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

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

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.

Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA

Lista 6. Estymacja punktowa

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

Estymacja przedziałowa

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA

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

Wykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej

Estymacja przedziałowa:

ANALIZA DANYCH DYSKRETNYCH

θx θ 1, dla 0 < x < 1, 0, poza tym,

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

16 Przedziały ufności

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

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

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

Statystyka matematyczna. Wykład II. Estymacja punktowa

Estymacja parametrów populacji

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

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

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

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

0.1 ROZKŁADY WYBRANYCH STATYSTYK

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

1 Dwuwymiarowa zmienna losowa

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

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

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

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

TESTY LOSOWOŚCI. Badanie losowości próby - test serii.

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności

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

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,

Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja

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

Parametryczne Testy Istotności

Estymacja punktowa i przedziałowa

STATYSTYKA OPISOWA I PROJEKTOWANIE EKSPERYMENTU dr inż Krzysztof Bryś

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

Statystyka matematyczna dla leśników

Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8

Estymatory nieobciążone o minimalnej wariancji

Estymacja parametrów rozkładu cechy

Modele probabilistyczne zjawisk losowych

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

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

Twierdzenia graniczne:

Matematyka z el. statystyki, # 6 /Geodezja i kartografia II/

Liczebnośd (w tys.) n

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 3 - model statystyczny, podstawowe zadania statystyki matematycznej

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

STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II

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

PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE

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

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.

Statystyczny opis danych - parametry

Punktowe procesy niejednorodne

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Podstawowe pojęcia. Próba losowa. Badanie próby losowej

LABORATORIUM Populacja Generalna (PG) 2. Próba (P n ) 3. Kryterium 3σ 4. Błąd Średniej Arytmetycznej 5. Estymatory 6. Teoria Estymacji (cz.

ZMIENNA LOSOWA I JEJ PARAMETRY -powtórzenie

Statystyka Wzory I. Analiza struktury

Rozkłady statystyk z próby Twierdzenia graniczne

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

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności

ZSTA LMO Zadania na ćwiczenia

Wykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średn

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

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

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

Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych

Zad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności:

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średnich. Wrocław, 5 grudnia 2014

SIGMA KWADRAT LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO- DEMOGRAFICZNY

Wstęp do probabilistyki i statystyki. Wykład 4. Statystyki i estymacja parametrów

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

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

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

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

STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY

Transkrypt:

Statystyka i Opracowaie Daych W7. Estymacja i estymatory Dr Aa ADRIAN Paw B5, pok407 ada@agh.edu.pl

Estymacja parametrycza Podstawowym arzędziem szacowaia iezaego parametru jest estymator obliczoy a podstawie próby. p. dla wartości oczekiwaej jest to średia arytmetycza. Liczba możliwych estymatorów kokretego parametru rozkładu może być duża ale, bierze się pod uwagę tylko te, które posiadają określoe właściwości cechy. Estymator ma być zgody, ieobciążoy i ajefektywiejszy. Ze względu a formę wyiku estymacji wyróżimy Estymacja puktowa gdy szacujemy liczbową wartość określoego parametru rozkładu cechy w całej populacji Estymacja przedziałowa gdy wyzaczamy graice przedziału liczbowego, w których, z określoym prawdopodobieństwem, mieści się prawdziwa wartość szacowaego parametru.

Estymator NMW Def. Niech θbędzie liczbąrzeczywistąozaczająca iezay parametr populacji. Nieobciążoym estymatorem ˆ θ parametru θ, azywamy estymatorem,,... ieobciążoym o miimalej wariacji estymatorem NMW, jeśli wśród wszystkich ieobciążoych estymatorów szacowaego parametru, ie istieje estymator, którego wariacja byłaby miejsza dla jakiejś wartości θ. Czyli dla wszystkich możliwych wartości θi wszystkich ieobciążoych estymatorów ~ ~ θ T,,... ~ Var ˆ θ Var θ

Błąd średiokwadratowy estymatora Błędem średiokwadratowym estymatora θˆ, azywamy wartość średią kwadratu odległości µ θˆ θ Dla każdego estymatora θˆ jego błąd średiokwadratowy jest sumą jego wariacji i kwadratu obciążeia µ ˆ σ + µ ˆ ~ θ θ θ θ θ Błędem stadardowym estymatora θˆ parametru θazywamy dowoly estymator jego odchyleia stadardowego SE ~ S

Przykłady estymatorów puktowych Estymatorem zgodym, ieobciążoym i ajefektywiejszym dla wartości oczekiwaej w populacji jest średia arytmetycza i i Mediaa wyzaczoa z próby jest ieobciążoym ale miej efektywym od średiej arytmetyczej estymatorem wartości oczekiwaej

Przykłady estymatorów puktowych Niech m ozacza liczbęwyróżioych elemetów w próbie elemetowej p. liczbęwyrobów wadliwych, wtedy statystyka będąca częstością w próbie P m jest estymatorem zgodym, ieobciążoym i ajefektywiejszym frakcji P w populacji

Przykłady estymatorów puktowych S i i S jest estymatorem zgodym ale obciążoym wariacji w całej populacji. Wskazówka: tego wzoru używamy obliczając wariacjęz całej populacji, atomiast do estymacji a podstawie próbki ależy wyik z próby pomożyć przez współczyik /-

Obciążoość i ieobciążoość estymatora Odchyleie stadardowe dae wzorem s i i jest estymatorem obciążoym odchyleia stadardowego w całej populacji, a ieobciążoym jest odchyleie obliczoe z wzoru s i i

Estymator obciążoy wariacji ] [ E E s E i i + + k j k j i i k k j j i i i i E E E E E ] [ s i i i i Estymator wariacji Stąd obliczymy Obliczmy: Zatem: ] [ D E E E s E

Estymator asymptotyczie ieobciążoy D D D s b s s ] [ D D s E s E Def: Estymator T jest asymptotyczie ieobciążoy, jeśli 0 lim T b Stąd dla przyjmuje się s jako estymator wariacji

Przedziały ufości dla klasyczych parametrów statystyczych Estymacja przedziałowa polega a wyzaczeiu graic przedziału liczbowego, w którym, z określoym prawdopodobieństwem, rówym -, zawiera się wartość szacowaego parametru

Estymacja przedziałowa P Θ d,..., < Θ < Θ g,..., - Losowy przedział Θd,Θg azywa się przedziałem ufości parametru Θ Graice przedziału ufości są fukcjami zmieych losowych,..., - azywamy poziomem ufości lub współczyikiem ufości Zwykle przyjmuje się - 0,99 lub 0,95 lub 0,90 w zależości od rozpatrywaego zagadieia

Przedział ufości dla wartości oczekiwaej, gdy zae jest odchyleie stadardowe gdzie: Cecha ma w populacji rozkład ormaly N µ, σ, odchyleie stadardowe σ jest zae. Estymatorem wartości oczekiwaej µ, uzyskaym MNW jest średia arytmetycza, która jest zmieąlosowąo rozkładzie Nµ, σ/ Po stadaryzacji otrzymuję zmieą U o rozkładzie N0, U jest liczbą elemetów z próby losowej ozacza średią arytmetyczą obliczoą z próby losowej σ odchyleie stadardowe populacji σ µ

Przedział ufości dla wartości oczekiwaej gdy zae jest odchyleie stadardowe σ P u Φu -/ - / σ µ < σ < + u Poziom ufości - / / - u / 0 u -/ u

Praktycza realizacja przedziałów ufości dla µ, dla prostych prób losowych o liczościach 5, z rozkładu N 0, dla poziomu ufości - 0.9

Problem miimalej liczości próby σ µ σ < + < u u P Długość przedziału ufości wyosi u σ Żądamy by maksymaly błąd oszacowaia ie przekraczał zadaej z góry wartości d d u σ Z tej relacji wyika, że d u σ

Zadaie Wykoujemy pomiary grubości płytki metalowej. Jak dużąliczbępomiarów ależy przeprowadzić, aby prawdopodobieństwem ufością wyoszącym 0,95 maksymaly błąd ocey ie przekraczał0,0 mm. Zakładamy, że odchyleie stadardowe błędów pomiarów σ0.

Przedział ufości dla wartości oczekiwaej, gdy odchyleie stadardowe jest iezae Estymatorem µ, uzyskaym MNW jest średia arytmetycza, ie zamy σ, musimy zatem wybraćstatystykę, która od σie zależy t m S Statystyka t ma rozkład Studeta z - stopiami swobody, ie zależy od parametru σ ale od parametru S, S jest odchyleiem stadardowym obliczoym z próby.

Przedział ufości dla wartości oczekiwaej, gdy odchyleie stadardowe jest iezae P Przedziałufości dla wartości oczekiwaej ma wtedy postać S t, < m < + t, S gdzie wartośćt,-, jest kwatylem rzędu, z - stopiami swobody Długość przedziału wyosi t,-s/ -

Kwatyle t -, rzędu -,rozkładu Studeta o stopiach swobody 3.850 3.55 3.53.845.58.086.75.35 0.687 0.57 0 3.883 3.579 3.74.86.539.093.79.38 0.688 0.57 9 3.9 3.60 3.97.878.55.0.734.330 0.688 0.57 8 3.965 3.646 3..898.567.0.740.333 0.689 0.57 7 4.05 3.686 3.5.9.583.0.746.337 0.690 0.58 6 4.073 3.733 3.86.947.60.3.753.34 0.69 0.58 5 4.40 3.787 3.36.977.64.45.76.345 0.69 0.58 4 4. 3.85 3.37 3.0.650.60.77.350 0.694 0.59 3 4.38 3.930 3.48 3.055.68.79.78.356 0.695 0.59 4.437 4.05 3.497 3.06.78.0.796.363 0.697 0.60 4.587 4.44 3.58 3.69.764.8.8.37 0.700 0.60 0 4.78 4.97 3.690 3.50.8.6.833.383 0.703 0.6 9 5.04 4.50 3.833 3.355.896.306.860.397 0.706 0.6 8 5.408 4.785 4.09 3.499.998.365.895.45 0.7 0.63 7 5.959 5.08 4.37 3.707 3.43.447.943.440 0.78 0.65 6 6.869 5.893 4.773 4.03 3.365.57.05.476 0.77 0.67 5 8.60 7.73 5.598 4.604 3.747.776.3.533 0.74 0.7 4.94 0.4 7.453 5.84 4.54 3.8.353.638 0.765 0.77 3 3.598.37 4.089 9.95 6.965 4.303.90.886 0.86 0.89 636.6 38.3 7.3 63.657 3.8.706 6.34 3.078.000 0.35 0.9995 0.999 0.9975 0.995 0.99 0.975 0.95 0.9 0.75 0.6 -

Przedział ufości dla wartości oczekiwaej, gdy iezay jest rozkład w populacji W praktyce często ie zay jest rozkład cechy w populacji i brak jest podstaw do przyjęcia, że jest o ormaly. Wiadomo, że średia arytmetycza wyzaczoa z próby o dowolym rozkładzie jest zmieąlosowąo rozkładzie Nm, σ/, dlatego Niezae σmoża przybliżyćobliczoym z dużej próby odchyleiem stadardowym S σ µ σ + < < u u P µ + < < s u s u P

Zadaie Dokoao 0 pomiarów ciśieia wody a ostatim piętrze bloku 5 piętrowego i okazało się, że średie ciśieie wyosiło, podczas gdy wariacja wyiosła 4,4. Zaleźćliczbowe wartości krańców przedziałów ufości dla wartości oczekiwaej przyjmując poziom ufości - 0,95-0,90-0,98

Przedziałufości dla wariacji w populacji ormalej Przedziałjest zbudoway w oparciu o statystykę χ s / σ,która ma rozkład χ o - stopiach swobody. W rozkładzie χ określa siędwie wartości, spełiające odpowiedio rówości P χ χ, P χ χ,

Przedziałufości dla wariacji w populacji ormalej Z podaych wzorów wyika, że ; Po przekształceiu których otrzymujemy przedział ufości dla wariacji χ χ χ < <,, P χ σ χ < <,, S P χ σ χ < <,, S S P

Zadaie Odchyleie stadardowe σbłędu przyrządu pomiarowego jest iezae. Zakładamy, że rozkład błędów pomiarów jest rozkładem ormalym. Przeprowadzoo 0 pomiarów i otrzymao astępujące wyiki {7; 7,5; 8,5; 8; 6; 7,5; 6,5; 5;5 7,5; 6 } Wyzaczyćliczbowe wartości krańców przedziałów ufości dla Wartości oczekiwaej Dla odchyleia stadardowego Na poziomie ufości - 0,95

Przedziały ufości dla proporcji p Opierając sięa częstości skostruujemy przedziały ufości dla proporcji p. Jeśli próba losowa iezależych zmieych o rozkładzie puktowym P-P0 p jest dostateczie licza, by móc skorzystaćz przybliżeia rozkładem N0,, statystyki * Wówczas pˆ ˆ ˆ ˆ u p p p p u P p p p p ˆ ˆ ˆ

Zastosowaie Agecja badająca w 000 roku opiie Polaków a podstawie 000 elemetowej próby stwierdziła, że 57% popiera wejście Polski do Uii. Uzając, ze mamy do czyieia z rozkładem dwupuktowym skostruujemy przedziałufości a poziomie 0,95 dla proporcji Polaków popierających wejście Polski do UE Próba o 000 jest dostateczie licza by skorzystać ze rozkładu statystyki * Przedział95% ufości to [0,54,0,60], atomiast wielkość 0,57-0,57/000 0,0056 moża uzaćza błąd stadardowy otrzymaej częstości, w ujęciu procetowym wyosi o około,6%

Przedział ufości dla proporcji p + ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ p p u p p p p u p P Waże jest aby pamiętać jakie są miimale wymagaia a liczość próby i proporcję p, by móc rozkład podaej w * statystyki przybliżać rozkładem N0,

Zadaie Odchyleie stadardowe σbłędu przyrządu pomiarowego jest iezae. Zakładamy, że rozkład błędów pomiarów jest rozkładem ormalym. Przeprowadzoo 0 pomiarów i otrzymao astępujące wyiki {7; 7,5; 8,5; 8; 6; 7,5; 6,5; 5;5 7,5; 6 } Wyzaczyćliczbowe wartości krańców przedziałów ufości dla Wartości oczekiwaej Dla odchyleia stadardowego Na poziomie ufości - 0,95