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

Hasonló dokumentumok
Hipotézis vizsgálatok

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

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

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

Hipotézis vizsgálatok

y ij = µ + α i + e ij

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

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

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

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

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

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

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October

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

GVMST22GNC Statisztika II. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet

Statisztika elméleti összefoglaló

Hipotézisvizsgálat az Excel adatelemző eljárásaival. Dr. Nyéki Lajos 2018

K oz ep ert ek es variancia azonoss ag anak pr ob ai: t-pr oba, F -pr oba m arcius 21.

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

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

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

Biostatisztika Összefoglalás

Egyszempontos variancia analízis. Statisztika I., 5. alkalom

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

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

Biostatisztika Összefoglalás

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

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

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

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

Statisztika Elıadások letölthetık a címrıl

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Varianciaanalízis 4/24/12

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

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

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

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

Normális eloszlás paramétereire vonatkozó próbák

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

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

Populációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák

egyetemi jegyzet Meskó Balázs

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016

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

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

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

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek

Variancia-analízis (VA)

A biostatisztika alapfogalmai, hipotézisvizsgálatok. Dr. Boda Krisztina Boda PhD SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)

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

Eloszlás-független módszerek 13. elıadás ( lecke)

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

Variancia-analízis (folytatás)

Excel segédlet Üzleti statisztika tantárgyhoz

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

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.

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I.

Valószín ségszámítás és statisztika Gyakorlat (Kétmintás próbák)

A biostatisztika alapfogalmai, hipotézisvizsgálatok. Dr. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

ANOVA,MANOVA. Márkus László március 30. Márkus László ANOVA,MANOVA március / 26

STATISZTIKA. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% hektolitertömege 80 kg. u = = = = Tesztelhetjük, hogy a valósz. konfidencia intervallum nagyságát t is.

IV. Változók és csoportok összehasonlítása

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

Az átlagra vonatkozó megbízhatósági intervallum (konfidencia intervallum)

A Statisztika alapjai

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

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat

STATISZTIKA. Excel INVERZ.T függvf. ára 300 Ft/kg. bafüggvény, alfa=0,05; DF=76. Tesztelhetjük, hogy a valósz. konfidencia intervallum nagyságát t is.

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

Az első számjegyek Benford törvénye

Biostatisztika 2. Dr. Dinya Elek Dr. Solymosi Róbert: Biometria a klinikumban Dr. Dinya Elek: Biostatisztika c. művei alapján

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

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

Normális eloszlás tesztje

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

földtudományi BSc (geológus szakirány) Matematikai statisztika elıadás, 2014/ félév 6. elıadás

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

TARTALOMJEGYZÉK. 1. téma Átlagbecslés (Barna Katalin) téma Hipotézisvizsgálatok (Nagy Mónika Zita)... 23

Matematika III. 9. Statisztikai hipotézisek Prof. Dr. Závoti, József

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

Nemparametrikus tesztek december 3.

2012. április 18. Varianciaanaĺızis

Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely április 17. Politológia Tanszék

Elemszám becslés. Kaszaki József Ph.D. SZTE ÁOK Sebészeti Műtéttani Intézet

Korreláció és lineáris regresszió

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Kísérlettervezés alapfogalmak

Matematikai statisztikai elemzések 6.

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

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás

Nem-paraméteres és paraméteres módszerek. Kontingencia tábla, rangtranszformálás, párosított minták, két független minta

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

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

ALÁÍRÁS NÉLKÜL A TESZT ÉRVÉNYTELEN!

H0 hipotézis: μ1 = μ2 = μ3 = μ (a különböző talpú cipők eladási ára megegyezik)

Átírás:

Egymintás u-próba STATISZTIKA 2. Előadás Középérték-összehasonlító tesztek Tesztelhetjük, hogy a valószínűségi változónk értéke megegyezik-e egy konkrét értékkel. Megválaszthatjuk a konfidencia intervallum nagyságát is. H 0 : 1 = 0 Feltétel: Skála típusú adat Normális eloszlású populáció szigma ismeret n>30? Egymintás u-próba vagy z-próba Próbastatisztika: standard normáleloszlás, DF = n-1 H 0 : Kefir zsírtartalma 3% szignifikancia szint=5% n=30 átlag= 3,2% szigma=0,5% H a : nem egyenlő Próbafüggvény, alfa=0,05 2,1978 H 0 : Őszi búza hektolitertömege 80 kg n=30 átlag=75 kg szigma= 15 kg H a : nem egyenlő 0,014 1

Próbafüggvény, alfa=0,05-1,8248 Egymintás t-próba Tesztelhetjük, hogy a valószínűségi változónk értéke megegyezik-e egy konkrét értékkel. Megválaszthatjuk a konfidencia intervallum nagyságát is. H 0 : 1 = 1 0,034 Feltétel: Skála típusú adat Normális eloszlású populáció A szórást a mintából becsüljük Egymintás t-próba Próbastatisztika: t-eloszlás, DF = n-1 H 0 : Kefir zsírtartalma 3% szignifikancia szint=5% n=30 átlag= 3,2% s=0,5% H a : nem egyenlő Próbafüggvény, alfa=0,05; DF=29 2

H 0 : Őszi búza hektolitertömege 80 kg n=30 átlag=75 kg s = 15 kg H a : nem egyenlő Próbafüggvény, alfa=0,05; DF=29 Próbafüggvény, alfa=0,05; DF=29 Két középérték különbségének tesztelése Feltételek: Független minták Normális eloszlásúak Azonos szórás 3

Két normál eloszlású, független minta különbség várható értékének szórása Két középérték különbségének tesztelése Kétmintás z-próba vagy u-próba Kétmintás t-próba egyenlő szórásnégyezeteknél Kétmintás t-próba nem egyenlő szórásnégyzeteknél Kétmintás párosított t-próba Kétmintás z-próba vagy u-próba H 0 : A Milli és Danone kefir fogyasztói ára megegyezik n 1 =n 2 =120 σ 1 =5 Ft σ 2 =5 Ft z-próba statisztikája Származhat-e a két független megfigyelés, minta azonos középértékű populációból? H 0 : 1 = 2 Próbastatisztika: z-eloszlás, DF = n 1 + n 2 2 Nincs különbség Nincs különbség 4

Excel kétmintás z-próba Excel kétmintás z-próba Eszközök, Adatelemzés Excel kétmintás z-próba eredménye Kétmintás t-teszt (szórás azonos) Kétmintás t-teszt (szórás azonos) Származhat-e a két független megfigyelés, minta azonos középértékű populációból? H 0 : 1 = 2 Próbastatisztika: t-eloszlás, DF = n 1 + n 2 2 5

Kétmintás t-teszt (szórás azonos) n 1 =n 2 = 4 X 1 várható értéke = 6 000 kg/ha X 2 várható értéke = 7 500 kg/ha a szórás mindkét esetben 780 kg/ha Nincs különbség a különbség várható értékének szórása: 552 kg/ha Nincs különbség Valódi különbség A várható érték 1 500kg/ha, a szórás 552kg/ha Kétmintás F-próba a szórásnégyzetre F=var 1 /var 2 vagy F=var 2 /var 1 6

F-érték nagyobb, mint 1,00 Valószínűség 1-alfa Szabadságfokok: DF 1 =6 DF 2 =6 F=143,67/89,29=1,61 Kétmintás F-próba a szórásnégyzetre F-érték kisebb, mint 1,00 Valószínűség alfa Szabadságfokok: DF 1 =6 DF 2 =6 F=89,29/143,67=0,62 Kétmintás F-próba a szórásnégyzetre 7

Kétmintás t-teszt (nem azonos szórás) Ha a két csoport szórása szignifikánsan különbözik, ilyenkor a két összehasonlítandó csoport varianciáját súlyozni kell a variancia becsléséhez (separate variancia). A próbastatisztika: Kétmintás t-teszt szabadságfoka (nem azonos szórás) A próba valószínűségi változója ebben az esetben nem t-eloszlású, ezért nem a t-táblázatot, hanem a Bonferroni-módosított szignifikancia értékeket kell használni a középértékek különbözőségének elbírálásakor Excel kétmintás t-próba nem egyenlő szórásnégyzeteknél Excel kétmintás t-próba nem egyenlő szórásnégyzeteknél Párosított t-próba Két összefüggő minta középértékének összehasonlítására szolgál H 0 : d átlag = 0 Próbastatisztika: (DF = n 1 1) Fogyókúra Egy fogyókúra kísérletben 100 hölgy vett részt. s d a párosított minták különbségének szórása, becslése a minta alapján 8

Excel kétmintás párosított t-próba a várható értékre Excel kétmintás párosított t-próba a várható értékre Párosított t-próba eredmény táblázata Helytelen módszer alkalmazása Párosított t-próba helyett független kétmintás t-próba használata Eredmény Helytelen eredmény A t-próba ereje A valódi különbség kimutatásának valószínűsége. Mi befolyásolja? Minta elemszáma A különbség nagysága Szignifikancia-szint, alfa A t-próba típusa (egy, két, páros) Alternatív hipotézis (egy vagy kétoldali) 9

Minimális mintaelemszám középérték-különbséghez Példa Alfa=0,05 z α =1,96 Béta=0,2 z β =0,84 S= 2 Delta=1 H 0 : A banán átlagos eladási ára 300 Ft/kg Összefoglalás Feladatok szignifikancia szint=5% n=77 átlag= 298,49 Ft/kg s=46,26 Ft/kg H a : nem egyenlő Próbafüggvény, alfa=0,05; DF=76 Excel INVERZ.T függvény INVERZ.T(alfa; szabadságfok) alfa = elsőfajú hiba szignifikancia szint Szabadságfok = n-1 INVERZ.T(0,05; 76)=1,99 Kétoldali szimmetrikus feltétel esetén 10

Excel T.ELOSZLÁS függvény T.ELOSZLÁS(x; szabadságfok; szél) x = érték, ahol a t-eloszlás valószínűségét keressük szint szabadságfok = n-1 szél = 1 egyoldali, 2 kétoldali T.ELOSZLÁS(1,99; 76; 2)=0,05 Kétoldali szimmetrikus feltétel esetén H 0 : A szendvics sonka átlagos eladási ára 900 Ft/kg n=77 átlag=865,82 Ft/kg szórás=84,47 Ft/kg H a : nem egyenlő Próbafüggvény, alfa=0,05; DF=76 Próbafüggvény, alfa=0,05; DF=76 11

Kétmintás z-próba vagy u-próba H 0 : A banán átlagos fogyasztói ára megegyezik az Észak-Alföldi és Közép- Magyarországi régióban n 1 =n 2 =11 σ 1 =50 Ft σ 2 =50 Ft Excel kétmintás z-próba Eszközök, Adatelemzés Nincs különbség Excel kétmintás z-próba Excel kétmintás z-próba eredménye 12

Kétmintás t-teszt (szórás azonos) Kétmintás t-teszt (szórás azonos) Származhat-e a két független megfigyelés, minta azonos középértékű populációból? H 0 : 1 = 2 Próbastatisztika: t-eloszlás, DF = n 1 + n 2 2 H 0 : A banán átlagos eladási ára megegyezik 2005. és 2010. évben szignifikancia szint=5% n 1 =n 2 =7 átlag 2005 = 291 Ft/kg átlag 2010 = 374,43 Ft/kg s 2005 =11,99 Ft/kg s 2010 = 9,45 Ft/kg Kétmintás t-teszt (szórás azonos) Összevont szórás: H a : nem egyenlő 13

Nincs különbség Excel kétmintás t-próba egyenlő szórásnégyzeteknél Eszközök, Adatelemzés Excel kétmintás t-próba egyenlő szórásnégyzeteknél Excel kétmintás t-próba egyenlő szórásnégyzeteknél eredmény 14