FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Stetin. 2009, Oeconomica 275 (57),

Podobne dokumenty
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 Dwuwymiarowa zmienna losowa

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.

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

Estymacja to wnioskowanie statystyczne koncentrujące się wokół oszacowania wartości specyficznych parametrów populacji.

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

Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA

Porównanie dwu populacji

Wnioskowanie statystyczne dr Alicja Szuman

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

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

Materiały do wykładu 4 ze Statystyki

Estymacja przedziałowa

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

Metody Statystyczne II

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

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

STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW.

Statystyka matematyczna dla leśników

Rozkłady statystyk z próby

STATYSTYKA. Seminarium Chemia Analityczna. Dr hab. inż. Piotr Konieczka.

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

Testy dotyczące wartości oczekiwanej (1 próbka).

Wprowadzenie do laboratorium 1

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

Statystyczna analiza danych

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

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

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Lista 6. Estymacja punktowa

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

Wykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej

Analiza wyników symulacji i rzeczywistego pomiaru zmian napięcia ładowanego kondensatora

Rozkłady statystyk z próby. Metody probabilistyczne i statystyka Wykład 2: Rozkłady statystyk z próby. Przedziały ufnoci

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

Parametryczne Testy Istotności

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

1 Testy statystyczne. 2 Rodzaje testów

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

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

Statystyka matematyczna. Wykład II. Estymacja punktowa

ANALIZA DANYCH DYSKRETNYCH

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA

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

W(s)= s 3 +7s 2 +10s+K

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

16 Przedziały ufności

STATYSTYKA OPISOWA I PROJEKTOWANIE EKSPERYMENTU dr inż Krzysztof Bryś

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2

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

Przedziały ufności. dr Alina Semrau-Giłka

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

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

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

2.1. Studium przypadku 1

STATYSTYKA. Seminarium Chemia Analityczna III rok. Dr inż. Piotr Konieczka

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

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności

θx θ 1, dla 0 < x < 1, 0, poza tym,

STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II

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

Statystyczny opis danych - parametry

2. INNE ROZKŁADY DYSKRETNE

Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja

Elementy modelowania matematycznego

Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8

Estymacja przedziałowa:

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

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

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

PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE

Algorytmy ewolucyjne (2)

Testy statystyczne teoria

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

Estymacja to wnioskowanie statystyczne koncentrujące się wokół oszacowania wartości parametrów rozkładu populacji.

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

Estymacja punktowa i przedziałowa

MIANO ROZTWORU TITRANTA. Analiza statystyczna wyników oznaczeń

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

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności

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

Estymacja parametrów populacji

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

LABORATORIUM METROLOGII

STATYSTYKA. Seminarium Chemia Analityczna. Dr inż. Piotr Konieczka.

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej

Badania, pomiary, diagnostyka monitoring maszyn

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

1 Estymacja przedziałowa

Estymacja punktowa - Estymacja przedziałowa

O liczbach naturalnych, których suma równa się iloczynowi

ANALIZA MATEMATYCZNA 1 (MAP 1024) LISTY ZADAŃ

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

Zdarzenia losowe, definicja prawdopodobieństwa, zmienne losowe

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

Transkrypt:

FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Uiv. Techol. Steti. 009, Oecoomica 75 (57), 3 36 Leoid WOROBJOW, Krzyztof WISIŃSKI, Alekadra PANFIORAVA STOSOWANIE METOD ESTYMACJI PRZEDZIAŁOWEJ W BADANIACH PRZYRODNICZYCH I EKONOMICZNYCH AN APPLICATION OF INTERVAL ESTIMATION METHODS IN ECONOMIE AND NATURE STUDY Katedra Marketigu, Zachodiopomorki Uiwerytet Techologiczy w Szczeciie ul. śołierka 47, 7-0 Szczeci Abtract. The article the method of determiig the cofidece iterval for the average value i the populatio. There have bee alo give the methodological guidelie iteded to correct applicatio of thi method i atural ad ecoomic tudie. Słowa kluczowe: etymacja przedziałowa, metodyka wyzaczaia przedziałów ufości dla wartości średiej w populacji, przykłady empirycze. Key word: iterval etimatio, methodology for determiig the cofidece iterval for the average value i the populatio, the empirical example. WSTĘP Studeci i doktoraci pizący prace magiterkie i doktorkie o tematyce ekoomiczej lub przyrodiczej częto mają trudości z poprawym tatytyczym opracowaiem daych empiryczych oraz z właściwą iterpretacją uzykaych wyików. Celem iiejzego artykułu jet udzieleie praktyczych wkazówek oobom toującym metody tatytycze w woich pracach badawczych. Szczegółowej aalizie poddae zotało zagadieie etymacji przedziałów ufości dla wartości średiej populacji. Przedtawioe rozwaŝaia mogą być takŝe toowae w przypadku iych zagadień związaych z etymacją przedziałową (p. przedział ufości dla wariacji, wkaźik truktury). W artykule zawarto rówieŝ ogóle iformacje o metodologii badań tatytyczych, które powiy być przydate przy toowaiu modeli tatytyczych. Jedym z główych zadań tatytyki matematyczej jet wiokowaie o właściwościach badaej zbiorowości (populacji geeralej) a podtawie jej fragmetu (podzbioru) próby. Rozwój metod tatytyczych prowadzi do uzykaia coraz pełiejzej iformacji o całości a podtawie części tej całości. Tak jak w wielu dziedziach auki tatytyka, w celu opiaia właości cech realej zbiorowości, wprowadza pewie teoretyczy model, który przekztałcay przy wykorzytaiu praw rachuku prawdopodobieńtwa pozwala badaczowi uzykać wartościowe wioki. Podtawowym arzędziem, za pomocą którego modeluje ię cechy obiektów w populacji, jet pojęcie zmieej loowej. Oberwacje doświadczale moŝemy traktować jako realizacje wartości zmieej loowej. Problem badaia zbiorowości geeralej prawdza ię zatem do określeia cech zmieej loowej a podtawie kończoego zbioru jej wartości.

3 L. Worobjow i i. ESTYMACJA PRZEDZIAŁÓW UFNOŚCI DLA ŚREDNIEJ OGÓLNE UJĘCIE ZADANIA Podtawowym parametrem zmieej loowej (a co za tym idzie, populacji, którą opiuje) jet jej wartość średia (wartość oczekiwaa). Itieją dwie metody zacowaia średiej (i ogóliej iezaych parametrów populacji) etymacja puktowa i etymacja przedziałowa. Etymacja puktowa daje moŝliwość ozacowaia parametrów za pomocą liczb, ie podaje jedak dokładości tych ozacowań. Metody etymacji przedziałowej pozbawioe ą tej wady. Wyzaczaie przedziału ufości dla średiej przebiega atępująco: Badaą cechę populacji opiuje zmiea loowa X, która ma iezaą wartość oczekiwaą rówą m i kończoą wariację. Na podtawie liczb x,x, K,x, które ą wartościami cech wyloowaymi iezaleŝie od obiektów populacji (wartościami próby), aleŝy wyzaczyć liczbową realizację przedziału, który ze z góry zadaym prawdopodobieńtwem pokrywa wartość średią m. Próbę x,x, K,x traktujemy jako realizację iezaleŝych zmieych loowych X, X, K, X. W przypadku, gdy załoŝymy, Ŝe zmiee loowe o wartości średiej rówej m, otrzymujemy zaleŝość: X, X, K, X mają rozkład ormaly S S P ( X t < m< X + t ) = () Zatem liczbowa potać przedziału ufości dla średiej, przy przyjętych załoŝeiach, jet atępująca: ( x t,x + t ) () Zwyczajowo przedział ufości dla średiej zapiuje ię w potaci: gdzie: liczebość próby, x = x i średia arytmetycza próby, i= x t < m< x + t (3) = odchyleie tadardowe próby, przy czym wariacja próby określoa jet przez i= = ( xi x ), t wartość pełiająca waruek: (odczytywaa z tablic rozkładu t-studeta dla i topi wobody). P ( t < t < t ) = W przypadku, gdy liczebość próby jet duŝa (zwykle przyjmuje ię, Ŝe próba jet duŝa, gdy > 30, przedział ufości przyjmuje potać: x u < m< x + u (4) gdzie: u liczba pełiającą waruek: tadaryzowaego). F (u ) = (F dytrybuata rozkładu ormalego

Stoowaie metod etymacji przedziałowej... 33 MATERIAŁ I METODY. PRZYKŁADY EMPIRYCZNE Metodykę wyzaczaia wielkości próby badawczej pokaŝemy a przykładach. Przykład. Jedą z waŝiejzych charakterytyk zbóŝ jet zawartość białka w ich ziarach. W celu ozacowaia średiej zawartości białka w ziarach pzeicy odmiay Meteor wykorzytao metodę etymacji przedziałowej. Wyloowao w poób iezaleŝy = 0 ziare i przebadao je pod względem procetowej zawartości białka. Otrzymao średią arytmetyczą x = 7, % i odchyleie tadardowe = 3,%. PoiewaŜ próba jet duŝa, aleŝy przyjąć atępującą potać przedziału ufości: x u < m< x + u Jako wpółczyik ufości przyjęto = 0, 90. Wartość u = u 0,0 obliczoo z waruku: F(u 0,0 ) = 0, 0 = 0,95. Korzytając z tablic dytrybuaty tadaryzowaego rozkładu ormalego, otrzymao u 0,0 =,64. Zatem przedział ufości będzie miał potać: Po łatwych obliczeiach otrzymao: 3, 7, 64, < m< 7, + 64, 0 6,7% < m < 7,6% Widać, Ŝe rozpiętość otrzymaego przedziału jet rówa 0,9%, co taowi około 5% średiej arytmetyczej obliczoej z próby. Lewy koiec przedziału jet więc średią arytmetyczą pomiejzoą o,5%, a prawy koiec średią arytmetyczą powiękzoą o,5%. Wyzaczoy przedział ufości moŝa iterpretować jako przedział wylooway z populacji przedziałów, w której przeciętie 9 a 0 przedziałów pokrywa iezaą średią procetową zawartość białka w ziarach pzeicy odmiay Meteor. Przykład. Wprowadzając do produkcji owy typ urządzeń elektroiczych, potaowioo ozacować przedział ufości dla średiej temperatury, w której ulegają oe zizczeiu. Ze względu a wyoki kozt urządzeń uzao za iecelowe przeprowadzeie badań a duŝej próbie. Dokoao = pomiarów; otrzymao atępujące wyiki (w C): 7,3, 69,8, 70,0, 68,5, 7,, 73,, 7,5, 69,4, 68,, 7,, 70,5, 69,. Jako wpółczyik ufości przyjęto = 0,95. PoiewaŜ próba jet mała, w pierwzym kroku aleŝy prawdzić hipotezę o ormalości rozkładu temperatur, w których urządzeia ulegają zizczeiu. W tym celu wykorzytao tet Kołmogorowa (Kryicki i i. 00). Przyjęto poziom itotości = 0,0. Wykorzytując pakiet tatytyczy Statgraf, otrzymao odpowiedź: Nie ma podtaw do odrzuceia hipotezy o ormalości rozkładu temperatur powodujących zizczeie urządzeia. Taki wyik weryfikacji hipotezy pozwala kotyuować procedurę wyzaczaia przedziału ufości. 3, 0 PoiewaŜ próba jet mała, jako przedział ufości aleŝy przyjąć: x t < m< x + t Obliczoo średią arytmetyczą próby oraz odchyleie tadardowe próby, otrzymując: x = 70,9 C, =,48 C. Wartość t = t 0,05 =,0 odczytao z tablic rozkładu

34 L. Worobjow i i. t-studeta dla = topi wobody oraz = 0,05. Liczbowa potać przedziału ufości ma więc potać: 48, 48, 70, 9, 0 < m< 70, 9+, 0 Po wykoaiu obliczeń: 69,9 C < m < 7,8 C Iterpretacja wyzaczoego przedziału ufości jet aalogicza do iterpretacji przedziału ufości z przykładu. WNIOSKI Na zakończeie podamy w formie uwag wkazówki metodycze, które mogą być przydate w pracach badawczych, w których zacuje ię przedziały ufości dla wartości średiej. Uwaga. Próba pobraa z populacji, a podtawie której zacuje ię przedział ufości dla średiej, powia być próbą reprezetatywą dla populacji. Elemety próby powiy być wyloowae zgodie ze chematem loowaia bez wracaia, co ozacza, Ŝe kaŝdy elemet populacji moŝe w próbie pojawić ię tylko raz. Uwaga. Przypuśćmy, Ŝe w pewych badaiach przy wpółczyiku ufości wyzaczyliśmy przedział ufości a < m< b. Niepoprawe jet twierdzeie, Ŝe z prawdopodobieńtwem wartość średia m aleŝy do wyzaczoego przedziału. Stwierdzeie to ugeruje, Ŝe m jet wartością loową. W rzeczywitości wartość średia jet kokretą liczbą, której ie zamy. Przedział (a, b) pokrywa ię z tą liczbą lub ie. Wartość pozawcza liczbowej realizacji przedziału ufości polega a tym, Ŝe wyzaczając przy daym wpółczyiku ufości a podtawie wielu prób przedziały ufości, frakcja przedziałów, które pokrywają wartość średią m, jet w przybliŝeiu rówa. Przedział ufości (a, b) moŝemy iterpretować jako przedział, który zotał wylooway z populacji, w której czętość wytępowaia przedziałów pokrywających wartość średią jet rówa. Fakt te, w poób krócoy, moŝa formułować atępująco: Przedział o końcach a i b z prawdopodobieńtwem pokrywa wartość średią m populacji. Uwaga 3. Im wpółczyik ufości jet bliŝzy, tym więkze jet prawdopodobieńtwo pokrycia przez przedział ufości iezaej wartości średiej m (dla badacza jet to korzyte). Jedak zwiękzając wartość wpółczyika ufości, uzykuje ię coraz dłuŝze przedziały ufości (dla badacza ie jet to korzyte, bo miejza jet wartość iformacyja takich przedziałów). Przy adaiu wpółczyikowi ufości wartości, aleŝy więc dokoać roządego kompromiu pomiędzy tymi przeciwtawymi celami. Zwykle za wpółczyik ufości przyjmuje ię liczby: 0,90, 0,95, 0,99. Uwaga 4. JeŜeli zebraie oberwacji ie jet trude, aleŝy do ozacowaia przedziałów ufości pobierać duŝą próbę. Potępowaie takie ma dwie zalety. Po pierwze, wzrot liczebości próby powoduje króceie przedziałów ufości. Po drugie, ze względu a twierdzeie Lapuowa (Hellwig 995) przedział ufości dla duŝej próby moŝemy wyzaczyć ie tyko przy załoŝeiu, Ŝe rozkład badaej cechy jet ormaly, ale przy zaczie ogóliejzych załoŝeiach, które a ogół ą pełioe.

Stoowaie metod etymacji przedziałowej... 35 Uwaga 5. JeŜeli do ozacowaia przedziału ufości dla średiej uŝywamy małej próby (zbadaie próby duŝej jet koztowe, pracochłoe itp.), aleŝy potwierdzić przypuzczeie, Ŝe oberwacje mają rozkład ormaly. Do tego celu moŝa zatoować tet Kołmogorowa lub tet Shapiro-Wilka (Kryicki i i. 00). Tety te moŝa przeprowadzić, wykorzytując tatytycze programy komputerowe. Próba moŝe zotać uŝyta do ozacowaia przedziału ufości, jeśli tet tatytyczy, a zadaym poziomie itotości (zwykle za przyjmujemy liczby: 0,0, 0,05, 0,0), da odpowiedź, Ŝe ie ma podtaw do odrzuceia hipotezy, Ŝe badaa cecha ma rozkład ormaly. PIŚMIENNICTWO Bedarki L., Borowiecki R., Duraj J., Kurty E., Waśiewki T., Werety B. 003. Aaliza ekoomicza przediębiortwa. Wrocław, Wydaw. AE. Bubicki Z. 005. Teoria i algorytmy terowaia. Warzawa, PWN. Duda J.T. 003. Modele matematycze, truktury i algorytmy adrzędego terowaia komputerowego. Kraków, Wydaw. AGH. Gawrońka-Nowak B., Waleryiak G. 005. Decyzje ekoomicze ujęcie ilościowe. Warzawa, PWE. Hellwig Z. 995. Rachuek prawdopodobieńtwa i tatytyka matematycza. Warzawa, PWN. Kryicki W., Barto J., Dyczka W., Królikowka K., Wailewka M. 00. Rachuek prawdopodobieńtwa i tatytyka matematycza w zadaiach. Cz. II. Statytyka matematycza. Warzawa, PWN. Maddala G.S. 006. Ekoometria. Warzawa, PWN. Matołka M. 005. Metody ilościowe w ekoomii. Zez. Nauk. AE Poz. 64. Mruk H., Pilarczyk B., Sojki B., Szulce H. 999. Podtawy marketigu. Pozań, Wydaw. AE. Nowak A. 007. Optymalizacja. Teoria i zadaia. Gliwice, Wydaw. Politechiki Śląkiej.