STATYSTYKA MATEMATYCZNA

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Z poprzedniego wykładu

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

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

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja)

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

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

Wstęp do rachunku prawdopodobieństwa

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

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

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

12. Przynależność do grupy przedmiotów: Blok przedmiotów matematycznych

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

Rachunek prawdopodobieństwa

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

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

12. Przynależność do grupy przedmiotów: Blok przedmiotów matematycznych

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 TEST T

Podstawy metod probabilistycznych. dr Adam Kiersztyn

Wykład 2. Zdarzenia niezależne i prawdopodobieństwo całkowite

Informatyka I stopień (I stopień / II stopień) ogólno akademicki (ogólno akademicki / praktyczny) podstawowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES)

1.1 Rachunek prawdopodobieństwa

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

1.1 Wstęp Literatura... 1

Przykład 1. (A. Łomnicki)

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

PODYPLOMOWE STUDIA ZAAWANSOWANE METODY ANALIZY DANYCH I DATA MINING W BIZNESIE

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

zbieranie porządkowanie i prezentacja (tabele, wykresy) analiza interpretacja (wnioskowanie statystyczne)

Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2014/15

Uwaga. Decyzje brzmią różnie! Testy parametryczne dotyczące nieznanej wartości

Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics 2, 2, 0, 0, 0

Statystyka matematyczna dla leśników

Statystyka matematyczna

WYDZIAŁ BUDOWNICTWA LĄDOWEGO I WODNEGO

Recenzenci: prof. dr hab. Henryk Domański dr hab. Jarosław Górniak

Wykład 1 Zmienne losowe, statystyki próbkowe - powtórzenie materiału

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi

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

Wnioskowanie statystyczne Weryfikacja hipotez. Statystyka

SPIS TEŚCI CZĘŚĆ I RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

Statystyka matematyczna

Wymagania kl. 3. Zakres podstawowy i rozszerzony

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI

Data wydruku: Dla rocznika: 2015/2016. Opis przedmiotu

Opis przedmiotu. Karta przedmiotu - Probabilistyka I Katalog ECTS Politechniki Warszawskiej

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

Wstęp. Kurs w skrócie

STATYSTYKA wykład 5-6

Opis przedmiotu: Probabilistyka I

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

Zmienne losowe, statystyki próbkowe. Wrocław, 2 marca 2015

Statystyka Astronomiczna

STATYSTYKA wykład 8. Wnioskowanie. Weryfikacja hipotez. Wanda Olech

dr Jerzy Pusz, st. wykładowca, Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej B. Ogólna charakterystyka przedmiotu

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

reguła mnożenia ilustracja zbioru wyników doświadczenia za pomocą drzewa reguła dodawania definicja n! liczba permutacji zbioru n-elementowego

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

Przedmowa Wykaz symboli Litery alfabetu greckiego wykorzystywane w podręczniku Symbole wykorzystywane w zagadnieniach teorii

Recenzenci: prof. dr hab. Henryk Domański dr hab. Jarosław Górniak

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

Rachunek prawdopodobieństwa (Elektronika, studia niestacjonarne) Wykład 1

Transport II stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) Studia stacjonarne (stacjonarne / niestacjonarne)

KARTA PRZEDMIOTU. 12. Przynależność do grupy przedmiotów: Prawdopodobieństwo i statystyka

Statystyka matematyczna dla leśników

SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA (skrajne daty)

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA - POJĘCIA WSTĘPNE MATERIAŁY POMOCNICZE - TEORIA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

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

Statystyka matematyczna

Wnioskowanie bayesowskie

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

STATYSTYKA Statistics. Inżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki

Wykład 4. Plan: 1. Aproksymacja rozkładu dwumianowego rozkładem normalnym. 2. Rozkłady próbkowe. 3. Centralne twierdzenie graniczne

STATYSTYKA MATEMATYCZNA. rachunek prawdopodobieństwa

Rachunek prawdopodobieństwa dla informatyków

Statystyka w zarzadzaniu / Amir D. Aczel, Jayavel Sounderpandian. Wydanie 2. Warszawa, Spis treści

Rozkłady statystyk z próby. Statystyka

studia stacjonarne w/ćw zajęcia zorganizowane: 30/15 3,0 praca własna studenta: 55 Godziny kontaktowe z nauczycielem akademickim: udział w wykładach

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

Transkrypt:

STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. 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 i regresja liniowa i nieliniowa 8. Analiza wariancji Copyright 2010, Joanna Szyda

RAWDOODOBIEŃSTWO

WSTĘ 1. o co nam prawdopodobieństwo? 2. Co to jest prawdopodobieństwo? 3. Symbole i definicje 4. Obliczanie prawdopodobieństwa brzegowego, warunkowego, łącznego 5. Wzór Bayesa 6. Zdarzenia zależne i niezależne 7. Elementy kombinatoryki

o co jest nam prawdopodobieństwo? Statystyka matematyczna umożliwia wnioskowanie ogólne (na temat całej populacji) na podstawie próby rzykład? Np. ięć kotek pewnej rasy urodziło kocięta. Było ich w sumie 23, czyli średnio jedna kotka miała 4,6 kotka. ytania: Czy ten wynik to czysty przypadek, czy norma? Ile kociąt w jednym miocie uzyskuje się w tej rasie kotów? ięć kotek to próba; wszystkie kotki (samice) tej rasy - populacja Żeby uzyskać odpowiedzi, 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 ; inaczej rozkład cechy

CO TO JEST RAWDOODOBIEŃSTWO (probability)? rawdopodobieństwo popularnie: przypuszczalna możliwość lub częstość: dziś prawdopodobnie będzie padał śnieg rawdopodobieństwo w praktyce, badaniach: obserwowana wielokrotnie częstość zdarzenia w 1 na 100 wyźrebień klaczy pełnej krwi angielskiej rodzą się bliźnięta rawdopodobieństwo w analizie statystycznej określenie rozkładów zmiennych losowych (cech) wnioskowanie statystyczne (np. testowanie hipotez)

CO TO JEST RAWDOODOBIEŃSTWO? Definicja klasyczna, tzw. prawdopodobieństwo a posteriori liczba zdarzeń elementarnych sprzyjających zdarzeniu A (sukcesów) A k n liczba wszystkich zdarzeń elementarnych (prób) RZYKŁAD?

CO TO JEST RAWDOODOBIEŃSTWO? rawdopodobieństwo wystąpienia zdarzenia A oznaczamy A) przyjmuje wartości od 0 do 1 kiedy A) 1? kiedy A) 0? (A - zdarzenie pewne) (A - zdarzenie niemożliwe)

RACHUNEK RAWDOODOBIEŃSTWA - symbole SUMA ZDARZEŃ A lub B: AB ILOCZYN ZDARZEŃ A i B: AB ZDARZENIE RZECIWNE (nie A): A RZYKŁADY?

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

RAWDOODOBIEŃSTWO definicje rawdopodobieństwo brzegowe trzeba czasem obliczać jako RAWDOODOBIEŃSTWO CAŁKOWITE (total probability) Jeśli zdarzenie B warunkują dwa wykluczające się zdarzenia (A i nie A), to: B) A) B / A) A) B / A) RZYKŁAD: 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

OBLICZANIE RAWDOODOBIEŃSTWA Journal of sychiatric Research (2003) Carter i wsp. wystąpienie choroby afektywnej dwubiegunowej w zależności od wieku... i uwarunkowań rodzinnych 318 pacjentów wystąpienie choroby dwubiegunowej historia choroby w rodzinie <18 lat (E) 18 lat (L) nie występuje (A) 28 35 63 dwubiegunowa (B) 19 38 57 jednobiegunowa (C) 41 44 85 jedno- i dwubiegunowa (D) 53 60 113 141 177 318 Copyright 2009, Joanna Szyda

RAWDOODOBIEŃSTWO BRZEGOWE (marginal probability) wystąpienie choroby dwubiegunowej historia choroby w rodzinie <18 lat (E) 18 lat (L) nie występuje (A) 28 35 63 dwubiegunowa (B) 19 38 57 jednobiegunowa (C) 41 44 85 jedno- i dwubiegunowa (D) 53 60 113 141 177 318 rawdopodobieństwo, że losowo wybrany chory na chorobę dwubiegunową ma poniżej 18 lat, E) 141 E 0. 4434 318 rawdopodobieństwo, że losowo wybrany chory jest dzieckiem zdrowych rodziców, A) 63 318 A 0. 1981 Copyright 2009, Joanna Szyda

ZDARZENIA DOEŁNIAJĄCE SIĘ (complementary events) wystąpienie choroby dwubiegunowej historia choroby w rodzinie <18 lat (E) 18 lat (L) nie występuje (A) 28 35 63 dwubiegunowa (B) 19 38 57 jednobiegunowa (C) 41 44 85 jedno- i dwubiegunowa (D) 53 60 113 141 177 318 rawdopodobieństwo, że losowo wybrany chory ma poniżej 18 lat, E) 141 318 E 0. 4434 rawdopodobieństwo, że losowo wybrany chory ma co najmniej 18 lat, L) 177 E E L E 0. 5566 318 E) E ) 1 1 Copyright 2009, Joanna Szyda

RAWDOODOBIEŃSTWO WARUNKOWE (conditional prob.) wystąpienie choroby dwubiegunowej historia choroby w rodzinie <18 lat (E) 18 lat (L) nie wystepuje (A) 28 35 63 dwubiegunowa (B) 19 38 57 jednobiegunowa (C) 41 44 85 jedno- i dwubiegunowa (D) 53 60 113 141 177 318 rawdopodobieństwo, że losowo wybrany chory poniżej 18 lat pochodzi ze zdrowej rodziny Warunek chory ma poniżej 18 lat rawdopodobieństwo zdarzenia A pod warunkiem, że zaszło zdarzenie E, A/E) 28 141 A / E 0. 1986 Copyright 2009, Joanna Szyda

RAWDOODOBIEŃSTWO ŁĄCZNE (joint probability) wystąpienie choroby dwubiegunowej historia choroby w rodzinie <18 lat (E) 18 lat (L) nie wystepuje (A) 28 35 63 dwubiegunowa (B) 19 38 57 jednobiegunowa (C) 41 44 85 jedno- i dwubiegunowa (D) 53 60 113 141 177 318 rawdopodobieństwo, że losowo wybrany chory ma poniżej 18 lat i pochodzi ze zdrowej rodziny Tu brak warunku, wybór spośród wszystkich chorych rawdopodobieństwo łącznego zajścia zdarzeń A i E, AE) prawdopodobieństwo iloczynu zdarzeń 28 318 AE A E 0. 0881 Copyright 2009, Joanna Szyda

WZÓR BAYESA prawdopodobieństwo warunkowe prawdopodobieństwo łączne A E AE) E) prawdopodobieństwo brzegowe

WZÓR BAYESA przekształcenie Obliczanie prawdopodobieństwa łącznego (prawdopodobieństwa iloczynu zdarzeń) A E A/ E) E)

WZÓR BAYESA wykorzystanie w przykładzie wystąpienie choroby dwubiegunowej historia choroby w rodzinie <18 lat (E) 18 lat (L) nie występuje (A) 28 35 63 dwubiegunowa (B) 19 38 57 jednobiegunowa (C) 41 44 85 jedno- i dwubiegunowa (D) 53 60 113 141 177 318 rawdopodobieństwo, że losowo wybrany chory poniżej 18 lat pochodzi ze zdrowej rodziny AE) E) 28 318 141 318 A E 0. 1986 rawdopodobieństwo, że losowo wybrany chory ma poniżej 18 lat i pochodzi ze zdrowej rodziny 28 141 141 318 AE A E) E) 0. 0881 Copyright 2009, Joanna Szyda

RAWDOODOBIEŃSTWO SUMY wystąpienie choroby dwubiegunowej historia choroby w rodzinie <18 lat (E) 18 lat (L) nie wystepuje (A) 28 35 63 dwubiegunowa (B) 19 38 57 jednobiegunowa (C) 41 44 85 jedno- i dwubiegunowa (D) 53 60 113 141 177 318 rawdopodobieństwo, że losowo wybrany chory ma powyżej 18 lat L) lub że losowo wybrany chory pochodzi ze zdrowej rodziny A); L A) 177 318 63 318 35 318 L A L A LA 0. 64 Copyright 2009, Joanna Szyda

ZDARZENIA ZALEŻNE I NIEZALEŻNE A B A B ZDARZENIA NIEZALEŻNE ZDARZENIA ZALEŻNE rawdopodobieństwo łączne (prawdopodobieństwo iloczynu zdarzeń A i B) A B A) B) A B A B) B) bo: A B A B) B) A) B) Copyright 2009, Joanna Szyda

ZDARZENIA ZALEŻNE I NIEZALEŻNE A B A B ZDARZENIA NIEZALEŻNE (independent events) ZDARZENIA ZALEŻNE (dependent events) rawdopodobieństwo warunkowe A B A bo: A B AB) B) AB) B) A) B) B) A B A) Copyright 2009, Joanna Szyda

ZDARZENIA ZALEŻNE I NIEZALEŻNE A B A B ZDARZENIA NIEZALEŻNE ZDARZENIA ZALEŻNE rawdopodobieństwo sumy zdarzeń A B A) B) A) B) A B A) B) A B) Kiedy A B A) B)??? RZYKŁAD? Zdarzenia ROZŁĄCZNE to nie to samo co NIEZALEŻNE Copyright 2009, Joanna Szyda

WZÓR BAYESA ogólne zastosowanie prawdopodobieństwo warunkowe prawdopodobieństwo łączne A B A B) B) prawdopodobieństwo (brzegowe) całkowite

WZÓR BAYESA ogólne zastosowanie prawdopodobieństwo warunkowe prawdopodobieństwo łączne A B A) B A B) / A) A) B / A) prawdopodobieństwo całkowite

KOMBINATORYKA

ERMUTACJE Liczba możliwych zestawień wszystkich n elementów zbioru z uwzględnieniem kolejności n! 3! 123 6 Copyright 2009, Joanna Szyda

WARIACJE Liczba wszystkich możliwych zestawień k elementów ze zbioru n elementów z uwzględnieniem kolejności n! 3! 6 n k! 1! Copyright 2009, Joanna Szyda

KOMBINACJE Liczba możliwych k-elementowych podzbiorów zbioru n elementów (bez uwzględnienia kolejności) n k k! n! n k! 3! 2!1! 6 2 3 Copyright 2009, Joanna Szyda

KOMBINATORYKA 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: 49 6 k! n! n k! 49! 6!(49 6)!? Obliczenia na ćwiczeniach ZARASZAM!!!

ODSUMOWANIE 1. o co nam prawdopodobieństwo? 2. Co to jest prawdopodobieństwo? 3. Symbole i definicje 4. Obliczanie prawdopodobieństwa brzegowego, warunkowego, łącznego 5. Wzór Bayesa 6. Zdarzenia zależne i niezależne 7. Elementy kombinatoryki