Változók függőségi viszonyainak vizsgálata

Hasonló dokumentumok
Regresszió és korreláció

Regresszió és korreláció

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

Kontingencia táblák. Khi-négyzet teszt. A nullhipotézis felállítása. Kapcsolatvizsgálat kategorikus változók között.

Megállapítható változók elemzése Függetlenségvizsgálat, illeszkedésvizsgálat, homogenitásvizsgálat

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

? közgazdasági statisztika

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

? közgazdasági statisztika

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

Matematikai statisztika

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

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

A paramétereket kísérletileg meghatározott yi értékekre támaszkodva becsülik. Ha n darab kisérletet (megfigyelést, mérést) végeznek, n darab

Regresszió. Fő cél: jóslás Történhet:

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

Statisztika. Eloszlásjellemzők

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

Feladatok és megoldások a 11. heti gyakorlathoz

Virág Katalin. Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet

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

Korreláció- és regressziószámítás

A MATEMATIKAI STATISZTIKA ELEMEI

Statisztika 1. zárthelyi dolgozat március 21.

Intelligens adatelemzés ea. vázlat 1. rész

A heteroszkedaszticitásról egyszerûbben

STATISZTIKA. ltozók. szintjei, tartozhatnak: 2. Előad. Intervallum skála. Az adatok mérési m. Az alacsony mérési m. Megszáml Gyakoriság módusz

24. tétel A valószínűségszámítás elemei. A valószínűség kiszámításának kombinatorikus modellje.

Az átlagra vonatkozó megbízhatósági intervallum (konfidencia intervallum)

Izsák János. ELTE TTK Állatrendszertani és Ökológiai Tanszék. Kézirat

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

Geostatisztika c. tárgy a BSc földrajz alapszak hallgatóinak

) ( 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.

Adatfeldolgozás, adatértékelés. Dr. Szűcs Péter, Dr. Madarász Tamás Miskolci Egyetem, Hidrogeológiai Mérnökgeológiai Tanszék

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

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

Tartalomjegyzék. 4.3 Alkalmazás: sorozatgyártású tűgörgő átmérőjének jellemzése

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

Geostatisztika I. Dr. Szabó Norbert Péter. BSc geográfus alapszak hallgatóinak

FELADATOK MÉRÉSELMÉLET tárgykörben. 1. Egy műszer osztálypontossága 2.5, a végkitérése 300 V. Mekkora a mérés abszolút hibája?

A matematikai statisztika elemei

Lineáris regresszió. Statisztika I., 4. alkalom

Bevezetés a hipotézis vizsgálatba. Hipotézisvizsgálatok. Próbák leírása. Kétoldali és egyoldali hipotézisek. Illeszkedésvizsgálatok

A Secretary problem. Optimális választás megtalálása.

BIOSTATISZTIKA ÉS INFORMATIKA. Leíró statisztika

Statisztika segédlet*

GEOFIZIKA / 4. GRAVITÁCIÓS ANOMÁLIÁK PREDIKCIÓJA, ANALITIKAI FOLYTATÁSOK MÓDSZERE, GRAVITÁCIÓS ANOMÁLIATEREK SZŰRÉSE

Statisztika I. 4. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Példák 2. Teljes eseményrendszer. Tulajdonságok. Példák diszkrét valószínőségi változókra

4 TÁRSADALMI JELENSÉGEK TÉRBELI EGYÜTTMOZGÁSA

7. MÉRÉSEK KIÉRTÉKELÉSE FÜGGVÉNYILLESZTÉSSEL

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

Geostatisztika. Dr. Szabó Norbert Péter. BSc műszaki földtudományi alapszak hallgatóinak

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

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

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

Statisztikai. Statisztika Sportszervező BSc képzés NBG GI866G4. Statisztika fogalma. Statisztikai alapfogalmak. Statisztika fogalma

MATEMATIKA I. KATEGÓRIA (SZAKKÖZÉPISKOLA)

2. METROLÓGIA ÉS HIBASZÁMíTÁS

2.10. Az elegyek termodinamikája

Tulajdonságok. Teljes eseményrendszer. Valószínőségi változók függetlensége. Példák, szimulációk

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

1. előadás: Bevezetés. Irodalom. Számonkérés. A valószínűségszámítás és a statisztika tárgya. Cél

STATISZTIKA II. kötet

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat

Sztochasztikus tartalékolás és a tartalék függése a kifutási háromszög időperiódusától

Miért pont úgy kombinálja kétfokozatú legkisebb négyzetek módszere (2SLS) az instrumentumokat, ahogy?

A statisztikai vizsgálat tárgyát képező egyedek összességét statisztikai sokaságnak nevezzük.

Matematika I. 9. előadás

Megoldás a, A sebességből és a hullámhosszból számított periódusidőket T a táblázat

A pályázat címe: Rugalmas-képlékeny tartószerkezetek topológiai optimalizálásának néhány különleges feladata

Azonos névleges értékű, hitelesített súlyokból alkotott csoportok együttes mérési bizonytalansága

Dr. Tóth Zsuzsanna Eszter Dr. Jónás Tamás Erdei János. Gazdaságstatisztika. II. rész A matematikai statisztika alapjai

ALGEBRA. egyenlet megoldásait, ha tudjuk, hogy egész számok, továbbá p + q = 198.

A felhasznált térfogalmak: lineáris tér (vektortér), normált tér, Banach tér, euklideszi-tér, Hilbert tér. legjobban közelítõ elem, azaz v u

Dr. Ratkó István. Matematikai módszerek orvosi alkalmazásai Magyar Tudomány Napja. Gábor Dénes Főiskola

Sorozatok, határérték fogalma. Függvények határértéke, folytonossága

1. A radioaktivitás statisztikus jellege

LOGISZTIKAI ÉS SZÁLLÍTMÁNYOZÁSI TANSZÉK

A peremeloszlások. Valószínőségszámítás elıadás III. alk. matematikus szak. Példa. Valószínőségi vektorváltozók eloszlásfüggvénye.

18. Valószín ségszámítás. (Valószín ségeloszlások, függetlenség. Valószín ségi változók várható

f (M (ξ)) M (f (ξ)) Bizonyítás: Megjegyezzük, hogy konvex függvényekre mindig létezik a ± ben

Valószínűségszámítás. Ketskeméty László

VII. A határozatlan esetek kiküszöbölése

Laboratóriumi mérések

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

Regresszióanalízis. Példák. A regressziószámítás alapproblémája. A regressziószámítás alapproblémája. Informatikai Tudományok Doktori Iskola

Ökonometria. /Elméleti jegyzet/

( a b)( c d) 2 ab2 cd 2 abcd 2 Egyenlőség akkor és csak akkor áll fenn

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

Matematika B4 I. gyakorlat

V. GYAKORLATOK ÉS FELADATOK ALGEBRÁBÓL

A Sturm-módszer és alkalmazása

Statisztika 1. zárthelyi dolgozat március 18.

BEVEZETÉS AZ SPSS ALAPJAIBA. (Belső használatra)

NEMPARAMÉTERES ELJÁRÁSOK

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

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

Egy lehetséges tételsor megoldásokkal

Átírás:

Változók függőség vszoyaak vzsgálata Ismétlés: változók, mérés skálák típusa kategoráls változók Asszocácós kapcsolat számszerű változók Korrelácós kapcsolat testsúly (kg) szemüveges em ő 1 3 férf 5 3 KAD 11.11.8 testmagasság (cm) jeles (5) jó (4) közepes (3) elégséges () elégtele (1) A számszerű változó skálatípusa (vsszatérés, hátrálás; vsszafordulás) Regresszó és korrelácó (vszoy, összefüggés, kölcsöösség) kvoás értelmezett, cs pot aptár apok dszkrét tervallumskála hőmérséklet C-ba folytoos Gyakorlat megközelítés (pl.1) mey fehérje va a vérplazmába? (db, mol, g, ) mekkora a vérplazma fehérjekocetrácója? (db/l, mol/l, g/l) Nephross (súlyos vesebetegség) eseté értéke erőse lecsökke m 1 db HSA molekula háyados értelmezett, va pot fogak száma aráyskála hőmérséklet K-ba 3 drekt módszer: megszámol egy adott térfogatba levő fehérje molekulák számát(?) közvetett módszer: keres egy olya (köye) mérhető fzka meységet, amely szgorúa mooto kapcsolatba va a megsmer kívát meységgel (legegyszerűbb lye függvéy...) 4

plazma törésmutató észrevétel: a vérplazmába a féy lassabba halad, ha sok bee a fehérje (magas a fehérjekocetrácó), azaz agyobb a törésmutatója (determsztkus kapcsolat, de: mérés hba mdg va) baktérumok szaporodása a változások determsztkus és sztochasztkus része mdg együtt fordul elő plazma fehérje kocetrácó (g/l) 5 (pl.) testsúly (kg) E csoport (1994.9) tagjaak adata (összetartozó értékpárok) testmagasság (cm) mlye tedecát látuk? cm kg 16 163 53 164 168 57 169 1 66 171 59 173 58 1 57 178 181 69 183 63 184 6 19 7 eze előadásfél hosszú címe: Ugyaabba a csoportba felvett többféle kvattatív változó között kapcsolat elemzése. Korrelácó, leárs regresszó, a korrelácós koeffces fogalma 6 A korrelácószámítás két véletle számszerű változó szmmetrkus kapcsolatával foglalkozk akkor beszélük korrelácós kapcsolatról az és y véletle változók között, ha vagy ks értékekhez ks y értékek, agy értékekhez agy y értékek (poztív kapcsolat), vagy pedg ks értékekhez agy y értékek és agy értékekhez ks y értékek (egatív kapcsolat) tartozak y tt: poztív korrelácó 7 Regresszós megközelítés y függvéykapcsolatot keresük egy (vagy több) függetle változó () és egy függő változó (y) között feltételezések: és y számszerűek és folytoosak, y valószíűség változó (értékét em csak a magyarázó változók, haem a véletle s befolyásolja) A regresszós modell rögzít a függvéy típusát: leárs y (a + b) + h polomáls y a + b 1 + b +... + b + h epoecáls y ab h hatváyfüggvéyes y a b h és azt, hogy hogya hat a véletle a függő változóra: Leárs és polomáls esetbe a függetle változók értékétől függetle, addtív (+ h) hbával, epoecáls és hatváy esetbe multplkatív (. h) hbával. (a: meredekség, b: tegelymetszet) 8

A legegyszerűbb regresszós modell a leárs regresszó leárs függvéy: y (a + b) + h h y -(a + b) y y (, y ) Ha a pot (, y ) az egyees fölött va. (Hogya írható fel, ha alatta va?) a + b Legjobb egyees: hbák égyzetösszege a lehető legksebb (legksebb égyzetek módszere) 9 y 1 16 163 53 3 164 4 168 57 5 169 6 1 66 7 171 59 8 173 58 9 1 57 1 178 11 181 69 1 183 63 13 184 6 14 19 7 1. és y között leárs a kapcsolat. Az alkalmazhatóság feltétele. A mtá belül megfgyelés potok egymástól függetleek. 3. Mde rögzített értékre az y értékek eloszlása ormáls. 4. Az y értékek eloszlása mde értékre ugyaazzal a varacával redelkezk. 5. Az értékeket hba élkül lehet mér. 1 http://www.fao.org/docrep/w5449e/w5449e4.htm a (égyzetes) hbafüggvéy: Q (...) h [ y ( a + b) ] 1 m(k) a függetle változó(k)? a és b mlye a függvéykapcsolat a-ra és b-re ézve? Q h ( a, b) [ y ( a + b) ] m. 1 mdegyk változóba égyzetes a kapcsolat mlye függvéyel ábrázolhatók? külöböző tágasságú parabolákkal mmummal vagy mamummal redelkezek? grafkojuk mmummal redelkező parabola 11 Gyak. jegyzet a fej. 14. ábra 1

A mérés potokra legjobba lleszkedő egyees (y a + b) keresése Gyak. jegyzet a fej. 13. ábra a: meredekség b: tegelymetszet 13 [ y ( a + b) ] Q ( a, b hbafüggvéy mmalzása h ) 1 megoldás lehetőségek: Leárs regresszó 1. teljes égyzetté kegészítés pl. y -6+14 (-3) +5, mmum 3-ál. dfferecálszámítás dfferecálháyados: az értő ráytagese szélsőérték keresés: ahol a görbéek mmuma (vagy mamuma) va, ott az értő ráytagese zérus a szert és b szert dfferecálháyadosok zérusok, egyelet, smeretle ( smeretlees leárs egyeletredszer) 14 a legjobb meredekség: a Q y 1 Q ( )( y y ) ( ) 1 vagy (y a + b) a s y s Példa: refraktometra (smeretle kocetrácó meghatározása kalbrácós egyees segítségével) a legjobb tegelymetszet: b 1 1 y a y a ahol s y Qy : 1 kovaraca 15 16

Mlye a potok lleszkedése a regresszós egyeeshez? ehhez a korrelácószámítás yújt segítséget (két véletle változó szmmetrkus kapcsolatával foglalkozk) Példák korrelácós együtthatókra a változók között kapcsolat erősségét vzsgálja (va erős és gyege korrelácó) korrelácós együttható Qy sy r (Pearso-féle) Q Q s s a számláló megegyezk a regresszós egyees meredekségéek számlálójával (a evező mdkét esetbe poztív) a Q Q y poztív meredekség: r > (poztív korrelácó) egatív meredekség: r < (egatív korrelácó) 1 r 1 r 1 meghatározottság együttható yy y (meyre lehet az egykből a máskat előre jelez) 17 18 http://e.wkpeda.org/wk/image:correlato_eamples.pg Etrém példa: r.816, y 3 +.5 (Ascombe) A korrelácó jeleléte em (feltétleül) jelet okság kapcsolatot 19 198 dő, mt rejtett változó 19 kwfogyasztás, USA http://e.wkpeda.org/wk/ascombe%7s_quartet 19

Példa: Hatváyfüggvéyes regresszó vsszavezetése leárs regresszóra. Rötgecső sugárteljesítméyéek mérése P ~ I m, logp ~ mlogi P ~ U, logp ~ logu 1 Korrelácós t-próba cm kg E 16 53.93 1994.9 163 53 54.49 164.5 168 57 57.8 169 57.84 1 66 58.39 171 59 58.95 173 58.7 1 57 61.19 178 6.86 181 69 64.54 183 63. 184 6 66.1 19 7 69.56 a.8-36.96 b 13 19.66358 r.819.67 3.4997 14 4.36 1 t 4.935 97.1 146.3537 t 4.935 > t krt(,5) m (kg) 1, Va-e kapcsolat a két meység között? t - r 1 r.18 H : cs kapcsolat H hams (p<.5) h (cm) Asszocácós kapcsolat. Kh-égyzet teszt (1) Példa 1 em Határozzuk meg potosabba! szemüveges összese ő 8 13 Kapcsolatvzsgálat kategorkus változók között. Kh-égyzet teszt gyakorság táblázat (kotgeca táblázat): két változó közös gyakorságáak táblázatos ábrázolása X (pl. em) és Y (szemüvegesség) 48 49 97 76 14? em ő a8 b 13 férf szemüveges összese férf c48 d49 97 76 14 kérdés: külöbözk-e egy rögzített tulajdoság gyakorsága a két csoportba? 4

H : em és szemüvegesség egymástól függetleek (cs külöbség a csoportokba) mekkora lee a várt gyakorság (epected frequecy) a bal felső (a) cellába, ha a ullhpotézs gaz? a ők száma: a + b 13 a szemüveges személyek száma: a + c 76 A ullhpotézs felállítása a ők aráya a mtába: p(ő) (a + b)/ 13/ a szemüvegesek aráya a mtába : p(szemüveges) (a + c)/ 76/ a c, vagy b d a c em b d ő a8 b 13 szemüveges összese férf c48 d49 97 76 14 a megfgyelt (observed) gyakorságok táblázata 5 Várt gyakorságok. feltevés: H gaz a em és a szemüvegesség függetle tulajdoságok várt gyakorság a várt gyakorság a a + b a + c a + b b + d jobb felső cellába : c + d a + c c + d b + d jobb alsó cellába : várt gyakorság a bal felső cellába : várt gyakorság a bal alsó cellába : em ös a8 b 13 f c48 d49 97 76 14 megfgyelt (observed) kotgeca táblázat ( a + b) ( a + c) ( a + b) ( b + d ) ( c + d ) ( a + c) ( c + d ) ( b + d ) em ös 13*76/ 13*14/ 13 f 97*76/ 97*14/ 97 76 14 várt (epected) kotgeca táblázat 6 A várt gyakorságok a megfgyelt gyakorságokból em ös a8 b 13 f c48 d49 97 76 14 megfgyelt (observed) kotgeca táblázat ( várt gyakorság) em ös 13*76/ 13*14/ 13 f 97*76/ 97*14/ 97 76 14 várt (epected) kotgeca táblázat ( oszlopösszeg) ( sorösszeg) ( a mta elemszáma) 7 Ha a ullhpotézs gaz: A megfgyelt és a várt gyakorságokat tartalmazó kotgeca táblázatok megfelelő cellába levő értékek agyjából egyformák. A következő próbastatsztka (súlyozott égyzetes közép) kh-égyzet eloszlású: ( O E ), E ahol O a megfgyelt (observed) E a(z el)várt gyarságok az -dk cellába. Szabadság fok: (sorok száma 1)*(oszlopok száma 1) pl. * (égymezős-) táblázat: 1 Próbastatsztka 8

A teszt végrehajthatóságáak feltétele (a mta elemszáma) elegedőe agy: a várt gyakorságokat tartalmazó kotgeca táblázatba mde cellatartalomak 1-él agyobbak kell le a várt gyakorságokat tartalmazó kotgeca táblázatba azokak a cellákak a száma, amelyekbe a cellatartalom 1 és 5 között csak a cellák %-a lehet Specáls eset: égymezős táblázat (gyakorlat jegyzet.b.9) a vzsgált tulajdoság összese megva cs meg A csoport a b a+b B csoport c d c+d összese a+c b+d M ( ad bc) ( a + b)( c + d )( a + c)( b + d ) (pl. égymeztős táblázat: mde cellába a cellatartalomak 5-él agyobbak kell le) 9 a végrehajthatóság felétele: a két legksebb részösszeg szorzata legye agyobb, mt 5 3.5.4.3..5.4 f 1 1 f f. 1 Kh-égyzet eloszlások.3.. f 3 1 f 4 f. 3.. f 5 1 f 6 f. 5 f.: 1 f 1 ( ) f 1 (5%) f 3 1 % 95 % az eredet eloszlás 3.84-él levágott eloszlás az eredet eloszlás kmaradó terület: 5 %.3. f. 1 módusz, ha f.1 vagy f. 4 1 1 31 módusz (f.-), ha f. > f. 6 f.: 3 (5%) ( ) f 3 1 % 95 % 7.81-él levágott eloszlás kmaradó terület: 5 % 3

Példa 1 A teszt alkalmazhatóságáak feltétele: a két legksebb részösszeg szorzata legye agyobb, mt 5 em ő a8 b 13 szemüveges összese férf c48 d49 97 76 14 (8 49 48 ) 76 14 13 97 M 1.54 > krt 3,84 H hams 76*97 737 > 5* 1 a kh-égyzet teszt haszálható 1.54 va kapcsolat a em és a szemüvegesség (szemüvegvselés hajladóság!) között 33 34 (8 49 48 ) 76 14 13 97 M 1.54 1.54 > krt 3.84 H hams 1.54 > krt 6.63 H hams elvetjük a ullhpotézst, szgfkaca szt: <.1 35 számolás Ecel-lel agol magyar SUM SZUM CHITEST KHI.PRÓBA CHIDIST KHI.ELOSZLÁS CHIINV INVERZ.KHI 36

példa em ő 1 3 4 férf 5 3 8 6 6 1? 4*6 4 < 5*1 a kh-égyzet teszt em haszálható (helyette: Fsher egzakt teszt) em ös ő 1 3 4 férf 5 3 8 6 6 1 em 1 3 sz 5 3 sz em.33 1.67 sejtésük va, de em tudjuk gazol a mta elemszámáak övelése 1 ők férfak em ös ő 8 13 férf 48 49 97 em 76 14 8 sz em 48 49 sz.37.98 övelésével (1 ): a sejtés gazolható lesz 38 Példa 3 (bofzka jegyzet 1. példa). Nem artérás típusú schaemás optcus europatha skeres műtét korrekcójáról jelet meg 1989-be egy közleméy. Mthogy e betegségbe korábba semmféle hatásos kezelés módszer em volt smert, ezt a műtétet sok helye alkalmaz kezdték. Rövdese eredméytele beavatkozásokról s megjeletek beszámolók, ezért számbavették 5 klka cetrum 44 lye betegét, akk közül 119 fő elvégezték a műtétet, 15 betege em. A felmérés eredméye: megfgyelt gyakorságok várt gyakorságok műtött em m. ös műtött em m. ös javult 39 53 9 javult 45 47 9 változatla 5 56 18 változatla 53 18 romlott 8 16 44 romlott 1 3 44 összes 119 15 44 összes 119 15 44 kh (39 44.87) /44.87+(53 47.13) /47.13 +(5 5.67) /5.67+(56.33) /.33 +(8 1.46) /1.46+(16.54) /.54 5.47 Mvel 5.47 < 5.991 krt, f., ezért em vethetjük el a ullhpotézst. Azaz a mták alapjá cs okuk feltételez külöbséget a két módszer (műtét ll. em műtét) hatásossága között. 39 egydmezós kotgeca táblázatokkal kapcsolatos kérdés: a megfgyelt értékek lleszkedek-e egy feltételezett eloszláshoz? Illeszkedésvzsgálat. Kh-égyzet teszt () tszta lleszkedésvzsgálat (a gyakorságokat smert valószíűségekből kapott gyakorságokkal hasolítjuk össze) egyeletes eloszlásra törtéő.v. kockafeldobás eredméye 1 3 4 5 6 1 14 14 19 16 16 egyéb smert paraméterű eloszlásra törtéő.v. becsléses lleszkedésvzsgálat (az eloszlás típusa alapjá a megfgyelt gyakorságokból becsüljük az eloszlás paraméteret) öszszes ormaltásvzsgálat egyéb becsült paraméteres.v. 4

Egyeletes eloszlásra törtéő lleszkedésvzsgálat A megfgyelt gyakorságokat tartalmazó kotgeca táblázatot (bekeretezett rész, O) kbővítjük a várt gyakorságokat tartalmazó segéd-kotgeca táblázattal (E). Feltételezzük, hogy a kocka em ckelt (H ), ezért a 6 lehetséges eseméy egyforma gyakorságú: 1/6 16.7 a kockafeldobás eredméye 1 3 4 5 6 ös O 1 14 14 19 16 16 1 E 16.7 16.7 16.7 16.7 16.7 16.7 1 kh (1 16.7) /16.7 +(14 16.7) /16.7 + (14 16.7) /16.7+ +(19 16.7) /16.7 + (16 16.7) /16.7 +(16 16.7) /16.7.36 < 11.7 krt, f.5, a ullhpotézst megtartjuk. A kocka em ckelt. 41 Normaltásvzsgálat dszkrét számszerű változó eseté (ha em dszkrét, akkor azzá tesszük) béka vörösvérsejtek hosszabbk átmérője (4 mérés adat) 16 17 18 19 1 3 4 5 6 7 8 9 3 31 3 33 34 35 ös O 4 1 9 6 7 37 4 46 53 45 39 35 17 18 1 7 3 1 1 4 ullhpotézs: a mta ormáls eloszlású populácóból származk az eloszlás elmélet értéket a tapasztalat értékekkel becsüljük μ becslése a számta közép, avg 4.76 μm σ becslése az adatok tapasztalat szórása s 3. μm görbe alatt terület (1 ll. ): a sűrűségfv-t meg kell szoroz 4-el 16 17 18 19 1 3 4 5 6 7 8 9 3 31 3 33 34 35 ös E.78 5.17 8.91 14.3 1. 9.1 37. 44.1 48.5 49.4 46.8 41 33.4 5. 17.7 11.5 6.93 3.87.1.97 4 szabadság fokok száma : b 1, az osztályok száma, b az eloszlás paramétereek száma (1 1 18). A mamálsa méltáyolható első fajta hbáak vegyük 5 %-ot! 18 szabadság fok eseté ehhez a szgfkaca szthez tartozó a érték: 8.87. kh (4.78) /.78 + (1 5.17) /5.17 +... 1.9. Mvel 1.9 < 8.87, cs okuk a ullhpotézs elvetésére. Táblázatkezelővel: megkapjuk azt a szgfkaca sztet, amely mellett "elvetheték" a ullhpotézst, ez pedg.84 84. %. A béka vörösvérsejtjeek hosszabbk átmérője ormáls eloszlású. 4 megfgyelt gyakorságok becsült eloszlás sűrűségfüggvéy IQ függetleség Függőség vszoyok lehetősége függőség megfgyelt gyakorságok lépcsőssé tett becsült eloszlás ss. fv. megfgyelt és várt függvéyek külöbsége m testmagasság korrelácós sztochasztkus vszoy vegyes íz szíezettség asszocácós determsztkus vszoy kocetrácó kh-égyzet érték szemléletes ábrlázolása (a görbe alatt terület) 43 testmagasság számszerű ordáls omáls számszerű 44