Porównanie dwu populacji

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,

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

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

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

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

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

Testy dotyczące wartości oczekiwanej (1 próbka).

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

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

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.

Testy statystyczne teoria

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Estymacja przedziałowa

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

Estymacja parametrów populacji

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności

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

Statystyka matematyczna dla leśników

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW.

Materiały do wykładu 4 ze Statystyki

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

Wprowadzenie do laboratorium 1

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

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

Parametryczne Testy Istotności

θx θ 1, dla 0 < x < 1, 0, poza tym,

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

ANALIZA DANYCH DYSKRETNYCH

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

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA

ZSTA LMO Zadania na ćwiczenia

Metody Statystyczne II

SIGMA KWADRAT LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO- DEMOGRAFICZNY

Rozkłady statystyk z próby

Testowanie hipotez statystycznych cd.

Statystyczna analiza danych

Wykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

WYKŁAD 8 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

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

STATYSTYKA OPISOWA I PROJEKTOWANIE EKSPERYMENTU dr inż Krzysztof Bryś

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

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

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska

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

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

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

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

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

1 Testy statystyczne. 2 Rodzaje testów

Wnioskowanie statystyczne i weryfikacja hipotez statystycznych

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

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

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

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

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2

Matematyka i statystyka matematyczna dla rolników w SGGW WYKŁAD 9. TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH cd.

TESTY LOSOWOŚCI. Badanie losowości próby - test serii.

Porównanie modeli statystycznych. Monika Wawrzyniak Katarzyna Kociałkowska

Statystyka matematyczna. Wykład V. Parametryczne testy istotności

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

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności

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

Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja

16 Przedziały ufności

Statystyka matematyczna dla leśników

Wnioskowanie statystyczne dr Alicja Szuman

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

Podstawowe pojęcia. Próba losowa. Badanie próby losowej

Statystyka matematyczna. Wykład II. Estymacja punktowa

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

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

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

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

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

176 Wstȩp do statystyki matematycznej = 0, 346. uczelni zdaje wszystkie egzaminy w pierwszym terminie.

Testowanie hipotez statystycznych

Estymacja punktowa i przedziałowa

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

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

Lista 6. Estymacja punktowa

Statystyczny opis danych - parametry

Statystyka Inżynierska

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

Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA

Testowanie hipotez statystycznych.

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

Rozkład χ 2 = + 2π 2. Niech zmienna losowa x ma rozkład normalnyn(x; µ,σ). Znajdziemy rozkład zmiennej:

Wnioskowanie statystyczne Weryfikacja hipotez. Statystyka

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Statystyka matematyczna i ekonometria

VI WYKŁAD STATYSTYKA. 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

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

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

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

Transkrypt:

Porówaie dwu populacji Porówaie dwóch rozkładów ormalych Założeia:. X ~ N( m, σ ), X ~ N( m, σ ), σ σ. parametry rozkładów ie ą zae. X, X ą iezależe. Ocea różicy między średimi m m m m x x (,...) H 0 : m m a { x x ) t( α, + ) ; ( x x ) + t( α, + ) } ( r r P α t α,v t α, + ) ( W5 -

e ( ) + ( ) + r e ( + var X + + ) varx, H 0 : m m a (H : m m a) t emp x x r a H 0 : m m 0 (H : m m 0) x x temp r Jeżeli zajdzie ierówość t emp t( α, + ), to hipotezę H 0 ależy odrzucić a korzyść hipotezy alteratywej H. Natomiat, gdy prawdziwa będzie ierówość przeciwa, tz. t emp < t( α, + ), to ie mamy podtaw do odrzuceia hipotezy H 0. W5 -

Przykład: Badao średie ocey ze wzytkich wykładaych przedmiotów, po pierwzym emetrze tudiów, tudetów dwóch wydziałów SGGW. Dla loowo wybraych oób uzykao wyiki: x i 3,,73 3,7 3,44 3,87 4,55 3,94 - x i,47,4 3,07,57 3, 3,39 3,8 3,55 Czy moża twierdzić, a podtawie tych daych, że średie dla obu porówywaych wydziałów ą jedakowe (ie różią ię itotie)? Zakładamy, że rozkłady dwu badaych, iezależych populacji ą ormale o rówych wariacjach. Dla dwu prób otrzymujemy atępujące parametry: 7, 8, x x 3.55, 3.05, W5-3 0.378 0.73

Spoób I: Połużymy ię przedziałem ufości dla różicy między iezaymi średimi m i m. { x x ) t( α, + ) ; ( x x ) + t( α, + ) } ( r r P α Dla azych daych t(0.05;3).6, zaś błąd różicy średich r 0,93. Stąd m m ( 0.37;.3) P 0.95 Poieważ wyzaczoy przedział ufości zawiera zero, możemy uzać, że różica między średimi oceami w porówywaych wydziałach ie różi ię itotie (średie ocey ą rówe). Jet to wioek o pewości 0.95, iaczej przedział o ufości 95%. W5-4

Spoób II: Formułujemy odpowiedią hipotezę tatytyczą i tetujemy ją: H 0 : m m 0 (H : m m 0) t emp x x 3.55 3.05 0.93 r.706 Poieważ t emp <.6, to a poziomie itotości 5% ie ma podtaw do odrzuceia hipotezy o tym, że średie populacyje ą takie ame. W dalzych potępowaiach możemy zakładać, że średie ocey aalizowaych wydziałów ie różią ię (oberwowae średie z prób ie różią ię itotie). Aaliza porówawcza dwu średich populacyjych w przypadku zależych populacji przebiega zupełie iaczej (tzw. tety ieparametrycze). W5-5

Ocea ilorazu dwóch odchyleń tadardowych (wariacji): σ /σ Weryfikacja hipotezy zerowej o rówości dwu średich populacyjych wymaga pełieia założeia, że badae cechy (populacje) mają rozkłady ormale o takiej amej wariacji. Sprawdzeie tego założeia oparte jet o rozkład Fihera-Sedecora. Założeia:. X ~ N( m, σ ), X N( m, σ ~. wartości parametrów ie ą zae 3. X, X ą iezależe. Formułujemy przypuzczeie o rówości wariacji: H 0 σ, H : : σ σ > σ (wybór jedotroej hipotezy alteratywej jet koekwecją kotrukcji tablic tatytyczych) ), W5-6

Fukcja tetowa ma potać: F emp przy czym wartość ilorazu wariacji próbkowych powia być ułamkiem iewłaściwym, to zaczy ie miejza od jedości (więkza wariacja do liczika ozacza to, że próba to próba o więkzej wariacji). Z tablic rozkładu F Fihera-Sedecora odczytujemy wartość F α, u, v i jeśli F emp > F α, u, v, to hipotezę zerową odrzucamy. W przeciwym razie ie ma podtaw do odrzuceia tetowaego przypuzczeia. Stopie wobody liczymy według zaych formuł: u, a v. W5-7

Przykład: Sprawdźmy założeie o rówości wariacji dla wcześiejzego przykładu dotyczącego porówaia średich oce a dwóch wydziałach SGGW. Otrzymaliśmy atępujące parametry dla prób: 7, 0.378 8, Formułujemy hipotezę zerową: H i tetujemy ją 0 σ, H : 0.73 : σ σ > σ F emp 0.378 0.73.385 Poieważ F α, u, v F 0.05, 6, 7 3.866, to a poziomie itotości 5% ie mamy podtaw do odrzuceia hipotezy zerowej o rówości wariacji w tych populacjach. Ozacza to, że założeie o rówości wariacji badaych populacji jet pełioe. W5-8

Porówaie dwóch rozkładów dwupuktowych Założeia:. X ~ D( p), X ~ D( p),. X, X ą iezależe. Ocea różicy między parametrami (p p ) p p ˆ p pˆ H 0 : p p a ( ˆ ˆ ˆ( ˆ)( )) p p ± u p p + α / H : p p a k gdzie: ˆ, ˆ k + k k p p pˆ, + zazwyczaj itereuje a rówość frakcji, H 0 : p p 0 (tz. H 0 : p p ) i H : p p 0 (tz. H 0 : p p ) W5-9

H 0 : p p (H : p p ) z emp pˆ pˆ( pˆ pˆ)( + ) Jeśli z emp u -α/ (t α, ) to a poziomie itotości α hipotezę H 0 ależy odrzucić a korzyść H. W przeciwym przypadku ( z emp < u -α/ ) ie mamy podtaw do odrzuceia hipotezy H 0. Przykład: Zweryfikujmy a poziomie α 0,05 przypuzczeie, że wkaźiki wypoażeia tudetów dwu uczeli w komputery mobile ą porówywale, jeśli dla uczeli I w loowej próbie 800 tudetów fakt poiadaia komputera zadeklarowało 350 oób. Dla uczeli II odpowiedie wyiki były atępujące: 000 i 400. W5-0

pˆ pˆ pˆ k k k + k + 350 800 400 000 0.4375 0.4 350+ 400 800 0.47 Spoób I: ( ˆ ˆ ˆ( ˆ)( ) ) p p ± u p p + α / a poziomie ufości α (,4375 0,4,96 0,47 0,583 ( )) ± + 0 800 000 p ( 0,0375±,96 0,03) ( 0.008; 0.083) P 0, 95 p Badae wkaźiki obu uczeli ie różią ię itotie. Zaufaie do tego wioku jet a poziomie 0.95. W5 -

Spoób II: H 0 : p p (H : p p ) z emp 0,4375 0,4 0,47( 0,47)( 800 + 000 ),603 Poieważ t α,,96 (czyli z emp < t α, ), to a poziomie itotości 5% ie mamy podtaw do odrzuceia badaej hipotezy (H 0 ) o tym, że frakcje tudetów wypoażoych w komputery mobile ą takie ame. W5 -

Przykłady dla hipotez jedotroych Podejrzewamy, że a kutek upadku mazya B odmierza dawkę miej precyzyjie iż mazya A (precyzja > miarą zróżicowaia jet wariacja). Zatem chcemy porówać wariacje w populacjach populacji dawek odmierzoych mazyą A i populacji dawek odmierzoych mazyą B. Jaki jet problem merytoryczy? Czy zróżicowaie (wariacja) dawek odmierzaych mazyą B jet więkze Itereuje a, czy populacja B ma więkzą wariację iż populacja A. Jaką tawiamy hipotezę? H0: wariacja wielkości dawek odmierzaych mazyą A jet taka ama jak wariacja dawek odmierzaych mazyą B H 0 :σ A σ B (zakładamy fakt rówości wariacji, i patrzymy, czy oberwacje ie przeczą temu założeiu) Jaka jet hipoteza alteratywa? H 0 :σ A <σ B W5-3

Opoy owzej geeracji mają (wg produceta) zmiejzoą ścieralość (moża a ich przejechać dłużzą traę). Problem merytoryczy: Czy przecięta (średia) odległość możliwa do przejechaia a opoach owzej geeracji jet więkza Hipoteza zerowa (tatytycza) H0: średia odległość możliwa do przejechaia a opoach I geeracji jet taka ama jak dla opo II geeracji H 0 :µ I µ II Hipoteza alteratywa H: średia odległość możliwa do przejechaia a opoach I geeracji jet miejza iż dla opo II geeracji H 0 :µ I <µ II W5-4