Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA

Podobne dokumenty
ANALIZA DANYCH DYSKRETNYCH

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

Estymacja przedziałowa

t - kwantyl rozkładu t-studenta rzędu p o f stopniach swobody

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

Lista 6. Estymacja punktowa

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA

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

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

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

Estymacja przedziałowa:

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

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

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

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

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

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

TESTY LOSOWOŚCI. Badanie losowości próby - test serii.

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

Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8

Wykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej

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

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

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

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

16 Przedziały ufności

Estymacja parametrów populacji

1 Dwuwymiarowa zmienna losowa

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności

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

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

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

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

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

SIGMA KWADRAT LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO- DEMOGRAFICZNY

θx θ 1, dla 0 < x < 1, 0, poza tym,

0.1 ROZKŁADY WYBRANYCH STATYSTYK

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

d wymiarowy wektor losowy Niech (Ω, S, P) przestrzeń probabilistyczna Definicja Odwzorowanie X: Ω R nazywamy 1-wymiarowym wektorem

Ćwiczenie 3. H 1 : p p 0 H 3 : p > p 0. b) dla małej próby statystykę testową oblicza się za pomocą wzoru:

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2

Parametryczne Testy Istotności

STATYSTYKA OPISOWA I PROJEKTOWANIE EKSPERYMENTU dr inż Krzysztof Bryś

POLITECHNIKA OPOLSKA

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska

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,

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

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

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

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

Statystyczny opis danych - parametry

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Estymacja punktowa i przedziałowa

STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Statystyka matematyczna dla leśników

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

1 Testy statystyczne. 2 Rodzaje testów

2.1. Studium przypadku 1

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja

Estymatory nieobciążone o minimalnej wariancji

Estymacja parametrów rozkładu cechy

Lista 5. Odp. 1. xf(x)dx = xdx = 1 2 E [X] = 1. Pr(X > 3/4) E [X] 3/4 = 2 3. Zadanie 3. Zmienne losowe X i (i = 1, 2, 3, 4) są niezależne o tym samym

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności

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

Twierdzenia graniczne:

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych (w zakresie materiału przedstawionego na wykładzie organizacyjnym)

Statystyka matematyczna. Wykład II. Estymacja punktowa

LABORATORIUM METROLOGII

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Statystyka Wzory I. Analiza struktury

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

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

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Wykład nr 2. Statystyka opisowa część 2. Plan wykładu

INSTRUKCJA NR 06-2 POMIARY TEMPA METABOLIZMU METODĄ TABELARYCZNĄ

Statystyka opisowa - dodatek

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

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystyczna analiza danych jakościowych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.

Analiza wyników symulacji i rzeczywistego pomiaru zmian napięcia ładowanego kondensatora

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

Zestaw II Odpowiedź: Przeciętna masa ciała w grupie przebadanych szczurów wynosi 186,2 g.

STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW.

Podstawowe pojęcia. Próba losowa. Badanie próby losowej

Modele tendencji rozwojowej STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 18 listopada 2017

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

WYKŁAD 5 TEORIA ESTYMACJI II

Statystyka powtórzenie (I semestr) Rafał M. Frąk

Obserwacje odstające mają duży wpływ na średnią średnia nie jest odporna.

Elementy modelowania matematycznego

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

MIANO ROZTWORU TITRANTA. Analiza statystyczna wyników oznaczeń

POMIARY WARSZTATOWE. D o u ż y t k u w e w n ę t r z n e g o. Katedra Inżynierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego. Ćwiczenia laboratoryjne

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

ZADANIA NA ĆWICZENIA 3 I 4

Transkrypt:

Ćwiczeie ETYMACJA TATYTYCZNA Jest to metoda wioskowaia statystyczego. Umożliwia oszacowaie wartości iteresującego as parametru a podstawie badaia próbki. Estymacja puktowa polega a określeiu fukcji zwaej estymatorem, która daje ajlepsze przybliżeie wartości szacowaej charakterystyki a podstawie wartości z próby. Estymacja przedziałowa polega a wyzaczaiu przedziału, zwaego przedziałem ufości, który z prawdopodobieństwem α (zwaym poziomem ufości), zawiera wartość badaego parametru.. ANALIZA DANYCH DYKRETNYCH Rozpatrujemy rozkład dwupuktowy, czyli taki, w którym zmiea losowa przyjmuje jedą z dwóch wartości. Jedą z ważiejszych charakterystyk tego rozkładu jest częstość wystąpieia w populacji elemetu o określoej właściwości (udział takich elemetów w populacji), tzw. wskaźik struktury, albo prawdopodobieństwo sukcesu. zacowaie wartości wskaźika struktury a podstawie badaia próbki Dyspoujemy próbką -elemetową o k elemetach wyróżioych. Estymacja puktowa Estymatorem wskaźika struktury daej populacji jest stosuek liczby elemetów wyróżioych w próbce do liczości próbki k. Estymacja przedziałowa W zależości od wielkości próbki rozpatrzymy dwa przypadki: a) dla próby o małej liczości ( < 00) przedział ufości wskaźika struktury a poziomie ufości -α jest postaci: b) dla próby o dużej liczości ( 00 ) przedział ufości wskaźika struktury a poziomie ufości -α jest postaci: gdzie: ( p, p ) p - kwatyl rozkładu beta (k, -k+) rzędu p - kwatyl rozkładu beta (k+, -k) rzędu ( ) ( ) u, u gdzie: u - kwatyl rozkładu ormalego stadaryzowaego N(0, ) rzędu

Wyzaczaie miimalej wielkości próbki Jeżeli chcemy skostruować przedział ufości dla wskaźika struktury, o z góry zadaej długości rówej d a poziomie ufości -α, ależy pobrać z populacji geeralej próbkę o odpowiediej liczbie elemetów. Miimalą liczbę elemetów próbki możemy obliczyć za pomocą poiższych wzorów:. Jeżeli zamy rząd wielkości szacowaego wskaźika struktury, wówczas. Jeżeli rząd wielkości wskaźika struktury ie jest zaay, wówczas gdzie jest spodziewaą wartością wskaźika struktury gdzie d jest połową przedziału ufości. ANALIZA DANYCH CIĄGŁYCH W ramach zajęć będziemy wyzaczać przedziały ufości dla wartości średiej i wariacji dla próbek pochodzących z populacji, w których badaa cecha ma rozkład ormaly N(μ, σ). Używae ozaczeia: - średia arytmetycza elemetów próbki - odchyleie stadardowe wyikające z próbki - wariacja wyikająca z próbki f t - kwatyl rozkładu t-tudeta rzędu p o f stopiach swobody p u p - kwatyl rozkładu ormalego stadaryzowaego N(0, ) rzędu p - kwatyl rozkładu chi-kwadrat rzędu p o f stopiach swobody p, f Kostrukcja przedziałów ufości dla wartości średiej Rozpatrujemy -elemetową próbę.. Jeżeli wariacja σ populacji, z której. Przedział ufości a poziomie ufości -α pochodzi rozpatrywaa próbka jest zaa, w przypadku, kiedy wariacja ie jest zaa, przedział ufości a poziomie ufości -α jest ma postać: postaci: u u t t

Kostrukcja przedziałów ufości dla wariacji. Dla małej próbki ( < 50) przedział ufości a poziomie ufości -α dla wariacji populacji ma postać:. Dla dużej próbki ( 50) przedział ufości a poziomie ufości -α,, 3 u 3 u Wyzaczaie miimalej wielkości próby Aby skostruować przedział ufości o długości d dla oszacowaia wartości średiej µ a poziomie ufości -α ależy pobrać próbę o miimalej liczbie elemetów obliczoej według poiższych wzorów:. Jeżeli odchyleie stadardowe σ jest zae, wówczas. Jeżeli odchyleie stadardowe σ ie jest zae, wówczas a podstawie próbki wstępej o liczości 0 i odchyleiu stadardowym 0 wyikającym z tej próbki Procedury programu tatgraphic Do obliczeia średiej arytmetyczej, wariacji i odchyleia stadardowego z próbki moża wykorzystać arzędzie do wyzaczaia statystyk opisowych lub fukcje wbudowaego kalkulatora: AVG(? ) oblicza średią arytmetyczą VARIANCE(? ) oblicza wariację D(? ) oblicza odchyleie stadardowe Do obliczeia kwatyla wybraego rozkładu moża wykorzystać fukcje wbudowaego kalkulatora: INVBETA(??? ) oblicza kwatyl rozkładu beta pierwszy parametr rząd szukaego kwatyla, dwa astępe stopie swobody. 3

INVNORMAL(??? ) oblicza kwatyl rozkładu ormalego pierwszy parametr rząd kwatyla, drugi średia stadaryzowaego rozkładu ormalego (= 0), trzeci odchyleie stadardowe stadaryzowaego rozkładu ormalego (= ). INVTUDENT(?? ) oblicza kwatyl rozkładu t-tudeta pierwszy parametr rząd szukaego kwatyla, drugi stopień swobody INVCHIQUARE(?? ) oblicza kwatyl rozkładu chi-kwadrat pierwszy parametr rząd szukaego kwatyla, drugi stopień swobody Przedziały ufości dla wartości średiej i odchyleia stadardowego zadaej próby wyzacza się za pomocą arzędzia Describe/Numeric Data/Oe-Variable Aalysis... wybierając w opcjach tekstowych oka aalizy Cofidece Itervals. tadardowo przedziały ufości wyzaczae są a poziomie ufości 95%. Poziom te moża zmieić wybierając z meu podręczego oka wyikowego opcję Pae Optios. Wielkość próby wyzacza się za pomocą arzędzia Describe/ ample-ize Determiatio Literatura Krysicki W., Bartos J. i i. Rachuek prawdopodobieństwa i statystyka matematycza w zadaiach PWN Warszawa 986 Wybrae zagadieia wioskowaia statystyczego z wykorzystaiem pakietu TATGRAPHIC preskryp laboratoryjy. Praca pod redakcją Przemysława Grzegorzewskiego. Oficya Wydawicza PW, Warszawa 00 4

ZADANIA Zadaie W wyiku kotroli jakości samochodów produkowaych w jedej fabryce stwierdzoo, że a 0 badaych samochodów 3 mają istote wady. Wyzaczyć przedział ufości dla frakcji wadliwych samochodów a poziomie ufości - a = 0,95. Poadto, przy założeiu maksymalego błędu szacuku wskaźika struktury d=0.0, oraz zakładając, że spodziewaa wielkość wskaźika struktury wyosi 0.5, wyzaczyć miimalą liczość próby. Zadaie pośród 0 wylosowaych pracowików pewego zakładu 7 ie wykoywało ormy wydajości pracy. Wyzaczyć 99-procetową realizację przedziału ufości dla frakcji p pracowików tego zakładu, którzy ie wykoują ormy oraz podać wartość estymatora parametru p. Zadaie 3 Za pomocą pewego istrumetu pomiarowego dokoao = 0 pomiarów średicy pewego pierścieia i otrzymao wyiki: 8,353 8,83 8,07 8,567 8,676 8,993 8,4 8,867 8,699 8,99 8,458 8,88 8,049 8,96 8,838 8,64 8,055 8,85 8,865 8,47 Producet tych istrumetów gwaratuje, że przy posługiwaiu się imi rozrzut pomiarów wyosi σ = 0,03. Zakładamy, że badaa cecha ma rozkład ormaly. a) Wyzaczyć przedział ufości dla wartości przeciętej μ średicy pierścieia przyjmując poziom ufości - α = 0,95. b) Czy liczba pomiarów jest wystarczająca, aby z prawdopodobieństwem 0.99 zapewić, że połowa długości przedziału ufości d dla średiej wartości średicy pierścieia była miejsza iż 0.0 mm? Zadaie 4 Dokoao =5 pomiarów ciśieia w komorze spalaia pewego typu silika i otrzymao astępujące wyiki: 30.5 30.38 3.66 6.5 3.5 9.68 6.89 8.44 8.96 9.48 6.93 30.84 8.9 8.95 30. kg/cm. Zakładamy, że ciśieie ma rozkład ormaly. a) Wyzaczyć przedział ufości dla wartości oczekiwaej µ ciśieia w komorze spalaia dla dwóch poziomów ufości: -α = 0.95 oraz -α = 0.99 b) Czy wstępa liczba pomiarów zapewia z prawdopodobieństwem 0.95, że połowa długości przedziału ufości d dla średiej wartości ciśieia jest miejsza iż kg/cm c) Na poziomie ufości - a = 0.98 określić przedział ufości dla wariacji σ ciśieia w komorze spalaia. Zadaie 5 Badaiu poddao = 5 elemetów tego samego typu i w przedziale czasu [0,400] [h] zliczoo liczbę odów tego elemetu otrzymując astępujące wyiki: 83 86 86 87 83 90 86 86 88 9 83 84 83 85 88 94 84 88 9 89 88 90 93 84 86. Przyjmując poziom ufości - α= 0,95 wyzaczyć przedziały ufości dla wartości średiej μ oraz wariacji σ liczby odów do chwili 400 [h]. Zadaie 6 Dokoao = 0 pomiarów długości drogi hamowaia pewego typu pojazdu samochodowego przy prędkości 00 [km/h] i otrzymao astępujące wyiki: średia = 38,65, odchyleie =,3 [m]. Wyzaczyć przedziały ufości dla wartości przeciętej µ i wariacji długości drogi hamowaia σ przyjmując poziom ufości -α = 0,9 5