) ( s 2 2. ^t = (n x 1)s n (s x+s y ) x +(n y 1)s y n x+n y. +n y 2 n x. n y df = n x + n y 2. n x. s x. + s 2. df = d kritikus.

Hasonló dokumentumok
Regresszió és korreláció

Regresszió és korreláció

ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

Tuzson Zoltán A Sturm-módszer és alkalmazása

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.

Matematikai statisztika

Virág Katalin. Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Korreláció-számítás. 1. előadás. Döntéselőkészítés módszertana. Dr.

Ismérvek közötti kapcsolatok szorosságának vizsgálata. 1. Egy kis ismétlés: mérési skálák (Hunyadi-Vita: Statisztika I o)

s n s x A m és az átlag Standard hiba A m becslése Információ tartalom Átlag Konfidencia intervallum Pont becslés Intervallum becslés

AZ IONKONCENTRÁCIÓ POTENCIOMETRIÁS MEGHATÁROZÁSA IONSZELEKTÍV ELEKTRÓDOK ALKALMAZÁSÁVAL

Hipotézis vizsgálatok. Egy példa. Hipotézisek. A megfigyelt változó eloszlása Kérdés: Hatásos a lázcsillapító gyógyszer?

OLS regresszió - ismétlés Mikroökonometria, 1. hét Bíró Anikó A tantárgy tartalma

Gyakorló feladatok a Kísérletek tervezése és értékelése c. tárgyból Lineáris regresszió, ismétlés nélküli mérések

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

Változók közötti kapcsolatok vizsgálata

1.1. Két független minta összehasonlítása (Wilcoxon-Mann-Whitney)

Hipotéziselmélet. Statisztikai próbák I. Statisztikai próbák II. Informatikai Tudományok Doktori Iskola

Matematikai statisztika elıadás III. éves elemzı szakosoknak. Zempléni András 9. elıadásból (részlet)

Képletgyűjtemény a Gazdaságstatisztika tárgy A matematikai statisztika alapjai című részhez

13. Tárcsák számítása. 1. A felületszerkezetek. A felületszerkezetek típusai

Megállapítható változók elemzése Függetlenségvizsgálat, illeszkedésvizsgálat, homogenitásvizsgálat

A szórások vizsgálata. Az F-próba. A döntés. Az F-próba szabadsági fokai

Az átlagra vonatkozó megbízhatósági intervallum (konfidencia intervallum)

Tapasztalati eloszlás. Kumulált gyakorisági sorok. Példa. Értékösszegsor. Grafikus ábrázolás

ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Regresszió-számítás. 2. előadás. Kvantitatív statisztikai módszerek. Dr.

Regresszió. Fő cél: jóslás Történhet:

A Sturm-módszer és alkalmazása

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

Excel segédlet Üzleti statisztika tantárgyhoz

EUKLIDESZI TÉR. Euklideszi tér, metrikus tér, normált tér, magasabb dimenziós terek vektorainak szöge, ezek következményei

biometria III. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Hipotézisvizsgálat

STATISZTIKA 2. KÉPLETGYŰJTEMÉNY. idősorok statisztikai becslések hipotézisvizsgálat regressziószámítás

Statisztika. Eloszlásjellemzők

V. GYAKORLATOK ÉS FELADATOK ALGEBRÁBÓL

A Secretary problem. Optimális választás megtalálása.

20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek!

Tanult nem paraméteres próbák, és hogy milyen probléma megoldására szolgálnak.

Statisztikai adatok elemzése

ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!

Valószínőségszámítás

Alkalmazás: hatásvizsgálatok

? közgazdasági statisztika

Regresszió számítás. Mérnöki létesítmények ellenőrzése, terveknek megfelelése. Geodéziai mérések pontok helyzete, pontszerű információ

Normális eloszlás paramétereire vonatkozó próbák

Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc 1

Ha n darab standard normális eloszlású változót négyzetesen összegzünk, akkor kapjuk a χ 2 - eloszlást: N

n akkor az n elem összes ismétléses ... k l k 3 k 1! k 2!... k l!

Az anyagáramlás intenzitása

Sztochasztikus tartalékolás és a tartalék függése a kifutási háromszög időperiódusától

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

Eloszlás-független módszerek 13. elıadás ( lecke)

Variancia-analízis (ANOVA) Mekkora a tévedés esélye? A tévedés esélye Miért nem csinálunk kétmintás t-próbákat?

Mérési adatok feldolgozása Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc 1

EGY KERESZTPOLARIZÁCIÓS JELENSÉG BEMUTATÁSA FIZIKAI HALLGATÓI LABORATÓRIUMBAN

A JÓLÉTI ÁLLAM KÖZGAZDASÁGTANA

MÉRÉSTECHNIKA. DR. HUBA ANTAL c. egy. tanár BME Mechatronika, Optika és Gépészeti Informatika Tanszék 2011

STATISZTIKAI MÓDSZEREK

Mechanizmusok vegyes dinamikájának elemzése

KEZELÉSE ÉS ÉRTÉKELÉSE

STATISZTIKA 1. KÉPLETGYŰJTEMÉNY. alapfogalmak egy ismérv szerinti elemzés két ismérv szerinti elemzés standardizálás indexszámítás

Korreláció és lineáris regresszió

Kiváltott agyi jelek informatikai feldolgozása Statisztika - Gyakorlat Kiss Gábor IB.157.

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

Hipotézis vizsgálatok

? közgazdasági statisztika

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

I. Valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapok

Wilcoxon-féle előjel-próba. A rangok. Ismert eloszlás. A nullhipotézis megfogalmazása H 1 : m 0 0. A medián 0! Az eltérés csak véletlen!

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

Zárthelyi dolgozat 2014 C... GEVEE037B tárgy hallgatói számára

VEKTORGEOMETRIA. Mit nevezünk null vektornak? Olyan vektort, amelynek a nagysága (abszolút értéke) 0 és az iránya tetszőleges.

Számítógépes döntéstámogatás

I. FEJEZET SOROZATOK, SZÁMTANI ÉS MÉRTANI HALADVÁNYOK. I.1. Sorozatok

Dr. Tóth László, Kombinatorika (PTE TTK, 2007)

Azonos névleges értékű, hitelesített súlyokból alkotott csoportok együttes mérési bizonytalansága

2013 ŐSZ. 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét!

Dr. Tóth László, Kombinatorika (PTE TTK, 2007) nem vagyunk tekintettel a kiválasztott elemek sorrendjére. Mennyi a lehetőségek száma?

Változók függőségi viszonyainak vizsgálata

Populációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák

Egymintás próbák. Alapkérdés: populáció <paramétere/tulajdonsága> megegyezik-e egy referencia paraméter értékkel/tulajdonsággal?

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

Hipotézisvizsgálat az Excel adatelemző eljárásaival. Dr. Nyéki Lajos 2018

Statisztika feladatok

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

A bergengóc lakosság szemszín szerinti megoszlása a négy tartományban azonos:

Máté: Számítógépes grafika alapjai

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek

FELADATOK a Bevezetés a matematikába I tárgyhoz

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)

(1) Milyen esetben beszélünk tartós nyugalomról? Abban az esetben, ha a (vizsgált) test a helyzetét hosszabb időn át nem változtatja meg.

Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek

Dr. Balogh Albert: A statisztikai adatfeldolgozás néhány érdekessége

FEJEZETEK A HOMOGÉN FEJSOROZATOKRÓL

3. Sztereó kamera. Kató Zoltán. Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika tanszék SZTE (

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

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat

Izsák János. ELTE TTK Állatrendszertani és Ökológiai Tanszék. Kézirat

9. évfolyam Javítóvizsga felkészülést segítő feladatok

Átírás:

Kétmtás t-próba ^t ȳ ( s +( s + + df + vag ha, aor ^t ȳ (s +s Welch-próba ^d ȳ s + s ( s + s df ( s ( s + d rtus t s (α, +t s (α, s + s Kofdecatervallum ét mta átlagáa ülöbségére SE s ( + s ( ±t (α,df SE ( df (SE 4 SE +SE 4 + SE, ahol SE s és SE s Wlcoo -Ma-Whte próba Ma Whte -féle számolás (U. az eges mtá eleme és j (.. és j... Képezzü az összes (, j elempárt ( * pár lehetséges. Számolju meg, hog hászor gaz az, hog > j (egelőség eseté 0.5-el számolu. Ezee az értéee az összege az U s érté. A próbastatszta értée ebbe az esetbe U ma{u s, -U s } Wlcoo-féle számolás (W. Az egesített ét mta (N + elemt sorba redezzü és ragszámoat redelü hozzá mt a Wlcoo próba eseté. A agság szert sorba redezett adatoa adju ragoat -től -g. Azaz a sorszámát redeljü az adat értééhez. A ragsorolásba az adato megőrz az adato agságred vszoat, hsze sebb rago a sebb értéehez tartoza. Ha azoos értée vaa, aor a ő a ráju eső ragszámo átlagát apjá

R + R N(N+/ A ét számolás özött összefüggés: U s R ( + vag U s R ( + Nag mta elemszámál (>0 az eloszlást özelíte ell eg ola ormál eloszláshoz mele várható értée: μ rtus értéet N(0,-ből eres. Kapcsolt rago matt orrecót ell alalmaz a stadardzált éplete: és a szórása σ ( + +. ezt a Normál eloszlást ell stadardzál és ( σ + 3 ( + (e 3 e ( + ( + Z U μ σ Párosított t-próba Az egmtás t-próbára vezethető vssza, azzal a ülöbséggel, hog a ét ülöbségét (ll. aráát vzsgálju F-próba ^F s s df - és - Eg szempotos varaca aalízs (ANOVA α E - (-α j j j N j j j j N s b s s t ( j j Q b N N ( Q ( j j Q t N N Q +Q b Nh+h

^F s s b df: -(ülső varacához tartozó szabadság fo és N- (belső varacához tartozó szabadság fo. Legsebb szgfás dffereca (Last sgfcat dffereces, LSD SD, j t s (α, N b ( + j j Tue teszt q 0.5 s b j ( + j Boferro-Holm teszt t j s b ( + j p< α m : H 0 -t elvetjü Krusal-Walls-próba ^H( R N (N + 3(N + ^ H orr ^H (e 3 e N 3 N df: Ez a próba statszta, ha >5 aor Kh eloszlást övetező df: --el, ha <5 aor a rtus érté Krusall-Walls táblázatból eresedő, df: --él. Du teszt W W z j [ N (N + Frdema-próba r. j r j W A W B e 3 j e j j (N ] ( + A B 3

j r r j SS t ( r. j r j SS e ( Kovaraca Cov j (r j r ( ȳ Pearso-féle orrelácó r Cov s s Q ( ȳ ( Q Q ȳ Q Hpotézsvzsgálat a Pearso-féle orrelácós egütthatóra ^t r r df: - Spearma-féle rag orrelácó A Sperma-féle rag orrelácó számítása Mvel ez eg rag orrelácós vzsgálat, tegü agság szert sorredbe a (, pár értéet ülö ülö. Példa: (,6, (,8, (3,4, (4,7, (5,, (6, :,,3,4,5,6 :,,4,6,7,8 Az értéehez redeljü ragoat: :,, 3, 4, 5,6 r:,, 3, 4, 5,6 majd az értéehez s redeljü ragoat: :,, 4, 6, 7, 8 r:,, 3, 4, 5, 6 ézzü meg hog az eredet párohoz mle rago társula eredet páro: (,6, (,8, (3,4, (4,7, (5,, (6, rag páro: (,4, (,6, (3,3, (4,5, (5,, (6, épezzü a ragpáro elemee ülöbségét (d: d: -3, -4, 0, -, 3, 5 Számolju r S értéét: 4

6 d r S 3 Ha csee apcsolt rago aor gaz, hog - < r S < Kapcsolt rago eseté a ragosztás boolultabb a számítás r S ( 3 6 [ (3 6 d j (e 3 j e j j (e 3 j e j ][ (3 6 (e 3 e (e 3 e ] ahol t j és t az eg ll. a más adatsorba levő azoos (apcsolt ragoat apott eleme száma (az R automatusa a orrgált éplettel számol ^t r S df: - r S Kedall -féle tau orrelácóra Meg ell számol oordás (C és dszordás (D adat pároat. Koordás páro azo, ahol a ét egmást övető adatpár ( és j tagjara és tagjara s gaz < j és < j vag > j és > j, azaz azoos rába változa az adatpáro eleme. Dszordás páro azo, ahol a ét egmást övető adatpár tagjara s és tagjara s gaz < j és > j, vag > j és < j, azaz elletétese változa. Abba az esetbe ha csa oordás páro leée aor mooto övő apcsolat lee a ét változó özött. Hasolóa ha csa dszordás páro leée aor pedg mooto csöeő apcsolat lee a ét változó özött. Ez a mooto övő ll. csöeő apcsolat jelleg roml ha oordás és dszordás páro s vaa a mtába. A számolás alapja az, hog (!!(! ((! ( (C+D!(! a lehetőség va arra, hog a mtá elemeből párt épezzü. Továbbá fgelembe vesz, hog az adott C vag D j pároál há sebb C ll. D j pár va Eze összeg adja a C és D értéet, amvel lehet számol a továbbaba. Számolju t értéét: t A (CD ( CD C +D apcsolt rago eseté boolultabb a számolás: CD t B ( ( t (t ( ( u (u levő azoos (apcsolt ragoat apott eleme száma t^ S t t s t (5 9(, ahol t és u az eg ll. a más adatsorba 5

Függetleség vzsgálata. sor összege j.oszlop összege várt érté összes érté g h j Χ v j df(g-*(h- ( j v j Homogetás vzsgálat g Χ m df g- ( Leárs regressszó a + b + m ^ Q r Q ȳ br s s Q Q Cov Var a ȳb ( ^ ȳ Q ( ^ ȳ + Q ^ Q r + A regresszós egees meredeségéée vzsgálata Q Q r Q Q ( Q ȳ Q ( ȳ Q Q r s r Q r s e F-próba: az összes magarázó ( váltózótól való függését tesztel egszerre ^F s r s e 6

df: és - t-próba: az eg-eg magarázó ( váltózótól való függését tesztel ^t b SE b b stadard hbája : SE b Q Q ( e ^ ( b ofdecatervalluma: Lb±t (, α SE b Determácós egüttható: R Q r Q ( ^ ȳ Q ȳ ^ ȳ Több változós leárs regresszó determácós egütthatója a+b +b +...+b X +ϵ R adj r Q r (R 7