1 Testy statystyczne. 2 Rodzaje testów

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

Parametryczne Testy Istotności

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

1 Testy statystyczne. 2 Rodzaje testów

Statystyka matematyczna dla leśników

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.

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

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

STATYSTYKA OPISOWA I PROJEKTOWANIE EKSPERYMENTU dr inż Krzysztof Bryś

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

Estymacja parametrów populacji

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

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska

TESTY LOSOWOŚCI. Badanie losowości próby - test serii.

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

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

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności

ANALIZA DANYCH DYSKRETNYCH

1 Dwuwymiarowa zmienna losowa

16 Przedziały ufności

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności

Kurs w zakresie zaawansowanych metod komputerowej analizy danych Statystyczna analiza danych godziny ćwiczeń autor: Adam Kiersztyn

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,

1 Rozk ad normalny. Szczególnym przypadkiem jest standardowy rozk ad normalny N (0; 1), wartości

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

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

Statystyka w rozumieniu tego wykładu to zbiór metod służących pozyskiwaniu, prezentacji, analizie danych.

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

Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA

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

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA

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

1 Testy statystyczne. 2 Rodzaje testów

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

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

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

Statystyczny opis danych - parametry

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Estymacja przedziałowa

Wykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej

Liczebnośd (w tys.) n

SIGMA KWADRAT LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO- DEMOGRAFICZNY

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

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

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

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

Statystyka matematyczna. Wykład II. Estymacja punktowa

Statystyka Wzory I. Analiza struktury

Lista 6. Estymacja punktowa

1 Analiza wariancji H 1 : 1 6= 2 _ 1 6= 3 _ 1 6= 4 _ 2 6= 3 _ 2 6= 4 _ 3 6= 4

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

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

Estymacja przedziałowa:

2.1. Studium przypadku 1

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

Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8

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

8. WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH DWA RODZAJE TESTÓW STATYSTYCZNYCH: PARAMETRYCZNE I ZGODNOŚCI

Porównanie dwu populacji

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

ZSTA LMO Zadania na ćwiczenia

θx θ 1, dla 0 < x < 1, 0, poza tym,

PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE

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

WNIOSKOWANIE W MODELU REGRESJI LINIOWEJ

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

STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II

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

ZMIENNA LOSOWA I JEJ PARAMETRY -powtórzenie

0.1 ROZKŁADY WYBRANYCH STATYSTYK

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

Rozkłady statystyk z próby Twierdzenia graniczne

1 Próba a populacja. Nasze rozwa zania zaczniemy od przedyskutowania podstawowych poj ¾eć statystycznych,

Estymacja punktowa i przedziałowa

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

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

Wykład nr 2. Statystyka opisowa część 2. Plan wykładu

1 Praktyczne metody wyznaczania podstawowych miar bez zastosowania komputerów

8 Weryfikacja hipotez statystycznych

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

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

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

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

1 Wieloczynnikowa analiza wariancji

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

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

Pochodne cz ¾astkowe i ich zastosowanie.

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

BQR FMECA/FMEA. czujnik DI CPU DO zawór. Rys. 1. Schemat rozpatrywanego systemu zabezpieczeniowego PE

Bardzo silnie z poj ¾eciem populacji statystycznej zwiazane ¾ jest poj ¾ecie próby statystycznej.

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

1 Poj ¾ecie szeregu czasowego

1 Przygotowanie ankiety

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

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Transkrypt:

1 Testy statystycze Podczas sprawdzaia hipotez statystyczych moga¾ wystapić ¾ dwa rodzaje b ¾edów. Prawdopodobieństwo b ¾edu polegajacego ¾ a odrzuceiu hipotezy zerowej (H 0 ), gdy jest oa prawdziwa, czyli tzw. b ¾edu I rodzaju określa si ¾e zazwyczaj przez ; atomiast p-stwo pope ieia b ¾edu II rodzaju polegajacego ¾ a przyj ¾eciu hipotezy zerowej, gdy jest oa fa szywa określa si ¾e symbolem : Przedstawimy teraz ogóly schemat przebiegu procedury wery kacyjej: Sformu owaie hipotezy zerowej i alteratywej Wybór statystyki testowej Określeie poziomu istotości Wyzaczeie obszaru krytyczego testu Obliczeie statystyki a podstawie próby Nie odrzucać H 0 (= Podj¾ecie decyzji =) Odrzucić H 0 Wioskujemy, ze H 0 mo ze być prawdziwa Wioskujemy, ze H 1 jest prawdziwa Rodzaje testów Testy parametrycze ajcz ¾eściej wery kuja¾ sady ¾ o takich parametrach populacji, jak średia arytmetycza, wskaźik struktury i wariacja. Testy te sa¾ kostruowae przy za o zeiu zajomości dystrybuaty w populacji geeralej. Wi ¾ekszość z ich zak ada, ze rozk ad badaej cechy w populacji jest rozk adem ormalym. Testy ieparametrycze ie wymuszaja ¾ zadych za o zeń dotyczacych ¾ postaci badaych zmieych w populacji, w zwiazku ¾ z tym cz¾esto sa¾ określae miaem testów iezwiazaych ¾ z rozk adem. S u z a¾ oe do wery kacji ró zorodych hipotez dotyczacych, ¾ m. i. zgodości rozk adu cechy w populacji z określoym rozk adem teoretyczym, zgodości rozk adów w dwóch populacjach, a tak ze chocia zby losowości wyboru próby. W szczególych przypadkach dla ma ych prób i rozk adów ieormalych zast ¾epuja¾ testy parametrycze. Schemat rozwa zaych w dalszej w cz ¾eści testów przedstawia si ¾e ast ¾epujaco: ¾ 1

1) testy s u z ace ¾ do wery kacji w asości populacji jedowymiarowych Testy porówujace ¾ ocey parametrów ze wzorcem =) Testy parametrycze - test dla średiej - test dla poporcji - test dla wariacji Testy oceiajace ¾ zgodość rozk adu empiryczego z teoretyczym =) Testy ieparametrycze test zgodości test zgodości Ko mogorowa test serii (= Testy oceiaj ace ¾ losowość próby ) test s u z ace ¾ do porówywaia w asości dwóch populacji Testy porówujace ¾ ocey parametrów z dwóch prób Testy parametrycze: - testy dla dwóch średich - testy dla dwóch proporcji - testy dla dwóch wariacji Testy oceiajace ¾ zgodość dwóch rozk adów empiryczych Testy ieparametrycze - test Ko mogorowa-smirowa - test jedorodości - test mediay - test serii - test zaków.1 Testy dla populacji jedowymiarowej Poi zej przedstawimy przeglad ¾ ajwa ziejszych testów stosowaych do wery- kacji hipotez o w asościach populacji jedowymiarowej.

.1.1 Testy dla średiej W testach dla średiej wery kacji poddaje si ¾e hipotez ¾e zerowa¾ postaci H 0 : = 0 wobec hipotezy alteratywej, która przyjmuje jeda¾ z trzech postaci H 1 : 6= 0 lub > 0 lub < 0 Statystyka testowa zale zy od trzech czyików: - rozk adu cechy w populacji - zajomości odchyleia stadardowego w populacji - liczebości próby Test I. W teście tym zak adamy, ze badaa cecha ma rozk ad ormaly o iezaej średiej, jedak ze zaym odchyleiu, tz. X N (; ), iezae, zae, poadto liczebość próby jest bez zaczeia. Jako statystyk¾e testowa¾ stosujemy wówczas statystyk¾e Z = X 0 p = X 0 p : Decyzj¾e o odrzuceiu H 0 podejmujemy w zale zości od tego czy obliczoa wartość statystyki testowej Z ale zy do przedzia u krytyczego. Przedzia krytyczy jest zale zy od postaci hipotezy alteratywej. Ogólie przy określaiu przedzia u dla średiej mo zemy posi kować si ¾e ast ¾epujacymi ¾ wskazówkami. Hipoteza alteratywa Obszar krytyczy H 0 : 6= 0 W = 1; z H 0 : > 0 W = [z ; 1) H 0 : < 0 W = ( 1; z ] [ z ; 1 (1) gdzie z jest kwatylem rz¾edu 1 stadardowego rozk adu ormalego. Test II. W teście tym zak ada si¾e rozk ad populacji jest dowoly o iezaej średiej oraz iezaym odchyleiu, jedak ze liczebość próby przekracza 30. W tym przypadku jako statystyk¾e testowa¾ Z = X 0 p ; S gdzie S jest odchyleiem obliczaym z próby. W tym teście obszary krytycze pokrywaja¾ si¾e z tymi wyst¾epujacymi ¾ w teście I. Test III. W tym przypadku zak adamy, ze badaa cecha ma rozk ad ormaly o iezaych parametrach oraz ; atomiast liczebość próby ie przekracza 30. Stosujemy wówczas statystyk¾e testowa¾ T = X p 0 1: S 3

Obszar krytyczy rówie z jest uzale zioy od postaci hipotezy alteratywej i jest zbli zoy do daych zawartych we wzorach (1), ale zy jedak zastapić ¾ z przez t ; 1 ; gdzie t ; 1 jest kwatylem rz¾edu 1 rozk adu t Studeta o 1 stopiach swobody..1. Test dla proporcji Test dla proporcji s u zy do wery kacji hipotezy o udziale w ca ej populacji jedostek posiadajacych ¾ wyró zioy wariat daej cechy, co jest określae miaem frakcji, proporcji lub wskaźika struktury. Zak ada si ¾e, ze populacja ma rozk ad dwumiaowy z parametrem p oraz próba jest licza > 50: Wery kacji poddaje si¾e ast¾epujace ¾ hipotezy H 0 : p = p 0 H 1 : p 6= p 0 ; lub p > p 0 ; lub p < p 0 : Jako statystyk¾e testowa¾ Z = k p 0 p p0q 0 gdzie k- liczba elemetów wyró zioych w próbie, p 0 q 0 = 1: Jako obszarów krytyczych u zywa si ¾e obszarów ze wzorów (1)..1.3 Test dla wariacji W teście tym zak ada si ¾e, ze rozwa zaa cecha ma rozk ad ormaly. Wyró zia si ¾e poadto dwa przypadki w zale zości od liczebości próby. W przypadku próby ie przekraczajacej ¾ 30 elemetów do wery kacji hipotez ; H 0 : = 0 () H 1 : 6= 0; lub > 0; lub < 0 (3) = S 0 = ( 1) S b ; 0 gdzie S b jest wariacja¾ ieobcia zo ¾ a¾ z próby. Dla powy zszej statystyki obszary krytycze rówie z uzale zioe sa¾ od postaci hipotezy (3) i przyjmuja¾ ast¾epujac ¾ a¾ postać Hipoteza alteratywa H 0 : 6= 0 H 0 : > 0 H 0 : < 0 Obszar krytyczy W = 0; 1 [ ; 1 W = ; 1 W = 0; 4

Dobór poszczególych przypadków precyzuja¾ poi zsze rysuki 5