STATISZTIKA. A Föld pályája a Nap körül. Philosophiae Naturalis Principia Mathematica (A természetfilozófia matematikai alapelvei, 1687)

Hasonló dokumentumok
STATISZTIKA. ( x) 2. Eloszlásf. 9. gyakorlat. Konfidencia intervallumok. átlag. 45% 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% (cm)

STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

STATISZTIKA. Philosophiae Naturalis Principia Mathematica (A természetfiloz. szetfilozófia fia matematikai alapelvei, 1687) Laplace ( )

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Mi a modell? Matematikai statisztika. 300 dobás. sűrűségfüggvénye. Egyenletes eloszlás

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

y ij = µ + α i + e ij

STATISZTIKAI ALAPOK. Statisztikai alapok_eloszlások_becslések 1

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok

Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1. Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a

Intervallumbecsle s Mintave tel+ Hipote zisvizsga lat Egyminta s pro ba k Ke tminta s pro ba k Egye b vizsga latok O sszef.

Hipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás

x, x R, x rögzített esetén esemény. : ( ) x Valószínűségi Változó: Feltételes valószínűség: Teljes valószínűség Tétele: Bayes Tétel:

STATISZTIKAI ALAPOK. Statisztikai alapok_eloszlások_becslések 1

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

GVMST22GNC Statisztika II. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October

y ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell

Hipotézis vizsgálatok

Matematikai statisztikai elemzések 3.

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

Statisztika elméleti összefoglaló

Statisztikai becslés

Mi az adat? Az adat elemi ismeret. Az adatokból információkat

Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás ( lecke) 27. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása

e (t µ) 2 f (t) = 1 F (t) = 1 Normális eloszlás negyedik centrális momentuma:

A bergengóc lakosság szemszín szerinti megoszlása a négy tartományban azonos:

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Hipotézis vizsgálatok

A valószínűségszámítás elemei

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek

Statisztika I. 9. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

Excel segédlet Üzleti statisztika tantárgyhoz

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok.

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Biostatisztika Összefoglalás

Normális eloszlás tesztje

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Hipotéziselmélet - paraméteres próbák. eloszlások. Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc szeptember 10. 1/58

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok.

Valószínűségszámítás összefoglaló

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

A Statisztika alapjai

Biostatisztika Összefoglalás

A pont példájának adatai C1 C2 C3 C

Elemi statisztika. >> =weiszd= << december 20. Szerintem nincs sok szükségünk erre... [visszajelzés esetén azt is belerakom] x x = n

Variancia-analízis (VA)

Közlemény. Biostatisztika és informatika alapjai. Alapsokaság és minta

Statisztika I. 10. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

STATISZTIKA I. Változékonyság (szóródás) A szóródás mutatószámai. Terjedelem. Forgalom terjedelem. Excel függvények. Függvénykategória: Statisztikai

egyetemi jegyzet Meskó Balázs

Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus. KOKI,

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

Gyakorló feladatok. Az alábbi feladatokon kívül a félév szemináriumi anyagát is nézzék át. Jó munkát! Gaál László

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Elméleti összefoglaló a Valószín ségszámítás kurzushoz

Adatmodellez es, f uggv enyilleszt es m arcius 12.

Statisztikai alapismeretek (folytatás) 4. elıadás (7-8. lecke) Becslések, Hipotézis vizsgálat

Statisztika II előadáslapok. 2003/4. tanév, II. félév

STATISZTIKA. András hármas. Éva ötös. Nóri négyes. 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 ANNA BÉLA CILI 0,5 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM.

Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus

Statisztika 2. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus

6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.

GRADUÁLIS BIOSTATISZTIKAI KURZUS február hó 22. Dr. Dinya Elek egyetemi docens

Kiválasztás. A változó szerint. Rangok. Nem-paraméteres eljárások. Rang: Egy valamilyen szabály szerint felállított sorban elfoglalt hely.

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat

Egyszempontos variancia analízis. Statisztika I., 5. alkalom

Eseményalgebra. Esemény: minden amirl a kísérlet elvégzése során eldönthet egyértelmen hogy a kísérlet során bekövetkezett-e vagy sem.

Hipotézisvizsgálat az Excel adatelemző eljárásaival. Dr. Nyéki Lajos 2018

Elméleti összefoglaló a Sztochasztika alapjai kurzushoz

Matematikai geodéziai számítások 10.

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 5. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév

Dr. Karácsony Zsolt. Miskolci Egyetem november

BIOMETRIA (H 0 ) 5. Előad. zisvizsgálatok. Hipotézisvizsg. Nullhipotézis

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

A biostatisztika alapfogalmai, konfidenciaintervallum. Dr. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet

Osztályozóvizsga követelményei

Nagy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem

A leíró statisztikák

11. Matematikai statisztika

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

Biomatematika 15. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Általánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

A konfidencia intervallum képlete: x± t( α /2, df )

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Normális eloszlás paramétereire vonatkozó próbák

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

A valószínűségszámítás elemei

Átírás:

STATISZTIKA 10. Előadás Megbízhatósági tartományok (Konfidencia intervallumok) Sir Isaac Newton, 1643-1727 Philosophiae Naturalis Principia Mathematica (A természetfilozófia matematikai alapelvei, 1687) A Föld pályája a Nap körül TAVASZI TÉL TAVASZ NAPÉJEGYENLŐSÉG Márc. 21. NAP TÉLI NAPFORDULÓ Dec. 21. NYÁRI NAPFORDULÓ Jún. 22. ŐSZ NYÁR ŐSZI NAPÉJEGYENLŐSÉG Szept. 23. Pierre-Simon Laplace (1749-1827) Tudományos determinizmus Werner Karl Heisenberg, 1901-1976. 1

Határozatlansági reláció, 1927. Nem mérhető meg egyszerre pontosan egy részecske térbeli helye és impulzusa Impulzus = tömeg * sebesség Isten nem vet kockát Határozatlansági elv gyakorlati eredményei Pontbecslés intervallumbecslés A relatív gyakoriság A relatív gyakoriság megbízhatósági tartománya 1. Binomiális eloszlást feltételezve Nem túl kicsi n mintanagyság, és nem túl szélsőséges p relatív gyakoriság (np>5 és n(1-p)>5) Várható érték: E(x) = np Szórás: D(x) = Közelítés normális eloszlás segítségével Binomiális eloszlást feltételezve Nem túl kicsi n mintanagyság, és nem túl szélsőséges p relatív gyakoriság (np>5 és n(1-p)>5) 2

Dohányzás relatív gyakorisága n = 100 k = 30 p = 30/100 = 0,3 Várható érték = 30 95%-os megbízhatósági tartománya Szórás = Alsó széle: 0,205 Felső széle: 0,385 A relatív gyakoriság megbízhatósági tartománya 2. A π-re vonatkozó pontosabb érték, különösen np<5, vagy n(1-p)<5 esetén, az F-eloszlás segítségével bal oldalon: F-eloszlás Két adathalmaz varianciájának összehasonlítsa Az F-érték a két variancia hányadosa Számláló szabadságfoka = DF 1 Nevező szabadságfoka = DF 2 jobb oldalon: F=var 1 /var 2 3

Sir Ronald Aylmer Fisher 1890-1962 4

Excel F.ELOSZLÁS függvény Szintaxis F.ELOSZLÁS(x;szabadságfok1;szabadságfok2) X: Az az érték, amelynél a függvény értékét ki kell számítani. A relatív gyakoriság megbízhatósági tartománya 2. A π-re vonatkozó pontosabb érték, különösen np<5, vagy n(1-p)<5 esetén, az F-eloszlás segítségével bal oldalon: Szabadságfok1: Szabadságfok2: A számláló szabadságfoka. A nevező szabadságfoka. jobb oldalon: 95%-os megbízhatósági tartomány alfa = 0,05 Baloldali nű1 = 142 nű2 = 60 F = 1,45 C.I. 95% = 0,22 Jobboldali nű1 = 62 nű2 = 140 F = 1,41 C.I. 95% = 0,38 A medián megbízhatósági tartománya x 1, x 2, x 3,, x n nagyság szerint növekvő sorrendbe rendezett Normális eloszlás nem feltétel z=1,63; 1,96; 2,58 h csak egész szám lehet 95%-os megbízhatósági tartomány A számtani átlag eloszlása n = 101 Me = 51. adat értéke h = 40 C.I. 95% alsó = 41. adat értéke C.I. 95% felső = 61. adat értéke 5

A középérték megbízhatósági tartománya Student-féle t-eloszlás Ismert σ: Ismeretlen σ: t-eloszlás sűrűségfüggvénye William Sealy Gosset, 1876-1937. ahol: f=n-1 szabadságfok K: a minta elemszámától (n) függő konstans Student, 1908 A középérték 68%-os megbízhatósági tartománya σ ismert ±1 S.E. távolság 6

±1 S.E.-nyi tartományba esés valószínűsége 84 A középérték 95%-os megbízhatósági tartománya σ ismert 16 68 ±1,96 S.E.-nyi távolság ±1,96 S.E.-nyi tartományba esés valószínűsége 97,5 95 2,5 A középérték 99%-os megbízhatósági tartománya σ ismert ±2,58 S.E.-nyi távolság 7

±2,58 S.E.-nyi tartományba esés valószínűsége 99,5 Gyakorlati alkalmazás Minősítő vizsgálatok Szabvány teljesítése Etalonhoz hasonlítás Teljesíti-e az előírást? 99 0,5 Kefir zsírtartalma 3% n=30 átlag= 3,2% σ=0,5% Őszi búza hektolitertömege 80 kg n=30 átlag=75 kg σ= 15 kg A középérték megbízhatósági intervalluma véges sokaságban Véges korrekciós faktor Ha n/n>0,05 8

A középérték megbízhatósági intervalluma véges sokaságban Sokaság középértéke: 59 075 kg A középérték megbízhatósági intervalluma véges sokaságban Véletlen 121 elemű minta Minta középértéke: 61 155 kg Minta szórása: 72 658 kg Minta S.E.: 6 605 kg Minta fpc: 0,9264 Sokaság középértéke: 59 075 kg A szórás megbízhatósági tartománya 1. A szórás-négyzet eloszlása A khi-négyzet eloszlás A khi-négyzet eloszlást szokták Pearsonféle eloszlásnak, ill. Helmert-féle eloszlásnak is nevezni. A khi-négyzet eloszlás származtatása a normális eloszlásból Használjuk normális és nem normális eloszlású mintaelemek esetén 9

Excel KHI.ELOSZLÁS függvény Szintaxis A szórás megbízhatósági tartománya 1. KHI.ELOSZLÁS(x;szabadságfok) X: Az az érték, amelynél az eloszlást ki kell számítani. Szabadságfok: A szabadságfokok száma. Szórás 95%-os megbízhatósági tartomány 1. n 1000 alfa 0,05 z 1,959 szórás 10 A szórás megbízhatósági tartománya 2. Közelítés normális eloszlással C.I.alsó 9,580 C.I.felső 10,459 10

Szórás 95%-os megbízhatósági tartomány 2. n 1 000 alfa 0,05 z 1,959 szórás 10 A variancia megbízhatósági tartománya C.I.alsó 9,579 C.I.felső 10,458 Variancia 95%-os megbízhatósági tartománya n =1000 alfa = 0,025 z = 1,959963 variancia =100 C.I.alsó 91,937 C.I.felső 109,612 11