Estymacja przedziałowa - przedziały ufności

Podobne dokumenty
Estymacja przedziałowa - przedziały ufności

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

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

Statystyka matematyczna dla leśników

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka Wnioskowanie statystyczne. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

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

Wykład 10 Wnioskowanie o proporcjach

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

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.

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

Estymacja parametrów populacji

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

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

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

1 Testy statystyczne. 2 Rodzaje testów

Wykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej

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

Rozkłady statystyk z próby Twierdzenia graniczne

Estymacja przedziałowa

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

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

Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA

STATYSTYKA OPISOWA I PROJEKTOWANIE EKSPERYMENTU dr inż Krzysztof Bryś

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA

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

ANALIZA DANYCH DYSKRETNYCH

Porównanie dwu populacji

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

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

Parametryczne Testy Istotności

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

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

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

θx θ 1, dla 0 < x < 1, 0, poza tym,

16 Przedziały ufności

Estymacja przedziałowa:

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

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

Lista 6. Estymacja punktowa

2.1. Studium przypadku 1

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

1 Dwuwymiarowa zmienna losowa

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

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

WYKŁAD 8 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

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

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

1 Zmienne losowe. Własności dystrybuanty F (x) = P (X < x): F1. 0 F (x) 1 dla każdego x R, F2. lim F (x) = 0 oraz lim F (x) = 1,

Modele probabilistyczne zjawisk losowych

TESTY LOSOWOŚCI. Badanie losowości próby - test serii.

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

ZDARZENIE ELEMENTARNE to możliwy wynik doświadczenia losowego. Wszystkie takie możliwe wyniki tworzą zbiór zdarzeń elementarnych.

Statystyka matematyczna. Wykład II. Estymacja punktowa

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska

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

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

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Rozkłady statystyk z próby

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

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

0.1 ROZKŁADY WYBRANYCH STATYSTYK

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

WYKŁAD 1. Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo Zmienna losowa i jej rozkłady

TEST STATYSTYCZNY. Jeżeli hipotezę zerową odrzucimy na danym poziomie istotności, to odrzucimy ją na każdym większym poziomie istotności.

Twierdzenia graniczne:

Estymacja punktowa i przedziałowa

Pojcie estymacji. Metody probabilistyczne i statystyka Wykład 9: Estymacja punktowa. Własnoci estymatorów. Rozkłady statystyk z próby.

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

(X i X) 2. n 1. X m S

Prawdopodobieństwo i statystyka 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).

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

ma rozkład złożony Poissona z oczekiwaną liczbą szkód równą λ i rozkładem wartości pojedynczej szkody takim, że Pr( Y

PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE

Testowanie hipotez statystycznych

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

... i statystyka testowa przyjmuje wartość..., zatem ODRZUCAMY /NIE MA POD- STAW DO ODRZUCENIA HIPOTEZY H 0 (właściwe podkreślić).

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

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

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja

Liczebnośd (w tys.) n

ZSTA LMO Zadania na ćwiczenia

Kurs Prawdopodobieństwo Wzory

Elementy statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezentacji (wykład I)

Wykład 8: Zmienne losowe dyskretne. Rozkłady Bernoulliego (dwumianowy), Pascala, Poissona. Przybliżenie Poissona rozkładu dwumianowego.

Statystyka matematyczna dla leśników

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

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

Statystyka i opracowanie danych W3: Wprowadzenie do statystycznej analizy danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Estymacja i estymatory

8 Weryfikacja hipotez statystycznych

Wstęp do probabilistyki i statystyki. Wykład 4. Statystyki i estymacja parametrów

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Hipotezą statystyczną nazywamy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy.

166 Wstęp do statystyki matematycznej

1) Jakie są różnice pomiędzy analiza danych a wnioskowaniem statystycznym?

Testowanie hipotez statystycznych

Transkrypt:

Estymacja rzedziałowa - rzedziały ufości Próbę -elemetową charakteryzujemy jej arametrami ( x, s, s ). SłuŜą oe do ocey wartości iezaych arametrów oulacji (m, σ, σ). Nazywamy je estymatorami uktowymi iezaych arametrów oulacyjych. Niezay arametr oulacji (θ) moŝa teŝ szacować rzy omocy rzedziału ufości. Estymacja rzedziałowa olega a kostrukcji rzedziału liczbowego, który z określoym z góry (bliskim ) rawdoodobieństwem będzie zawierał iezaą wartość szacowaego arametru oulacji. Twórcą metody estymacji rzedziałowej był statystyk olskiego ochodzeia Jerzy Sława-Neyma (894-98). Postać rzedziału ufości jest astęująca: { g Θ g }, α P W4 -

Stwierdzamy, Ŝe z rawdoodobieństwem -α rzedział ufości (g,g ) zawiera szacoway arametr oulacyjy Θ. W tym zaisie Θ jest wielkością stałą, choć iezaą, g i g zaś są wartościami liczbowymi wyzaczoymi z róby. Są oe zmieymi losowymi elemetów róby, statystykami z róby. Wielkość α to oziom istotości (lub ryzyko błędu), zaś -α to oziom ufości. Przedział ufości dla średiej oulacji m ma ostać: m s s ( x tα, ; x + tα, ), P Wartość t α,- odczytujemy z tablic rozkładu t-studeta. W4 - α ZaleŜy am a tym, by rzedział ufości dla wartości średiej m był jak ajkrótszy. MoŜemy osiągąć to: orzez zwiększeie liczebości róby, zwiększając arametr α, a więc zmiejszając oziom ufości - α.

W4-3 Długość rzedziału dla średiej m wyraŝa formuła: S t s t d ) ; (, α α Podobie moŝa skostruować rzedział ufości dla oulacyjych charakterystyk rozroszeia: wariacji i odchyleia stadardowego. Są oe oarte o rozkład χ Pearsoa i mają ostać: α σ α χ α χ,, var var X X P α σ α χ α χ,, var var X X P

Określają oe graice losowych rzedziałów obejmujących iezaą wartość odowiedio: wariacji i odchyleia stadardowego w oulacji. Jeśli cecha X ma rozkład dwuuktowy, to jej charakterystyką jest wskaźik struktury (frakcja). Dysoujemy róbą: x, x,...,x, gdzie x i ( sukces ) lub x i ( oraŝka ). k X i ozacza liczbę sukcesów i (jedyek). Estymator uktowy frakcji : k ˆ PrzybliŜoy rzedział ufości dla : ( ( ) ( ) u ; u ), α / + α / W4-4

gdzie oziom ufości P - α, a u α jest kwatylem rzędu α rozkładu ormalego N(, ), w rzybliŝeiu moŝa go zastąić wartością t(α, + ). Przedziały ufości mogą teŝ być jedostroe. Przykład: Badao stoień rozowszechieia telefoów komórkowych w środowisku studetów ewej uczeli. Stwierdzoo, Ŝe wśród 6 losowo rzebadaych studetów telefo komórkowy osiadało 54 osób. k 54 ˆ,9 6 t(α, ), dla α,5, ma wartość,96 (tablice statystycze, rozkład t Studeta). Stąd zgodie ze wzorem: W4-5

czyli ( ) ( ) ( ) u ; + u α α / α / P ( ),9(,9,96,9),9(,9) ;,9 +,96 P, 95 6 6 (,9,4 ;,9 +,4), 95 P (,876 ;,94) P, 95 Z rawdoodobieństwem,95 mamy rawo oczekiwać, Ŝe rawdoodobieństwo osiadaia rzez ojedyczego studeta telefou komórkowego będzie ie miejsze iŝ,876, ale ie większe iŝ,94. Z rawdoodobieństwem,95 mamy rawo oczekiwać, Ŝe frakcja studetów badaej uczeli, osiadających telefo komórkowy będzie ie miejsza iŝ 87,6 %, ale ie większa iŝ 9,4 %. W4-6

Hiotezy statystycze i ich weryfikacja, testy statystycze Drugim, obok estymacji (szacowaia wartości arametrów lub rozkładu zmieej losowej w oulacji a odstawie rozkładu emiryczego dla róby), odstawowym rodzajem wioskowaia statystyczego jest weryfikacja (testowaie) hiotez statystyczych, czyli srawdzaie określoych rzyuszczeń (załoŝeń) wysuiętych w stosuku do arametrów lub rozkładu oulacji geeralej. Hiotezy statystycze to odowiedio sformułowae rzyuszczeia dotyczące rozkładu oulacji. Mogą oe mieć róŝą ostać, w zaleŝości od ierwotych hiotez badawczych. Najczęściej stosuje się hiotezy arametrycze, recyzujące wartości arametrów oulacyjych. W4-7

Weryfikacja hiotezy statystyczej olega a stosowaiu secjalego arzędzia, zwaego testem statystyczym. Jest to reguła ostęowaia, która kaŝdej moŝliwej róbie losowej rzyorządkowuje decyzję odrzuceia lub rzyjęcia weryfikowaej hiotezy. Istota kaŝdego testu olega a tym, aby uchroić się rzed oełieiem błędu I rodzaju olegającym a odrzuceiu hiotezy rawdziwej, jak i rzed oełieiem błędu II rodzaju olegającym a ie odrzuceiu (rzyjęciu) hiotezy fałszywej. Hioteza H odrzuceie rzyjęcie rawdziwa α - α fałszywa - β β Jako oziom istotości α wybiera się ajczęściej wartości:,5 i,, choć W4-8

moŝa rzyjąć dowole liczby z rzedziału <, >. W teorii weryfikacji hiotez statystyczych większe zaczeie rzyisywae jest błędowi ierwszego rodzaju. Od testu statystyczego wymaga się więc, by błąd te był rzadko oełiay. Stąd zawsze arzuca się z góry ewe małe rawdoodobieństwo oełieia błędu ierwszego rodzaju (α). Z testem statystyczym związae jest takŝe ojęcie mocy testu. Mocą testu azywamy rawdoodobieństwo ie odrzuceia hiotezy alteratywej H, gdy w rzeczywistości jest oa rawdziwa (lub rawdoodobieństwo odrzuceia fałszywej hiotezy zerowej). Prawdoodobieństwo to rówe jest -β. Moc testu to iaczej rawdoodobieństwo ie oełieia błędu drugiego rodzaju. Im większe jest to rawdoodobieństwo, tym leszy jest day test jako arzędzie do W4-9

róŝicowaia między hiotezą rawdziwą i fałszywą. Test statystyczy moŝe być słaby lub mocy: test mocy - w większości rzyadków jesteśmy w staie odrzucić fałszywą hiotezę zerową test słaby - gdy istieje duŝa szasa a to, Ŝe ie odrzucimy hiotezy zerowej, omimo jej ierawdziwości. Od testu owiiśmy wymagać, by był o jak ajmociejszy, tz. by jak ajłatwiej odrzucał hiotezę zerową, jeśli jest oa ierawdziwa. Test mocy:. rezetuje mały błąd II rodzaju (β),. rzadko myli się odrzucając H (raczej ie odrzuca H rawdziwej), 3. jeśli odrzuca H to jest wysoka szasa (rówa mocy testu), Ŝe H była fałszywa. W4 -

Wszystkie omawiae a wykładzie testy to testy w ewym sesie ajmociejsze. Hioteza o średiej oulacyjej Niech oulacja geerala ma rozkład ormaly N(m,σ ), rzy czym oba arametry są iezae. W oarciu o elemetową róbę losową aleŝy zweryfikować hiotezę zerową H : m m, wobec hiotezy alteratywej H : m m Dla weryfikacji tej hiotezy zerowej stosujemy test t Studeta, który daje am wartość statystyki t em obliczoej z róby: x m x m tem s sx Symbol s x ozacza błąd średiej. JeŜeli zajdzie ierówość t em t α, -, to hiotezę H aleŝy odrzucić a korzyść hiotezy alteratywej H. Natomiast gdy W4 -

zajdzie ierówość rzeciwa, tz. t em < t α, -, to ie mamy odstaw do odrzuceia hiotezy H, czyli rzyjmujemy ją. Jeśli cecha X ma rozkład N(m;σ ), to hioteza zerowa: H : mm moŝe być testowaa róŝie, w zaleŝości od ostaci hiotezy alteratywej H. Hioteza alteratywa H : m > m H : m < m H : m m Fukcja testowa tem sx Obszar krytyczy x m ( ) t α, ;+ x m ( ) ; t α, tem sx x m ( ) tem sx ;, t α, t α ( ) ;+ Dwa ierwsze rzyadki to hiotezy (i testy) jedostroe. W4 -

Hioteza o wartości wskaźika struktury Zmiea losowa dwuuktowa, zero jedykowa. H : (H : ) gdzie ˆ k z em ( ) Jeśli z em t α,, to hiotezę H aleŝy odrzucić a korzyść H. Natomiast gdy z em < t α,, to ie mamy odstaw do odrzuceia hiotezy H, czyli rzyjmujemy ją. Przykład: Zweryfikujmy a oziomie α,5 rzyuszczeie, Ŝe wskaźik wyosaŝeia studetów ewej uczeli w rzeośe komutery jest rówy.4, jeśli w losowej W4-3

róbie 8 studetów fakt osiadaia mobilego komutera zadeklarowało 35 osób. H : z em k 35 ˆ,4375 8.4 z em,4375,4,4(,4) 8 (,65 PoiewaŜ t(,5, + ),96, a więc odrzucamy hiotezę zerową H :,4 a korzyść hiotezy alteratywej H :,4. MoŜa zarooować jako alteratywą hiotezę jedostroą,. H : >,4, ale zmiaa ta włyie a rzebieg testowaia. ) W4-4