Pojęcie statystyki. Definicja. Wektorową funkcję mierzalną T: X T(X)=(T 1 (X),...,T k (X)) R k wymiarową statystyką. próby X nazywamy k

Podobne dokumenty
N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

k k M. Przybycień Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Wykład 13-2

ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ

Przegląd wybranych testów

Wykłady z Analizy rzeczywistej i zespolonej w Matematyce stosowanej. Literatura. W. Rudin: Podstawy analizy matematycznej, PWN, Warszawa, 1982.

Indukcja matematyczna

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

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

VI. TWIERDZENIA GRANICZNE

. Wtedy E V U jest równa

IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów.

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas

8.1 Zbieżność ciągu i szeregu funkcyjnego

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84

PERMUTACJE Permutacją zbioru n-elementowego X nazywamy dowolną wzajemnie jednoznaczną funkcję f : X X X

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

będzie próbką prostą z rozkładu normalnego ( 2

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

SPOŁECZNA AKDAEMIA NAUK W ŁODZI

ĆWICZENIE 5 TESTY STATYSTYCZNE

Plan: Wykład 3. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wstęp do probabilistyki i statystyki. Pojęcie zmiennej losowej

1. Relacja preferencji

Zmiana bazy i macierz przejścia

Permutacje. } r ( ) ( ) ( ) 1 2 n. f = M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Wykład 2-2

Wnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji.

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona:

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4

Statystyka Wykład 6 Adam Ćmiel A3-A4 311a

Badania niezawodnościowe i statystyczna analiza ich wyników

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

ELEMENTY TEORII MOŻLIWOŚCI

Parametry zmiennej losowej

Matematyka dyskretna. 10. Funkcja Möbiusa

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

65120/ / / /200

Średnia harmoniczna (cechy o charakterze ilorazu np. Prędkość, gęstość zaludnienia)

Funkcja wiarogodności

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA Zajęcia wyrównawcze AJD w Częstochowie; 2009/2010. Irena Fidytek

Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych

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

( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min

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.

Podprzestrzenie macierzowe

i = 0, 1, 2 i = 0, 1 33,115 1,698 0,087 0,005!0,002 34,813 1,785 0,092 0,003 36,598 1,877 0,095 38,475 1,972 40,447 i = 0, 1, 2, 3

RACHUNEK PRAWDOPODOBIESTWA wybrane zagadnienia

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE

Regresja REGRESJA

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

Analiza spektralna stóp zwrotu z inwestycji w akcje

Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych

FUNKCJE ZMIENNYCH LOSOWYCH. Uwagi o rozkładzie funkcji zmiennej losowej jednowymiarowej.

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version WIII/1

Równania rekurencyjne

ZAJĘCIA NR 3. loga. i nosi nazwę entropii informacyjnej źródła informacji. p. oznacza, Ŝe to co po im występuje naleŝy sumować biorąc za i

Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne

Identyfikacja i ocena ryzyka wykonania planu produkcji w przedsiębiorstwie górniczym

STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt

Podstawowe pojcia. Metody probabilistyczne i statystyka Wykład 7: Statystyka opisowa. Rozkłady prawdopodobiestwa wystpujce w statystyce.

METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH

STATYSTYKA. Zmienna losowa skokowa i jej rozkład

Metoda Monte-Carlo i inne zagadnienia 1

Wykład 7. Przestrzenie metryczne zwarte. x jest ciągiem Cauchy ego i posiada podciąg zbieżny. Na mocy

Dwumian Newtona. Agnieszka Dąbrowska i Maciej Nieszporski 8 stycznia 2011

ZJAZD 1. STATYSTYKA OPISOWA wstępna analiza danych

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4

Modele probabilistyczne zjawisk losowych

Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych

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

Wybrane rozkłady zmiennych losowych i ich charakterystyki

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

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

Nieparametryczne Testy Istotności

Transkrypt:

Statystya Wyład Adam Ćmel A4 5 cmel@agh.edu.pl Pojęce statysty Pojęce statysty w statystyce matematyczej jest odpowedem pojęca zmeej losowej w rachuu prawdopodobeństwa. Nech X(X,...,X ) będze próbą z pewej populacj. Defcja. Wetorową fucję merzalą T: X T(X)(T (X),...,T (X)) R wymarową statystyą. próby X azywamy Należy oecze podreślć, że statystya e może zależeć od parametru θ desującego rodzę rozładów. Nech X(X,...,X ) będze próbą prostą z populacj o rozładze N(m,σ ).Nech X X, S ( X X ). Wówczas X(X,...,X ), X, S są statystyam. Natomast X m S X m σ e są statystyam. Przyład. Wyoujemy cąg ezależych dośwadczeń, z tórych ażde ończy sę sucesem z ezaym prawdopodobeństwem θ lub porażą z prawdopodobeństwem -θ. Dośwadczea te wyoujemy dopóty, dopó e uzysamy m sucesów. Sformułować model statystyczy tego esperymetu. Aby esperymet zaończył sę w -tej próbe m musmy uzysać w próbe suces, a w poprzedch - próbach dołade m- sucesów. Ozaczając ja zwyle - suces, 0 - poraża przestrzeń prób moża zapsać astępująco: X { (x,...,x ): m, x lub x 0, x, Poeważ z prawdopodobeństwem ta esperymet zaończy sę w sończoej lczbe prób pomjamy esończoe cąg zawerające mej ż m jedye. Jest ch przelczala lość. Przestrzeń prób słada sę wec z cągów sończoych o długośc co ajmej m, ończących sę jedyą zawerających dołade m jedye. Rodza B jest w tym przypadu rodzą wszystch podzborów zboru X, tórą ozaczać będzemy X. Rodza rozładów jest astępująca: x m }. x x P{p θ (x,...,x ) θ ( θ ) θ m (-θ ) -m θ (0,), m }. Ta sostruowaa przestrzeń e jest przestrzeą produtową, ale rodza rozładów jest zów rodzą parametryczą. Możlwa jest też ostrucja ej przestrze

Statystya Wyład Adam Ćmel A4 5 cmel@agh.edu.pl X {m,m+,...}, B X, P {p θ ( ( ) t θ m (-θ) t-m, θ (0,)}, tm,m+.... Powstaje pytae: Czy przeesee rozważań z przestrze (X,B, P) do przestrze zacze uboższej przestrze (X, B, P ) pocąga za sobą utratę formacj. Odpowedź w tym przypadu jest egatywa. Jej uzasadee prowadz do pojęca statysty dostateczych. Dystrybuata emprycza jej podstawowe własośc Rozważmy przestrzeń statystyczą (R,B,{P, ). Stawamy pytae: Czy mając do dyspozycj cąg ezależych obserwacj x,...,x zmeej losowej o rozładze z ezaą dystrybuatą moża choćby w przyblżeu odtworzyć tą dystrybuatę? Aby odpowedzeć a to pytae defujemy a R fucję ˆ ( zwaą dystrybuatą empryczą ˆ obserwacj e węszych ( lczba wszystch obserwacj m lczba ż t #{ j : x j t} Poeważ obserwacja (x,...,x ) jest realzacją wetora losowego (X (,...,X (), to dla ażdego ustaloego t wartość dystrybuaty empryczej ˆ ( tratujemy jao zaobserwowaą wartość zmeej losowej ˆ zwaej róweż dystrybuatą empryczą oreśloej wzorem ˆ { : # j X j ( ω ) t} ( X ( ω )) (, dla x ( gdze ( ( x). 0, dla x ( Z powyższego wzoru wdać, że dla ustaloego t dystrybuata emprycza jest sumą ezależych zmeych losowych ( ( )) o rozładze dwuputowym. Ogóle, dystrybuata emprycza ( t ] X ω jest procesem stochastyczym a R. Z powyższych uwag wya. Twerdzee. Dla ażdego ustaloego t dystrybuata emprycza ma astępujące własośc:. E ( ˆ ) (. P {ω : lm ˆ ω ) ( } 3. Rozład zmeej losowej ˆ ( ( t )( ( ) dąży do rozładu N(0,), gdy. Dowód: Własość wya z lowośc operatora wartośc oczewaej. Istote E ˆ ( ) E [ ( ( X ( ω )) ] E [ ( ( X ( ) ] P X ( ) ( ( t (

Statystya Wyład Adam Ćmel A4 5 cmel@agh.edu.pl Własość wya bezpośredo z mocego prawa welch lczb Kołmogorowa a własość 3 z cetralego twerdzea graczego CTG dla cągu prób Beroullego. Własośc, 3 mają charater loaly. Warto zazaczyć, że zbór {ω: lm ˆ ω ) ( } o zerowym P prawdopodobeństwe jest zależy od t. Istotym wzmoceem własośc jest astępujące twerdzee Glwe-Catellego zwae taże podstawowym twerdzeem statysty matematyczej. Twerdzee Glwe-Catellego. Jeżel X,..., X jest cągem ezależych zmeych losowych o tym samym rozładze z dystrybuatą, to P {ω : lm D ( 0 }, gdze D ( ω ) sup ˆ (. < t< Twerdzee to orzea, że dystrybuata emprycza zbega z prawdopodobeństwem jedostaje a R do dystrybuaty teoretyczej. Zatem, jeżel rozmar próby jest dostatecze duży, to dystrybuata emprycza dowole dobrze przyblża ezaą dystrybuatę. Bardzo ważym użyteczym jest astępujące: Twerdzee Kołmogorowa. Jeżel X,..., X jest cągem ezależych zmeych losowych o tym samym rozładze z cągłą dystrybuatą c, to x lm P ( D x) K( x) ( ) e dla x >0. Dystrybuata K(x) jest stablcowaa. Rozład zmeej losowej D przy założeu c e zależy od dystrybuaty. Wya to z fatu, że jeśl X jest zmeą losową o dystrybuace, to (X) jest zmeą losową o rozładze jedostajym U (0,). Podstawowe problemy statysty matematyczej Nech (X, B, P{P θ : θ Θ}), będze przestrzeą statystyczą duowaą przez zmeą losową X (zwyle wetorową) o wartoścach w przestrze X. Podstawowe problemy statysty matematyczej to: Problem estymacj putowej. Na podstawe obserwacj zmeej losowej X oszacować g(θ) Y, gdze g: Θ Y jest zaą fucją parametru θ o wartoścach w pewej przestrze metryczej (zwyle euldesowej). Poeważ parametr θ jest ezay wartość g(θ) jest ezaa. Rozwązaem tego problemu będze pewa fucja (statystya, elemet losowy) ĝ:x Y zwaa estymatorem. Estymator może być uzay za dobry estymator, jeżel fucja ĝ przyjmuje wartośc blse wartoścom g(θ) θ Θ. Wprowadzee do sformułowaa problemu fucj g poszerza lasę jedolce rozważaych zagadeń, gdyż oprócz szacowaa samego parametru θ (g jest wtedy 3

Statystya Wyład Adam Ćmel A4 5 cmel@agh.edu.pl detyczoścą) różych jego fucj ( p. θ ) obejmuje szacowae wartośc pewych fucjoałów w przypadach eparametryczych (R,B,{P, ) p. g(θ)g() xd E θx. X (X, B, P ) g ĝ Y g ˆ( X ) g(θ) θ Θ Problem estymacj przedzałowej. Dla przedstawoego powyżej problemu estymacj możemy ostruować e rozwązae w postac zboru ĝ(x) Y p. przedzału (ĝ (X), ĝ (X)) Y w przypadu szacowaa parametru lczbowego g(θ) ta, aby θ Θ P θ (ĝ (X) g(θ) ĝ (X)) -α. Przedzał (ĝ (X), ĝ (X)) jest oczywśce przedzałem losowym. Lczbę -α (zwyle blsą jedośc) azywamy pozomem ufośc. Zagadee estymacj przedzałowej moża uogólć zastępując przedzał ym zborem ufośc (p. ulą jeśl Y jest przestrzeą metryczą). Zazwyczaj przyjmuje sę pewe założea regularośc (p. spójość zboru ufośc) założea dotyczące ształtu zboru ufośc. Problem testowaa hpotez. Nech ΘΘ 0 Θ Θ 0 Θ. Na podstawe obserwacj zmeej losowej X zweryfować hpotezę H 0 : θ Θ 0 wobec alteratywy H : θ Θ. Rozwązaem problemu będze pewa fucja ϕ: X [0,] zwaa zradomzowaym testem statystyczym. Dyspoując testem statystyczym ϕ obserwacją x zmeej losowej X odrzucamy hpotezę H 0 z prawdopodobeństwem ϕ(x). Aby podjąć oretą decyzję ależy węc użyć pewego mechazmu losowego, tóry produuje dwa wy z prawdopodobeństwam ϕ(x) -ϕ(x) a tej podstawe podjąć (wylosować) decyzję. Jeżel zbór wartośc fucj ϕ jest zborem dwuelemetowym {0,}, to test ϕ azywamy ezradomzowaym. Test ta dzel przestrzeń prób a dwa rozłącze zbory : ϕ - ({}){x X: ϕ (x)} zway zborem odrzucea hpotezy H 0 ϕ - ({0}){x X: ϕ (x)0} zway zborem aceptacj H 0. Kostrucja testu ezradomzowego jest węc rówoważa rozbcu przestrze prób a dwa rozłącze podzbory. Problem lasyfacj (zway róweż problemem dysrymacj.) jest uogóleem problemu testowaa hpotez. Uogólee to polega a rozbcu zboru parametrów Θ ( lub rówoważe 4

Statystya Wyład Adam Ćmel A4 5 cmel@agh.edu.pl rodzy P rozładów prawdopodobeństwa a przestrze prób ) a rozłączych podzborów tz. ΘU Θ, j Θ Θ j. Dla dowolej obserwacj x zmeej losowej X ależy zadecydować z tórej z rozłączych populacj oa pochodz. Rozwązaem tego problemu będze pewa fucja wetorowa ϕ : X ϕ(x)( ϕ (x),..., ϕ (x)) zwaa zradomzowaą fucją dysrymacyją, gdze ϕ (x) jest prawdopodobeństwem zawalfowaa obserwacj x do -tej populacj ϕ ( x) ( x). Zagadee testowaa hpotez jest szczególym przypadem zagadea lasyfacj dla. Warue ϕ (x)+ϕ (x) umożlwa używae tylo jedej sładowej fucj wetorowej (ϕ,ϕ ). Każdy z przedstawoych problemów ma swój specyfczy aspet, ale moża też wyróżć pewe wspóle cechy pozwalające tratować jedolce te problemy jao tzw. statystyczy problemem decyzyjy, czyl grę dwóch osób: statystya atury. To podejśce będze precyzyje omówoe w urse statysty II ( studa II stopa) 5