Elementy kombinatoryki 7. Schemat ernoulliego

RWDOODOIEŃSTWO rawdopodobieństwo (potocznie) przypuszczalna możliwość: dziś prawdopodobnie będzie padać rawdopodobieństwo obserwowana wielokrotnie lub wynikająca z teorii częstość zdarzenia w 1 na wyźrebień klaczy pełnej krwi angielskiej rodzą się bliźnięta (prawdopodobieństwo urodzenia się bliźniąt wynosi 1/) prawdopodobieństwo wyrzucenia szóstki w rzucie kostką do gry wynosi 1/6 rawdopodobieństwo ang.: probability

RWDOODOIEŃSTWO Definicja klasyczna, tzw. prawdopodobieństwo a posteriori k n liczba zdarzeń elementarnych sprzyjających zdarzeniu losowemu (sukcesów) liczba wszystkich zdarzeń elementarnych Zdarzenie elementarne: pojedynczy możliwy wynik doświadczenia, pomiaru, obserwacji, np. rzutu kostką do gry Zdarzenie losowe może obejmować wiele zdarzeń elementarnych, np. uzyskanie parzystej liczby oczek w rzucie kostką

RWDOODOIEŃSTWO k n rawdopodobieństwo wystąpienia zdarzenia oznaczamy () przyjmuje wartości od 0 do 1 kiedy () = 1? kiedy () = 0? ( - zdarzenie pewne) ( - zdarzenie niemożliwe)

RWDOODOIEŃSTWO - symbole SUM ZDRZEŃ lub : ILOCZYN ZDRZEŃ i : ZDRZENIE RZECIWNE (nie ): RZYKŁDY?

RWDOODOIEŃSTWO - definicje RWDOODOIEŃSTWO WRUNKOWE (conditional probability) prawdopodobieństwo zdarzenia pod warunkiem, że zaszło zdarzenie ( ) RWDOODOIEŃSTWO RZEGOWE (marginal probability) prawdopodobieństwo konkretnego zdarzenia, np. osoba jest chora, spośród całego zbioru rozpatrywanych zdarzeń, np. jest kobietą, C jest niska, D ma ponad 50 lat, itp., uwzględniające zależności między zdarzeniami różnych typów

RWDOODOIEŃSTWO definicje rawdopodobieństwo brzegowe trzeba czasem obliczać jako RWDOODOIEŃSTWO CŁKOWITE (total probability) Jeśli zdarzenie warunkują dwa wykluczające się zdarzenia ( i nie ), to: ( ) ( ) ( / ) ( ) ( / ) RZYKŁD: obliczanie prawdopodobieństwa natrafienia w populacji na osobę chorą, jeśli częstość choroby określona została osobno u kobiet i u mężczyzn Według teorii jest to tzw. prawdopodobieństwo a priori

OLICZNIE RWDOODOIEŃSTW łeć Kolor oczu Kobieta (K) Mężczyzna (M) Niebieskie (N) 18 38 Zielone (Z) 5 15 rązowe () 12 12 24 Czarne (C) 8 10 18 45 55

RWDOODOIEŃSTWO pojedynczego zdarzenia (brzegowe) Kolor oczu Niebieskie (N) Zielone (Z) rązowe () Czarne (C) łeć Kobieta (K) Mężczyzna (M) 18 5 15 12 12 8 10 45 55 38 24 18 rawdopodobieństwo, że losowo wybrana osoba jest kobietą, (K) 45 K 0, 45 rawdopodobieństwo, że wylosowana osoba ma niebieskie oczy, (N) 38 N 0, 38

RWDOODOIEŃSTWO zadrzeń dopełniających się łeć Kolor oczu Kobieta (K) Mężczyzna (M) Niebieskie (N) 18 38 Zielone (Z) 5 15 rązowe () 12 12 24 Czarne (C) 8 10 18 45 55 rawdopodobieństwo, że losowo wybrana osoba jest kobietą, (K) rawdopodobieństwo, że wylosowano mężczyznę, (M) 55 K K 1 M K 0, 55 45 K 0, 45

RWDOODOIEŃSTWO iloczynu zdarzeń (łączne) Kolor oczu Niebieskie (N) Zielone (Z) rązowe () Czarne (C) łeć Kobieta (K) Mężczyzna (M) 18 5 15 12 12 8 10 45 55 38 24 18 rawdopodobieństwo, że losowo wybrana osoba jest kobietą i ma niebieskie oczy rawdopodobieństwo łącznego zajścia zdarzeń K i N, prawdopodobieństwo iloczynu zdarzeń, (KN) K N 0, 2

RWDOODOIEŃSTWO WRUNKOWE Kolor oczu Niebieskie (N) Zielone (Z) rązowe () Czarne (C) łeć Kobieta (K) Mężczyzna (M) 18 5 15 12 12 8 10 45 55 38 24 18 rawdopodobieństwo, że losowo osoba ma niebieskie oczy, o ile jest kobietą (!) Warunek osobą wylosowaną jest kobieta rawdopodobieństwo zdarzenia N pod warunkiem, że zaszło zdarzenie K, (N/K) 45 N / K 0, 44

WZÓR YES prawdopodobieństwo warunkowe prawdopodobieństwo łączne N K ( N K) ( K) prawdopodobieństwo brzegowe

WZÓR YES przekształcenie N K ( N K) ( K) Obliczanie prawdopodobieństwa łącznego (prawdopodobieństwa iloczynu zdarzeń) N K ( N K) ( K)

WZÓR YES wykorzystanie w przykładzie Kolor oczu Niebieskie (N) Zielone (Z) rązowe () Czarne (C) łeć Kobieta (K) Mężczyzna (M) 18 5 15 12 12 8 10 45 55 38 24 18 rawdopodobieństwo, że losowo wybrana kobieta ma niebieskie oczy ( N K) ( K) 45 N K 0, 44 rawdopodobieństwo, że losowo wybrana osoba jest kobietą i ma niebieskie oczy 45 45 N K ( N K) ( K) 0, 2

RWDOODOIEŃSTWO iloczynu zdarzeń Kolor oczu Niebieskie (N) Zielone (Z) rązowe () Czarne (C) łeć Kobieta (K) Mężczyzna (M) 18 5 15 12 12 8 10 45 55 38 24 18 rawdopodobieństwo, że losowo wybrana osoba jest kobietą i ma niebieskie oczy K N 0, 2

RWDOODOIEŃSTWO SUMY ZDRZEŃ Kolor oczu Niebieskie (N) Zielone (Z) rązowe () Czarne (C) łeć Kobieta (K) Mężczyzna (M) 18 5 15 12 12 8 10 45 55 38 24 18 rawdopodobieństwo, że losowo wybrana osoba jest kobietą lub ma niebieskie oczy, (K N) L N K N K 38 45 0,63

ZDRZENI ZLEŻNE I NIEZLEŻNE ZDRZENI NIEZLEŻNE (independent events) ZDRZENI ZLEŻNE (dependent events) Na przykład: rzucamy dwa razy kostką do gry wyrzucenie szóstki w pierwszym rzucie wyrzucenie liczby parzystej w drugim rzucie wyrzucenie szóstki w pierwszym rzucie wyrzucenie w sumie co najmniej 10 oczek w obu rzutach

ZDRZENI ZLEŻNE I NIEZLEŻNE rawdopodobieństwo warunkowe ZDRZENI NIEZLEŻNE ZDRZENI ZLEŻNE ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( bo:

ZDRZENI ZLEŻNE I NIEZLEŻNE ZDRZENI NIEZLEŻNE ZDRZENI ZLEŻNE rawdopodobieństwo łączne (prawdopodobieństwo iloczynu zdarzeń i ) ( ) ( ) ( ) ( ) bo: ( ) ( ) ( ) ( )

ZDRZENI ZLEŻNE I NIEZLEŻNE rawdopodobieństwo sumy zdarzeń ZDRZENI NIEZLEŻNE ZDRZENI ZLEŻNE ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( Zdarzenia ROZŁĄCZNE: albo albo Zdarzenia ROZŁĄCZNE

WZÓR YES ogólne zastosowanie prawdopodobieństwo warunkowe prawdopodobieństwo łączne ( ) ( ) prawdopodobieństwo (brzegowe) całkowite

WZÓR YES ogólne zastosowanie prawdopodobieństwo warunkowe prawdopodobieństwo łączne ( ) ( ( ) / ) ( ) ( / ) prawdopodobieństwo całkowite

KOMINTORYK

ERMUTCJE Liczba możliwych zestawień wszystkich n elementów zbioru z uwzględnieniem kolejności n! 3! 123 6 Grafika z wykładu J. Szydy, 09

WRICJE Liczba wszystkich możliwych zestawień k elementów ze zbioru n elementów z uwzględnieniem kolejności n! 3! 6 n k! 1! Grafika z wykładu J. Szydy, 09

KOMINCJE Liczba możliwych k-elementowych podzbiorów zbioru n elementów (bez uwzględnienia kolejności) n k k! n! n k! 3! 2!1! 6 2 3 Grafika z wykładu J. Szydy, 09

KOMINTORYK o co nam znajomość kombinatoryki? M.in. żeby łatwo określać liczbę zdarzeń będących wynikiem np. kombinacji, a w efekcie określać częstość (prawdopodobieństwo a posteriori) konkretnych zdarzeń rzykład: Jakie jest prawdodobieństwo trafienia szóstki w Lotto? Liczba WSZYSTKICH możliwych szóstek to liczba kombinacji sześciu liczb ze zbioru 49 liczb: 49 6 k! n! n k! 49! 6!(49 6)!? Obliczenia na ćwiczeniach!

SCHEMT ERNOULLIEGO Doświadczenie o dwóch wynikach (orzeł lub reszka, chłopiec czy dziewczynka, itp.) nosi nazwę próby ernoulliego. Oznaczmy jako p prawdopodobieństwo wyniku, na którym nam zależy (sukcesu), np. wyrzucenie orła. Wtedy prawdopodobieńtwo przeciwnego wyniku (reszki) wynosi 1 - p = q. rzy rzucie monetą p = q = 0,5. Wielokrotna próba ernoulliego (np. 10 rzutów monetą) to tzw. schemat ernoulliego. ytanie: jakie jest prawdopodobieństwo uzyskania k orłów w n rzutach monetą (np. 7 orłów w 10 rzutach)?

SCHEMT ERNOULLIEGO Jakie jest prawdopodobieństwo uzyskania k orłów w n rzutach monetą? ( n; k; p) n k p k q n k Na przykład: 7 orłów w 10 rzutach? (10;7;0,5) 10 0,5 7 7 0,5 107 0,117188 Szczegóły na ćwiczeniach ZRSZM!!!

ODSUMOWNIE 1. Co to jest prawdopodobieństwo? 2. Symbole i definicje 3. Obliczanie prawdopodobieństwa brzegowego, warunkowego, łącznego 4. Wzór ayesa 5. Zdarzenia zależne i niezależne 6. Elementy kombinatoryki 7. Schemat ernoulliego